专家系统推理机设计与实现

本文主要探讨了专家系统中的知识获取与表示方法，并基于这些原则建立了包含80余条规则的高效液相色谱柱系统推荐的知识库。文章还深入讨论了专家系统推理机的设计思路和控制策略，开发了一个用于推荐的推理机，并提供了源代码。 在专家系统中，推理机是核心组成部分，它负责根据知识库中的信息进行逻辑推断，以解决特定问题。推理机的设计涉及到多种策略，包括正向推理、逆向推理、基于规则的推理以及混合推理等。正向推理是从已知事实出发，应用规则推导出新知识；逆向推理则是从目标出发，寻找达成目标所需的条件；基于规则的推理则依赖于一系列IF-THEN规则来模拟人类专家的决策过程。在本研究中，作者们采用了生产规则的形式来表示知识，这使得规则易于理解和应用。 知识的获取是专家系统构建的关键步骤，通常包括专家访谈、案例分析、文献研究等。在色谱推荐系统中，专家的知识被转化为一系列规则，这些规则涵盖了不同条件下的柱系统选择，如样品性质、分离需求、流动相选择等。每个规则都是一个特定条件下的推荐决策，当输入条件满足规则的前提时，推理机将执行该规则的结论部分。 控制策略是指导推理机如何有效、合理地运用知识的重要部分。它可以涉及冲突消解、推理深度控制、记忆机制等。在高效液相色谱柱推荐系统中，可能存在的冲突可能来自多个规则同时满足输入条件，此时需要一种策略来决定执行哪个规则，比如采用优先级、最具体匹配或基于后果的消解方法。 源程序的提供对于理解推理机的工作机制至关重要，它展示了如何将理论设计转化为实际的计算机程序。这样的程序通常包含知识的存储、规则的触发、推理过程的控制等模块，通过编程语言实现。 专家系统的应用在国内外已经相当广泛，尽管商业化产品如EMYCIM、KAS和EXPERT等提供了方便的框架，但它们在适应特定领域需求时可能会受到限制。因此，自定义推理机的设计和实现对于满足特定问题的解决具有重要意义。通过不断的研究和发展，专家系统在解决复杂问题、辅助决策方面的作用将更加显著。