专家系统论文范文

专家系统论文范文第1篇

【关键词】人工智能；专家系统；中医；基于案例的推理；案例提取网

Abstract：InordertosolveknowledgeacquisitionandreasoningtechnologyissuesinthetraditionalChinesemedicineexpertsystem，thispaperintegratestheCBRtechniqueintotheKnowledge''''srepresentationandreasoningofit.Weputforwardthesystem''''smodelandintroducethebasicframeworkofcasereasoning:caseretrievalnets,andcaseextractionalgorithm.ThispaperalsoexplainsthemechanismofcasestudyandreviseandputsforwardamethodtoexplainthediagnosisresultandtobuildaassistanttutoringsystemofChinesetraditionalmedicinebyusingcase-baseexplanation.Atlast,thispapermakesasummaryoftheadvantagesofthesystem,andputforwardthefurtherresearchanddevelopmentdirections.Itcanadapttouncertainty,incompleteknowledge,convenientaccesstomedicalrecordscase,fullyembodytheimportantroleoftheChinesemedicineexperienceintheclinicprocess.OurmethodisanovelmethodtoestablishatraditionalChinesemedicineexpertsystem.

Keywords：AI；Expertsystem；TraditionalChinesemedicine；Case-basedreasoning；Caseretrievalnets

中医药现代化是国家中长期科技发展规划中具有战略意义的研究课题。为了适应信息时展要求，促进祖国传统医学的传承和发展，使中医中药在国际竞争中更具优势和特色，利用现代先进的智能的信息技术来解决中医诊断信息化过程中的关键问题，无疑是一项迫在眉睫的基础性工作。然而，我国在这方面的整体研究水平还较低，多数中医诊疗专家系统缺乏足够的智能性，离临床使用要求还有很大距离。归结其原因主要有：没有从中医的整体性、系统性来分析和解决问题，仅针对具体病症分散开发一些小系统［1］；系统结构固定，多采用基于规则的推理，准确性依赖于初始化时专家知识库的建立，难以适应多变的实际应用环境；没有很好实现中医专家知识的自动获取和学习，对于半结构化和非难以适应结构化诊疗知识无法很好地表示，存在知识获取瓶颈；直觉性经验知识是专家经验知识的重要组成部分［2］，现有系统的知识获取和表示形式难以适应中医知识的这种经验性。

基于案例的推理（case-basedreasoning，CBR）是将以前解决问题的经验以案例形式存储，作为以后的问题解决参考的一种机器学习和推理方法［3］。它在非结构化知识表示上很有优势，并且在知识获取上，优于基于规则的表示。在基于案例推理的医学诊疗专家系统中，知识的主体是病案案例，在知识获取和学习上有大量现成的来源。本文将基于案例的推理技术引入中医诊疗专家系统的建模中，使用案例表示中医专家的诊疗经验，用案例提取网（caseretrievalnets，CRN）作为案例提取结构，实现案例的提取、学习。系统根据几千年来众多中医名家的诊疗经验建立案例库，以案例推理方法为基础，模拟中医专家看病推理过程，针对病人的“望、闻、问、切”四诊症状，推断出病人几种症候的可能性，并由此提出建议处方，实现智能化的中医专家诊断过程。

首先提出基于案例推理的中医诊疗专家系统的体系结构，介绍了基于案例的推理和案例提取网的概念，说明案例提取（也即诊疗过程）的实现算法；然后说明了在这种结构下案例的修正、学习和解释的机制及效用；最后，进行了总结和进一步研究的展望。

1系统框架和案例提取算法

1.1系统框架中医诊断治疗过程是，首先建立病人信息模型，通过“望、闻、问、切”四诊来获取疾病症状、体征等临床信息；其次，根据患者个人信息和症状信息，结合中医理论，给出患者的证型症候信息及对患者症状的解释，即“辨证”；最后，根据辨证和药物特征，结合前人方药经验，开出药方，提出相应的治疗方案［4，5］。可以看出，在这个过程中包含两个推理阶段：由疾病的表现得到症候信息、由证候信息推理得到相应的治疗方案和方剂。

有经验的中医专家在这两个阶段中除了能够充分结合多方面的中医药理论知识，最重要的一点就是他们还能将各种诊疗经验结合在当前疾病的诊疗上。而这种诊疗经验可以转化为案例的表述，从而利用案例推理实现智能的中医诊疗系统。由此，提出将案例推理技术用于中医诊疗专家系统开发的思想。基于案例推理的中医诊疗专家系统诊断模型见图1。

图1中病人信息包括病人的既往病史、日常生活习惯、体征等内容，CBR推理机根据病人信息和四诊症状信息进行推理，从诊断案例库提取的最近似案例送入案例修正模块，案例修正后输出即为对当前病案的诊断结果。诊断并治疗取得一定效果后，该病案可以被输入到案例学习模块，根据病人反馈及诊断案例库现有案例的情况判断是否可以作为经验案例存入诊断案例库，也即经验学习。

诊断模块的输出是症候辨证信息，这也是治疗模块的输入信息。因为基于案例推理的治疗模块与上述诊断模块结构近似，这里就不赘述了。

1.2案例的表示和案例提取网由于中医学的学科特性，案例的描述具有极大的不确定性，不能以固定属性描述的案例结构来表达诊疗经验。这里用案例提取网（case-retrievalnets，CRN）作为诊疗案例的描述和提取结构，以动态属性结构描述案例，有效解决了上述问题。根据不同的查询问题，这个网状结构在内存中动态生成［6］。

图2是一个CRN的结构图。CRN中的案例是通过一个叫信息实体（InformationEntities，IEs）的知识单元来描述的。IEs类似于传统CBR中案例描述的“属性－值”对，但它是一个原子结构，是CRN中知识的最小单元。通常情况下使用多个IEs来描述一个案例，不同案例由不同的IEs集合来描述。不同IEs之间有相似性关联，且每个IEs与它要描述的对应案例之间有相关性关联。

利用CRN解决问题包括以下3个基本步骤：①与待解决问题相关的IEs的激活。在中医诊断过程中，可以把病人的症状信息解析为IEs；在治疗方案提出过程，则是具体的症候描述作为IEs。②CRN中IEs间相似性计算。IEs间的相似性计算提供了类似于传统CBR中相同属性的不同值之间的比较。通过IEs之间的相似性，可以得到与问题描述相关的其他IEs的集合，这是一种传播激活的方式。通过这种方式，扩大了搜索的范围。③案例相关性计算。根据集合中的各个IEs与各案例的相关度，计算出案例与当前问题的关联程度。而最终的案例提取就以此为依据。

1.3CRN的建立和案例提取CRN是根据具体问题实时建立的一个网状结构，然而，要根据问题生成CRN，需要案例库中存在如下两个关系：①IEse1和IEse2之间的相似性，用δ(e1，e2)来表示。②IEse和案例描述c之间的相关性，用p(e,c)来表示。

这两个关系取值可以是［0,1］间的一个小数。根据上面CRN解决问题的基本步骤，相应的CRN构建过程有三个步骤：

第1步，诊断过程中的各种输入信息（症状表现等）可以解析为一个IEs子集。对于案例库中所有IEs：e，E，症状描述中若出现该IEs，则有，否则，有。由于可能有同义词出现，可以建立一个同义词表，多个同义词对应一个IEs。而匹配过程则是先以单个词为基础对问题描述进行简单的字符串匹配或是自然语言理解（NLP）分析，得到一个词语集合以后，再根据同义词与IEs的对应关系，将其转化成为信息实体全集E的一个子集。这一步也是问题的解析过程，得到解析后IEs的集合，也就是＝，是通过存储在内存中的值来表示它是与问题相关的。

第2步，对于案例库中每一个IEs：e∈E，计算：

α1(e)=πe〔σ(e1,e)·α0(e1),Λσ(es,e)·α0(es)〕，……(1)

e1～es∈E是问题解析出来的IEs的集合，而πe则是一个加权函数，一般情况下可以采用求最大值或是求和的算法。这一步完成后，针对当前问题的CRN中各个IEs之间的相似性关联就建立起来了。

通过E1以及上述公式，激活另一些IEs：e∈Es，它们满足∈Es(e)∈Es0。这个激活过程可以通过以下公式进行无限的扩展：αf(e)=πf［σ（e1＞e)·αf-1(e1)，…，σ（es,e)·αf-1(es)］……(2)

其中，e1～es∈Et-2，且Et-2=eI(e))。是计算时的一个阀值。当这种激活过程只进行了两步（即只计算到了）时，这种迭代的计算只进行了1次，因此，此时就是CRN的基础模型BCRN（BasicCRN）。

在传统CBR中，需要计算案例库中每一案例与当前问题对应的描述属性的两个属性值之间的相似程度，以反映问题描述与该案例的相似度。在CRN中，计算的值就反映了这样一种属性值的相似度，反映出案例库中案例的“属性－值”对与所提问题的相关度。

第3步，对于案例库中每一个案例，计算：

α2（C）=πc［ρ1(e1,c)·α(e1)，…ρ（es,c）·α1（es)］……(3)

其中，πc函数与上述的πe类似，是一个加权函数。这时，IEs之间存在相似性关联［即α1(c)］，而IEs与案例之间存在相关性关联（即α1(e)），图2所示的CRN网络构建完成。

CRN中每一个α2(c)≠0的案例都是跟当前问题有关联的案例，只是它们与当前问题关联程度不同，而α2(c)值，就是案例与当前问题关联程度的数值表示。这个数值可以称为关联值。我们可以提取出关联值最大的一个或几个案例作为当前问题解决的参考。在基于案例推理的中医诊疗专家系统中，对于诊断过程，根据具体病例信息建立CRN，然后提取出与当前症状最相似的以前的案例（存储着诊断经验），采用其诊断结果经过案例修正，作为当前病例的建议诊断结果，实现了基于案例推理的诊断。中医“论治”的治疗过程与此类似，这里就不再赘述了。

2案例修正、学习和解释

2.1案例的修正和学习案例的修正是CBR系统中一个重要的环节［7］。因为提取出来的案例不可能完全与待解决问题吻合，因此，就要根据待解决问题以及一些修正规则，对提取的案例进行改编，以期能更加符合用户的要求。案例的修正也是基于案例推理系统的一个难点，在中医专家系统中，中医学基础理论是案例修正规则的主要来源，也可以利用人工智能方法提取修正规则，作为案例修正的依据。

在中医诊疗专家系统案例的初始化过程中，领域专家要将各种疾病的典型中医病案案例以标准术语进行描述，形成规范的IEs全集，并初始化相似度和相关度度量，然后知识工程师将这些典型病例输入系统，构造两个案例库：诊断案例库和治疗案例库。症状表现等信息是诊断案例库的案例描述，而辨证的症候描述则是诊断案例库的案例解决；同理，症候描述是治疗案例库的案例描述，而相应的治疗方案和药方则是其问题解决描述。

在系统使用过程中，具体案例的诊疗又可以以标准化术语（IEs）描述，根据其治疗效果决定是否加入案例库，成为以后诊疗的经验，实现案例的学习。并且，在学习过程中还要避免过于相似的案例存入案例库，造成案例库的冗余。

2.2案例的解释案例的解释在中医诊疗专家系统中有两个重要的目的，一是面向病患的解释，用于说明病患症状的成因；二是面向系统使用者的解释，这种解释通过进一步的改造可以成为基于案例的中医辅助教学系统。

可以使用中医学理论规则作为病案案例的解释，然而，已有研究表明，基于规则的解释在分类/诊断类型应用中并不优于基于案例的解释［8］。基于案例的解释（case-basedExplanation，CBE）是基于案例的推理与解释技术的结合，这种结合主要在三个层次上：使用解释支持CBR的内部过程、利用CBR来生成解释、使用案例为外部用户解释系统的推理结果。在中医专家系统中，可以提供以前案例诊断过程和结果作为当前病案诊断的解释，这对于解释的第二个目的来说很有效果。然而面向病患的解释还需要有专家规则的辅助才能生成。

基于案例的解释在诊断过程中还有重要的辅助作用。当患者提供的初始信息及症状描述并不完备时，需要医生对某些可能症状进行询问以进一步明确症状表现。这时，需要根据已有的信息找出最应该询问的问题。参考McSherry在其FirstCase和TopCase系统中采用增量最近邻方法［9］，在诊断过程中，根据当前已提供信息进行最相似案例查找，然后对这最相似的若干个案例进行比较，找出没有提供的且差异最大的“属性－值”对（也即信息实体），据此向病患提出问题，以明确具体症状。这其实就是实现了“望闻问切”中的问诊。通过这种交互反馈方式，进一步减小了系统误诊的几率，提高了系统的精度；同时，也有助于使用系统的医生水平的提高。

3总结和展望

将基于案例推理技术用于中医诊疗专家系统是中医智能诊疗系统建设的一个新思路，能够有效解决中医专家系统在构建过程中的若干问题，总结起来，其优势主要有以下几点：对于不确定、不完全和不一致的病患信息有较强的适应能力，并可以利用基于案例的解释实现问诊，以进一步明确症状信息，提高诊断精度；案例提取网的结构决定了病案案例的知识获取非常方便，并且不会影响以前的案例，有效解决了知识获取瓶颈；大量的古今病案案例也是很好的案例来源；通过基于案例的解释进一步发展，可以生成中医诊疗案例教学系统，帮助年轻医师迅速提高诊疗经验；随着系统的使用时间增长，案例不断增加，系统也可以逐渐改善推理性能，适应各种病征而不仅限于某一种或一类疾病。

要建成实际可应用的系统，还应在以下方面进一步完善和发展：望、闻、问、切四诊的定量化、数字化研究进一步的深入研究和发展；有助于促进中医诊疗专家系统的发展；利用数据挖掘和人工神经元网等人工智能方法从大量病例中挖掘有效的专家规则，用于指导案例的学习和修正；会话式CBR（conversationalCBR）和交互式CBR的研究发展有助于帮助中医问诊的智能化实现；需要找到合适的知识表示方法来表达病案案例中病情发展的时序关系；“1.3”项中的各加权函数常采用最大值或求和的形式，可以考虑利用人工神经元网络技术求取和表示这些函数及权值信息，以求得更加准确的表达。

【参考文献】

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专家系统论文范文第2篇

关键词：专家系统；计算机应用

Abstract：ThispaperanalyzedtheapplicationsandopenquestionsofagriculturalexpertsysteminthenewcenturyinChina，finally，hadallexpectationofthedevelopmentprospectforthefutureagriculturalexpertsystem．

Keywords：expertsystem；computerapplication

我国加入了WTO，传统型农业面临巨大的挑战，因而必须依靠先进的科学技术，向信息化、现代化农业迈进。而信息技术的广泛应用，为农业的发展提供了技术支持。[4]农业信息技术是21世纪高新技术应用于农业的关键技术之一，近二十年来在世界各国得以迅速发展。农业专家系统是农业信息技术的一个重要组成部分，它是我国农业信息技术发展的突破口，对我国农业发展有着深远的影响。[5]

农业专家系统也可叫农业智能系统，是一个具有大量农业专门知识与经验的计算机系统它应用人工智能技术，依据一个或多个农业专家提供的特殊领域知识、经验进行推理和判断，模拟农业专家就某一复杂农业问题进行决策。目前国际上有近百个农业专家系统．广泛应用于作物生产管理、灌溉、施肥、品种选择、病虫害控制、温室管理、畜禽饲料配方、水土保持、食品加工、财务分析、农业机械选择等方面，有些系统已成为商品进入市场。[4]

1.农业专家系统的演变

国际上对农业专家系统的研究是从70年代末期开始的，当时仅用于诊断作物病虫害。如1978年美国伊利诺斯大学开发的大豆病虫害诊断专家系统Plant／DS。进入80年代以后，开发出了许多农业专家系统，如1982年美国伊利诺斯大学开发的玉米螟虫害预测专家系统Plant／OD，1983年日本千叶大学开发的MICCS-西红柿病虫害诊断专家系统，1986年美国农业部开发的COMAX／GOSSYM，Plant等开发的农业管理专家决策支持系统CALEX，Lemmon等开发了棉花生产管理专家系统，Zhu，XinX等开发的作物生产过程中的水分处理专家系统等。

国内于80年代初期开始研究农业专家系统。1980年浙江大学与中国农科院蚕桑所合作开始研究蚕育种专家系统，1983年中科院合肥智能研究所与安徽农科院合作开发的砂

礓黑土小麦施肥专家系统。近几年来，我国农业专家系统的研究更是蓬勃发展，

赵林峰，硕士研究生，湖南农业大学园艺园林学院.410128。

*熊兴耀，博士，教授，博士生导师，湖南农业大学园艺园林学院，410128，E-mail:xiongxingyao@

如基于规则和图形的苹果、梨病虫害及防治专家系统，多媒体玉米病虫害诊断专家系统，基于生长模型的小麦管理专家系统，水土保持专家系统的探索与试验等。[6]

2存在的问题

2．1农业专家系统自身存在的问题

2．1．1至今为止，在农业专家系统中，由专家整理出来的知识大多属于这个领域的浅层知识，形式上也主要是条件规则型知识。因为知识种类、数量可能很多，难于详细检验，待到专家系统具体使用这些知识时，机械死板的计算机程序就有可能推导出一些错误的结论。另外，由于专家系统并不具有真正的学习能力，结果导致系统的表现只能处理人类专家见过的各种情况，不能“随机应变”，人工智能面临严峻的考验。

2．1．2开发工具不完善,国外目前出现了许多专用的专家系统工具，开发某领域系统基本上是运用开发工具来实现的。我国农业专家系统的开发工具在应用国外较成熟的开发工具的同时，也自主研制了一些开发工具。但利用开发工具开发的专家系统已形成系列化，商品化水平很低。而且，目前国内开发的农业专家系统生成工具太都在处理文字描述的定性知识方面功能较强，而在处理用数学模型描述的定量知识方面很少涉及。[7]

2．1．3信息(知识)获取困难、存储方式落后。我国是农业大国，农业信息资源极其丰富，但农业信息网络和数据库的建设严重滞后，缺乏有序管理，使专家系统的知识来源比较单一。另外，我国已完成了农业普查、土壤普查、土地利用现状调查等基础性工作，取得了大量的属性数据图和形数据，这是农业专家系统的基础数据。但这些数据太多以纸为存储介质，不但信息的精度和数量受到限制，信息的更新也不方便，影响其时效性。[78]

2．2农业专家系统应用的外部环境中存在的问题

2．2．1农业专家系统的应用与开发脱节、适用对象狭窄。我国的一些农业专家系统只强调应用，缺乏进行二次开发所需的专家系统开发工具，使用者无法根据当地实际情况创建知识库和模型库，限制了专家系统的进一步应用。有些农业专家系统虽提供了开发工具，但缺少通用的模板和模型，要求使用者具有一定的计算机基础技术，缩小了专家系统的应用范围。而且一些农业专家系统追求所谓先进性，要求高档次的软硬件，也要求使用者有一定的计算机技术基础，很难在农业基层普及；另一些农业专家系统与领域知识结合不够，停留于科普性知识介绍，其先进性和实用性不高[9]。

2．2．2动态服务能力低，时效性差。农业生产中的多变因素复杂，受很多外界条件的影响，有许多结果事先是无法预测的，这就要求专家系统有适应动态变化的能力，而我国目前的农业专家系统多数是静态的，因此在农业专家系统开发过程中必须注意动态性建设[4,9]。

2.2.3缺少进一步延续开发的能力。一些农业专家系统只是为了一时的应用，而忽视了搭建好功能强、灵活性高的平台，缺少二次开发的接口。目前虽然有许多的开发工具，但通用性差，很难在农业基层普及，使那些具有普通计算机水平而又想开发所研究领域专家系统的人员无计可施，从而限制了专家系统的进一步开发与应用，因此，开发与应用并进，增强系统的实用性是非常必要的。

2．2．4网络化农业专家系统的开发数量不多。多数农业专家系统仅局限于某一区域，应用面窄，若要扩大应用范围，就得大力开发网络版专家系统，充分利用好网络，实现专家系统的网络化远程服务，这也是今后专家系统研制和应用的大势所趋[10]。

2．2．5推广问题。目前研制出的农业专家系统较多，但真正用于生产实际的不多，这说明我们重开发，轻系统推广，在推广上下的功夫不够。在目前家庭联产承包责任制情况下，每户的种、养殖的规模都很小．投资电脑、购买专家系统软件费用很高，投入产出比很低，要推广就得换思路。充分利用互联网，在各地网站设立专家系统咨询推广点，或许是不错的选择。同时，加强农业专家系统的实用培训，提高使用者的对专家系统的认识、计算机使用水平和科学生产的水平，也是推广中需要加强的措施之一。

2．2．6知识产权问题

在开发农业专家系统时，需要大量领域专家的智慧或者说采纳了许多领域专家的经验，如果专家系统作为产品要销售时，就存在商业盈利目的，就必然会产生知识产权的纠纷。现在农业专家系统的使用还不普遍，但是随着网络信息服务业的发展，各国都在重视网络环境下的知识产权立法问题。对此，农业专家系统的设计者在建造时，所采用的各种图文资料最好是具有自主知识产权的，或者购买别人的图文资料。农业专家系统中，无论是知识库中知识的抽取、规则的确定，还是推理机的设计，每一个环节都要符合科学的原则，相关数据、公式都要经实践检验，经试运行完善后才可正式使用。因此，在研制农业专家系统时，要有法律意识，研制者要对专家系统使用的后果负责[11]。

3农业专家系统研究的前景展望

3．1系统数据动态化。农作物生产系统是由生态系统、经济系统和技术系统在持定的空间和时间上(四维特性)组合而成的复杂大系统，它是一个多因素、多层次、多目标、关系纵横交叉的复合系统。这一系统的复杂性、动态性、模糊性和不可确定性是其它专家系统无法比拟的。由于农作物生产的这一特性就要求专家系统中的基础数据不但是海量的，而且必须是动态的。如知识库、数据库、模型库必须要不断有新的知识、新数据、新技术来更新扩充支撑，尽快解决农业生产中的实际问题。“3S”技术即地理信息系统(GeographicInformationSystem)、全球定位系统(GlobalPositioningSystem)以及遥感技术(RemoteSeniing)、为核心的包括多媒体技术、计算机技术和计算机网络技术，为专家系统的构建提供了巨大的技术支撑。因为“3S”技术的集成首先缓解了专家系统知识源和数据库的缺乏问题，提供了海量的基础数据，为专家系统基础数据库、知识库和模型库的建立提供了数据支持，使农作物生产管理立体化、空间化和实时化。其次，提供的数据不仅量大、全面、而且动态、可更新的，因而使知识库、数据库和模型库具有强大的生命力，这极大地丰富了农业专家系统有功能和使价值。

3．2系统功能集成化。农作物生产是一个多方面的综合体，影响因素繁多，时空差异和变异性大，生产稳定性和可控性差，随时可能遭受气候、气象、病虫害的侵袭，因此需要不同的相关的多个领域专家系统共同合作。将系统模拟、地理信息系统、全球定位系统、决策支持系统等技术相结合，这些集成技术可以更有效地研究气候变化对农业的影响、土地评价以及农业环境保护等问题。

3．3系统技术综合化。现有的专家系统在建模中多利用简单的数学回归模型，这种模型一般只考虑部分因素，而作物生产过程中需要解决的问题往往是多个因素的共同作用，因此建模时应考虑多因素的影响。目前，人工神经网络、模糊数学、随机模拟等多种技术的研究日趋成熟，将这些技术用于专家系统必然会增加其处理功能。尤其是在解决一些复杂问题时，人类专家有时很难准确表达自己的想法，或者很难找出其规律，利用这些技术可以帮助知识工程师解决问题。

3．4系统应用网络化。进一步提高农业专家系统的智能化和本土化程度，通过网络传送走向田间将成为一种趋势。网络技术无疑可以弥补我国农业的分散与闭塞弱势。光纤化和宽带化的国家网络建设，为农业专家系统应用网络化提供了良好的硬件条件。因此，未来农业专家系统在设计阶段首先要考虑网络化、数据共享问题。能够成功地在网上运行的系统才真正具有强大的生命力和实用性，符合农业生产与管理的要求[12,13]。

3．5系统面向多层次设计。专家系统服务的对象并不都在同一个层次上，文化程度存在较大的差异，不同对象要求获取信息的复杂程度不同，所操作的专家系统和输出的内容复杂程度也不相同，因此开发不同层次的专家系统(如面向灌溉管理专业人员、农村技术人员、农户的灌溉专家系统)也是需要考虑的一个问题[14]。

3．6系统开发市场化。我国已经成功加入WTO，因此农业专家系统的建造不应忽视国际市场的需求，开发既能满足我国需求也能适宜国际需求的农业专家系统是必要的[12,13]。

3．7创造良好的农业专家系统应用的外部环境。目前，我国农村计算机的普及(包括上网)虽然初显端倪，但由于资金、条件和培训对象文化程度等诸多因素的限制，推广和普及计算机依然存在着许多实际困难，与经济和社会发展的要求相差甚远，远远滞后于其他行业，与发达国家相比更显不足，从而也影响了农业专家系统的更进一步推广应用。为此，必须从计算机技术培训人手，传播和普及计算机技术，并进一步在现有的有线通信技术体系中，减少农村缺乏网络服务商的服务及农民文化素质低等重大障碍，改善农民的上网条件。另外，农业企业是我国农业生产的主力军之一，只有农业企业积极使用农业专家系统，大力推进电子商务，才能提供全球服务、提升企业形象、开拓潜在市场、增加企业利润，才能使企业信息化走向实务。由于农业生产具有生产周期长、成本高、风险大、收益低等特点，我国大部分企业分散经营，环境闭塞，信息不灵，传递不便，难以形成竞争优势。而在市场经济下，随着全球经济一体化的发展和我国加入WTO进程的加快，企业信息化能使人力、物力、财力以及内外部信息资源得以充分开发和利用，从而降低成本，提高经济效益，在激烈的竞争中找到自己生存与发展的空间，并最终使农业专家系统更好地为农业、农村、农民服务创造一个良好的外部环境[15]。

4结束语

农业专家系统在生产中有着广阔的应用前景。可以说，在农作物生产的各个环节中都可以用到专家系统。随着计算机应用的日益普及和各地建设信息高速公路设想的提出，建设农业专家系统将成为加快农业科技知识和农业信息传播的重要手段，成为促进农业快速发展的积极动力。鉴于农业专家系统在促进农业生产发展中的重大意义。可以预料，一个以农业专家系统为重要手段的智能化农业信息技术将在我国迅速发展，并将成为我国2l世纪农业现代化的重要内容。

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专家系统论文范文第3篇

关键词环境专家系统废物最少化

专家系统(ES)是人工智能(AI)的一个分支，产生于60年代中期。专家系统是一个(或一组)能在某特定领域内，以专家水平去解决领域中困难问题的计算机程序(黄可鸣1988，陈世福等1988，Waterman1986)．国外环境专家系统的研究起步较晚，但发展较快。就美国环境专家系统的发展状况而言(白乃彬1993)，1985年前尚无环境专家系统，然而最近几年发展很快，环境各个领域都出现了专家系统，实用性强是它们的共同特点。从应用功能来分，有以下类型：评价、预测、诊断、设计、管理、教育和生产控制等，其中大部分是环境评价专家系统。国内环境专家系统的研究从1987年开始，目前已有城市环境噪声防治、城市污水处理、水资源保护、区域大气环境质量评价等方面的专家系统。本文首次报道废物最少化专家系统的研究成果。

1问题界定

废物最少化最早由美国提出，并已在很多国家得到实施。美国国家环境局对废物最少化的定义是：在可行的范围内，减少产生的或随之贮存、处理、处置的有害废物量。废物最少化制度将环保部门通常使用的逆向反馈控制模式与生产部门通常采用的正向控制模式结合起来：它不仅能减少废物的数量和毒性，进而减少其处理与处置成本，而且希望能减少生产成本、提高生产率和产品质量，增加企业收入。废物最少化以系统眼光分析解决问题，不仅仅着眼于生产过程或废物的处理过程，而从产前、产中、产后全过程入手。因此，废物最少化所处理的问题应是如何在企业产前、产中、产后的生产全过程中减少废物的数量、降低废物的毒性。

2废物最少化专家系统的设计原则

2.1实用性

建立废物最少化专家系统是为企业的生产管理、环境管理提供技术咨询服务的，系统是否实用是系统成败的一个重要标志。因此设计人员要紧密结合行业生产特点来设计系统的功能，系统设计的每一个阶段都应与该行业紧密结合，并取得行业专家的配合。

2.2系统性

用系统工程方法，对废物最少化专家系统进行全面的系统分析。废物最少化强调的是企业生产的全过程，应系统分析企业生产的各个环节，明确削减废物的可能性及可行性，确定系统在各个环节的功能目标和作用界面。

2.3领域专家与知识工程师相结合

对于一般的计算机应用系统来说，系统处理问题所使用的知识比较简单、数量也较少。程序设计人员同时扮演着领域专家及知识工程师的角色。对于专家系统来说，情况则大不相同。一方面专家系统要达到领域专家的水平，就必须掌握领域专家处理问题时所使用的大量专门知识，特别是经验知识，另一方面专家系统是一种很复杂的计算机程序，开发一个专家系统需要大量的计算机科学、特别是人工智能和知识工程方面的知识。这就决定了废物最少化专家系统的开发必须是知识工程师、行业专家与环境管理专家密切合作、共同努力的过程。

2.4面向用户

系统的开发应贯穿为用户服务的宗旨，针对企业现有条件及存在的问题，提出切实可行的废物最少化方案。系统应有较好的用户界面，为增强用户对系统信心，系统应具有良好的解释功能，以增加系统的透明度，提高系统的可接受性。

2.5知识库与推理机相分离

这是一般专家系统设计的基本原则，只有知识库与推理机相分离，才能实现解释功能和知识获取功能。

2.6尽量使用统一的知识表示方法

这就便于对系统中的知识统一处理、解释和管理，从而使专家系统的实现工作相对简化。

3废物最少化专家系统的结构设计

废物最少化专家系统是全国范围内推广废物最少化技术的有效手段，将为企业提供涉及废物最少化技术的远程、即时咨询服务。系统开发坚持贯穿废物最少化的综合设计思想。从企业诊断及技术经济分析着手，建立废物最少化专家系统

3.1知识库

用以存放废物最少化技术的专门知识，由规则集及事实组成。因为专家系统的问题求解是运用专家提供的专门知识来模拟专家的思维方式进行的，所以知识是决定一个专家系统性能是否优越的关键因素。知识工程师一方面要频繁地采访专家，从同专家的对话和专家以往处理问题的实例中提取专家知识(称为知识获取)，另一方面．耍选择合适的数据结构把获取的专家知识进行形式化存入知识库中(称为知识表示)。

3.2数据库

反映具体问题在当前水解状态下的符号或事实的集合，它由问题的有关初始数据和系统求解期间所产生的所有中间信息组成。

3.3推理机

在一定的控制策略下针对数据库中的当前问题信息，识别和选取知识库中对当前问题的可用知识进行推理，以修改数据库直至最终得出问题的求解结果。推理的控制策略常用的有数据驱动的正向推理方式、目标驱动的逆向推理方式和正向与逆向结合的混合推理方式3种。本设计采用目标驱动的逆向推理方式。由于实际问题的证据和知识库中的知识常常含有不精确成份，因此推理应具有不精确推理功能。

3.4解释器

回答用户对系统的提问，对系统得出结论的求解过程或系统的当前求解状态提供说明。

3.5人机接口

将专家和用户的输入信息翻译成系统可接受的内部形式，同时把系统向专家或用户的输出信息转换为人类易于理解的形式。

4知识获取及形式化表示

获取知识并把知识表达成专家系统可用的形式，是专家系统开发中的主要瓶颈之一。专家系统的主要知识源是领域专家。由于领域专家的知识绝大部分是启发性知识，这些知识多来源于经验，没有正确性保障，一般不会写入教科书或其它专业书籍中。另一方面，对于行业专家和环境管理专家来说，专家系统是一种新鲜事物，他们并不真正了解构造专家系统需要什么知识、不需要什么知识，所以由他们整理出来的知识往往就能满足构造专家系统的要求。因此，在知识获取过程中，必须长时间同领域专家一起工作，通常要与领域专家进行一系列深入的系统的面谈，从专家对大量实例的分析中获取专家解决问题的思路、知识、经验及规则。例如，对于镀铬行业废物最少化专家系统而言，废物最少化技术涉及到配方工艺、操作工艺、漂洗工艺、铬雾回收工艺、废水处理及无害化工艺等方面，这些方面知识的获取就要与电镀专家、环境管理专家进行深入、细致的面谈，确定各个环节所需要的概念及各种概念之间的关系，同时还需确定问题的控制流程、求解问题的约束条件等。

建立知识库的下一步工作是对获取的知识进行形式化表示。知识表示模式有多种，台规则表示、框架表示和语义网络表示等。当用于表示在某领域中多年解决问题积累的经验知识时，用规则表示方式是很合适的。规则用IF桾HEN语句表示。对于镀铬行业废物最少化专家系统。我们整理了21条规则，该知识库是一个多目标知识库。

5系统的建立

由于专家系统开发工具具有缩短系统开发周期、提高工作效率等优点，我们以系统性能及人机接口较好的M．1专家系统开发工具建立镀铬行业废物最少化专家系统。

6结语

a废物最少化专家系统的开发具有明显的现实意义：能及时有效地利用专家知识和经验，避免了专家个人原因无法提供咨询服务的困难；易于普及专家知识，可以在更大范围内推广废物最少化技术和经验；避免让专家进行雷同的咨询，使专家能够集中精力从事新的创新研究；为用户提供灵活的建议，用户可以根据该建议所基于的系统推理过程自行决定接受建议与否。

b专家系统开发工具能缩短系统开发周期、提高工作效率。由于每种人工智能基本技术都有一定的局限性，所以用这些技术实现的各种专家系统开发工具也不可避免地具有一定的局限性。因此能否选择一个合适的工具是一项重要的工作。M．1是一种适合于小型专家系统开发的专家系统开发工具，实践证明，用M．1建立废物最少化专家系统是合适的。

c废物最少化专家系统的开发是一个长期的过程，是系统不断修改、不断完善的进化过程。一方面由于废物最少化本身是一个相对、动态的概念，废物最少化技术处于不断完善之中；一个方面知识获取是一项长期而艰苦的工作，需用大量实例测试系统的运行结果，不断修改、完善知识库。

d环境专家系统是继环境数据库、环境管理信息系统之后出现的解决环境问题有用工具之一。是环境决策支持系统的重要组成部分，值得做深入的研究。

参考文献

1白乃彬．环境专家系统进展．环境科学．1993，14(1)：49?2

专家系统论文范文第4篇

第一章 绪论 1

§1.1简述专家系统的发展与现状 1

§1.1.1专家系统具有的一般特点 1

§1.1.2专家系统的结构及开发方法 1

§1.2操作票专家系统的主要内容及本文所做的主要工作 3

§1.2.1 现有操作票自动生成系统的研究 3

§1.2.2本文所做的主要工作 4

第二章 本课题的主要研究对象及其特点 6

§2.1大港油田电力系统简介 6

§2.2大港油田电力系统中变电站的主要接线结构及其特点 6

§2.2.1电源侧母线结构 6

§2.2.2负荷侧母线结构 8

§2.3大港油田电力系统中主要的电力设备及其特点 10

§2.3.1可操作的一次设备 10

§2.3.2不可操作的一次设备 11

第三章 知识的表示、获取与推理机制 13

§3.1知识的表示 13

§3.1.1框架表示法 13

§3.1.2产生式表示法 15

§3.1.3面向对象表示法 17

§3.2知识的获取与推理机制 17

§3.2.1知识的获取 17

§3.2.2知识检测的实现方法 18

§3.2.3 推理机制 19

第四章 …………略

第六章 结论………………………………………………………………………44

参考文献……………………………………………………………………………45

致谢…………………………………………………………………………………48

第一章 绪论

随着计算机技术的飞速发展，人工智能（AI， Artificial Intelligence）获得了很大的发展，并在许多学科领域内得到应用，成为我们现代化生产、生活的重要组成部分。自从上世纪70年代，电力系统也开始应用人工智能来解决一些以前难以解决的问题，并取得了较好的成绩，如：神经智能网络系统的应用，电压无功自动补偿系统，智能型微机继电保护等。其中以专家系统在电力系统继电保护中应用最为广泛，并解决了大量的专业领域问题。

§1.1简述专家系统的发展与现状[42] [43]

专家系统（ES， Expert System）是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统，专家系统内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验。能够运用人类专家的知识和解决问题的方法进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程来解决该领域内的复杂问题。

§1.1.1专家系统具有的一般特点

无论是属于任何领域的专家系统，都具备以下的一般性特点：

1、知识的汇集：知识是专家系统解决问题，完成人类所下达的任务的基础。专家系统只有汇集了领域内多位专家的知识和经验，才能高效率、准确、迅速的工作。

2、启发性推理：专家系统必须能够自身汇集知识和经验，对提出的问题进行准确的判断和决策。

3、推理和解释的透明度。

4、知识的更新：专家系统必须具备自学习能力，以便不断的更新知识库，适应该领域内技术不断更新进步的需要。

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专家系统论文范文第5篇

[关键词]科学计量　同行评议　专家遴选　模型构建

[分类号]C939

1.引言

现代科学必须进行评价、选择，这种评价和选择包括对整个国家科技未来发展宏观的选择，也包括对具体项目的微观选择。无论如何，科学的评价与选择都是一个非常大的课题，是科技管理工作的重要组成部分，是推动国家科技事业持续健康发展，促进科技资源优化配置，提高科技管理水平的重要手段和保障。

目前国内外科学评价方法主要采用同行评议，它关系到科学、客观、公正地遴选优秀、创新的科研人才和科研项目。高质量的同行评议应该准确反映被评审项目的内在质量。由于评议专家是判别创新性的主体，专家自身的学术水平、科学素养、对科学前滑的把握、对科学问题的洞察力等都对判识创新性起到关键作用。因此，同行评议专家的来源和选择直接关系到同行评议的质量。

2.科学计量方法对同行评议专家科学遴选的理论支撑

将科学共同体内部的科学评价――同行评议与科学共同体外部的科学评价――科学计量相结合，使科学计量成为获得高质量同行评议的主要辅助手段。

2.1使用可视化著者同被引(ACA)技术选择相同学术“范式”的同行评议专家

采用科学计量学方法，待选定的同行评议专家的研究方向、学术思想以及所持学术范式都能通过数字量化的形式和网形表示的方法进行比较准确的测定，便于科研管理者掌握学科领域的宏观情况，从而为相同学术范式的同行评价专家的选择提供科学合理的凭据。

首先，选择某一学科领域内比较重要的、具有代表性的期刊群，通过对期刊群中论文后所附的参考文献进行共被引分析，确定学科领域内高被引著者群。其次，制作高频被引著者互引矩阵和著者相关矩阵。再者，利用相关矩阵进行多维尺度分析，根据在多维尺度图中处于中心位置的著者在学科里所处的核心位置，可以分析这些著者各自所持的学术范式和所处学派分支，他们的学术观点非常明晰，是各自不同学派的学术代表性人物。最后，再通过高频被引著者互引矩阵制作出点与线交织的学派网络图，观察其他非核心著者与那些核心著者之间的关联以及关联强度，来判定其他非核心著者的学术派别和所持学术范式。如果要真正实现无人为干扰的同行评议专家的遴选，即专家系统的自动化和智能化，科学计量学的方法为其则提供了理论上的支持。

2.2使用共词分析方法判断科学语境的差异从而选择真正的同行专家

高质量的同行评议依赖于同行评审专家的正确选择。只有“懂行”专家才是真正的同行，才有资格进行相应的科学评价活动。而“懂行”专家的选择必须建立在具有相同的科学语境的基础上，因此，可以将科学语言、主题概念等词汇的使用作为判断是否是真正同行的标准。同时，还可以根据科学论文所使用的科学主题、概念、语词等反映相关学科领域研究内容的词语，构建某一个学科的主要研究领域主题三维网络图，为观察和分析学科结构的发展变化趋势提供科学合理的凭据。

将同行评议专家遴选系统与一些国内外大型的科学引文数据库相连接，根据科学引文数据库中某学科核心期刊引文中的主题词或内容词的使用情况，将高频被引的主题词做共词分析，得到共词矩阵，根据共词矩阵的数据做出某学科主题词之问的三维关联网络图，即为此学科的研究主题网络图。图中主题词与主题词之间的长度与夹角就是主题词之间的语义的相似度。可以根据被评审项目所提供的主题词，在三维网络图中自动找到相应主题或词语，及其与评审项目主题语义最近似的其他主题或词语。按照确定的所有相应主题或词语自动寻找其论文著者群，再将找寻到的论文著者群与同行评议专家信息系统相连，确定符合相应职称、学术水平的评审专家。这为实现同行评议专家遴选系统智能选择提供了科学合理的依据。

2.3使用科学知识图谱选择交叉学科的同行评议专家

具有浓烈原创思想的科学评价项目，一般都产生于交叉学科领域中，融合了多学科的思想精华。由此，交叉学科的产生、发展及其学科结构就成为科研管理者关注和研究的重点。交叉学科是由多学科相互作用、融合而成的具有很强创新特点的学科。通过真实、可靠的数据和绘制的科学知识图谱来描绘交叉学科的学科结构，以及交叉学科中相关学科的学术关联，可为科学评价管理者准确判定所要进行科学评价的交叉学科项目提供同行评议专家应具有的相关学科背景知识。汇集引用交叉学科的期刊论文，下载论文关键词、附加关键词等数据信息，经过数据筛选、分析、绘图等科学计量学的方法可以把不同学科围绕交叉学科的研究热点问题弄清楚。并且可以从交叉学科研究热点问题中，判断被科学评价项目的新颖性、创新性，还可以找到某个研究主题所涉及的不同学科领域，从这些研究领域可以找寻到非常合适的、与研究主题相关的同行评议专家。同时也可以为科研管理者把握交叉学科发展方向、规律提供可靠的数据支持和交叉学科热点研究的主题信息。

2.4使用h指数选择科学贡献程度大的同行评议专家

通过SCI、EI、SSCI、CSSCI等大型引文索引数据库可以收集到同行评议专家发表的所有文章及这些文章的被引次数。将这些论文按照其引文数降序排列，然后从排序最高的论文开始向下逐条计数，一直到某篇论文的排序号与该篇论文的引文数大致相当为止，则该篇论文的序号数就是h指数数值。当人们把科学成就作为重要的评价标准对同行评议专家进行评判时，以对一个同行评议专家累计科研成果的重要性、意义和影响力进行评估的简单易算的“h指数”，应该是一种有用的标尺，而且是一个公正的方式。用h指数评价同行评议专家的科学贡献绩效可以遏制片面追求论文数量的不良倾向，同时又能够激发包括同行评议专家在内的科研人员探索深层次科学问题的热情。这就是h指数与其他单项文献计量学指标相比所独具的优越之处。此外，h指数能够测度同行评议专家的持久科学贡献绩效，而不仅仅是测量其科学成就的峰值。能够准确地评价科学共同体中真正具有突出贡献的科学家，能够将那些做出持久而重大贡献却未获得与其工作声望相称的同行学者、同行科学研究工作者凸现出来。

3.基于科学计量学的同行评议专家遴选系统模型

在同行评议工作中，为保证对每一评议项目的学术水平和重要性做出正确、科学的评价，必须解决科学合理地选择评议专家这个关键问题。

评审专家要对项目的科学价值、学术水平、创新性及研究条件等提出明确、具体的分析意见，作出实事求

是的评议。同行评议要真正发挥作用，需要有几个支持条件：①资源不要太紧缺；②无私利的决策群体；③较为精准的同行评议范围；④真正的科学价值标准。在此我们不难看出同行专家在评审中的作用，要想取得好的评审效果，选拔出真正有水平的项目，就要构建一支能够满足需要的同行评议专家队伍。同行评议专家遴选系统的完善与管理在同行评议中占有举足轻重的地位。

3.1同行评议专家遴选系统建设的原则

同行评议方法的使用效果最终主要取决于同行评议专家的选择和评价标准的制定，而其中专家识别和专家系统建设又是科学合理进行同行评议专家遴选的两个重要环节。在评价目标、被评对象和评价标准已经确定的前提下，建立一个学科齐全、结构合理、可操作性强的专家遴选系统直接关系到评议的结论与为此做出的决策。专家选择源于完备、科学的遴选数据库，而数据库本身作为评估项目的支撑系统，就表现为系统的开放性、科学性、动态性与较强的应用性，因此同行评议专家遴选系统的建设要坚持完整性、科学性和实用性的原则。

3.1.1完整性　专家遴选信息完整性是专家系统建设的基础，专家队伍的完整性是进行同行评议首先应遵循的原则，没有完整性谈不上专家队伍建设的科学性与实用性。信息的完整性体现在两个方面：一方面，学科的分布与人数要能满足评审工作的需要；另一方面，专家个人的信息，比如职称、研究方向、工作单位等要完整。只有在完整的基础上才谈得上科学与实用。

3.1.2科学性　为了减少没有必要的信息采集，要在保持完整性的前提下，科学地建设专家数据系统。数据库本身是一个庞大的系统，只有在结构设计，系统管理和功能调用等环节上下功夫，科学地设置信息块以及之间的链接，使其具有可操作性。

3.1.3实用性　专家遴选系统的实用性或者说可操作性也是非常重要的，如果没有实用性，专家系统存在的意义就没有了。这就要求专家遴选系统在使用时能方便地得到作者需要的信息，并保证得到的信息可靠和合理。

3.1.4动态性　专家系统信息的时时更新有利于专家筛选机制的有的放矢的实施，同时这也是实施同行评议方法的必备条件。好的专家遴选系统并不是固定不变的，它需要不断地维护与更新。专家的个人信息、研究方向等信息在不断地发生变化，要在较短的时间里更新，才能正确掌握专家的近期状况；同时，要根据学科发展的要求，适量增大专家队伍，或由于自然规律以及对专家资格考核的情况适当淘汰一些专家，保证专家遴选系统处于一个流动开放的状态。

3.2同行评议专家遴选系统模型构想及其释意

3.2.1系统模型构想　系统模型如图1所示：

3.2.2系统模型构想释意　根据前面所阐述的准确测定同行评议专家研究领域和方向的方法，可以构建一个基于科学计量视角的同行评议专家遴选的系统模型。首先，根据完整性原则，把收录在SCI(科学引文索引)、SSCI(社会科学引文索引)、CSSCI(中国社会科学引文索引)、CSTPCD(中国科技论文引文索引)等主要引文索引数据库中的引用和被引用数据导入原始引文数据库中，并按学科主题门类存储。然后将原始引文数据库中的数据，按期刊所属的大学科门类进行著者同被引分析和主题分析，所得到的数据再进行数据挖掘和知识发现，并使用可视化科学图谱技术，呈观数据三维立体空间结构。这样，便可以得到每个学科领域的范式和学派分支的结构图，并且同时能够得到每个学科领域与其他学科领域交互的三维网状结构图。记录下每个学科领域的专家所属学派及所持范式的信息，形成不同学科领域同行评议专家学派和范式数据库。同时，还可以形成以问题为驱动的交叉学科领域专家数据库。我们可以通过关键词的共词分析方法，进一步确定同学科同学派、范式的科学家所研究科学问题的差异性，使得学科领域“范式”与学派专家库的研究方向信息更加精准，真正达到遴选出“懂行”的评审专家的目的。经过共词分析后，形成的合适同行评议的“懂行”专家群，要经过进一步的筛选，删除在同行评议中曾经出现道德问题的专家，同时还要删除与科学评议对象有关的人员，如同一单位的同事、曾经合作过的项目或论文的专家以及评议对象所提出来的不适宜参评的专家，以保证同行评议的公正、公平、公开，使得同行评议的结果更加真实、可信，具有说服力。筛选过后的“懂行”评审专家群要与外界的支持数据库相连，以便获得“懂行”评审专家的各种信息，比如专家项目信息、专家获奖信息、个人素质信息和以前参加同行评议工作的绩效信息。将所得到的各种“懂行”评审专家信息进行因子分析，客观地赋予权重，综合评判，最后得到排好序的同行评议专家目标群。

同行评议专家遴选系统要与SCI、SSCI、CSSCI、CSTPCD等主要引文索引数据库相对接，由于这些重要的引文数据库提供完整的和引用数据，并且进行动态的实时更新，所以，同行评议专家遴选系统也会表现出完整性和动态性。同行评议专家遴选系统可以挑选出较为准确地测定“懂行”专家的范围，并能够筛选出以问题为导向的交叉学科领域评审专家，这也体现了遴选系统的实用性。整个遴选系统是基于著者同被引、主题分析、共词分析、科学图谱、知识发现、数据挖掘等先进的理论、方法和技术手段，同时也体现了专家遴选系统的科学性。综上所述，基于科学计量学的同行评议专家遴选系统完全符合一般性同行评议专家遴选系统的构建原则，即完整性、科学性、实用性、动态性。

专家系统论文范文第6篇

的一份文件这样评价：“该系统内容丰富，分类科学、检索方便，为广大党员干部、高校师生和部队官兵学习中国特色社会主义理论体系提供了优质便捷的信息资源平台……是一项马克思主义大众化的基础工程、创新工程、精品工程”。

打造传播党的创新理论的新平台

2008年上半年，为推进科学发展观学习实践活动深入开展，西安政治学院发挥自身优势，专门成立由专家教授组成的理论宣讲团，深入部队、党政机关、街道社区和企事业单位进行宣讲，短短几个月的时间，宣讲团成员便横跨20多个省区，辗转数十万公里，作了上百场报告。由于超负荷运转，有的专家教授累倒了，而邀请函和电话仍然纷至沓来。

“学院弘扬延安精神专题网页，在互联网上点击率超过2千万人次了！” 2010年3月一开学，这则喜讯触动了学院党委“一班人”的思绪：建设一个党的创新理论数据库，发挥信息网络优势推进马克思主义大众化，从而实现理论武装与信息技术的有效对接，为人民群众和部队官兵留下“不走的宣讲团”。

经过一系列调研论证和专家咨询， 2010年6月22日，“中国特色社会主义理论体系学习研究系统”项目建设正式启动。“我们就是要着眼马克思主义大众化的现实需求，适应信息时代人们学习方式的变化趋势，为推进党的创新理论武装、推进学习型党组织建设、推进政治工作信息化服务。”课题负责人、学院政委刘强在动员会上的讲话，道出了全院教职员工的共同心声。

这是学院成立以来最大规模的一次科研攻关活动。学院从马克思主义理论、军队政治工作、军事思想、计算机等专业抽调80多位专家教授，分3个组，辟出专门的场地进行集中办公、集团作业，展开了跨学科“联合作战”，院党委还大张旗鼓地将这项工作定为科研创新“一号工程”。

在首席专家张维忠的带领下，课题组成员开始了几乎是“白+黑”、“5+2”的工作日进行连续作战，破解了一道道难题。历时一年多时间，完成了系统建设任务。该系统在总论、邓小平理论、“三个代表”重要思想、科学发展观和党的军事理论五大模块之下，设置了理论渊源、重要文献、重大事件、热点聚焦、理论研究、视频精选等重点栏目，收录了公开出版的经典著作、党的重要文献及相关理论文章、报告视频等大量研究成果资料，内容十分丰富。信息资源总量达230G，其中文字资料5亿多字，视频资料2600多条，750余小时。

系统研发成功后，学院没有急于申报成果，而是先后组织召开30多次协调会和40多次研讨会，围绕“权威、准确、完整、规范”的原则，一字一句、一条一目进行审读，一个标点符号都不放过。2011年初，课题组又邀请8名军内外专家、10位学科带头人对系统进行集中会审，组织来院学习的师旅团政委、处（科）长和政治机关干事上机试用，专门给系统“挑毛病”。在决定推广使用前，他们又于2011年4月，发动院内100多名教员、机关干部和研究生组成“百人审读团”，分组对系统内容进行全面审读。随后，课题组对收集上来的1400余条意见建议，分门别类、逐条研究处理。

“这个系统资料浩繁、信息丰富，可要想快速查找、准确定位所需内容却很难。”系统试用之初，基层官兵提出的这一问题，让课题组又开始了新一轮攻关。软件开发组不等不靠，自主开发出智能检索系统和概念关联、多元媒体、图文浏览、音视频播放系统，可实现精确检索、模糊检索和全文检索等多重检索功能。进入系统，无论列出标题、作者，还是时间、出处，哪怕是一个论点抑或是一句文字，轻点鼠标，都能快速查询、浏览，有效地解决了一系列技术难点，开创了国内同类信息资源平台的先河。

开启传播党的创新理论的新路径

8月的亚丁湾风大浪高，执行护航任务的海军第12批护航编队劈波斩浪，勇往直前。在“常州”号导弹护卫舰上，一群官兵饶有兴趣地点击“中国特色社会主义理论体系学习研究系统”，撰写学重要讲话的体会文章。某舰载直升机团政治处副主任陈宗胜深有感触：“有了这套系统，远涉重洋再也不用为缺乏学习教育资源发愁了。”

系统的成功研发，让西安政治学院名声远扬。中央和军委领导给予大力褒奖，数十位全国知名专家予以赞誉，成功入选“马克思主义理论研究和建设工程”重大课题，列入全国“科学发展 成就辉煌”大型展览。

这是一次必将载入学院史册的办公会。本来这次会议主要是对系统建设情况进行全面总结，可很快，学院领导不约而同地把会议主题指向了如何依托系统做好理论传播的下篇文章。大家形成共识：系统好，但最根本的是党的创新理论好。研发成功系统不是终极目标，要用好系统，把宣传普及党的创新理论作为一项永恒的事业做下去。

为了让系统尽快走出校门，服务全党全军理论武装工作，今年4月，学院党委作出一项重大决策，在《政工导刊》重要版面上专门刊发启事：面向全国全军免费安装“中国特色社会主义理论体系学习研究系统”。随即，一场天南地北安装系统之路隆重启程。

学院分批次派出安装小组，奔赴雪域高原、黄海之滨、白山黑水、南粤大地，232人次累计行程13万公里，为126家军地单位进行免费安装。

在海拔4000米以上的青藏兵站部，安装小组克服恶劣气候、高原缺氧等困难，为该部雪线政工网安装了系统，使数千公里青藏线理论学习“一网牵”。

2011年10月，系统率先在全军政工网、武警部队政工网上线，官兵点击网站首页的“理论”专栏，系统即时呈现，网页快速浏览，信息便捷下载。党的十代表、某通信团指导员房萍，接触到这个系统后激动不已。她发现这个系统非常符合基层官兵的学习习惯，特别是课题组根据不同层次人员的使用需要，研制了网络版、单机版、精编版等多个不同版本，还专门从系统五个模块中总结提取了270多个理论关键词制成词语手册，并对每个关键词作出解释。她依托系统开展思想政治教育，还辅导了一批连队“小教员”，受到上级好评。她还与向南林、王保成、李晓钰等先进典型交流运用系统激活基层理论教育课堂的成功经验。

系统不仅惠及座座军营，在地方多家单位也落地生根。2011年11月14日，经和总政治部批准，学院隆重举行系统推广使用启动仪式，为全国7个中国特色社会主义理论体系研究中心正式安装。此后，系统又陆续在中央党校、中央编译局、国家教育部、文化部、中国社科院、延安干部学院和北京市、上海市、广东省社会科学院等45家地方科研院所和省市党校、高校安家落户。

凝聚传播党的创新理论的新力量

今年7月，对于驻守在祖国西大门的新疆军区某边防连副连长任杉来说，与十几名专家教授在网上交流探讨，是件十分幸福的事。这个月，他围绕战士关注的理想信念、收入差距、道德风气等6个问题，通过系统向专家在线请教。让他没想到的是，10多名军地知名理论专家从不同角度作出了深入浅出、入情入理的解答。他据此给战士上的理论课，引来满堂喝彩。

院长张本正告诉记者：“我们这样做，就是在发挥系统最大效益，凝聚起更多的力量加入到传播党的创新理论的行列。”系统面向军地推广使用后，学院向一批全国全军知名专家、教授发出邀请函，诚意提出依托系统共同做好传播党的创新理论的伟大事业。学院从院内遴选了28位教授，从全军聘请了6位专家，从中央党校、中央政策研究室、中国人民大学等聘请了14位名师，建立专家库，依托系统交流互动平台，在线解答网友理论学习和现实生活中遇到的难点、热点、焦点问题。学院与中央编译局、全国7个中国特色社会主义理论体系研究中心等单位达成合作意向，在人员培训、网络建设、理论成果提供等方面进行广泛协作。

记者在一份视频资料中看到，在学院承办的师旅团政工研究班上，学院领导向高层次班每名学员赠送一套系统安装硬盘，并请他们在部队推广使用。在全军网络思想政治工作骨干培训班上，他们为两批163名学员颁发了“系统推广使用联络员”聘书，请他们反馈意见建议。

专家系统论文范文第7篇

关键词：正向推理；知识库；数据库；专家系统外壳

中图分类号：TP182文献标识码：A文章编号：1009-3044(2007)18-31500-02

Realization of Expert System Tools Based on SQL Server Database and C++

DONG De-wei, HAO Bo

(Faculty of Mechanical Engeering, Shenyang Ligong University, Shenyang 110168, China)

Abstract:This paper introduces the basic principle and algorithm of forward deduction, creating knowledge base and integrating database in SQL Server database , and realizing expert system tools by using SQL Server database and C++ in Windows environment. Only if creating different knowledge base in SQL Server database, can users get dissimilar expert systems.

Key words:forward deduction; knowledge base; database; expert system tools

1 引言

专家系统的开发和研究是人工智能中最活跃的一个应用研究领域，专家系统又被称为基于知识的系统，能够模拟领域专家解决领域问题，其性能体现在两个方面：一是拥有大量的领域知识，二是运用领域知识进行推理的能力，因此所用的专家系统都具有推理机和知识库。为了降低专家系统的开发成本，把专家系统中具有共性的部分（推理机、知识表达模型等）做成软件，一旦把专家领域知识放进去，便形成一个专家系统，这样的一个软件便称之为专家系统外壳[1]。本文建立的专家系统外壳的核心是一个正向推理机和一个空数据库。

2 系统设计概要

系统以Windows为平台，采用面向对象的程序设计方法。在数据库（知识库和全局数据库）的设计上，采用SQL Server数据库，在推理机的设计上，采用Visual C++进行设计。使用MFC ODBC来实现推理机对数据库（知识库和全局数据库）的访问。

本系统整体结构如图1所示：

图1 专家系统外壳结构示意图

由图1可知，专家系统外壳由知识库、全局数据库、知识库管理器、推理机、解释器和人机接口五部分组成。

知识库：存储大量的领域专家的知识在数据库中，作为推理的根据，是专家系统进行问题求解的基础。

全局数据库：包含推理的原始事实和推理的中间结果。

知识库管理器：负责知识库的添加、修改、删除和查询；以及对知识库中的知识进行一致性和完整性的检查；并对知识库进行组织和管理。

推理机：对用户提出的问题按某种策略从知识库中选择合适的知识进行推理，给出专家级的答复。

解释器：用人们易于理解的方式解释自身的推理过程，使用户对推理的过程及推理的结果有一个明确的理解和认识。

人机接口：数据库中知识的管理、专家系统的使用以及解释的获得都要通过人机接口。

3 系统各结构的详细设计

3.1 知识库和全局数据库的设计

知识库存储大量的领域知识，这些知识通常由产生式规则表达，产生式规则通常用于表示具有因果关系的知识，其基本形式是：IF P THEN Q 或者 PQ，其中：P是产生式的前提，亦可称为前件、条件、前提条件，用于指出该产生式是否可用的条件，它可以是一系列条件的组合，即：P=P1∧P2∧…∧Pn；Q是产生式的结论或操作，亦可称为后件，用于指出当前提P所指示的条件被满足时，应该得出的结论或应该执行的操作。整个产生式规则的含义是：如果前提P被满足，则可推出结论Q或执行Q所规定的操作[2]。

有时为了表达不精确知识，还需要引入置信度Con，这时产生式规则的形式如下：

IF P THEN (Q，Con) 或者 P(Q，Con)

这时产生式规则的含义是：如果前提P被满足，则可推出结论Q或执行Q所规定的操作的置信度为Con。

上述规则亦可用笛卡尔乘积的形式来表示：。

基于SQL Server数据库的知识库设计主要是对应数据库表及其关系的设计，使其便于知识的管理。知识库主要包括构成规则所需的各表，及在对知识进行获取、维护管理和应用（推理）所用到的相关辅助表。本文主要论述关于规则的表的设计，由于规则由条件、结论和置信度三个部分组成，所以构成规则的表主要包括：

规则表：用来存放每一条规则的规则号、规则名、置信度及其相应的描述（或者是使用该规则的原因，可用于解释），可通过规则号与条件构成表、结论构成表来构成一条完整的规则，还包括一个规则是否被使用过的标记；

条件构成表：存放构成各条规则对应的前提条件，一条规则的n个条件在表中对应n条记录；

结论构成表：存放构成各条规则对应的所有结论；

事实表：存放所有规则的条件和结论，并对其编号。

各表的设计如表1、表2、表3、表4所示。

将一条产生式规则拆分为条件、结论、置信度和描述（解释），按上述表将其表示出来，再利用表中主键和外键的关系将其重新连接成产生式规则的结构。

表1 规则表（Rule_List）

表2 条件构成表（Rule_Pre）

表3 结论构成表（Rule_Con）

表4 事实表（Fact_List）

全局数据库用于存放问题求解过程中的各种当前信息，例如问题的初始事实、原始证据、推理得到的中间结论以及最终结论等。当知识库中某一条产生式规则的条件可与全局数据库中的某些已知事实匹配时，该产生式就被激活，并把用它推出的结论放入全局数据库中，作为其后推理的已知事实。

因此全局数据库可由表5组成：

表5 全局数据表（Global_Data）

此外，为了配合解释器的使用，还需要一个解释表，以保存推理的过程和顺序：

表6 解释表（Exp）

3.2 知识库管理器的设计

知识库管理器主要负责知识库的添加、修改、删除和查询；以及对知识库中的知识进行一致性和完整性的检查；并对知识库进行组织和管理。

知识库管理器的主要功能如下：

(1)知识的添加：提供了对知识库中的知识不断扩充的途径，首先由知识工程师或用户从领域专家和有关技术文献获取知识，经整理后由知识工程师使用知识编辑器输入到知识库中；

(2)知识的查询：提供对规则、规则条件和结论的查询功能，便于规则的定位和修改；

(3)知识的维护：对知识库中的知识进行一致性和完整性的检验，并且所有的检查应在新规则加入时进行，检验程序的核心部分都由SQL语句实现，这里不进行详述。

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3.3 推理机的设计

正向推理是从已知事实出发进行推理，并得到结论的一种推理方法。其基本过程是：从用户提供的初始事实出发，在知识库中找出当前可用的规则，若有多条规则可用，则按照冲突消解策略从中选出一条规则，将该规则的结论存入到全局数据表中，并将全局数据表中的结论作为下一步推理的已知事实，在此之后再在知识库中选取可适用的规则进行推理，重复这一过程，直到求得了所要求的解或者知识库中再无可用规则为止。

为了使推理机有效的工作，我们定义了几个主要函数，介绍如下：

Add(Table,Record)：在数据表Table中添加Record记录；

Set(Table,Filed,Value)：将数据表Table中当前记录字段Filed的值设置为Value；

Value(Table,Record)：返回数据表Table中当前记录字段Filed的值；

IsEof(Table)：检测数据表指针是否位于最后一条记录之后；

GoFirst(Table)：将数据表指针移到第一条记录；

Filter(Table,Condition)：将数据表Table的过滤条件设置为Condition[3]。

以上各函数均可通过SQL语句或是MFC ODBC类的方法实现，因篇幅所限，这里不做详述。

下面我们就以给出推理机的详细推理过程：

(1)在进行推理之前，首先将规则表（Rule_List）中的Rule_Act_Pres字段置为0，表示当前所有规则的所有条件没有一条被激活，同时将规则表（Rule_List）中的Rule_Used、条件构成表（Rule_Pre）和结论构成表（Rule_Con）的Fact_Act、事实表（Fact_List）的Fact_Known和全局数据表（Global_Data）的Fact_Used置为F；

(2)将输入的初始事实和原始数据存储到全局数据库（Global_Data）；

(3)检查全局数据库（Global_Data）中是否已经包含了问题的解，若有，则求解结束，并成功退出；否则执行下一步；

(4)判断全局数据表（Global_Data）是否存在一条事实所对应的Fact_Used为F，若不存在，则转到7；若存在，则将其置为T，同时将这些事实对应的Fact_ID存入到解释表(Exp)中，并将事实表（Fact_List）中的相应的事实的Fact_Known置为T；

(5)然后将条件构成表（Rule_Pre）中相应事实的Fact_Act置为T，表示该事实已被激活，同时将规则表（Rule_List）中该激活事实所对应的规则的已激活规则条件数Rule_Act_Pres加一，然后判断此激活事实对应的规则的规则条件数Rule_Pre_Nums和已激活规则条件数Rule_Act_Pres是否相等，若不相等，则说明该规则的所有条件尚未全部满足，则转到4，若相等，则执行下一步；

(6)将规则表（Rule_List）中该规则的Rule_Used置为T，然后将结论构成表（Rule_Con）中相应规则号对应的结论的Fact_Act置为T，同时将事实表（Fact_List）中相应的事实的Fact_Known置为T，然后将该事实添加到全局数据表，然后转到3；

(7)询问用户是否可进一步补充新的事实，若可补充，则转到2；否则表示求不出解，失败推出。

从推理过程可以看到，推理机没有用到任何表中任何字段的具体值，因此只要按照推理机要求的数据库表的结构填写表，就可以实现不同的专家系统，也就实现了正向推理的专家系统外壳。

3.4 解释机的设计

解释机的作用就是对用户解释推理的过程，并对用户的问题给出解释或说明，专家系统的解释机就是专家系统中为了完成解释而设置的程序模块。

在数据库的设计中，我们在规则表（Rule_List）和解释表(Exp)中都有一个解释字段，就是为了解释机的使用，当用户询问或者需要解释时，便可以将解释字段的值显示给用户，说明为什么使用该规则或者是为什么推导出该事实。因为解释机在整个系统中处于次要的位置，这里不做详述。

4 结束语

用SQL Server数据库存储专家系统知识库中的知识，对知识可以进行有效的管理，同时也有利于推理机的工作。并且可以快速的构造不同的专家系统，因此，这是一种高效、实用的专家系统构造模式。

参考文献：

[1]石群英，郭舜日，蒋慰孙. 专家系统开发工具的现状及展望[J]. 自动化仪表，1997,18(4):1-3.

[2]尹朝庆，尹皓. 人工智能与专家系统[M]. 北京：中国水利水电出版社，2002.

[3]程惠霞, 等. 用C++建造专家系统[M]. 北京：电子工业出版社，1996.

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专家系统论文范文第10篇

【关键词】塔式起重机专家系统安全评判 DevelopmentofExpertSystemforSafety

AssessmentofTowerCrane

HuangHongzhongYaoXinsheng

(SchoolofMechanicalEngineering,SouthwestJiaotongUniversity)

ChenXiaoanLiRunfangQinDatong

(StateKeyLab.ofMechanicalTransmission,ChongqingUniversity)

AbstractAsanimportantfacility,thetowercraneplaysanimportantroleinconstructionindustry.Thoughitssafetyproblemhasbeenconcernedworldwidely,theaccidentfrequencyhasbeenhigh.Itssafetyisstillapuzzleinthisindustry.AfterbuildingaDependRelationFigure(DRF),anexpertsystemforsafetyassessmentoftowercrane(TQES)isdevelopedinVisualC++environment,usingtheexpertsystemframetechnologybasedonmoderndesignmethodology.TheTQEShasbeenverifiedsuccessfully,andcouldbeusedtoassessthesafetyofgeneraltowercrane.

Keywords：TowercraneExpertsystemSafetyassessment

1引言

塔式起重机（简称塔机）的安全问题，一直是塔机及其应用行业的主要忧患之一，受到各国政府、制造厂商和使用单位以及科研部门的高度重视。现有的解决塔机安全问题的方法，一般立足于生产管理、使用管理和安全检查上。但是，由于人为管理的脆弱性，塔机安全问题依然严重。为此，笔者通过对塔机安全问题的调查以及对塔机的安全检查、评判的研究，开发了塔机安全评判专家系统，便于对塔机的安全状况进行经常性的安全评判，从而提高塔机的安全性。

2基本理论

2.1塔机安全的依赖关系图

在万物复杂变化的世界中，许多事物所处的状况或状态都是由一定的因素造成的，而这些事物的状态同时又是影响其他事物的状态的因素。这种相互依存、相互影响的关系就叫做依赖关系。这样的依赖关系在现实世界中随处可见。如：“他生病了”与“他感到不舒服”；“塔机超载”与“塔机不安全”等。

专家系统是一个基于推理、分析的系统，它的工作就是利用知识库的资源进行推理和分析，根据知识的相互依赖关系去寻求结论。因此，在建立专家系统前，整理知识并建立知识之间的依赖关系是基本的和必要的。

在相关知识领域中，由基本因素到复杂因素进行分析，从而形成了一种复杂的依赖关系，用图形表示就是依赖关系图。依赖关系图有助于对领域知识系统体系进行更加直观的整理，有助于系统结构设计和知识库的建立。

塔机安全的依赖关系图显示了塔机由于其自身因素和外界因素造成安全或不安全的依赖关系，在对塔机的事故和安全问题进行调查、分析、总结后，笔者给出了塔机的安全依赖关系图，如图1所示。

由于引起塔机不安全的因素的复杂性，塔机的安全依赖关系很复杂，这个依赖关系图只简单表明了塔机不安全的某些原因的某些主要发生点，具体的塔机的安全依赖关系将在专家系统知识库构造时全部装入系统。

2.2基于现代设计方法学的专家系统构造技术

专家系统的构造技术可以认为是一门高度智能化的边缘学科，把当代的相关科学领域的新的设计方法应用到专家系统的构造中，就形成了专家系统的新的构造技术即基于现代设计方法学的专家系统构造技术。

现代设计方法学是一门新兴的学科，其研究对象不是某个领域，而是某个领域的研究方法。其研究的主要内容是对现有的方法进行分析和总结，进而去发掘和创造新的方法，并把新的方法应用于相应的科学领域。在许多行业领域都有其特殊的科研队伍，其中较强大的一支是进行方法和策略的研究，其实是从事现代设计方法学的具体应用。在商业界，此类队伍已造就了许多商业奇迹，众多有效的销售方法的推出均是这些策划人员的杰作。在计算机软件行业，这样的队伍也已非常庞大，针对网络的许多新理论、新技术，对互联网络以及局域网络的发展均起到了巨大的推动作用。在机械等其他工业行业也不例外，模糊机械分析设计方法学的提出，无疑让机械设计水平跃上了一个新的台阶［1］。

在专家系统的构造方面，其构造技术也在不停地发展，但较其他软件行业就显得缓慢，主要原因就是设计新方法的发展和应用不够。专家系统的构造也应该吸收当今的现代设计新方法、新理论、新工具，以提高其构造的速度和质量。基于现代设计方法学的专家系统构造技术强调：基于面向对象的模型构造、基于用户的功能设计和基于模糊技术、神经网络的知识处理以及基于现代设计工具的实现等。

2.3可行性分析

塔机安全评判是解决塔机安全问题、提高塔机安全重要性的一种方法和手段。作为对塔机安全的评判，它具有一定的特点和作业流程。塔机安全评判人员，一般由一组塔机安全工程师和塔机专家组成，通过对塔机的状态的系统评定，根据专家的经验和有关规章制度进行评判，最后根据各个专家的评判结果进行综合，得到塔机的安全结论。检查塔机安全评判的流程，可大致描述为图2的形式。因此，塔机的安全评判具有以下特点：

1）评判人员应为塔机安全工程师和塔机专家；

2）评判应依据专家的经验和有关的规章制度实现；

3）评判过程多是专家进行分析，具体的物理活动少；

4）评判活动很难用传统的软件技术解决。

塔机安全问题的重要性在前面已有所叙述，而塔机专家是有限的，不可能对每一台塔机都配备专业的塔机专家进行实时监控，因此努力寻找新的方法来协助解决这一问题就十分必要。开发一个对应的塔机安全评判专家系统，能够对塔机随时进行安全评判，就是协助解决塔机安全问题的一种新方法的尝试。

塔机安全评判的专家系统的构造不仅是必要的而且是可行的，其理由有四：

1）塔机安全评判适宜于开发专家系统，根据前面提到的塔机安全评判的领域特点，其活动多为专家的推理活动，而评判的依据为专家群体知识，正好符合专家系统的开发要求；

2）塔机安全评判的知识存在并且可以获取，这些知识一部分来源于有关的规章制度，另外的来源于专家的经验，这两方面的知识获取都是可行的；

3）构造专家系统的技术比较成熟，专家系统也易于构造；

4）设计人员有开发专家系统的能力。

3系统模型设计

考虑到塔机安全评判的专家系统是一个基于规则的评判类专家系统。因此，在建立系统之初，就考虑了系统的扩充性，即：建立的专家系统应该适用于塔机的安全评判，同时也可作为一个一般的专家系统工具来使用，在系统启动使用后，能够通过简单的重新构造系统的知识库再构造为其他的专家系统。根据这样的设计考虑，塔机安全评判的专家系统的知识库、知识库的建立、知识的获取应该是重要的，而且是用户可重新定义使用的部分。因此，该系统是一个基于规则的评判类专家系统和工具，为了方便和说明系统的功能，以后都把该系统简称为TQES系统。

根据前面对专家系统结构的理论介绍和要求，TQES系统总体上的结构采用基于规则的一般结构，包括以下几部分：基本数据库，初始证据库，规则库，知识获取，推理机，解释机制，人机接口，综合数据库，最终数据库。其相互关系如图3所示。下面介绍其组成部分和功能。

图3TQES专家系统总体结构图

（1）库文件

TQES系统包括5个库文件，其实就是通常的知识库和综合数据库的具体形式体现。

规则库，即知识库，在基于规则的专家系统中，知识的表示是一组按照一定顺序排列的规则，这些规则一起组成规则库，规则库是知识的存放处。TQES的规则库包括了TQES专家系统用的所有知识。

基本数据库为系统的初始化数据文件，它为规则库的建立提供统一格式的数据。在TQES中，使用的最基本的推理单位为节点，节点包含有某种数据值、值的可靠度、数据的标识符等参数。基本数据库由节点构成。

中间数据库也叫综合数据库，该库是在推理中用的临时数据库，它也由节点组成。该库只有在TQES推理时存在，为动态库文件。

最终数据库是TQES推理结束并且成功后的数据库，该库存放推理的成功数据，它也由节点组成。该库只有在TQES推理成功后才产生，为动态库，但是可以进行存储和多种方式的输出。

推理机是TQES的主要的进行推理工作的模块，它根据用户的环境设定而进行推理。其主要功能实现如图4所示。

图4TQES专家系统总体流程图

（2）推理机

（3）解释机制

对推理的结论和推理的过程进行解释，增加推理的透明性。

（4）人机接口

人机接口模块是TQES的特色部分，它负责处理操作人员和系统的信息交换。包括对用户的输入信息转化为系统的形式，把系统的输出信息转化为自然化语言，动态显示推理进程、阅览检查、打印各个库文件和数据的模糊化处理等。

（5）知识获取

负责获取知识，具体来讲就是构造基本数据库文件和知识库文件。TQES通过可视化环境获取数据，动态编辑、显示，自动格式化存储，并具有安全、不失真特性。

4程序实现

按照TQES结构模型，利用基于现代设计方法学专家系统构造技术进行了程序设计。所有的程序都在VISUALC++环境下设计并调试通过，符合C++规范。由于源程序较多（500多页，近20000行代码、40万字符），在此就不列出源代码。同时，由于TQES是一个真正Windows下的面向对象的程序，因此其功能部分和界面部分是综合的。下面列出主要源程序的作用。

Item.cpp节点定义功能实现

ItemBase.cpp节点库实现文件

ItemNameManager.cpp建立基本节点库

ItemInit.cpp初始化基本节点库

ItemBasePrint.cpp打印节点库

ItemInitDate获取初始化数据

MyTree.cpp以树形显示节点库

MyList.cpp以列表形式显示节点库

Rule.cpp规则定义功能实现

RuleBase.cpp规则库实现

RuleManager.cpp建立和管理规则

RuleBasemanger.cpp建立和管理规则库

RuleAddItem.cpp为规则增加前提或结论

RuleDisplay.cpp规则以自然语言显示在屏幕上

RuleEqualEdit.cpp规则的前提和结论之间计算关系的公式编辑器

RuleList.cpp规则库以列表显示

RulePreHeight.cpp规则前提权重分配

Value.cpp节点的值实现

Do.cpp推理驱动

Doing.cpp推理进行

DoSutuo.cpp推理设置

ConclusionOut.cpp显示推理结论

MainFrm.cpp主窗口管理

Tqes.cpp程序进程总启动

TqesView.cpp程序视图管理

TqesDoc.cpp程序文档管理

t程序帮助的索引

Tqes.rtf程序帮助的源文件内容

5结论

TQES系统经过调试后全部达到功能指标，并对一些已经存在的塔机安全事故进行分析，结果正确、可靠，是一个值得信赖的塔机安全评判软件，可以对塔机的安全管理起到一定的协助作用。同时，考虑到软件开发的难度和塔机专业的局限性，在TQES开发之初就考虑到其功能和应用领域的不协调性。因此TQES在主文件不加修改的前提下，通过相应的库文件的重新构造或修改，就可应用到其他类似的评判类、推理类、故障诊断类专家系统中，TQES又是一个广义上的专家系统开发工具，它具有广阔的应用领域和光辉前景。

*国家自然科学基金、四川省跨世纪杰出青年学科带头人培养基金资助项目

作者简介：黄洪钟1963年6月生，重庆市长寿县人。博士，教授。现任纽约科学院会员，日本机械工程师学会会员，中国现代设计法研究会可靠性学会理事，中国机械工程学会可靠性工程分会理事，中国机械工程学会机械设计分会理事。《机械设计》杂志编委，国际著名杂志ReliabilityEngineeringandSystemSafety,FuzzySetsandSystems,MicroelectronicsandReliability等论文特约评阅人。主要从事可靠性与安全性工程、CAD、智能优化设计、神经网络、模糊技术的研究工作。主持或参加部级和省部级科研项目14项，获部级和省部级科技奖3项，获国家专利1项，出版学术著作4部，在国内外学术刊物上120余篇。

姚新胜1969年12月出生，山西晋城人。1993年7月毕业于西南交通大学，获学士学位。1993年8月至1996年8月在山西长治北机务段工作。1999年6月毕业于西南交通大学，获硕士学位。现正在西南交通大学攻读博士学位，研究方向为安全工程、智能CAD与专家系统。主持并研究部级和省部级项目3项，发表学术论文4篇。

作者单位：黄洪钟姚新胜（西南交通大学机械工程学院）

陈小安李润方秦大同（重庆大学机械传动国家重点实验室）

作者地址：四川省成都市；西南交通大学机械工程学院；邮编：610031

参考文献“”版权所有

1黄洪钟．机械设计模糊优化原理及应用．北京：科学出版社，1996.

2陈新标．浅析塔机使用方面的危险因素及防范措施．建筑安全，1997，（10）：6～8.

3程映雪等．社会主义市场经济条件下我国劳动安全卫生策略研究（5）．劳动保护科学技术，1995,15（5）：23～24.

专家系统论文范文第11篇

【关键词】塔式起重机专家系统安全评判 DevelopmentofExpertSystemforSafety

AssessmentofTowerCrane

HuangHongzhongYaoXinsheng

(SchoolofMechanicalEngineering,SouthwestJiaotongUniversity)

ChenXiaoanLiRunfangQinDatong

(StateKeyLab.ofMechanicalTransmission,ChongqingUniversity)

AbstractAsanimportantfacility,thetowercraneplaysanimportantroleinconstructionindustry.Thoughitssafetyproblemhasbeenconcernedworldwidely,theaccidentfrequencyhasbeenhigh.Itssafetyisstillapuzzleinthisindustry.AfterbuildingaDependRelationFigure(DRF),anexpertsystemforsafetyassessmentoftowercrane(TQES)isdevelopedinVisualC++environment,usingtheexpertsystemframetechnologybasedonmoderndesignmethodology.TheTQEShasbeenverifiedsuccessfully,andcouldbeusedtoassessthesafetyofgeneraltowercrane.

Keywords：TowercraneExpertsystemSafetyassessment

1引言

塔式起重机（简称塔机）的安全问题，一直是塔机及其应用行业的主要忧患之一，受到各国政府、制造厂商和使用单位以及科研部门的高度重视。现有的解决塔机安全问题的方法，一般立足于生产管理、使用管理和安全检查上。但是，由于人为管理的脆弱性，塔机安全问题依然严重。为此，笔者通过对塔机安全问题的调查以及对塔机的安全检查、评判的研究，开发了塔机安全评判专家系统，便于对塔机的安全状况进行经常性的安全评判，从而提高塔机的安全性。

2基本理论

2.1塔机安全的依赖关系图

在万物复杂变化的世界中，许多事物所处的状况或状态都是由一定的因素造成的，而这些事物的状态同时又是影响其他事物的状态的因素。这种相互依存、相互影响的关系就叫做依赖关系。这样的依赖关系在现实世界中随处可见。如：“他生病了”与“他感到不舒服”；“塔机超载”与“塔机不安全”等。

专家系统是一个基于推理、分析的系统，它的工作就是利用知识库的资源进行推理和分析，根据知识的相互依赖关系去寻求结论。因此，在建立专家系统前，整理知识并建立知识之间的依赖关系是基本的和必要的。

在相关知识领域中，由基本因素到复杂因素进行分析，从而形成了一种复杂的依赖关系，用图形表示就是依赖关系图。依赖关系图有助于对领域知识系统体系进行更加直观的整理，有助于系统结构设计和知识库的建立。

塔机安全的依赖关系图显示了塔机由于其自身因素和外界因素造成安全或不安全的依赖关系，在对塔机的事故和安全问题进行调查、分析、总结后，笔者给出了塔机的安全依赖关系图，如图1所示。

由于引起塔机不安全的因素的复杂性，塔机的安全依赖关系很复杂，这个依赖关系图只简单表明了塔机不安全的某些原因的某些主要发生点，具体的塔机的安全依赖关系将在专家系统知识库构造时全部装入系统。

2.2基于现代设计方法学的专家系统构造技术

专家系统的构造技术可以认为是一门高度智能化的边缘学科，把当代的相关科学领域的新的设计方法应用到专家系统的构造中，就形成了专家系统的新的构造技术即基于现代设计方法学的专家系统构造技术。

现代设计方法学是一门新兴的学科，其研究对象不是某个领域，而是某个领域的研究方法。其研究的主要内容是对现有的方法进行分析和总结，进而去发掘和创造新的方法，并把新的方法应用于相应的科学领域。在许多行业领域都有其特殊的科研队伍，其中较强大的一支是进行方法和策略的研究，其实是从事现代设计方法学的具体应用。在商业界，此类队伍已造就了许多商业奇迹，众多有效的销售方法的推出均是这些策划人员的杰作。在计算机软件行业，这样的队伍也已非常庞大，针对网络的许多新理论、新技术，对互联网络以及局域网络的发展均起到了巨大的推动作用。在机械等其他工业行业也不例外，模糊机械分析设计方法学的提出，无疑让机械设计水平跃上了一个新的台阶［1］。

在专家系统的构造方面，其构造技术也在不停地发展，但较其他软件行业就显得缓慢，主要原因就是设计新方法的发展和应用不够。专家系统的构造也应该吸收当今的现代设计新方法、新理论、新工具，以提高其构造的速度和质量。基于现代设计方法学的专家系统构造技术强调：基于面向对象的模型构造、基于用户的功能设计和基于模糊技术、神经网络的知识处理以及基于现代设计工具的实现等。

2.3可行性分析

塔机安全评判是解决塔机安全问题、提高塔机安全重要性的一种方法和手段。作为对塔机安全的评判，它具有一定的特点和作业流程。塔机安全评判人员，一般由一组塔机安全工程师和塔机专家组成，通过对塔机的状态的系统评定，根据专家的经验和有关规章制度进行评判，最后根据各个专家的评判结果进行综合，得到塔机的安全结论。检查塔机安全评判的流程，可大致描述为图2的形式。因此，塔机的安全评判具有以下特点：

1）评判人员应为塔机安全工程师和塔机专家；

2）评判应依据专家的经验和有关的规章制度实现；

3）评判过程多是专家进行分析，具体的物理活动少；

4）评判活动很难用传统的软件技术解决。

塔机安全问题的重要性在前面已有所叙述，而塔机专家是有限的，不可能对每一台塔机都配备专业的塔机专家进行实时监控，因此努力寻找新的方法来协助解决这一问题就十分必要。开发一个对应的塔机安全评判专家系统，能够对塔机随时进行安全评判，就是协助解决塔机安全问题的一种新方法的尝试。

塔机安全评判的专家系统的构造不仅是必要的而且是可行的，其理由有四：

1）塔机安全评判适宜于开发专家系统，根据前面提到的塔机安全评判的领域特点，其活动多为专家的推理活动，而评判的依据为专家群体知识，正好符合专家系统的开发要求；

2）塔机安全评判的知识存在并且可以获取，这些知识一部分来源于有关的规章制度，另外的来源于专家的经验，这两方面的知识获取都是可行的；

3）构造专家系统的技术比较成熟，专家系统也易于构造；

4）设计人员有开发专家系统的能力。

3系统模型设计

考虑到塔机安全评判的专家系统是一个基于规则的评判类专家系统。因此，在建立系统之初，就考虑了系统的扩充性，即：建立的专家系统应该适用于塔机的安全评判，同时也可作为一个一般的专家系统工具来使用，在系统启动使用后，能够通过简单的重新构造系统的知识库再构造为其他的专家系统。根据这样的设计考虑，塔机安全评判的专家系统的知识库、知识库的建立、知识的获取应该是重要的，而且是用户可重新定义使用的部分。因此，该系统是一个基于规则的评判类专家系统和工具，为了方便和说明系统的功能，以后都把该系统简称为TQES系统。

根据前面对专家系统结构的理论介绍和要求，TQES系统总体上的结构采用基于规则的一般结构，包括以下几部分：基本数据库，初始证据库，规则库，知识获取，推理机，解释机制，人机接口，综合数据库，最终数据库。其相互关系如图3所示。下面介绍其组成部分和功能。

图3TQES专家系统总体结构图

（1）库文件

TQES系统包括5个库文件，其实就是通常的知识库和综合数据库的具体形式体现。

规则库，即知识库，在基于规则的专家系统中，知识的表示是一组按照一定顺序排列的规则，这些规则一起组成规则库，规则库是知识的存放处。TQES的规则库包括了TQES专家系统用的所有知识。

基本数据库为系统的初始化数据文件，它为规则库的建立提供统一格式的数据。在TQES中，使用的最基本的推理单位为节点，节点包含有某种数据值、值的可靠度、数据的标识符等参数。基本数据库由节点构成。

中间数据库也叫综合数据库，该库是在推理中用的临时数据库，它也由节点组成。该库只有在TQES推理时存在，为动态库文件。

最终数据库是TQES推理结束并且成功后的数据库，该库存放推理的成功数据，它也由节点组成。该库只有在TQES推理成功后才产生，为动态库，但是可以进行存储和多种方式的输出。

推理机是TQES的主要的进行推理工作的模块，它根据用户的环境设定而进行推理。其主要功能实现如图4所示。

图4TQES专家系统总体流程图

（2）推理机

（3）解释机制

对推理的结论和推理的过程进行解释，增加推理的透明性。

（4）人机接口

人机接口模块是TQES的特色部分，它负责处理操作人员和系统的信息交换。包括对用户的输入信息转化为系统的形式，把系统的输出信息转化为自然化语言，动态显示推理进程、阅览检查、打印各个库文件和数据的模糊化处理等。

（5）知识获取

负责获取知识，具体来讲就是构造基本数据库文件和知识库文件。TQES通过可视化环境获取数据，动态编辑、显示，自动格式化存储，并具有安全、不失真特性。

4程序实现

按照TQES结构模型，利用基于现代设计方法学专家系统构造技术进行了程序设计。所有的程序都在VISUALC++环境下设计并调试通过，符合C++规范。由于源程序较多（500多页，近20000行代码、40万字符），在此就不列出源代码。同时，由于TQES是一个真正Windows下的面向对象的程序，因此其功能部分和界面部分是综合的。下面列出主要源程序的作用。

Item.cpp节点定义功能实现

ItemBase.cpp节点库实现文件

ItemNameManager.cpp建立基本节点库

ItemInit.cpp初始化基本节点库

ItemBasePrint.cpp打印节点库

ItemInitDate获取初始化数据

MyTree.cpp以树形显示节点库

MyList.cpp以列表形式显示节点库

Rule.cpp规则定义功能实现

RuleBase.cpp规则库实现

RuleManager.cpp建立和管理规则

RuleBasemanger.cpp建立和管理规则库

RuleAddItem.cpp为规则增加前提或结论

RuleDisplay.cpp规则以自然语言显示在屏幕上

RuleEqualEdit.cpp规则的前提和结论之间计算关系的公式编辑器

RuleList.cpp规则库以列表显示

RulePreHeight.cpp规则前提权重分配

Value.cpp节点的值实现

Do.cpp推理驱动

Doing.cpp推理进行

DoSutuo.cpp推理设置

ConclusionOut.cpp显示推理结论

MainFrm.cpp主窗口管理

Tqes.cpp程序进程总启动

TqesView.cpp程序视图管理

TqesDoc.cpp程序文档管理

t程序帮助的索引

Tqes.rtf程序帮助的源文件内容

5结论

TQES系统经过调试后全部达到功能指标，并对一些已经存在的塔机安全事故进行分析，结果正确、可靠，是一个值得信赖的塔机安全评判软件，可以对塔机的安全管理起到一定的协助作用。同时，考虑到软件开发的难度和塔机专业的局限性，在TQES开发之初就考虑到其功能和应用领域的不协调性。因此TQES在主文件不加修改的前提下，通过相应的库文件的重新构造或修改，就可应用到其他类似的评判类、推理类、故障诊断类专家系统中，TQES又是一个广义上的专家系统开发工具，它具有广阔的应用领域和光辉前景。

*国家自然科学基金、四川省跨世纪杰出青年学科带头人培养基金资助项目

作者简介：黄洪钟1963年6月生，重庆市长寿县人。博士，教授。现任纽约科学院会员，日本机械工程师学会会员，中国现代设计法研究会可靠性学会理事，中国机械工程学会可靠性工程分会理事，中国机械工程学会机械设计分会理事。《机械设计》杂志编委，国际著名杂志ReliabilityEngineeringandSystemSafety,FuzzySetsandSystems,MicroelectronicsandReliability等论文特约评阅人。主要从事可靠性与安全性工程、CAD、智能优化设计、神经网络、模糊技术的研究工作。主持或参加部级和省部级科研项目14项，获部级和省部级科技奖3项，获国家专利1项，出版学术著作4部，在国内外学术刊物上120余篇。

姚新胜1969年12月出生，山西晋城人。1993年7月毕业于西南交通大学，获学士学位。1993年8月至1996年8月在山西长治北机务段工作。1999年6月毕业于西南交通大学，获硕士学位。现正在西南交通大学攻读博士学位，研究方向为安全工程、智能CAD与专家系统。主持并研究部级和省部级项目3项，发表学术论文4篇。

作者单位：黄洪钟姚新胜（西南交通大学机械工程学院）

陈小安李润方秦大同（重庆大学机械传动国家重点实验室）

作者地址：四川省成都市；西南交通大学机械工程学院；邮编：610031

参考文献“”版权所有

1黄洪钟．机械设计模糊优化原理及应用．北京：科学出版社，1996.

2陈新标．浅析塔机使用方面的危险因素及防范措施．建筑安全，1997，（10）：6～8.

3程映雪等．社会主义市场经济条件下我国劳动安全卫生策略研究（5）．劳动保护科学技术，1995,15（5）：23～24.

专家系统论文范文第12篇

【关键词】专家系统；专家系统外壳；认知教学；InterModeller

【中图分类号】G40-057 【文献标识码】A【论文编号】1009―8097 (2008) 08―0018―04

2003年教育部颁布的高中信息技术课程标准中把《人工智能初步》作为其中的选修模块，此模块主要包括了三部分内容：“知识及其表示”，“推理与专家系统”，“人工智能语言与问题求解”。考虑到高中生的认知风格认知水平，课标在“推理与专家系统”内容的教学要求是：学会使用一个简易的专家系统外壳并能用它开发简单的专家系统。

一 专家系统及其外壳

专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量某个领域专家水平的知识与经验，模拟人类专家推理的过程来处理现实世界中需要专家做出解释的复杂问题。它一般由知识库、推理机、工作内存、解释器和人-机界面组成（如图1所示）。其中知识库包括规则库和数据库。规则库一般是以产生式表示的集合，里面存有大量的“ifthen”语句，这是专家系统的核心之一；数据库则是存放输入的事实、各种中间结果和最后结果的工作区，可以理解为陈述性知识。推理机是“控制协调规则库与数据库的运行”的程序，其任务是模拟领域专家的思维过程，控制并执行对问题的求解。它所包含的推理方式和控制策略实质上是属于产生式系统。[1] br>

图1 专家系统的典型结构

专家系统外壳是一类用于建造专家系统的特殊软件。通常是由一些已经成熟的专家系统抽去具体知识演化而来。和具体的专家系统相比，它保留了原系统的基本功能、骨架（知识库及推理机结构）、外壳，把领域专用的界面改成了通用界面。课标正是基于专家系统外壳操作简单、功能完善、通用性强的特点，提出了符合高中学生认知的教学目标，即要求学生利用专家系统外壳，通过构建相应的知识库来创建一个专家系统。

二 专家系统教学的认知教学理论基础

认知心理学关于人类认知过程尤其是高级思维过程的研究，为专家系统研究者编制体现人类思维的计算机程序提供了理论基础。同时，专家系统的研究在某种程度上又促进了认知心理学的研究。鉴于专家系统与认知心理学之间的关系以及认知心理学在当前教学中的作用，认知教学理论理所当然地成为专家系统教学的理论基础。[2]

认知教学理论指导下的教学过程主要包括：首先，教师通过一系列关于某种概念、定理、观念、定律等的描述，让学生知道“这是什么”；然后，通过一系列程序性知识的介绍，让学生懂得“是怎样的”即明确它的特点和特性；接着，教师再通过一系列启发性的介绍让学生知道这种概念、定理、观念、定律等是如何产生的，在何时、何地能够使用，并且让学生能够准确地在一些复杂的环境中对它们加以运用，使学生在大脑里对这些新输入的知识加以重新建构，从而培养起学生严密的逻辑思维能力和很强的认知能力。

结合“专家系统”内容的教学过程，可以发现认知教学理论中的知识（尤其是程序性知识）表征与习得、专家与新手的比较（认知学徒教学法）、问题解决与问题解决教学法等可以在专家系统教学中发挥重要的作用。

1 知识的表征与习得

根据知识的状态和表征方式，认知心理学将知识分为两类：陈述性知识和程序性知识。陈述性知识说明事物、情况是怎样的，是对事实、定义、规则、原理等的描述；程序性知识则是关于怎样完成某项活动的知识。推理、决策或者解决问题等活动都是典型的程序性知识。一般认为陈述性知识采用以语义网络为基础地表征，而程序性知识的表征形式为产生式系统，通常以“ifthen”形式表示条件这－关系，即先确认当前的情境和条件，然后产生相应的行动。所谓“产生式”，就是这样一些“前提－结论”的结合规则。它表明了所要进行的活动以及做出这种活动的条件，众多的产生式联系在一起，就构成了复杂的产生式系统。

高中《人工智能初步》课程的专家系统知识教学正是遵循了这一理论，教师首先是要求学生选择建立一个专家系统的主题内容，比如动物识别专家系统、疾病诊断专家系统等等。在选定主题后，学生的首要任务则是把收集来的各种知识表征为层级的命题网络结构的陈述性知识，便于理解与记忆。然后，按照一定的逻辑将陈述性知识转化为基于产生式的程序性知识，便于推理与编程。

实际上一个完整专家系统包含的知识库是很复杂的，包含了多条产生式。推理机所能推理的知识层级也不仅仅如图示的三层，而是可以推理到许多层。但在实际教学过程中，教师要引导学生选择那些贴进学生生活、易于理解的陈述性知识作为专家系统的内容，要始终把知识控制在学生的认知范围之内。设计的产生式系统开始时不应过于复杂，条目数应合理，在教学过程中可以先从一两条产生式开始，逐步递加，最终形成一个较完整的专家系统。

2 认知学徒教学法

高中阶段的专家系统学习主要是利用简易的专家系统外壳开发简单的专家系统来进行。学习者根据自身需要设计相应的知识库来开发不同的专家系统。学生利用专家系统外壳工具，通过了解由某一领域专家建构的专家系统，并在教师的指导下亲手开发简单的专家系统，来体验专家系统的开发过程，加深学习体验。在这一学习过程中，学生和专家系统构成了一种专家与新手的关系，刚开始学专家系统的学生（相对新手）、课程教师（相对于学生为专家）以及专家建构的专家系统（相对于教师为专家），如图2所示。学生开发专家系统的过程也即相对的新手向相对的专家转化过程中，对陈述性知识和程序性知识的依赖程度有显著的变化，不断的将内容的陈述性表征转变为体现产生式规则的程序性知识。

图2 专家系统教学过程中各角色之间的关系

基于“专家－新手”研究提出的“认知学徒教学法”可以在此提供很好的教学思路。它是一种通过允许学生获取、开发和利用真实领域中的活动工具支持学生在某一领域中学习的方法，这种方法在人工智能中通常称为“基于解释的学习”（explanation-based learning）。“学徒制”概念强调经验活动在学习中的重要性,并突出学习内在固有的依存于背景的、情境的和文化适应的本质。利用这一教学方法，可以使学生依据表面特征，以零散的、孤立的储存知识的方式向专家在任务情景和问题解决时使用“组块”的方式转变。

3 问题解决教学法

美国加州大学心理系主任梅耶教授提出的关于解决问题教学的三个标准：第一，当你选择好要求学生解决的问题后，就要把解决这个问题所涉及的内容表征和计划步骤分割为学生可以接受的较小的操作单元，教会他们全面地接受信息，并对信息进行编码；第二，解决问题时要集中注意于过程，而不是结果，应当让学生找出自己解决问题的过程与充满解决问题过程间的差距，分析矛盾之所在及产生矛盾冲突的原因；第三，针对特定问题，教给学生特定的问题解决的技巧，具体问题具体分析。在专家系统中采用问题解决教学，实质上是将学习内容转化为具体案例，在具体问题的解决过程中，培养学生的思维多样性和创造能力。

构建专家系统的最终目的是实现某一问题的最终解决，它具有强烈的目的指向性。同时，构建专家系统的过程本身又是一个问题解决过程，如图3所示例。学生将陈述性知识转换为程序性知识之后，在头脑中已初步形成了问题解决的方法与逻辑，接着就要将程序性知识转化为计算机可以识别的信息即编程过程。专家系统所要解决的问题大多是劣构或非结构化问题，涉及到的问题空间很大，问题状态很多。学生构建专家系统的过程，是一个搜索解决问题策略的过程，通过问题解决策略中的正向搜索策略和逆向搜索策略的使用，最终实现问题的解决。专家系统教学的重点就是陈述性知识向程序性知识转换，相对应的是分析问题和确定解决方案这一过程上，而利用专家系统外壳从而开发出一个简单的专家系统这一结果本身则相对是简单。

图3 专家系统教学的过程

三 专家系统的教学应用

在2003年“人工智能初步”纳入新课以后，我国先后出版了5套《人工智能初步》教材并通过了教育部组织的专家评审，供高中阶段的教学使用，这些教材中都介绍了专家系统外壳工具，如InterModeller[3]，ESES，E2glite。这里以InterModeller一个具体的案例来阐述以认知教学理论为基础的专家系统知识教学的具体过程。

1 选择内容，确定开发工具

不同的专家系统用于处理不同领域的知识。在构建一个专家系统前，需要进行任务分析，根据不同的任务选择合适的专家系统外壳。根据现有专家系统外壳的功能及可获取性等因素考虑，在此我们以专家系统外壳InterModeller为例，给出用专家系统外壳来建立交通工具分类专家系统。

2 分析问题，转化知识

学生从日常生活经验可知交通工具的一些基本特征，如从车轮数目上看可为4轮车和2轮车，按所使用的燃料动力源不同又可分为汽油车和柴油车等。通过对众多知识的收集与整理，画出图4的知识语义图，为的是便于接下来知识库中规则的编写。

图4 交通工具分类语义网络

3 求解问题，构造知识库

根据已画出知识的语义图，在InterModeller专家系统外壳知识库中编写图5所示的产生式规则。

图5 交通工具分类的规则实例

上面构建的只是专家系统的原型，如果要构造一个完整的专家系统，就要不断的扩充知识，增加规则，将其完善。InterModeller知识库的规则编写方法并不局限于产生式规则一种，学生还可以通过画决策树来编写知识库。学生也可以在InterModeller的决策树模型中画出决策树结构图，即可实现知识库的构造。

4 问题解决，运行调试系统

学生根据所完成知识库的构造后，即可运行InterModeller专家系统。根据上述知识库所建立的专家系统如图6所示。

最后，学生和老师、其他同学以及领域专家讨论交流，对自己构建的专家系统不断的进行调试和修改，直到建立一个较为完善的专家系统为止。

图6 交通工具分类专家系统运行界面。

四 结语

在高中信息技术的《人工智能初步》选修模块教学中，开展“利用外壳开发专家系统”的教学，对于学生分析问题和解决问题能力的培养具有积极的意义。一方面，为了完成该任务, 学生需要编制规划、制定知识获取策略,并具体付诸实施, 这是一个不断深化的过程。学生还得明确与系统有关的所有变量或相关的因素, 并且将这些变量和因素转化为问题求解过程, 得出相应的结论。在进行一系列问题求解分析之后, 运用产生式规则来表示知识。 该过程中有助于提高他们的分析、思维与判断能力。另一方面，在专家系统运行时，学生可以向专家系统提出诸如“为什么（Why）”、“如何（How）”、“如果……会怎么样”等问题, 系统接受用户的问题指令后,可以根据推理的逻辑进程, 即时将答案呈现给用户，这个过程如同教师与学生在进行面对面的教学，学生还可以充分体验人类专家的求解思路和推理风格。完善的专家系统还可以让其他学生去运用和体验, 具有一定的实用价值。正如美国著名的学习论专家Jonassen所指出的：那些自行设计专家系统的学生将会在这种活动中受益匪浅, 因为这是一个对所学知识进行深度加工的过程。[4]

参考文献

[1] 张剑平.关于人工智能教育的思考[J].电化教育研究,2003,(1):24-28.

[2] 杨银辉.《专家系统及其设计》教学设计[J].中小学信息技术教育,2004,(1):27-34.

[3] 周跃良,张燕.人工智能教育的理论基础及教学组织[J].中小学信息技术教育,2003,(10):10-13.

专家系统论文范文第13篇

论文关键词：中职，专业教材，编写，团队，作用

 

中职专业课程方案和课程标准确定后，为学生提供优质教材，便成为体现课程理念、提高课程质量的重要方面，教材编写团队的课程思想、人员组成、作用发挥等是教材质量高低的决定因素。

中职“专业课程综合化，理论与实践一体化”的项目教材是以工作任务为中心，是跨学科的，一个项目总需要多学科知识和多种技能教育管理论文，因此，开发专业项目课程、编写项目教材需要优选多学科、多类型人才，包括学科专家、技术专家、实训教学研究人员、课程专家、教育学与心理学研究人员等，集各位专家的长处，各类专家各负其责，共同编写每个项目及其中的每个工作任务，打破一本教材几个人编写、每位编写人员各编若干章节的传统编模式。无论是编写成套教材，还是编写单本教材，都要组成一个团队，其中，有一位领衔人和若干名成员。

一、领衔人

领衔人应是具有组织管理能力、掌握专业知识的职业教育课程专家。领衔人从学术和理念上把握教材的方向，要将先进的、切实可行的职教理念和涉及教材编写的各类信息与教材编写团队共享，带领大家共同提高，建立起高效的指挥系统、信息系统、评估诊断系统和反馈系统教育管理论文，有效地组织教材培训和教材使用实验论文服务。可聘请全国职业教育著名专家对教材的编写理念、研制方法与程序等进行指导，使教材体现现代职业教育教学和学习理论，提高教材质量和可信度。

领衔人既要领导编写团队认真研读专业课程方案与课程标准，更要基本统一团队编写中职专业教材的指导思想。中职专业教材除具有学术性、知识性、科学性、思想性、生活性、工具性、权威性外，更要突出以下几个方面。

1、系统的项目课程，真正意义上的“理实一体化”教材

教材要充分体现理论教学和实践教学一体化。以能力为线索，以“项目”为载体组织课程内容，以科学的行动过程呈现项目，由实践整合理论，切实落实“做中学”的教育思想。在结构体系上，由工作任务分析确定专业课程方案和设计教材框架。

企业的产品和设备是各种各样的，企业的实际工作也是庞杂的。在企业某一职业的林林总总的工作任务中，总包括若干项基本操作要素，把这些要素提炼出来教育管理论文，进行科学地优化组合，便成为该职业的基本工作项目。为了提高学生就业的针对性和综合职业素质，完成从学生到生产一线技能性人才的转变，还应有一些实际工作项目。基本工作项目和实际工作项目组成该职业的项目系统，如果掌握了这些项目就能胜任该职业的工作论文服务。由此产生的面向工作领域的项目课程的工作项目，多数并不是真实工作中的工作项目，而是加工后的工作项目。工作项目多数源于职业工作，又高于职业工作。在每一个工作项目中，还可以有若干个工作任务或训练课题，其中，既包含工作技能与技术要领，又蕴含相关知识。

项目课程教材中的知识负载，其实是工作任务选择设计的自然结果。要全面分析本专业工作领域需要哪些系统的理论知识，将现实工作需要的知识教育管理论文，根据工作任务的需要编入相关课程相关项目的相关工作任务；为中职学生职业生涯打基础、添后劲的知识，也应根据其与工作任务的关联性有机地编进相应工作任务。这两类知识，都要科学地、系统地融入项目课程系统的各个工作任务中。

2、研究性学习课程教材，充分体现学生的主体性

课程教材最终要落实到学生身上，所以编写教材要体现学生的主体地位，以学生为中心，以学生发展为本，使学生自主、自觉、更快、更好地发展。要注重教材在使用过程中的研究性，一是教材内容的呈现要逐步过渡到以学生自主学习为主的项目式研究性学习，二是留有足够的空间让授课教师进行二次开发。教材不仅“导”学生，还要“导”教师，让教师更好地“导”学生。

教材要把握中职生的特点论文服务。根据多元智能理论，人的各种能力发展是不均衡的，是有差异的。一般来说教育管理论文，中等职业学校学生的思维形式多趋于表象性，他们的抽象思维能力、逻辑推理能力和综合归纳、举一反三的能力相对较弱。因此，在编写教材时，应充分考虑中职生的认知特点，遵循他们的技能与心智发展规律，采用积极有效的方法，引导他们自发地掌握技能、学习知识，逐步提高他们的综合思维能力。实践证明，直观性强的教材受到中职学生的欢迎。教材的直观性表现在：第一，使用形象化的文字来描述事物，注意回避难以理解的理论阐述，对于以定义形式出现的概念，尽可能用经验（实例）加以验证式说明，以帮助学生理解和掌握。第二教育管理论文，使用图表、图象、录象、计算机模拟、字体变化、纸张色彩和底纹的变化等直观表现形式。第三，内容编排的艺术性，材料呈现的艺术性。

3、提供多种教学媒体

教材一般要提供以下教学媒体：（1）纸质教材，（2）电子光盘，（3）专题网页资源，（4）供编写人员及学科专家、技术专家与教材使用者互动的网站或网页，（5）与使用者交流的专用电子邮箱等。

领衔人在编写团队集中研讨的基础上，形成教材编写提纲与教材体例，并组织研制教材样章，供编写人员模仿与参考。

二、专业骨干教师

高素质的作者队伍是构建品牌教材的基础论文服务。中职教材具体的编写工作应由学术水平高、教学经验丰富、实践能力强、教科研基本功扎实的专业骨干教师来做。专业骨干教师包括专业课教研人员、学科专家、学科教育专家、实训指导教师等，大量的教材文本编写任务应由其中的“双师型”教师承担，他们的文字功底应较强。有创新之师才能造就创新之生，所以参编教师应具有创新精神。

专业骨干教师，尤其是在相关课程中有多轮授课经历的优秀教师教育管理论文，不仅拥有丰富的专业知识，而且掌握专业课程教学规律、教学特点及本专业领域的教学现状、教学动态，能够把握学生的需要、感受、兴趣以及接受能力，注重学生的主体性和学习的过程性，能够从学生认知水平提高和能力提升的角度对教材的编写提出构想。在这方面，无论是课程专家还是企业专家都是无法替代的。参编教师要到生产一线进修和岗位实践，摸清生产实践的岗位群分布情况，弄清生产实践的工作过程和技术要领、行业企业的标准和规范，使专业教材达到企业要求，还要认真研究相关专业的职业资格标准，使教材能够兼顾职业技能鉴定。参编教师应不受原有课程的影响，抛开个人的利益关系，严格依据工作任务组织课程。专业课教研人员还要从教学科研的角度对教材提供中观的意见。

在编写的过程中，应穿插集中培训、集体讨论、自我学习、企业调研、学生问卷调查等工作教育管理论文，这样不仅可以使参编教师开阔思路，保证教材的编写质量，还可以使教师自身的知识水平、教学技能、研究能力得到提高，同时，以就业为导向、以服务为宗旨的职教理念也会在教师的头脑中深深扎根。

三、行业企业技术专家

行业企业技术专家包括技师、车间主任、班组长等基层部门负责人等论文服务。他们既有丰富的工作经验，也深切地了解行业对人才的实际需求。他们来自实践，精于实践，是实践专家。应召开有代表性的实践专家研讨会，请他们对相关职业进行工作任务分析，分析具体岗位的职责任务，归纳出典型工作任务的框架。由实践专家和教师，共同归纳每一岗位所需的知识和能力，确定和描述典型工作任务的详细内容，综合设计课程项目教育管理论文，确定教材的编写内容，包括“工作与经营过程”、“工作对象”、“工具”、“工作方法”、“劳动组织”和“对工作的要求”等。按照从事这一职业所应具备的能力要求组织教材内容，由实践整合理论，确保职业能力培养目标的顺利实现。

有了相关行业和企业技术专家的参与和支持，才能使教材的开发能够真正做到以职业实践为导向，使课程教材内容来自企业实际，符合行业企业生产流程，反映行业企业的需求和发展趋势，体现新标准、新规范、新能源、新材料、新知识、新技术及企业管理新理念，渗透企业文化和专业文化；才能编写出能使学生真正掌握实际技能、学以致用的好教材；才能解决教师理论联系实际的问题，密切学校与行业企业的关系，为学校最大限度地利用行业企业的各种职教资源提供可能。

四、心理学与教育学专家

心理学与教育学专家在教材编写前及其过程中，要指导编写人员深入掌握中职学生的生理、心理特点和中职学生的教育规律，使编写人员在编写中应用和遵循教育管理论文，并对教材中出现的相关问题提出修改意见。心理学与教育学专家要与团队其他人员共同研究，很好地处理企业需求、培养目标和学生实际三者之间的关系，使教材既符合职业教育课程教学要求和相关专业岗位资格技术等级的要求，又符合职校学生的基础状况和掌握技能与知识的规律，还体现职业教育的性质、任务，达到中职相应专业的培养目标。心理学与教育学专家最好应了解中职的相关专业，以提高指导教材编写的针对性。

五、教材编制技术人员

教材编制技术人员要进行排版、制图、多媒体制作，包括动漫制作、影像录制与处理和教材的形象化、艺术化处理等论文服务。教材编制技术人员也应了解中职的相关专业，以提高编制技术的有效性。

编写中职专业教材的过程实质是研制过程，研制教材也是工作项目。教材文本初稿完成后，要集中编写团队全体人员，进一步研讨教材的框架、编写体例等，在此基础上，逐项、逐条乃至逐句、逐图对教材进行仔细推敲教育管理论文，发挥各类专家的特长，集中大家的智慧，修改定稿。此举工作量虽然较大，但能大大提高教材质量。如此开发的教材，还要进行一轮小范围实验，实验成功后才能推广。为持续提高教材质量，在教材实验和推广过程中要建立教材使用的反馈评价体系，通过学生和教师使用满意度调查、用人单位对毕业生职业技能与职业素质满意度调查等多种形式，系统收集学生、教师、用人单位、毕业生等各方面对教材实施的意见和建议，总结经验与不足，对教材进行不断修改和完善，形成教材滚动开发机制。

中职教材研制团队的所有人员,必须认真研究职教课程理论、教材理论，研究中职教育与其他教育形式的本质差异，遵照中职教育教学规律，研究如何引进国外先进的职教教材建设经验，研究如何把最新的技术信息和科研成果引入教材，才能为适应职业教育教材多元化、多变化、多媒体，研制出反映行业和区域特色、紧贴社会和市场、符合技能人才培养要求的中职好教材。

专家系统论文范文第14篇

Abstract： This paper presents a reasoning mechanism as construction phenomenon and cause of all failures correspond to database tables, using relational database query inference search technology, based on relational database technology for the current conflict in reasoning matches, combinatorial explosion as a result of poor operating efficiency expert system defects. This reasoning mechanism will be a lot of reasoning advanced to expert systems constructing or learning stages. When the expert system is used, the data query search will be running for improving the efficiency of expert system and providing reference as expert system design and development.

关键词： 故障诊断；专家系统；关系数据库；推理机；搜索

Key words： fault diagnosis；expert system；relational database；inference engine；search

中图分类号：TP182 文献标识码：A文章编号：1006-4311（2011）01-0173-02

0引言

专家系统作为人工智能的一个重要分支，已经从最初的某个方面简单智能程序发展到今天在各行各业中解决复杂问题的比较成熟阶段[1]。故障诊断专家系统更是在工业发展中发挥着巨大的作用。专家系统结构中的推理机是根据当前已知的事实或针对综合数据库中的当前信息，利用知识库中的知识，按一定的推理方法和搜索策略进行推理，求得问题的答案或证明某个结论的正确性[2]。推理机的效率、准确性直接反映专家系统的效率和准确性等，体现了专家的思维过程。然而随着专家系统不断向深层次方向发展，推理时匹配冲突、组合爆炸等问题渐渐变得越来越突出，严重制约着专家系统的发展。

1目前故障诊断专家系统之推理

推理就是模拟人工专家的思维，从一个结论得出另一个结论的过程[3]。目前故障诊断专家系统推理多应用以下推理：第一，采用故障类型诊断的反向推理和故障原因分析及故障消除措施正向推理相结合的混合推理机制；第二，基于事例推理和基于规则推理的混合推理机制；第三，基于实时参数的实时诊断推理机、基于规则的交互推理机、基于不确定性推理的自动推理机制；第四，基于产生式规则的前向链接快速推理等。这些推理算法极大地促进了故障诊断专家系统的发展，但是，却都是专家系统在具体诊断故障时进行推理，用时长，效率低，影响专家系统的执行效率。由于关系数据库技术目前发展已经比较成熟。在此，我们考虑，建立好故障诊断专家系统知识库后，将所有能知道的故障现象和对应原因推理出来存储在故障现象与原因对应数据库中，专家系统应用时只是进行数据搜索，以提高专家系统应用时的效率。当有新知识增加时，更新故障现象与原因对应数据库。

2基于关系数据库的故障诊断专家系统之推理

故障诊断专家系统主要是通过故障现象、故障前兆或检测到的非正常数据等获得被测设备发生故障的原因，有一定的故障与原因对应关系，可以通过关系数据库描述。

2.1 基于关系数据库的知识表示根据故障诊断过程的实际情况，即是应该先知道故障现象，然后从故障现象开始判断产生该故障现象的原因。也就是有了结论Q，判断是什么前提P产生的。既然如此，我们将所有的故障现象和对应直接原因构造成关系型数据库表以表示知识，一部分字段表示结论（故障现象），另一部分字段表示产生该结论的直接前提（直接原因），同一条记录表示直接相关的一组结论和前提。在故障诊断中，存在同一故障现象可能是由不同的原因产生的，即一果多因，也就是同一个结论也可能由不同前提导致，即可能有：

P1∨P2∨P3∨……∨Pi Qm

结论Qm可能由前提P1到Pi之间的一个或多个导致。在本推理中采用归约的方式，从现象找原因，对于同一个故障现象，可以找到多个原因。因此，增加一个概率字段，通过概率字段体现各个前提导致相同结论发生的概率。

2.2 基于关系数据库的推理机制我们用关系数据库记录表示知识，一条记录表示一个具有直接因果关系的知识，各记录表示的知识通过相同结论或前提又建立关联。即若有记录表示了两条知识 AB和 BC，则这两条知识通过相同的B值建立关联，可以表示出AC。若有AB，CB，则表示了结论B有两个前提A和C，归约时将顺着A和C两个方向分别归约查找上一级故障源。

综合上边情况，我们在该专家系统中推理过程采用归约的方式，首先确定故障现象，然后搜索故障源。将所有故障现象和搜索到的原因构造完全故障现象与原因对应表和最终故障现象与原因对应表。完全故障现象与原因对应表实质是推理机推理过程的所有知识构成的数据表。该数据表的每一条记录都表示了一个故障现象和相应的故障原因，包括所有的直接原因和非直接原因。最终故障现象与原因对应表是完全故障现象与原因对应表的一部分，只记录产生一个故障现象的最根本原因及对应概率，用于专家系统中不需要中间推导而只需要最终故障原因的场合。推理机总体设计部分详细介绍这两个表的构造方法。

本推理机制是将推理机分为两部分，第一部分是根据已有的事实结论和结论与结论之间的推理对应关系（即知识库），采用归约的方式推理构造一个所有结论与前提对应表（前边提到的故障现象与原因对应表），包括直接前提与非直接前提。当有新知识加入到知识库时必须更新故障现象与原因对应表；第二部分是根据用户的输入（即故障现象及相关信息），在故障现象与原因对应表中，采用多条件组合查询，得出需要的结论，完成整个系统的推理。第一部分在专家系统构造或知识学习阶段完成，第二部分在专家系统应用时完成。推理机总体结构如图1所示。

2.3 推理机总体设计该推理机制将推理过程分为两部分，第一部分构造故障现象与对应原因对应表，第二部分是在故障现象与对应原因对应表中搜索查询。推理工作主要在第一部分。故障现象与原因对应表分为最终故障现象与原因对应表与完全故障现象与原因对应表，根据知识库构造这两个表的方法如下：

算法1：故障现象与对应原因数据表构造。

①初始化，构造最终故障现象与原因对应表与完全故障现象与原因对应表两个空表。打开知识库，记录指针1指向首记录。转②。②若知识库中记录指针1指向末尾，则转⑥；否则，记录指针下移一条记录，转③。③将本条记录对应的结论和前提分别保存在变量J和变量Q中，变量a保存对应概率值。构造记录指针2，转④。④用变量J和Q 分别对应记录的结论和前提字段，a对应概率字段构成新纪录，填入到完全故障现象与原因对应表，使指针2指向知识库首记录。转⑤。⑤利用指针2向下开始从结论字段搜索Q值。若搜索到知识库结尾仍未搜索到，则用变量J和Q 分别对应记录的结论和前提字段，a对应概率字段构成新纪录，填入到最终故障现象与原因对应表，转②；否则搜索到后，将对应记录前提字段记入Q，a值乘以该记录概率字段值得到新a值，即a=a*概率。转④。⑥最终故障现象与原因对应表和完全故障现象与原因对应表两个表构造完毕，关闭这两个表及知识库表。

系统完整推理机构造方法如下：

算法2：系统完整推理机。

①初始化。构造一个知识集数据表。该表的主要字段有结论（故障现象）、前提（产生该故障现象的直接原因）、概率（该结论由此前提导致的概率）、解释说明、专家建议处理等。转②。②向知识库中添加新知识。转③。③利用算法1构造完全故障现象与原因对应表和最终故障现象与原因对应表。完成推理机第一部分工作。转④。④若有新知识要加入，则转②；否则转⑤。⑤推理机第二部分。若用户需要推理过程，则打开完全完全故障现象与原因对应表，否则，打开最终故障现象与原因对应表。转⑥。⑥根据用户输入的故障现象等信息，从打开的故障现象与原因对应表中查询，当出现多个故障原因时，依据对应概率大小询问用户进一步的故障现象信息，若能唯一确定故障原因，则继续查询对应的更进一步的原因，否则对多个原因分别进行查询，查询过程中根据用户输入的故障现象排除部分原因。若查找到原因，取出对应人工专家建议处理意见，转⑦。若没有查找到的原因，转⑧。⑦输出相关信息。若用户继续查找，则转⑥。否则，结束。⑧系统无法解决此问题。请求人工输入原因，并将其记入后备知识库表，向相关用户发送有新知识出现消息。若用户继续查找，则转⑥。否则，结束。

3总结

本文提出了基于关系型数据库技术的知识表示和基于关系数据库纪录搜索与替换的推理机制，通过对知识数据库中数据进行搜索替换并构造添加新纪录的方法，构造出故障现象与故障诊断结果对应数据库，使专家系统模拟记忆力极强的人类专家，将大量的推理过程提前到专家系统构造或学习阶段，在专家系统应用时主要是在关系数据库中进行组合查询或只进行简单的推理，以提高专家系统应用时的执行速度和效率。

参考文献：

[1]黄可鸣．专家系统导论[M]．南京：东南大学出版社，1998：21-23．

专家系统论文范文第15篇

论文摘要：积极推进军队院校政治理论教育文献信息资源一体化集成服务，是实现军队院校文献信息资源集成化、服务利用共享化和教育训练远程化的一项基础工程。要努力构建政治理论教育文献信息资源导航、重点学科特色数据库、原生文献信息资源整合、教学相关文献信息资源、专家参考咨询、联合数字图书馆等六个集成系统，并切实采取实现一体化集成服务的主要措施。

当今社会已进入信息化时代，以信息网络技术为核心的高科技在军事领域的广泛应用，促进了军队院校教育信息化的快速发展，带来了图书馆文献信息资源建设技能与服务方式的深刻变革。积极探索信息化条件下军队院校政治理论教育文献信息一体化集成服务的新路子，对于全面整合与利用全军院校政治理论教育信息资源，进一步拓展《军队政治理论学科数字图书馆》服务功能，充分发挥文献信息资源在培养高素质新型军事人才和保证部队“打得赢”、“不变质”中的联合服务保障作用，具有重要的现实意义。

一、军队院校政治理论教育文献信息资源一体化集成服务的必要性

一是积极顺应军队院校教育信息化的需要。“实施军队院校教育信息化工程”，是中央军委和总部根据“建设信息化军队、打赢信息化战争”的要求作出的重要决策。“实施军队院校教育信息化工程”的基础条件之一，就是实现教育文献信息资源的数字化、网络化和共享化。因此，积极推行军队院校政治理论教育文献信息资源一体化集成服务，既是顺应军队院校教育信息化发展，实现军队院校文献信息资源集成化、服务利用共享化和教育训练远程化的一项基础工程，也是全面提升军队院校整体现代化办学水平的必然要求。

二是实现“全军院校一个馆”建设目标的需要。“全军院校一个馆”，是总部机关早在1998年就确立的全军军事训练信息资源共建共享的奋斗目标。《军队院校图书馆建设和发展“十一五”规划》明确指出:经过五年的努力，把全军院校图书馆基本建成信息资源丰富、布局优化、特色鲜明、联合共享、动态发展的文献信息资源体系和知识服务体系，初步实现“全军院校一个馆”的建设目标。因此，积极推行军队院校政治理论教育文献信息资源一体化集成服务，即是依托了‘军训网”对各院校，尤其是对政治院校的政治理论教育的特色文献信息资源实施有序的整合和联合服务保障，也是实现“全军院校一个馆”建设目标的重要步骤。

三是克服目前军队院校政治理论教育文献信息资源建设与服务工作弊端的需要。近年来，全军院校在文献信息资源共建共享等多方面已取得了显著成效，但就目前政治理论教育文献信息资源建设与服务来看，仍然存在着松散管理与条块分割、标准不一与自成体系、自产自给与重复建设、经费紧张与技术力量有限、规模偏小与尚未真正形成共享保障合力等弊端。积极推行军队院校政治理论教育文献信息资源一体化集成服务，是克服目前存在的种种弊端和问题，实施全军院校数字图书馆工程及信息资源共建共享大联合、优化整合与高效利用各院校政治理论教育文献信息资源的重要保证。

二、军队院校政治理论教育文献信息资源一体化集成服务的基本思路

(一)构建军队院校政治理论教育文献信息资源导航集成系统。运用“军训网”、“因特网”交互技术及《军队政治理论学科数字图书馆》的“信息雷达”、“知识导航”等搜索引擎应用功能，开发与建立政治理论教育文献信息资源导航集成系统，分别将“军训网”、“因特网”上被选定的政治理论教育相关信息资源的网站地址、栏目名称、文献信息目录和内容摘要等指引信息，按照政治理论学科专业以及特定用户某一个研究领域和信息源载体形态与种类的要求，加以分类排序、规范整合集成，建立诸如“冠状树”结构的导航路线图和自助式搜索界面，同时建立一个能基本覆盖军队院校政治理论教育学科专业及可以直接链接检索的知识信息导航库，直接帮助与引导“军训网”读者搜索和获取有较高利用价值的信息资源。

(二)构建军队院校政治理论教育重点学科特色数据库集成系统。据了解，目前全军政治院校及相关院校研发或正在建设的特色数据库，包括马克思主义理论教育、“三个代表”重要思想、军队政治工作、军队文化工作、军事新闻传播学、军事思想与军事历史、军事信息管理和舆论战、心理战、法律战等达20个左右，我院还相继建立了“政工”、“军旗”、“军心”、“军魂”等4个特色网站。这些分布在各单位的数据库和网站，不仅涵盖了全军院校政治理论重点建设学科和思想政治教育专业，而且都具有一定规模和基本形成更新维护制度。运用数字图书馆现有的“信息雷达”、“站点分布式检索”等应用工具及挖掘、转载、复制等方法，依据《军队"2110工程”重点建设学科专业领域指南》公布的重点学科专业目录和相关标准规范，把这些数据库和网站的全文信息资源进行搜索查询、统一标引分类和有序整合集成，实行自动和便捷的查询检索，为全军院校政治理论重点学科建设和思想政治课程教学与科研提供针对。

(三)构建军队院校政治理论教育原生文献信息资源整合集成系统。通过建立健全军队院校政治理论教育原生文献信息资源合作共建的长效运行机制，依托“军训网”网络环境及军队院校数字图书馆应用系统(MDLS)数字化生存平台和各院校现有设备与技术，采取统筹规划与协作分工、分布建设与统一整合、实物交互与网上递交、自动与在线共享相结合的途径，对分散在各政治院校及相关院校政治系(教研室)的各类公开发行刊物、自编教材与著作、学术科研成果、研究生毕业论文、内部简报与研究资料、专题讲座与报告等原生特色文献信息资源，进行分期分批地收集递交、规范化加工和集中统一整合，建立军队院校政治理论教育原生文献信息资源联合数据库及集成服务网站，确保全军军事训练信息网总中心和各联合院校门户网站的原生文献信息资源的及时自动更新维护和实时利用。

(四)构建军队政治理论教学相关信息资源集成系统。协调联合全军政治院校及相关院校政治系(教研室)，以《军队院校图书馆联合书目中心》搜索查询到的政治理论教学相关文献信息资源目录为基数，统筹分工联建，按照先重点学科、特色专业，再公共学科专业，以及课程教学和科研需求的轻重缓急，一方面有计划地对馆藏非密级教学参考书刊资料进行分期分批数字化加工;另一方面对军内外政治理论和思想教育相关的网络课件、专题讲座报告、最新教材和专著等资源进行连续不断的收集加工和更新维护，并将其与原生文献信息资源一道，依据专业课程进行分类排序、合理配置、整合集成，建立军队院校政治理论教学相关文献信息资源联合数据库和集成服务网站，直接为各院校政治理论和思想教育课程教学提供服务保障。同时，利用《军队院校图书馆联合书目中心))查询系统，适时开展军队院校图书馆政治理论教育相关馆藏印刷型书刊的馆际互借活动。

(五)构建军队院校政治理论教育专家参考咨询集成系统。依托军队院校现有数字图书馆开发与应用平台，构建学科专家与智能工具有机结合的军队院校政治理论教育专家参考咨询集成系统。该系统由专家人才库、咨询工作站、推理与获取机制和用户界面组成。其主要功能:一是建立军队院校政治理论教育专家人才库。在网上公布专家人才的自然概况、教学科研成果、专业研究方向和咨询资历等息，让咨询者有针对性地了解和掌握咨询专家人才的情况。二是建立智能化推理和咨询信息库管理系统。前者能在跟踪分析咨询者需求和进行实时咨询解答过程中，指导和帮助咨询者获得相关咨询信息;后者能对已咨询过的信息源进行自动搜索整合、及时更新扩充和咨询信息，为新咨询者提供参考咨询信息。三是建立专家联合咨询工作站。该工作站主要是根据各院校学科专业分布和协议分工建立专家教授联合咨询站点，通过制作个性化网页、开设电子信箱和BBS等运作方式来实现。由于该工作站采取的是联合咨询模式，尽管网上的咨询专家所在的位置是虚拟的、不同的，但咨询者的需求能从四面八方获得满意的答案与信息服务，实现专家与咨询者之间由过去的一对一传统咨询模式向网络环境下一对多、多对一和多对多的新咨询模式转变。

(六)构建军队院校政治理论教育联合数字图书馆系统。军队院校政治理论教育联合数字图书馆系统，主要由全军政治院校及有关院校政治系(教研室)联合共建。考虑到各院校学科专业特色和网络设备条件、数字化建设程度、技术力量及驻地比较分散等实际情况，拟以全军院校整体数字图书馆和各院校现有数字化设备系统为技术支撑，建立信息资源互动调度、有序整合管理和网络信息共享检索的政治理论教育联合数字图书馆集成系统，实现“军训网”域内的统一规范管理、统一界面的检索与利用;拟以军队院校数字图书馆应用系统(MDLS )为开发平台，联合共建文献信息数字化加工和自动化系统，实现政治理论教育文献信息资源分工合作、分布建设与有序整合;依据国际“DC核心元数据”、国家和军队“中文元数据方案”、“中国图书馆分类法”、“军事信息资源分类法”，建立政治理论教育文献信息资源元数据及分类规范标准体系，实现同学科专业信息资源有序整合与统一界面快速准确检索;以联合共建共享为目的，建立完善的信息资源建设与利用的协作分工机制，实现联合数字图书馆的信息资源实时交互、应用导航、主动推送和高效管理与利用。

三、军队院校政治理论教育文献信息资源一体化集成服务的主要措施

(一)必须进一步增强联合共建意识。军队院校政治理论教育文献信息资源一体化集成服务，是一项涉及院校多、科技含量高、协调与研发任务艰巨的系统工程，各联合共建院校及参与人员必须从促进军队院校教育信息化建设、不断丰富全军军事训练信息资源、全面提升为“建设信息化军队、打赢信息化战争”的文献信息保障能力和努力谋求军队院校图书馆现代化长远发展大计的高度，转变观念，统一认识，明确任务，进一步增强使命感和责任心。要正确处理好“整体”与“局部”的关系，努力营造全军院校合心、合拍、合力和齐抓共管、联合共建的良好氛围;要正确处理好“拥有”与“共享”的关系，努力开创全军院校文献信息资源共建共享的新局面;要正确处理好“多元化”与“一体化”的关系，努力实现全军院校政治理论教育文献信息资源的优化整合及一体化集成服务。