專家系統(tǒng)工具ESTA及其應用

前言

人工智能從誕生發(fā)展到今天走過了一條漫長的路，許多科研人員為此不懈努力。信息處理的智能化與信息社會對智能的巨大需求是人工智能發(fā)展的強大動力。人工智能研究曾取得過許多令人注目的成果，也經(jīng)歷過不少挫折。近幾年來，隨著計算機與網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)的迅猛發(fā)展，特別是Internet／Intranet的普及應用，人工智能研究再度活躍起來，并向更為廣闊的領(lǐng)域發(fā)展。專家系統(tǒng)是當前人工智能研究最活躍的一個分支，由于越來越多的具體的專家系統(tǒng)問世，使人工智能的應用越來越廣。所謂專家系統(tǒng)，其實就是一類程序系統(tǒng)，從功能上可把它定義為“一個在某領(lǐng)域具有專家水平解題能力的程序系統(tǒng)”，它能像這個領(lǐng)域的專家一樣工作，能運用專家們多年積累的經(jīng)驗與專門知識，在很短的時間內(nèi)對問題作出高水平的解答。例如一個?？频尼t(yī)療專家系統(tǒng)，它在診斷某類疾病時，可以達到?？漆t(yī)生們的水平，從而至少可以作為醫(yī)生的助手，幫助診斷。從結(jié)構(gòu)上講，還可把專家系統(tǒng)定義為“由一個專門領(lǐng)域的知識庫，及一個能獲取和運用知識的機構(gòu)構(gòu)成的一個解題程序系統(tǒng)”，這里從結(jié)構(gòu)上強調(diào)了其中存放知識的知識庫與運用知識的機構(gòu)之間的獨立性。一個專家系統(tǒng)的優(yōu)劣在很大程度上取決于它所具有的“專家知識”的多少與水平。專家系統(tǒng)工具提供推理機、知識表示模式、知識獲取工具、豐富的開發(fā)接口和用戶接口，是簡化建造專家系統(tǒng)工作的結(jié)構(gòu)化的軟件包，用戶不必了解專家系統(tǒng)是如何實現(xiàn)的，而主要工作是提供領(lǐng)域知識。Prolog語言是人工智能與專家系統(tǒng)領(lǐng)域最著名的邏輯程序設(shè)計語言，Visuall？r01tog是基于Prolog語言的可視化邏輯程序設(shè)計語言，是Pr010g開發(fā)中心PDC（Prolog Development Center）推出的基于Wind LOWS平臺的智能化編程工具。Visual Pr010R非常適合于專家系統(tǒng)、規(guī)劃和其他人工智能相關(guān)問題的求解。ESTA4.5（Expert System Shell for Text Animation 4.5）是PDC隨Visual Dtolog5.2提供的一個優(yōu)秀的專家系統(tǒng)外殼（工具），使用ESTA可以高效率、高質(zhì)量地開發(fā)出相關(guān)領(lǐng)域的專家系統(tǒng)。

內(nèi)容概要

本書系統(tǒng)地介紹了專家系統(tǒng)原理、專家系統(tǒng)工具ESTA等，并給出了較多的示例。全書共分三部分：第一部分(第1章)簡述人工智能、專家系統(tǒng)、專家系統(tǒng)工具、診斷問題求解、知識表示、Visual Prolog語言；第二部分(第2～4章)論述專家系統(tǒng)工具ESTA及ESTA應用范例分析；第三部分(第5～9章)介紹基于Visual Prolog的專家系統(tǒng)、基于Web的專家系統(tǒng)的應用研究、ESTA漢化及定制過程、基于ESTA的專家系統(tǒng)、學習和研究ESTA的示例——專家系統(tǒng)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合應用、Visual Prolog的應用示例——基于高壓分析的變電設(shè)備故障診斷專家系統(tǒng)、基于Windows與基于Web的ESTA應用咨詢過程圖例等。    本書需要讀者具有Prolog或Visual Prolog的基礎(chǔ)知識，可作為高等院校計算機、自動化、信息管理等相關(guān)專業(yè)本科生或研究生專家系統(tǒng)及應用的教學參考書，也可供電力系統(tǒng)等其他專業(yè)的師生以及科研和工程技術(shù)人員自學或參考。

作者簡介

崔奇明，男，遼寧省電力有限公司鞍山供電公司高級工程師、計算機應用工學碩士、中國計算機學會高級會員。主要研究及應用領(lǐng)域：專家系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫、信息安全。

書籍目錄

第1章  人工智能與專家系統(tǒng)概述  1.1  人工智能簡述    1.1.1  人工智能發(fā)展基本回顧    1.1.2  人工智能技術(shù)主要應用    1.1.3  認知科學的兩個方面——專家系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)    1.1.4  智能診斷和智能規(guī)劃  1.2  專家系統(tǒng)簡述    1.2.1  專家系統(tǒng)應用與現(xiàn)狀    1.2.2  專家系統(tǒng)的組成    1.2.3  專家系統(tǒng)的分類及特點    1.2.4  專家系統(tǒng)存在的問題及主要發(fā)展方向    1.2.5  專家系統(tǒng)的形式描述    1.2.6  專家系統(tǒng)的推理與不精確性的處理  1.3  專家系統(tǒng)工具    1.3.1  專家系統(tǒng)工具簡述    1.3.2  專家系統(tǒng)工具研究特點  1.4  診斷問題求解    1.4.1  求解診斷問題的思維框架    1.4.2  診斷問題求解的方法及策略    1.4.3  演繹推理診斷問題求解的方法  1.5  知識表示    1.5.1  知識表示簡述    1.5.2  常用知識表示方法的能力及比較  1.6  Visual Prolog簡述第2章  ESTA概述  2.1  ESTA基本特點    2.1.1  專家知識何時能顯示出差異    2.1.2  使用ESTA的意義  2.2  ESTA應用開發(fā)導例    2.2.1  ESTA中知識庫的書寫    2.2.2  ESTA導例第3章  ESTA介紹  3.1  ESTA運行環(huán)境    3.1.1  ESTA目錄結(jié)構(gòu)    3.1.2  ESTA系統(tǒng)生成    3.1.3  ESTA主窗口構(gòu)件    3.2  ESTA節(jié)  3.3  ESTA參量    3.3.1  分類參量    3.3.2  布爾參量    3.3.3  文本參量    3.3.4  數(shù)值參量  3.4  ESTA域    3.4.1  解釋域    3.4.2  提問域    3.4.3  規(guī)則域    3.4.4  定義域    3.4.5  圖片域  3.5  ESTA行動    3.5.1  Do-section-Of行動    3.5.2  指派行動    3.5.3  退出行動    3.5.4  鏈接行動    3.5.5  調(diào)用行動    3.5.6  執(zhí)行行動    3.5.7  停止行動  3.6  ESTA表達式    3.6.1  BNF表示法    3.6.2  布爾表達式    3.6.3  文本表達式    3.6.4  數(shù)值表達式  3.7  ESTA文件    3.7.1  對話文件    3.7.2  文本文件    3.7.3  知識庫文件  3.8  ESTA圖片數(shù)據(jù)庫  3.9  ESTA其他定義    3.9.1  標題    3.9.2  名稱    3.9.3  忠告    3.9.4  串    3.9.5  數(shù)    3.9.6  Showpic過程    3.9.7  Unknown(不知道)的使用  3.10  ESTIA菜單鍵盤命令    3.10.1  ESTA啟動    3.10.2  文件    3.10.3  編輯    3.10.4  咨詢    3.10.5  參數(shù)    3.10.6  節(jié)    3.10.7  標題    3.10.8  圖片    3.10.9  其他  3.11  ESTA其他編輯命令簡介    3.11.1  光標移動命令    3.11.2  編輯器命令第4章  ESTA應用范例分析  4.1  汽車故障診斷專家系統(tǒng)知識庫簡介  4.2  汽車故障診斷專家系統(tǒng)知識庫  4.3  汽車故障診斷專家系統(tǒng)知識庫節(jié)名列表(括號內(nèi)給出漢字說明)  4.4  汽車故障診斷專家系統(tǒng)知識庫參量列表(括號內(nèi)給出漢字說明)  4.5  汽車故障診斷專家系統(tǒng)知識庫控制流基本分析圖  4.6  汽車故障診斷專家系統(tǒng)咨詢過程圖例第5章  基于Visual Prolog的專家系統(tǒng)  5.1  GENI(小型分類專家系統(tǒng)外殼)    5.1.1  GENI腳本示例    5.1.2  GENI知識庫示例    5.1.3  對GENI的簡單分析    5.1.4  GENI咨詢過程示例  5.2  GENI(Web版)(小型分類專家系統(tǒng)外殼)    5.2.1  GENI腳本示例    5.2.2  GENI知識庫示例    5.2.3  GENI知識庫咨詢過程示例    5.2.4  GENI咨詢流程分析  5.3  基于Web專家系統(tǒng)的應用研究    5.3.1  基于Web的非精確反向推理專家系統(tǒng)    5.3.2  基于Web的非精確正向推理專家系統(tǒng)    5.3.3  基于Web的貝葉斯專家系統(tǒng)  5.4  基于Web與漢語自然語言處理的地理信息系統(tǒng)應用研究    5.4.1  研究背景    5.4.2  基于英語自然語言處理的系統(tǒng)模型Geobase    5.4.3  Geobase模型的漢化研究及實現(xiàn)    5.4.4  處理漢語句子的算法及程序腳本    5.4.5  有關(guān)語言集、數(shù)據(jù)庫舉例第6章  ESTA的漢化及定制過程  6.1  提示信息、解釋信息等常規(guī)用語的漢化  6.2  菜單的漢化  6.3  分類參量(category)類型值的漢化  6.4  對話框中按鈕圖標的漢化  6.5  自定義的過程或函數(shù)  6.6  ESTA與數(shù)據(jù)庫連接的應用研究    6.6.1  利用ODBC與數(shù)據(jù)庫連接    6.6.2  利用DDE與Excel交互實現(xiàn)與數(shù)據(jù)庫的連接    6.6.3  利用數(shù)據(jù)文件與數(shù)據(jù)庫連接    6.6.4  基于Web的ESTA與數(shù)據(jù)庫的連接  6.7  其他應用經(jīng)驗簡介第7章  基于ESTA的專家系統(tǒng)  7.1  測試ESTA中Excel與DDE連接的例子  7.2  學習和研究ESTA的實例——專家系統(tǒng)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合應用    7.2.1  設(shè)計及實現(xiàn)思想    7.2.2  知識表示舉例    7.2.3  人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型樣本訓練(部分)形式舉例    7.2.4  故障診斷咨詢過程圖示    7.2.5  知識庫示例  7.3  基于ESTA的電力設(shè)備狀態(tài)評估專家系統(tǒng)的應用研究    7.3.1  狀態(tài)評估基本過程框架描述    7.3.2  狀態(tài)綜合指數(shù)    7.3.3  知識庫設(shè)計    7.3.4  評分基本準則及實例分析第8章  Visual Prolog的應用示例——基于高壓分析的變電設(shè)備故障診斷專家系統(tǒng)  8.1  設(shè)計及實現(xiàn)思想  8.2  故障診斷咨詢過程圖示    8.2.1  變壓器繞組絕緣電阻咨詢過程圖示    8.2.2  變壓器繞組介質(zhì)損耗咨詢過程圖示    8.2.3  變壓器繞組泄漏電流咨詢過程圖示    8.2.4  變壓器繞組直流電組咨詢過程圖示  8.3  故障診斷咨詢基本結(jié)構(gòu)層次圖示  8.4  知識庫示例  8.5  菜單命令程序調(diào)用示例  8.6  知識庫中規(guī)則參數(shù)處理程序示例第9章  基于Windows與基于Web的ESTA應用咨詢過程圖例  9.1  基于Web的ESTA應用咨詢(冠心病風險評估)過程圖例  9.2  基于Windows的ESTA應用咨詢(電力設(shè)備狀態(tài)評估)過程圖例  9.3  基于Web的ESTA應用咨詢(電力設(shè)備狀態(tài)評估)過程圖例  9.4  基于油浸式變壓器狀態(tài)檢修及狀態(tài)評價導則的ESTA應用研究    9.4.1  油浸式變壓器(電抗器)狀態(tài)評價導則基本內(nèi)容    9.4.2  油浸式變壓器(電抗器)狀態(tài)檢修導則基本內(nèi)容    9.4.3  ESTA應用研究圖例附例  基于漢化及擴展ESTA的變壓器狀態(tài)評估專家系統(tǒng)知識庫樣本參考文獻

章節(jié)摘錄

插圖：人工智能（Artifial Intelligence，AI）是用計算機模擬專家思維和推理過程，于20世紀50年代興起的一個綜合性很強的邊緣學科，它是由控制論、信息論、計算機科學、電子學、生物學、神經(jīng)學、生理學、數(shù)學、語言學和哲學等多種學科相互滲透而形成的。專家系統(tǒng)（Expert System，ES）、模式識別（自然語言理解）和智能機器人是人工智能領(lǐng)域的三大分支。人工智能也包括：主體技術(shù)、機器學習、自動推理、數(shù)據(jù)挖掘、知識工程、語義Web服務(wù)、語義網(wǎng)絡(luò)、決策支持系統(tǒng)、圖像處理、信息檢索等。人工智能主要研究用人工的方法和技術(shù)，模仿、延伸和擴展人的智能，實現(xiàn)機器智能。有人把人工智能分成兩大類：一類是符號智能；一類是計算智能。符號智能是以知識為基礎(chǔ)，通過推理進行問題求解，即傳統(tǒng)的人工智能。計算智能是以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過訓練建立聯(lián)系，進行問題求解。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、模糊系統(tǒng)、進化程序設(shè)計、人工生命等一般都屬于計算智能。20世紀70年代許多新方法被用于AI開發(fā)，著名的如Minsky的構(gòu)造理論；另外David Marr提出了機器視覺方面的新理論，例如，如何通過一幅圖像的陰影、形狀、顏色、邊界和紋理等基本信息辨別圖像，通過分析這些信息，可以推斷出圖像可能是什么；同時期另一項成果是1972年提出的：Prolog語言。70年代的另一項進展是專家系統(tǒng)，專家系統(tǒng)可以預測在一定條件下某種解的概率。專家系統(tǒng)的市場應用很廣，常被用于股市預測，幫助醫(yī)生診斷疾病，以及輔助確定礦藏位置等。專家系統(tǒng)因其效用被廣泛使用，像杜邦、通用汽車公司和波音公司都大量依賴專家系統(tǒng)。80年代，人工智能技術(shù)發(fā)展更為迅速，并更多地進入商業(yè)領(lǐng)域。在90年代及進入21世紀，人工智能技術(shù)也應用在Internet上，如信息搜索等。在我國，智能模擬納入國家計劃的研究始于1978年。1984.年召開了智能計算機及其系統(tǒng)的全國學術(shù)討論會。1986年起把智能計算機系統(tǒng)、智能機器人和智能信息處理（含模式識別）等重大項目列入國家高技術(shù)研究863計劃。1997年起，又把智能信息處理、智能控制等項目列入國家重大基礎(chǔ)研究973計劃。進入21世紀后，在最新制訂的“國家中長期科學和技術(shù)發(fā)展規(guī)劃綱要（2006-2020年）”中，“腦科學與認知科學”已列入八大前沿科學問題之一。我國科技工作者已在人工智能領(lǐng)域取得了具有國際領(lǐng)先水平的創(chuàng)造性成果。其中，尤以吳文俊院士關(guān)于幾何定理證明的“吳氏方法”最為突出，已在國際上產(chǎn)生重大影響，吳文俊因此榮獲2001年國家科學技術(shù)最高獎勵?，F(xiàn)在，我國已有數(shù)以萬計的科技人員和大學師生從事不同層次的人工智能研究與學習。人工智能研究已在我國深人開展，它必將為促進其他學科的發(fā)展和我國的現(xiàn)代化建設(shè)作出新的重大貢獻。

編輯推薦

《專家系統(tǒng)工具ESTA及其應用》是由東北大學出版社出版的。

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