第23卷哈尔滨师范大学自然科学学报Vol .23,No .22007第2期NAT URAL SC I E NCES JOURNAL OF HARB I N NOR MAL UN I V ERSI TY知识库系统的知识表示方法及其在移动学习领域的应用曲　佳 王建华(哈尔滨师范大学)【摘要】　本文主要讨论的问题是知识表示,探讨关于不同知识类型、知识表示发展的不同阶段,所运用的知识表示方式.以及联系现在与计算机技术相关的无线通讯技术,来探讨知识库系统在教育领域发展趋势.关键词:知识库系统;知识表示;移动学习收稿日期:2006-12-210　引言“知识库系统”是人工智能的一个重要分支,是近年来发展起来的一门综合性的新兴学科.随着计算机科学技术和人工智能技术的迅速发展,基于知识的智能系统已在工业、农业、军事和科教等国民经济领域得到广泛的应用.知识库系统是由知识库、推理机、工作存储区、知识获取子系统和解释界面等五部分组成.其中知识库和推理机是知识库系统的核心部分.知识库主要是用来存放领域专家所提供的专业知识,又分为事实库和规则库两部分.推理机则负责按照一定的规则,从已知的事实中推导出新的事实.另外,知识获取子系统也是知识库系统研究的一个重要部分,是建立知识库的关键环节,一直被公认为是知识库系统的“瓶颈”问题.1　知识表示的分类知识表示是指知识在机器内部的存储和组织,是数据结构和解释过程的结合.数据结构用于知识的形式化描述,而解释过程则用来说明知识的现实含义.知识表示往往与知识的分类有密切关系,不同类型的知识常有不同的有效表达方法.对此,我们使用基于关系的知识表示、面向对象的知识表示、基于规则的知识表示、基于模型的知识表示和不确定知识的表示,等不同的知识表示方式来构建知识库.1.1　基于关系的知识表示我们用一个四元组来构建关系结构:U =<E,N ,H,H >其中:E —关系结构U 中所有实体的集合{e 1,e 2,…};N —关系结构U 种特定实体的集合{n 1,n 2,…};R —关系的集合{r 1,r 2,…},每一关系r i 都定义在集合E 上;H —函数的集合{h 1,h 2,…},每一函数h i 都定义在集合E 上.在关系知识表示中,各实体之间,我们通过一些相互关联的表来表示他们的二元关系,其关系模型可以表示为一个二元表格(见表1):表1　二元关系模型A B C D E A 1B 1C 1D 1E 1A 2B 2C 2D 2E 2A 3B 3C 3D 3E 3A 4B 4C 4D 4E 41.2　基于规则的知识表示基于规则或称产生式规则的知识表示方法是目前最广泛的方法之一.它的基本结构包括前提和结论两部分:前提(IF 部分)描述状态,结论(THEN 部分)描述在状态存在的条件下所做的某些动作: 前提状态结论动作或　IF 状态　THEN 动作人类在问题求解时,应用了一组存储在大脑长期记忆区的产生式,并将它们应用于存储在短期记忆区的给定状态.该状态引起某些产生式被触发,相应的动作被作用于短期记忆区.这就是从已知信息推理出新的信息的过程,随着新的信息加入短期记忆区,状态发生了改变,这又可能引起新的规则被触发.这种人类的问题求解的模型称为产生式系统.基于规则的值时表示就是在这个基础上发展起来的.我们可以通过人类的思考模型得到我们所需要的基于规则的模型(如图1、2所示):图1　产生式系统模型图2　基于规则知识表示的模型1.3　面向对象的知识表示面向对象的观点,或者面向对象的方法学的基础认为世界作为我们的研究领域,是由各种对象(objects )组成,任何实体都是对象,复杂的对象可由相对比较简单的对象以某种方法组成.同时,所有对象被划分成各种对象类.对象类是具有某些共性的对象的抽象概念,对象则是对象类的例示.因此,面向对象的知识表示方法认为,整个世界是一个最复杂的对象,它由各种相对简单的对象组成.以此类推,经过层层组合,最终都由若干最基本的对象组成.(1)定义一个对象类包括:类名、属性名、函数及与其它对象的关系.如下所示:C lass <类名>[:<超类名>] A ttribute <对象的静态结构描述> M ethod <对于对象操作方法的定义>(2)面向对象知识表示的特性:继承性(inheritance )是面向对象知识表示方法的最重要特征,用于表示对象类之间的属性继承关系.它分为单继承和多继承两种方式,被继承的类叫做继承其属性子类的超类.面向对象的知识表示方法,正是通过继承,来构造实体之间的层层组合,来模拟整个世界的.封装性(encap sulation )是用于定义一个对象的实例属性和方法,仅仅属于该对象,对其他对象来说是不可见的.换而言之,对象的属性和方法是私有的,或被封装于该对象内.封装性体现了对象类定义的模块化特性.多态性,是为了克服冗余度高,以及在增加新的子类时,避免修改它的超类的方法描述而具备的特性.对象名和实际类的联结工作不是在编译时进行,而是推迟到运行时完成.继承性和多态性的组合,可以轻易地生成一系列虽类似但独一无二的对象.由于继承性,这些对象共享许多相似的特征,但由于多态性,一个对象可以有独特的表现方式.1.4　基于模型的知识表示我们把知识库看作为外部世界的一个模型,模型中的事实、事实间的联系和彼此因果关系对应了外部世界的结构和特征.基于规则的系统中存储的是大量的以规则形式表示的“征兆———原因”关系对,而在基于模型的系统中存储的是与模型有关的物理原理,在推理过程中,通过把物理原理应用于模型来产生“征兆———原因”关系对.专家的知识可分为两大类:(1)面向特定问题的经验;(2)特定领域的基本原理.利用第一类知识所建的模型称为“浅层”知识模型,这类知识具有很强的针对性、应用范围小.而利用第二类知识所的模型称为“深层”知识76第2期 知识库系统的知识表示方法及其在移动学习领域的应用模型,它具有推理机制,能够对自己的推理过程给出有意义的解释,真正理解自己的知识.在实际应用中,两种知识模型都各有长处,两种模型应结合使用.通常,将系统控制权首先交给浅层知识库,只有当浅层知识库的推理失败时,才将控制权交给深层知识库.并把成功求解的案例记录下来,以不断扩充浅层知识库,以备遇到类似的问题时使用.在有些情况下,一个问题是由多个原因引起的,单纯的产生式罗列,在检索中效率就会很低,因此我们可以建立显示的故障模型,并使用问题树表示.这一方法的优点是在推理过程的每一阶段都形成了局部解,即使在知识和数据知识不足时,该局部解同样能生成.问题树模型如图3所示:图3　问题树模型1.5　不确定知识的表示在大量的实际问题中,我们获得的知识往往是不精确或不确定的,即它们一般不能简单地用“真”或“假”来表示,而是“可能为真”或“可能为假”.我们采取的一般方法是在“真”和“假”之间引入某些中间值,若我们以“1”代表“肯定真”,以“0”代表“肯定假”,而在“0”与“1”之间的值表示事实的“真”的程度.概率论是处理随机事件的最基本方法,也是表示和处理不确定知识的各种方法的基础.我们给出贝叶斯(B ayes )规则,来表示不确定知识的真的程度P .令:(1)P (E /H i )—假设H i 为真时,观察到证据E 的概率.(2)P (H i )—假设H i 为真的先验概率,即根据过去的经验,无论有否支持它的证据,P (H i )简单地表示H i 为真的概率.(3)K —所有可能显示出某种证据的假设的个数.贝叶斯规则指出,在具有证据E 时,假设H i为真的概率为:P (H i /E )=P (E /H i )・P (H i )∑K n =1P (E /Hn)・P (H n )在计算过程中,表示不确定知识的真的程度的P 值会随着推理的深入不断变化,它或者不断接近“1”,也就是接近“真”,或者不断接近“0”,也就是接近“假”.当P 的值在给定的范围τ内接近1,我们则认为这条知识为真;当P 的值在给定的范围τ内接近0,我们则认为这条知识为假.2　知识库系统在移动学习领域的应用随着时代的进步,科学的发展,尤其是当移动数字设备、计算机技术以及移动通讯技术的不断发展,人们对教育的需求也在不断改变,人们越来越渴望能够做到随时随地的学习.随着移动通讯技术的不断成熟,满足人们这种对学习的需求已经成为可能.2.1　m -learning 的基本形式(1)基于短消息的移动学习GS M (Global Syste m for Mobile Communication )网络除了提供话音服务外,还提供面向字符的短消息服务(Sho rtM essage Service ).S M S 占用通道的时间短、费用小,可使得两个GS M 用户方便地进行点对点通信.E M S 能够将简单音调、图片、声音、动画、文本集成到一起,然后在E M S 手机上显示,E M S 是S M S 的增强版本,无须对基础网络进行升级,而且实施E M S 对现有的短消息中心几乎没有任何影响.一条E M S 消息的容量可能是S M S 的好几倍,这样就给我们提供大容量的信息传输带来了方便.通过MM S,手机可以收发多媒体消息,包括文本、声音、图像、视频等,这些技术的实现,将能够使传输的学习文件更加丰富.无线通讯技术发展到这里已经给我们实现m -learning 提供充分的技术支持.但是,短消息作为一种非实时的消息传输方式,仍然有弊端,人对人的个人通信仍将占主导地位.(2)实时连接的移动学习WAP (无线应用协议),是移动通信设备实现接入Internet 的一组通信协议,它使移动用户可以不受网络种类、网络结构、运营商的承载业务以及终端设备的限制,充分利用自己的手机,随时随地接入互连网和企业内部网.但GS M 网络的数据传输速率仅为9.6kbp s,不能满足实时通讯的流量要求.2000年,出现了GPRS (通用分组无线业86哈尔滨师范大学自然科学学报 2007年务)技术,提供了115kbp s 的传输速率,2001～2002年中,ED GE 技术提供了384kbp s 的速率的数据服务与应用.现在中国联通的CDMA 业务带我们步入了3D (W -CDMA 、CDMA2000和T D S -CDMA 三大主流无线接口标准)时代,实现了最高达2M bp s 的数据传输速率.随着无线通讯协议的不断推出,以及个人数字化设备功能的不断完善,教学活动将不受时间空间和地域的限制,并将得到高质量的保证.2.2　m -learning 需要实现的教学功能●通知教师学校活动●教师通知学生学校活动和布置作业●能够通过移动网络模拟教师引导学生思考问题,并指导学生完成阶段性的实验,或者是阶段性的学习●为学生自动编排学习小组,小组内共同探讨,在集体中共同进步●查询作业提交情况、成绩以及考试成绩●增强教师于学生之间的交流3　结论移动学习系统将首先作为传统学习方式的有益补充,走进学习者的生活中,并将从一个辅助学习的工具,逐渐体现出它的主导性.学习是人一生都不会停止的事情,而对于在工作岗位上的成年人,使用这种移动学习终端进行学习将会使他们最好的选择.知识库系统技术随着计算机技术在不断进步,如今计算机人工智能领域的神经网络以及进化算法.知识库技术作为人工智能领域的一个重要应用,将会随着移动通讯技术的加入,渗透到人们生活的每一个细节中去.参　考　文　献1　孔繁胜.知识库系统原理.浙江大学出版社,2000.2　曹广平,杨浩雄.工程专家系统模型与开发方法的研究.高技术通讯,2000.9.3　郭茂祖,孙华梅,黄梯云.专家系统中知识库组织与维护技术的研究.高技术通讯,2002,2.4　朱斌,张丽萍,李延珩.知识工程基本技术.大连海事大学学报,2002,3.5　移动教育.全球化学习的新方式.中国远程教育,2003,6.6　黄想亮.移动教育,前景无限.计算机世界网,2003.7.7　李军怀,周明全,耿国华,张景.文物复原中的知识库模型研究.工程图学学报,2001.THE KN OWLE DGE EXPRESSI ON I N THEKN OWLE DGE -BASE D S YSTE MAN D THE APP L I CATI ON I N THE M -LEARNI NGQu J ia W ang J ianhua(Harbin Nor mal University )ABSTRACTThe maj or p r oble m in this paper is the knowledge exp ressi on in the knowledge -based syste m ,t o know about that ,in different type of knowledge ,peri od of knowledge exp ressi on devel opment ,which exp ressi on of knowledge will be used.And relating now the computer technol ogy with the wireless communicati on technol ogy ,W e exp l ore the future of the knowledge -based syste m in the educati on.Keywords:Knowledge -based syste m;Knowledge exp ressi on;M -learning(责任编辑:王丹红)96第2期 知识库系统的知识表示方法及其在移动学习领域的应用。