图,
事实的结构
其中事实号是 事 实 的 内 部 代 号， 断言是关于事 实的结论， 取值为 “真” 、 “ 假” 、 “ 不知道” 三种情况， 事 实对象建立时， 断言的值为不知道。 在建立知识库的同时， 也建立了事实库， 事实库 也是一个动态链表， 一个事实是链表中的一个结点， 确切地说事实库与 知 识 库 是 一 个 统 一 体， 事实号是 事实库的唯一关键 字， 知识库中的规则通过事实号 与事实库发生联系， 如图 - 所示。
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结论
所述的基于 - . 的 专 家 系 统 的 设 计 与 实 现， 采
用产生式规则表示法将专家系统中涉及到的经验知 识表示成计算机可以识别的形式， 建立了知识库， 设 计了以精确推理机制为基础的推理机。由于运用了 面向对象的程序设 计 技 术， 因此推理机是一个相对 独立的对象单元， 程序通用性好而且便于使用者进 行知识更新。 参 考 文 献：
中图分类号： !"#$$ % $
文献标识码： &
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专家系统的设计与 . / 实现
刘建华
（哈尔滨华强实业发展有限责任公司，哈尔滨 $+’’-’）
摘
要：介绍专家系统的基本概念和 . / 的特点及其建造专家系统的适宜性，介绍面向 对象程 序
图#
规则的结构
规则由规则类 的 构 造 函 数 建 立， 规则动态结点 的存储单元由析构函数释放。一条规则是一个知识 实体， 它本身具有咨询推理功能， 这由规则类的函数 一条规则 LC+’* 实现。规则是规则链中的一个结点， 链组成一个知识 库。 对 于 产 生 式 系 统， 除了由规则 链组成一个知识库以外， 还有一个事实库， 记录用户 与系统对话的结果 及 推 理 的 中 间 结 果， 也就是表示 当前的环境。事实 库 是 动 态 的， 它最初包括原始的 所有断言， 但不知 断 言 是 真 是 假， 随 着 与 用 户 对 话， 激活断言有的为真， 也有的为假， 同时规则库中的规 则根据事实库中断言的真假做出推理。 事实的结构如图 , 所示。
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专家系统一般结构图
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用 F G 实现专家系统
知识表示 人之所以有智能行为是因为有知识。要使智能
的机器系统具有某 种 人 类 的 思 维， 必须以人的知识 作为其工作基础。知识表示就是要研究用机器表示 知识的可行、 有效、 通用的原则和方法。近年来知识 表示的研究引起了 广 泛 的 注 意， 成为人工智能研究 中的热门课题。 万方数据
应付， 在 这 一 背 景 下， 面向对象技术 （ !!" ） 逐步兴 起， 它一改传统的 以 过 程 和 操 作 为 中 心 来 设 计 系 统 的结构化程序设计 方 法， 以 “对 象” 或 “数 据 结 构” 为 中心来设计软件， 使得软件结构比较稳定， 软件的可 重用性也比较好， 能较好地反映人们求解问题的方 式和方法。封装、 继承、 多态是面向对象程序的主要 特征。把这 些 思 想 用 于 硬 件、 数 据 库、 人工智能技 术、 分布式计算、 网络、 操作系统都显示出其优越性。
图规则及前提链
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前提链由链对象实现， 链的结点只有两个数据域， 一个是事实号， 另一个是指向下一个结点的指针。 ! "# 知识获取 本文实现的专家系统由 $$ 条规则组成， 共出现 我 们 把 概 念 称 作 事 实， 共 #% 个 事 实， 每 #% 个概 念， 个事实给一 个 编 号， 编 号 从 $ 到 #% ， 在规则对象中 我们不存储事实 概 念， 只 有 该 事 实 的 编 号。 同 样 规 则的结论也是事实 概 念 的 编 号， 事实与规则的数据 以常 量 表 示。 我 们 把 这 些 事 实 存 放 在 一 个 &’( 然后在程序中打开它 &)*+)* 数据库 中 作 为 知 识 库， 并添加到规则表中， 从而获取知识。 ! "! 推理机制 规则数据由规 则 类 的 构 造 函 数 生 成 规 则 对 象， 这个构造函数需要三个参数， 一个规则名， 一个表示 前提断言编号的数组， 还有一个结论断言编号。 规则对象是知 识 的 实 体， 它包括知识的存储和 知识的使用。在尺 寸 精 度 设 计 专 家 系 统 中， 我们把 推理机制同规则对 象 分 离 开 来， 使规则作为独立的 知识单元， 方便 用 户 增 加 知 识。 规 则 对 象 与 事 实 对 象和用户交互， 推理过程如图 % 所示。
在研究中我们 采 用 产 生 式 规 则 法 来 表 示 知 识， 其规则的一般形式是： <7 H 前提为真 I ):+/ H 产生动作 I 或 H 得出结论 I 我们把规则定 义 成 对 象， 把规则的结构以及关 于规则的推理使用定义成规则类 （ ’C1+ 81455 ） ， 由规 则类生成的所有 规 则 对 象 （ ’C1+ (JK+8) ） 组 成 知 识 库， 对知识库的操作方法由规则类的操作方法提供。知 识库规则的结构如图 # 所示。
设计技术以及专家系统的基本设计思想和 结 构。 着 重 讨 论 和 研 究 了 如 何 在 % 01! 环 境 中 采 用 . / 语言将专家系统中涉及到的经 验 知 识 表 示 成 计 算 机 可 以 识 别 的 形 式， 建 立 知 识 积 累 数 据 库， 设 计出以精确推理机制为基础的推论引擎，并从软件工程的角度阐述了专家系统的开发步骤。 关键词：专家系统；知识库；推论引擎；面向对象技术
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专家系统的建造步骤和结构
专家系统的建造步骤 成功地建立系统的关键在于尽可能早地着手建
立系统， 从一个比较小的系统开始， 逐步扩充为一个 具有相当规模和日臻完善的试验系统。 建立系统的一般步骤如下： （%）设计初始 知 识 库； （ # ）原 型 机 （ &’()()*&+ ） 的 开发与试验； （,）知识库的改进与归纳。 # $# 专家系统的四个基本特征： （%） 启发性； （#） 透明性； （,） 灵活性； （-） 智能性。 由专家系统的 特 征 可 知， 面向对象技术适合于 建造专家系统。在 面 向 对 象 的 技 术 中， 对象能在单 个实体中封装数据 和 操 作， 并为专家系统的知识和 被模拟领域中的实体的表示提供条件。由于我们能 将对象看成是实体在计算机中的表示， 因此， 面向对 象的方法可以让 我 们 将 注 意 力 集 中 在 这 些 实 体 上， 并且构造那些有相同的抽象能力的计算实体。 # $, 专家系统的一般结构： 目前大 多 数 专 家 系 统 一 般 结 构 有 六 个 组 成 部 分： 知识库 （ ./(01+2+ 345+ ） ； 推理机 （ 6/7+’+/8+ 9+8:4; ； 使用者接口 （ >5+’ 6/)+’748+ ） ； 解释机 （ ?@&14/4; /<5=） ； 知识获取接口 （ ./(01+2+ A8BC<5<)<(/ )<(/ 9+8:4/<5=） ； 工作记忆区 （ D(’E</2 9+=(’*） 。 6/)+’748+）