人工智能Artificial Intelligence第七章学习演示课件.ppt

CLIPS匹配算法 模式网络 若两个模式的前k个域相同，则它们可以共享k个域结点。 连接网络 用于检查同一规则不同模式之间因同名变量而带来的相应模式实例之间的相互约束关系，以保证同名变量取值的一致性。 精选 CLIPS匹配算法 定义 称满足相互约束条件的k个模式实例为可满足的k—模式实例。 显然，寄存器?中所有非空模式实例均为1—模式实例，且是可满足的 可满足的k—模式实例存在寄存器?k中，寄存器?可以看成寄存器?1。 在连接网络中，每一连接点有两个输入，一个来自含有1—模式实例的?寄存器，另一个来自含有可满足的k—模式实例集的寄存器?(k=1)或寄存器?k (k1),连接点指出两组输入模式实例的约束条件，输出可满足的(k+1)—模式实例集，存入寄存器?k+! 。 精选 CLIPS匹配算法 Rete网络匹配过程 Rete网络匹配过程由模式网络上的模式匹配和连接网络上的部分匹配两部分构成。 在模式网络的机器内部表示中，我们把共享一个父结点的所有结点表示成一条共享链，同时，把每一模式匹配链中的结点表示成一条下拉链，于是，每一结点由共享链和下拉链指向其后继结点，模式网络就是一棵可以使用典型遍历算法进行测试的二叉树。 模式网络上的模式匹配过程就是上述二叉树的条件遍历过程 精选 CLIPS 匹配算法 模式网络上的模式匹配过程一旦结束，便开始连接网络上的部分匹配过程，其作用是：根据每一模式寄存器?的变化，激活相应的连接网络，并修改寄存器?的内容。 精选 CLIPS 匹配算法 Rete算法也存在很大的局限性 这对于大型专家系统，特别是专家数据库系统的实现，弄不好易导致组合爆炸 采用固定的模式连接次序，从而影响了执行效率的提高 精选 精选 内容提要 7.1 专家系统概述 7.2 专家系统的基本结构 7.3 专家系统MYCIN 7.4 专家系统工具CLIPS 7.5 专家系统工具JESS 7.6 面向对象专家系统工具OKPS 7.7 专家系统建造 7.8 新型专家系统 7.9 小结 精选 专家系统工具JESS 由于CLIPS的强大功能与良好性能，以及NASA对该软件采取的开放政策，CLIPS在美国国内外都有众多用户，他们应用CLIPS开发了许多实用的专家系统，并根据各自的需要对CLIPS进行扩充和改造，如加拿大研究委员会在CLIPS中加入了模糊推理功能，推出了FuzzyCLIPS。1995年美国Sandia国家实验室分布式系统计算组成员弗里德曼-希尔（Friedman-Hill E J）用Java实现了Jess(Java Expert System Shell)，这是一个扩充的CLIPS版本。Jess除了继承Clips的优点之外，Jess还具有支持类操作、支持面向对象的编程方式等优点，而且可以与Java良好的集成，具有良好的移植性和嵌入性。 精选 基于Jess的Web专家系统框架 精选 内容提要 7.1 专家系统概述 7.2 专家系统的基本结构 7.3 专家系统MYCIN 7.4 专家系统工具CLIPS 7.5 专家系统工具JESS 7.6 面向对象专家系统工具OKPS 7.7 专家系统建造 7.8 新型专家系统 7.9 小结 面向对象专家系统工具OKPS OKPS是中国科学院计算技术研究所智能科学开放实验室研制的面向对象知识处理系统（Object-oriented Knowledge Processing System，简称OKPS）。 它采用面向对象的知识表示方法来描述和存贮知识，可以通过所见即所得的可视化工具，对具体的应用建立专家知识库。 精选 OKPS中的知识表示 OKPS采用面向对象的概念和技术实现了一种知识表示方法，并且还吸收了框架理论和语义网络中的一些特点。 OKPS的知识库是由对象组成的。一个对象可以拥有自己的属性（Property）和方法（Method）。对象的属性可以存贮整型、浮点型或字符串型的值。方法用来存贮这个对象在推理过程中所要执行的操作。这些操作可以是访问对象的属性，向系统发送消息，也可以是使用系统提供的资源和服务等。 知识库中的对象有序地组成一种树型结构 精选 OKPS中的知识表示 现在假设我们要将羊这种动物在分类树中进行定位。在专家系统推理过程中，根据知识库中存贮的各种分类知识，系统将由最顶层开始，根据羊这一对象所具有的各种属性，与分类树中各个类的属性进行匹配，层层深入，直到不需要再进一步区分为止。 动物 脊椎动物 无脊椎动物 哺乳动物 鸟类 鱼类 鹰 企鹅 羊 鲤鱼 鲨鱼 老虎 精选 OKPS的系统结构 精选 OKPS的推理 正向推理时，要先解决其下层的子问题，才能解决该问题本身的目标