知识系统工程方法.ppt

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1、知识系统工程方法现在学习的是第1页，共74页一、知识工程概念的提出知识工程概念的提出 知识工程就是探索关于知识的表示、获取（包括学习、知识工程就是探索关于知识的表示、获取（包括学习、保存及交换）和运用（包括检索、推理以及其它各种形式保存及交换）和运用（包括检索、推理以及其它各种形式的加工）的理论、方法及实现技术。的加工）的理论、方法及实现技术。在在19751975年第五届国际人工智能会议上，有美国斯坦福年第五届国际人工智能会议上，有美国斯坦福大学计算机系教授哥鲍姆作了关于大学计算机系教授哥鲍姆作了关于“人工智能技艺人工智能技艺”的的演讲，提出了知识工程这一概念，由此出现了知识工程演讲，提出了知

2、识工程这一概念，由此出现了知识工程的学科，并在近些年来迅速发展和演化。从传统意义上的学科，并在近些年来迅速发展和演化。从传统意义上讲，知识工程与信息系统的发展有关，在信息系统中，讲，知识工程与信息系统的发展有关，在信息系统中，知识和推理扮演着关键的角色。知识和推理扮演着关键的角色。现在学习的是第2页，共74页v v CommonKADSCommonKADS是一系列国际研究和知识工程应用项目的结是一系列国际研究和知识工程应用项目的结晶。晶。CommonKADSCommonKADS的实际应用表明许多系统项目之所以失败是的实际应用表明许多系统项目之所以失败是因为一种叫做技术推动的方法。只有清楚系统的

3、角色和它对因为一种叫做技术推动的方法。只有清楚系统的角色和它对组织的潜在影响，并且在系统开发之前和系统开发期间两者组织的潜在影响，并且在系统开发之前和系统开发期间两者达到高度的一致，一个组织才能成功的应用信息和知识技术达到高度的一致，一个组织才能成功的应用信息和知识技术。因此对于组织的分析而言，引入面向知识的方法和技术是。因此对于组织的分析而言，引入面向知识的方法和技术是一个很大的进步。一个很大的进步。现在学习的是第3页，共74页 组织的分析组织的分析目的是建立一个应用推动的方法。这种方目的是建立一个应用推动的方法。这种方法可以面向用户、客户和项目相关人员保证新系统能够法可以面向用户、客户和项

4、目相关人员保证新系统能够解决实际问题或者利用组织内真正的机会。这个方法的解决实际问题或者利用组织内真正的机会。这个方法的其他有用的功能是可以解决复杂人机交互的建模问题，其他有用的功能是可以解决复杂人机交互的建模问题，解决新规范技术的引入问题，解决灵活性、风险驱动定解决新规范技术的引入问题，解决灵活性、风险驱动定义以及可配置的生命周期管理方法的定义问题，该方法义以及可配置的生命周期管理方法的定义问题，该方法替代了用于信息系统项目的替代了用于信息系统项目的瀑布模型瀑布模型（该模型很经典，但（该模型很经典，但过于严格）。过于严格）。现在学习的是第4页，共74页4.1 知识工程的含义与原理知识工程的含

5、义与原理 CommonKADSCommonKADS方法学提供了一种结构化方法。它基于几个基方法学提供了一种结构化方法。它基于几个基本思想或原则，而这些基本思想或原则是从长年的经验中得本思想或原则，而这些基本思想或原则是从长年的经验中得到的。我们简要地介绍作为现代知识工程基础的基本原则。到的。我们简要地介绍作为现代知识工程基础的基本原则。知识工程不是知识工程不是“从专家的头脑中挖掘从专家的头脑中挖掘”的某种东西，的某种东西，而而是由构造人类知识不同方面的模型组成。是由构造人类知识不同方面的模型组成。现在学习的是第5页，共74页v 习惯上，知识工程被视为一种从专家的头脑中习惯上，知识工程被视为一种

6、从专家的头脑中“提取提取”或或“挖掘挖掘”出来并以可计算形式传送到机器的过程出来并以可计算形式传送到机器的过程。这已被证明是原始和相当幼稚的观点。这已被证明是原始和相当幼稚的观点。v 今天，今天，知识工程被视为一种建模活动。知识工程被视为一种建模活动。模型是对现实的某模型是对现实的某一部分进行的一种有目的的抽象。建模是对知识的少数几个一部分进行的一种有目的的抽象。建模是对知识的少数几个方面建立一种好的描述（即能够清楚地表达你的目的），而方面建立一种好的描述（即能够清楚地表达你的目的），而又忽略其他方面。又忽略其他方面。v 按照按照CommonKADSCommonKADS的观点，知识项目用于构造

7、某些方的观点，知识项目用于构造某些方面的模型，这些模型应成为项目所提交的产品的一个面的模型，这些模型应成为项目所提交的产品的一个重要部分。重要部分。CommonKADSCommonKADS模型套件是分解和结构化知识工程过模型套件是分解和结构化知识工程过程的方便工具程的方便工具。现在学习的是第6页，共74页v知识级原则：知识级原则：v在知识建模中，首先要集中考虑知识的概念在知识建模中，首先要集中考虑知识的概念结构，而把编程细节留在以后考虑结构，而把编程细节留在以后考虑。现在学习的是第7页，共74页 知识级原则首先是由知识级原则首先是由AlanNewellAlanNewell（19821982）提

8、出的，他）提出的，他说：说：知识要在概念级上建模知识要在概念级上建模，而不应依赖于特殊的计算结，而不应依赖于特殊的计算结构和软件实现。知识建模中所使用的概念应参照和反映现构和软件实现。知识建模中所使用的概念应参照和反映现实世界领域，并用相关人员可理解的词汇进行表达。按照实世界领域，并用相关人员可理解的词汇进行表达。按照CommonKADSCommonKADS的观点，知识系统的制品的设计应当称为保的观点，知识系统的制品的设计应当称为保持结构的设计，因为它遵循和保持了所分析的知识的概持结构的设计，因为它遵循和保持了所分析的知识的概念结构。念结构。现在学习的是第8页，共74页 尽管知识的体系结构明显

9、比基于规则的系统的结构更尽管知识的体系结构明显比基于规则的系统的结构更为复杂，但知识确实有可以理解的结构，这就是我们进为复杂，但知识确实有可以理解的结构，这就是我们进行成功的知识分析的出发点。从概念上来说，行成功的知识分析的出发点。从概念上来说，知识级模知识级模型通过知识分类可帮助我们理解人类解决问题的世界型通过知识分类可帮助我们理解人类解决问题的世界。现代。现代知识工程的一个重要结果是：人的专长可根据知识的稳知识工程的一个重要结果是：人的专长可根据知识的稳定和通用的种类、模式和结构来进行明确的分析。因此定和通用的种类、模式和结构来进行明确的分析。因此，我们把知识看作是具有良好结构的函数模型，

10、其不同，我们把知识看作是具有良好结构的函数模型，其不同部分在人类问题求解中担当着不同的、有限制的和专门部分在人类问题求解中担当着不同的、有限制的和专门的角色。的角色。现在学习的是第9页，共74页 开发简单或非常著名的信息系统通常遵循一种固定的管理路开发简单或非常著名的信息系统通常遵循一种固定的管理路线。这就是所谓的系统开发的瀑布模型。它由按照预先定义好顺线。这就是所谓的系统开发的瀑布模型。它由按照预先定义好顺序的一些预先定义的阶段组成：项目的准备和计划；找出客户需序的一些预先定义的阶段组成：项目的准备和计划；找出客户需求；详细说明和设计系统；编程、测试和交付使用求；详细说明和设计系统；编程、测

11、试和交付使用并且只并且只能按这种顺序进行。能按这种顺序进行。现在学习的是第10页，共74页 知识非常丰富，直接套用这种严格的方法非常困难。知识非常丰富，直接套用这种严格的方法非常困难。快速原型法快速原型法在知识系统中非常流行，因为它能进行现场学习在知识系统中非常流行，因为它能进行现场学习，并能根据需要随时改变流程。快速原型法的缺点是难以预，并能根据需要随时改变流程。快速原型法的缺点是难以预测和管理，这是它特定的本质。测和管理，这是它特定的本质。因此，因此，ComnonKADSComnonKADS采用的一种可配置的、平衡的项目管理采用的一种可配置的、平衡的项目管理方法，它比瀑布模型更灵活，比快速

12、原型法更易于控制。知识项目方法，它比瀑布模型更灵活，比快速原型法更易于控制。知识项目管理遵循螺旋式方法，这种方法支持结构化学习，即管理遵循螺旋式方法，这种方法支持结构化学习，即CoommonKADSCoommonKADS模型的暂时结果或模型的暂时结果或“状态状态”可作为下一步来采取什么步骤的信号可作为下一步来采取什么步骤的信号。在确定这些步骤时，目标和风险概念起着关键作用。在确定这些步骤时，目标和风险概念起着关键作用。现在学习的是第11页，共74页现在学习的是第12页，共74页 从始至终，我们将重点放在执行抽取的实际方法和方从始至终，我们将重点放在执行抽取的实际方法和方式上。在知识建模方法论语

13、境中，我们使用例子来说明式上。在知识建模方法论语境中，我们使用例子来说明不同的技巧和工具是怎样在一起协调。不同的技巧和工具是怎样在一起协调。现在学习的是第13页，共74页知识抽取的特征知识抽取的特征 知识抽取可以为知识建模提供素材知识抽取可以为知识建模提供素材。这些素材不全是。这些素材不全是“未未加工加工”的，使用抽取技术后的结果通常是得到一种结构化的的，使用抽取技术后的结果通常是得到一种结构化的数据，例如，标记、图表、术语表、公式和非正式的规则等数据，例如，标记、图表、术语表、公式和非正式的规则等。意识到脱离了抽取技巧，一个人就无法得到真正且正式的。意识到脱离了抽取技巧，一个人就无法得到真正

14、且正式的描述是很重要的。在抽取上强加正式的表示将会在抽取过程描述是很重要的。在抽取上强加正式的表示将会在抽取过程中导致偏见，甚至经常会得到错误的数据。抽取应该要集中中导致偏见，甚至经常会得到错误的数据。抽取应该要集中化和结构化，但是也要尽可能的开放。将抽取的原材料转化化和结构化，但是也要尽可能的开放。将抽取的原材料转化成问题解决过程中更正式的描述是知识建模的一个任务。成问题解决过程中更正式的描述是知识建模的一个任务。现在学习的是第14页，共74页v执行知识抽取和知识分析的知识工程师执行知识抽取和知识分析的知识工程师（或者叫知识分（或者叫知识分析员）实质上不需要掌握很深的应用领域知识。析员）实质

15、上不需要掌握很深的应用领域知识。v在大多数情况下，他（她）实际上需要请教资深专家在大多数情况下，他（她）实际上需要请教资深专家。这也许是因为当时没有可用的文档，或者他们意识。这也许是因为当时没有可用的文档，或者他们意识到在从事的领域中真正的专家来自与实践，而不是死到在从事的领域中真正的专家来自与实践，而不是死读书本。读书本。现在学习的是第15页，共74页以下两个问题在知识抽取过程中相当突以下两个问题在知识抽取过程中相当突出出v（1 1）我们怎样让专家们告诉我们或者给我们演示他们）我们怎样让专家们告诉我们或者给我们演示他们做什么？做什么？v（2 2）我们怎样决定他们解决问题的能力是由什么形成的）

16、我们怎样决定他们解决问题的能力是由什么形成的？现在学习的是第16页，共74页v这个任务是非常艰巨的，特别是在大的应用语境中显这个任务是非常艰巨的，特别是在大的应用语境中显得尤为突出。有很多情况会使问题变得更加难以处理得尤为突出。有很多情况会使问题变得更加难以处理。许多技术知识是从多年积累的经验中获得的，并且。许多技术知识是从多年积累的经验中获得的，并且是以直观推断的形式表示的。直观推断是一种经验规是以直观推断的形式表示的。直观推断是一种经验规则或者是一种已证明了的方法这些规则和方法可以用则或者是一种已证明了的方法这些规则和方法可以用来获得特定信息的结果。通常，专业技术变得如此墨来获得特定信息的

17、结果。通常，专业技术变得如此墨守成规，以至于专家们都无法知道他们做什么或者为守成规，以至于专家们都无法知道他们做什么或者为什么做什么做。v。现在学习的是第17页，共74页知识库知识库(KB)知识库管理系统知识库管理系统(KBMS)v要用计算机进行知识处理和智能处理，则必须要有个要用计算机进行知识处理和智能处理，则必须要有个“能对能对知识进行系统化地组织与管理、能存储、增、删、改、知识进行系统化地组织与管理、能存储、增、删、改、查询和检索知识的机构，这就是知识库和知识库管理系查询和检索知识的机构，这就是知识库和知识库管理系统的功能。因此，研究、开发知识库相知识库管理系统统的功能。因此，研究、开发

18、知识库相知识库管理系统就是迫切而又必须要做的事情。就是迫切而又必须要做的事情。现在学习的是第18页，共74页知识的系统化组织与管理知识的系统化组织与管理 v所谓知识，是人们对自然现象的认识和从中总结出规律所谓知识，是人们对自然现象的认识和从中总结出规律、经验。人类的知识是极其丰富与庞杂的，如何规范地、经验。人类的知识是极其丰富与庞杂的，如何规范地描述这些认识、规律、经验，一直是人们所探讨的问题描述这些认识、规律、经验，一直是人们所探讨的问题。至今还没有一个统一的格式，但常用。至今还没有一个统一的格式，但常用 v K KF F十十R R十十C Cv模式来表达，其中；模式来表达，其中；K K表式知

19、识项表式知识项(Knowledge)(Knowledge)，F F表事实表事实(Fact)(Fact)，R R表示规则表示规则(Rules)(Rules)，C C表示概念表示概念(Concepts)(Concepts)。这里的。这里的概念主要指术语的含义、规则的语义说明等。概念主要指术语的含义、规则的语义说明等。现在学习的是第19页，共74页知识的系统化的组织与管理机制知识的系统化的组织与管理机制包括包括：v知识的结构化的存储。由于人类的知识太庞杂了，首先要知识的结构化的存储。由于人类的知识太庞杂了，首先要对知识进行分类，再进行结构化处理，抽象出来，以便能对知识进行分类，再进行结构化处理，抽象

20、出来，以便能由计算机进行有效的存储，这要与所用的知识表示的方式由计算机进行有效的存储，这要与所用的知识表示的方式结合起来，在知识表示里大家可能已经知道了，但还要考结合起来，在知识表示里大家可能已经知道了，但还要考虑知识库的存储结构，在下面小节里将对此进行介绍虑知识库的存储结构，在下面小节里将对此进行介绍。现在学习的是第20页，共74页技术工具（方法、硬件、软件、系统）包括技术工具（方法、硬件、软件、系统）包括：对知识库里存放的知识进行快速有效的查询与检索，对对知识库里存放的知识进行快速有效的查询与检索，对用户提供行之有效的查询与检索工具，是知识库最基本用户提供行之有效的查询与检索工具，是知识库

21、最基本的功能。还应考虑在查询中用户提出的各种约束条件的的功能。还应考虑在查询中用户提出的各种约束条件的处理，这个过程就包含了推理的因素，所以有人把这称处理，这个过程就包含了推理的因素，所以有人把这称为为“智能性查询智能性查询”。是有道理的。是有道理的。现在学习的是第21页，共74页v对知识库进行增、删、改操作，这是知识库的生命力的体现对知识库进行增、删、改操作，这是知识库的生命力的体现。因为人类的知识的变化与更新是很频繁的，对知识库里存。因为人类的知识的变化与更新是很频繁的，对知识库里存放的知识进行增、删、改的操作是不可避免的，而且操作的放的知识进行增、删、改的操作是不可避免的，而且操作的次数

22、还不会少，因此，向用户提供方便的增、删、改操作就次数还不会少，因此，向用户提供方便的增、删、改操作就显得特别重要了。显得特别重要了。现在学习的是第22页，共74页v在对知识库的增、删、改操作过程中必然会发生矛盾，即在对知识库的增、删、改操作过程中必然会发生矛盾，即非一致性问题。还会出现知识的不完整性问题，这就要进非一致性问题。还会出现知识的不完整性问题，这就要进行一致性与完整性处理，这是保证知识库所提供知识的正行一致性与完整性处理，这是保证知识库所提供知识的正确性、完整性的重要措施。确性、完整性的重要措施。现在学习的是第23页，共74页对知识进行结构化处理的方法对知识进行结构化处理的方法v 引

23、入引入“元规则元规则”(Meta(MetaRu1e)Ru1e)，即阐述规则的规则，用，即阐述规则的规则，用来指导规则的存储；构成具有层次结构的规则库，以便于来指导规则的存储；构成具有层次结构的规则库，以便于查询、检索和运用；查询、检索和运用；v 组成组成“树形结构树形结构”，如马里兰大学的，如马里兰大学的CSACSA系统，将规则系统，将规则组成组成“激发树激发树”；v 采用采用“树形结构树形结构”，如利用语义网络方法来表达和存储，如利用语义网络方法来表达和存储知识；知识；v适当地分类组织知识，如卡内基适当地分类组织知识，如卡内基 梅隆大学的梅隆大学的AMAM系统，系统，将数学核心概念知识以框架

24、方式存放在事实库中；将数学核心概念知识以框架方式存放在事实库中；v 采用数据库技术，利用各种索引、目录、词典等技术，提采用数据库技术，利用各种索引、目录、词典等技术，提高存储、检索效率高存储、检索效率。现在学习的是第24页，共74页 下面介绍的一种规则连接表和谓词规则索引技术的方下面介绍的一种规则连接表和谓词规则索引技术的方法，就是一种在一阶谓词逻辑的表示形式下，利用关系数法，就是一种在一阶谓词逻辑的表示形式下，利用关系数据库提供的存储与管理数据的功能来对规则、事实、概念据库提供的存储与管理数据的功能来对规则、事实、概念进行有效管理的一种方法。进行有效管理的一种方法。现在学习的是第25页，共7

25、4页v在一阶谓词逻辑中，谓词是最基本的语句表示单位，在一阶谓词逻辑中，谓词是最基本的语句表示单位，所有的规则和事实都是用谓词表达的。因此，通过谓所有的规则和事实都是用谓词表达的。因此，通过谓词将规则库和知识库联系起来，能改变知识库的组织词将规则库和知识库联系起来，能改变知识库的组织化程度，提高知识检索的效率化程度，提高知识检索的效率。现在学习的是第26页，共74页v 假设知识库假设知识库KBKB中所有的谓词集合为中所有的谓词集合为P Pv (1)(1)事实库事实库FBFB可表示成：可表示成：v FBFBf(Pi)f(Pi)，PiPi属于属于P Pv其中，其中，(f(Pi)(f(Pi)表示所有的

26、以谓词表示所有的以谓词PiPi打头的事打头的事实；实；v (2)(2)规则库规则库RBRB可表示为：可表示为：v RBRB r(pi);Pir(pi);Pi属于属于 P Pv其中其中r(Pi)r(Pi)(Pi(Pi，ci1ci1，ci2ci2，cin)cin)表表示以示以pipi为结论谓词，以为结论谓词，以cilcil，ci2ci2，cincin为为条件谓词的一条规则：条件谓词的一条规则：现在学习的是第27页，共74页vr(Pi)r(Pi)表示所有的以谓词表示所有的以谓词PiPi为结论谓词的规则；规定规则为结论谓词的规则；规定规则连接图的结点表示规则库中的一条规则。若连接图的结点表示规则库中的

27、一条规则。若cici是规则是规则r(Q)r(Q)的的一个条件谓词。并且一个条件谓词。并且r(ci)r(ci)属于属于RBRB，则在规则连接图中，则在规则连接图中，从结点从结点r(Q)r(Q)到结点到结点r(ci)r(ci)画画条有向弧。这样，就可以建条有向弧。这样，就可以建立起对应于规则库立起对应于规则库RBRB的规则连接图的规则连接图RcG;RcG;同时，建立从结论同时，建立从结论谓词到规则的谓词规则索引，就可以一次性地快速检谓词到规则的谓词规则索引，就可以一次性地快速检索出与某谓词有关的所有事实和规则。索出与某谓词有关的所有事实和规则。现在学习的是第28页，共74页v根据这些谓词很容易从事

28、实库中找出所有以根据这些谓词很容易从事实库中找出所有以它们打头的事实来。用这种方法，可以快速它们打头的事实来。用这种方法，可以快速、一次性地找出所有与某谓词有关的事实和、一次性地找出所有与某谓词有关的事实和规则来。即使出现递归的情况，也不会影响规则来。即使出现递归的情况，也不会影响算法的正确性和效率，因此，这是一种非常算法的正确性和效率，因此，这是一种非常有效的知识检索算法。有效的知识检索算法。现在学习的是第29页，共74页知识库和知识库管理系统的功能知识库和知识库管理系统的功能v知识表示功能；应能提供用户一种或多种知识表示方法知识表示功能；应能提供用户一种或多种知识表示方法，目前已有的知识表

29、示方法有谓词逻辑方法、以框架为，目前已有的知识表示方法有谓词逻辑方法、以框架为基础的知识表示方法、产生式规则、语义网络方法、脚基础的知识表示方法、产生式规则、语义网络方法、脚本方法等等。常用的是谓词逻辑方法本方法等等。常用的是谓词逻辑方法(尤以一阶谓词逻辑尤以一阶谓词逻辑用得最为普遍用得最为普遍)、框架方式和产生式规则。、框架方式和产生式规则。v 2 2对知识有系统化的、组织管理机制，包括事实管理对知识有系统化的、组织管理机制，包括事实管理，规则管理，及概念管理，还有知识字典的管理工作。大，规则管理，及概念管理，还有知识字典的管理工作。大容量知识的存储与管理是人们必须重视的。容量知识的存储与管

30、理是人们必须重视的。现在学习的是第30页，共74页v3 3知识库的操作：知识库的建立与撤消，知知识库的操作：知识库的建立与撤消，知识的插入、删除和修改，知识库的重组工作识的插入、删除和修改，知识库的重组工作。v4 4能向用户提供对知识项进行查问、检索的能向用户提供对知识项进行查问、检索的功能，例如功能，例如“知识查询语言知识查询语言”，还应能对用，还应能对用户的查询请求进行语法检查，并给出出错信户的查询请求进行语法检查，并给出出错信息。将来，系统会用声、图、文的形式与用息。将来，系统会用声、图、文的形式与用户进行交互活功。户进行交互活功。现在学习的是第31页，共74页v 5 5知识的获取与学习

31、功能，知识的编辑功知识的获取与学习功能，知识的编辑功能，在获取新知识的过程中要对知识的完整能，在获取新知识的过程中要对知识的完整性、新旧知识的一致性进行处理。性、新旧知识的一致性进行处理。v 6 6知识库与知识库管理系统的维护与诊知识库与知识库管理系统的维护与诊断，包括日常的系统事务管理、出错处理等断，包括日常的系统事务管理、出错处理等等。等。v7 7知识库和知识库管理系统的安全控制用户知识库和知识库管理系统的安全控制用户的使用权限管理。的使用权限管理。现在学习的是第32页，共74页知识模型组件知识模型组件“知识知识”与与“信息信息”紧密相关，我们说：一个患者体温达到紧密相关，我们说：一个患者

32、体温达到39.039.0C C的事实是一条信息的事实是一条信息,但内科医生有相应的知识推断出但内科医生有相应的知识推断出是否患者发烧。从系统工程的观点来看：知识最可能被看作是否患者发烧。从系统工程的观点来看：知识最可能被看作是一种特殊类型的信息，叫做是一种特殊类型的信息，叫做“关于信息的信息关于信息的信息”。知识告。知识告诉我们关于特定信息的事情。将知识整合到一个子类体系中，诉我们关于特定信息的事情。将知识整合到一个子类体系中，这通常会成为知识建模的工具。两类之间子类链接提供这两类这通常会成为知识建模的工具。两类之间子类链接提供这两类的信息。因此知识具有典型的的信息。因此知识具有典型的“关于关

33、于”特征：它告诉我们关特征：它告诉我们关于理解一些其他信息的方式：于理解一些其他信息的方式：现在学习的是第33页，共74页四、知识系统的开发步骤v进入与知识建模相关的详细内容之前，我们先来看一个进入与知识建模相关的详细内容之前，我们先来看一个简单例子。试想一个提供贷款的财务应用。这个领域中简单例子。试想一个提供贷款的财务应用。这个领域中的两个类和其他一些典型属性如的两个类和其他一些典型属性如图图4.14.1 所示。该图还表示所示。该图还表示了信息和知识的区别。了信息和知识的区别。信息通常是一个某人信息通常是一个某人X X 有一笔贷款有一笔贷款Y Y。我们用一个信息。我们用一个信息typetyp

34、e（类型）做这个信息的模型，在这（类型）做这个信息的模型，在这个例予中，在个例予中，在personperson（人）和（人）和loanloan（贷款）之间有（贷款）之间有has_loanhas_loan（借贷）关系。（借贷）关系。图中还包含被我们直觉地称为知图中还包含被我们直觉地称为知识的三个陈述。例如，所有申请贷款者至少识的三个陈述。例如，所有申请贷款者至少1818周岁。周岁。知知识作为识作为“关于信息的信息关于信息的信息”的观点在这里得到支持。的观点在这里得到支持。这些陈述告诉我们一些关于上面所列信息的一些情况。这这些陈述告诉我们一些关于上面所列信息的一些情况。这些知识片断告诉我们关于人和

35、贷款的一般信息，而不仅仅些知识片断告诉我们关于人和贷款的一般信息，而不仅仅是关于特定的人是关于特定的人-贷款实例。贷款实例。现在学习的是第34页，共74页v v 借贷 人人年龄年龄收入收入贷款贷款数量数量利息利息现在学习的是第35页，共74页v信息信息v JohnJohn有有$1750$1750贷款贷款vHarryHarry有有$2500$2500贷款贷款v知识知识v贷款人年龄至少满贷款人年龄至少满1818岁岁v收入达到收入达到$10000$10000的人可贷款的最高限额为的人可贷款的最高限额为$2000$2000 v收入在收入在$10000$10000到到$20000$20000之间的人贷款

36、最高限之间的人贷款最高限额为额为$3000$3000现在学习的是第36页，共74页知识模型知识模型v知识模型本身是一个帮助我们阐明知识知识模型本身是一个帮助我们阐明知识-密集密集型信息型信息-处理任务结构的工具。一个应用的知处理任务结构的工具。一个应用的知识模型可提供应用所需要的数据和知识结构识模型可提供应用所需要的数据和知识结构的规范说明。模型开发成为分析过程的一部的规范说明。模型开发成为分析过程的一部分。因此它在应用词汇中表示，包含领域（分。因此它在应用词汇中表示，包含领域（如汽车、房屋、船舶）和推理任务（如评估如汽车、房屋、船舶）和推理任务（如评估、配置、诊断）两层意思、配置、诊断）两层

37、意思。现在学习的是第37页，共74页组织模型任务模型主体模型知识模型通信模型设计模型可行性分析选择原任务，在任务和主体模型中进一步介绍知识密集型任务推理函数的需求规范说明交互函数的需求规范说明现在学习的是第38页，共74页v知识模型在本质上与软件工程中传统分析模知识模型在本质上与软件工程中传统分析模型具有相似的结构型具有相似的结构.推理任务通过对函数或推理任务通过对函数或“过程过程”的层次分解来描述。功能操作的数据的层次分解来描述。功能操作的数据和知识类型通过一个类似于数据模型或对象和知识类型通过一个类似于数据模型或对象模型的方案来描述。这些概念与其他现代方模型的方案来描述。这些概念与其他现代

38、方法所采取的概念在目的上是相似的。当然也法所采取的概念在目的上是相似的。当然也有许多关键的区别。有许多关键的区别。现在学习的是第39页，共74页一个知识模型包括三部分一个知识模型包括三部分v每一部分包含一组相关的知识结构。我们将每一部分称为知每一部分包含一组相关的知识结构。我们将每一部分称为知识范畴。识范畴。v第一个范畴称为第一个范畴称为领域知识领域知识。这个范畴详细说明特定领域。这个范畴详细说明特定领域知识和在一个应用中我们所讨论的信息类型。例如，知识和在一个应用中我们所讨论的信息类型。例如，一个涉及医疗诊断应用的领域知识将会包含相关一个涉及医疗诊断应用的领域知识将会包含相关疾病疾病、症状和

39、检验、症状和检验以及这些类型之间关系的定义。一个领域知识以及这些类型之间关系的定义。一个领域知识的描述在某种程度上类似于软件工程中的的描述在某种程度上类似于软件工程中的“数据模型数据模型”或或“对象模型对象模型”。现在学习的是第40页，共74页v知识模型的第二个范畴包含知识模型的第二个范畴包含推理知识推理知识。v推理知识描述了使用领域知识的基本推理步推理知识描述了使用领域知识的基本推理步骤。最好是将这些推理看作推理机的构件。骤。最好是将这些推理看作推理机的构件。在软件工程术语中，推理表示功能分解的最在软件工程术语中，推理表示功能分解的最低水平。在医疗诊断应用中的两个推理的例低水平。在医疗诊断应

40、用中的两个推理的例子，是子，是将症状和某种可能疾病相联系的将症状和某种可能疾病相联系的“假假设设”推理和用于确定某种特定疾病确实是引推理和用于确定某种特定疾病确实是引起所看到的症状的因素的试验的起所看到的症状的因素的试验的“检验检验”推推理理。现在学习的是第41页，共74页v知识模型的第三个范畴是知识模型的第三个范畴是任务知识任务知识。任务知识描述一个。任务知识描述一个应用所要达到的目标是什么以及如何通过将任务分解成子应用所要达到的目标是什么以及如何通过将任务分解成子任务和推理来实现这些目标。这个任务和推理来实现这些目标。这个“如何如何”包含了任务的包含了任务的动态行为描述，即它们的内在控制。

41、例如，一个简单的医疗动态行为描述，即它们的内在控制。例如，一个简单的医疗诊断应用可将诊断应用可将DIAGNOSISDIAGNOSIS（诊断）作为其最高层任务，并且认（诊断）作为其最高层任务，并且认为这个诊断可以通过一连串重复执行的为这个诊断可以通过一连串重复执行的“假设假设”和和“检验检验”推理来实现。任务知识类似于软件工程中功能分解的较高水推理来实现。任务知识类似于软件工程中功能分解的较高水平，但还包含对相关功能的控制平，但还包含对相关功能的控制。现在学习的是第42页，共74页三个知识范畴的简要概括和每个范畴的一些实三个知识范畴的简要概括和每个范畴的一些实例知识元素例知识元素 任务知识 任务

42、目标 诊断 任务分解 （任务）任务控制推理知识 基本推理 假设 检验 角色 （推理）（推理）领域知识 领域类型 症状 疾病 检验 领域规则 （类型）（类型）（类型）领域事实现在学习的是第43页，共74页任务知识与任务方法任务知识与任务方法v推理总有一个推理总有一个“原因原因”。换句活说，知识的一个重要方面。换句活说，知识的一个重要方面是我们想用它做什么。我们想应用知识达到什么目标？是我们想用它做什么。我们想应用知识达到什么目标？v我们下面就提出知识的典型目标：我们下面就提出知识的典型目标：我们想评估一个贷款应用，将损失的风险最小化。我们想评估一个贷款应用，将损失的风险最小化。我们想找到复印机的

43、故障原因，以尽快恢复服务。我们想找到复印机的故障原因，以尽快恢复服务。我们想给新建筑设计电梯。我们想给新建筑设计电梯。现在学习的是第44页，共74页v任务和任务方法可分别理解为关于推理任务任务和任务方法可分别理解为关于推理任务的的“需要做什么需要做什么”和和“怎样做怎样做”。v任务定义复杂推理功能。高层任务通常与任任务定义复杂推理功能。高层任务通常与任务模型中定义的任务一致。任务规范说明告务模型中定义的任务一致。任务规范说明告诉我们任务的输入和输出时什么。例如，医诉我们任务的输入和输出时什么。例如，医疗诊断任务的输出不是：疗诊断任务的输出不是：“疾病疾病”，而是类，而是类似似“错误范畴错误范畴

44、”之类的抽象名称。之类的抽象名称。现在学习的是第45页，共74页diagnosisdiagnosisthroughgenerate-and-testcovercomparepreditobtain任务任务方法推理传递函数分解现在学习的是第46页，共74页知识模型模板知识模型模板 v1.1.任务摸板任务摸板v任务模板形成了一种有关模型元素的可复用组合的公共类型任务模板形成了一种有关模型元素的可复用组合的公共类型。一个任务模板就是一个部分的知识模型，其中已经指定了一个任务模板就是一个部分的知识模型，其中已经指定了推理知识和任务知识推理知识和任务知识。任务模板给知识工程师提供解决某。任务模板给知识工

45、程师提供解决某个问题的典型的推理和任务。此外，任务模板还规定一个问题的典型的推理和任务。此外，任务模板还规定一种任务观点所要求的典型的领域模式。知识工程师可用种任务观点所要求的典型的领域模式。知识工程师可用任务模板作为一个新应用的模板，进行支持自顶向下的任务模板作为一个新应用的模板，进行支持自顶向下的知识分析。知识分析。现在学习的是第47页，共74页v2.2.任务类型任务类型v一般来说，当知识工程同软件工程相比时，一般来说，当知识工程同软件工程相比时，其优点就在任务类型的范围有限。在认知心其优点就在任务类型的范围有限。在认知心理学专著中给出了有关知识密集（人类）型理学专著中给出了有关知识密集（

46、人类）型的推理任务的任务类型学。许多作者已经采的推理任务的任务类型学。许多作者已经采用并进行了细化以应用在知识工程中。用并进行了细化以应用在知识工程中。现在学习的是第48页，共74页v我们将任务分成两类：分析（我们将任务分成两类：分析（analytic）任）任务和综合（务和综合（syntheic）任务。）任务。v分析任务分析任务 一个很有名的分析任务类型就是一个很有名的分析任务类型就是classfication（分类）。（分类）。v 现在学习的是第49页，共74页图图4.74.7所示的任务层次结构所示的任务层次结构知识密集型任务分析任务综合任务分类评估诊断预测监控设计规划分配配置设计建模调度现

47、在学习的是第50页，共74页分析任务类型一览分析任务类型一览 现在学习的是第51页，共74页分析任务分析任务v分析任务分析任务 一个很有名的一个很有名的分析任务类型就是分析任务类型就是classfication（分类）（分类）。这种任务类型的原。这种任务类型的原型例子是动物和植物的分类。在分类中，一型例子是动物和植物的分类。在分类中，一个对象需要用他所属的类别来描述其特征。个对象需要用他所属的类别来描述其特征。基础知识通常为每一类别提供对对象特征值基础知识通常为每一类别提供对对象特征值的约束。分类经常涉及到的约束。分类经常涉及到“自然的自然的”（而不（而不是人造的）对象。是人造的）对象。现在学

48、习的是第52页，共74页vDiagnosis(诊断诊断)和分类的不同之处在于诊断想要得到和分类的不同之处在于诊断想要得到的输出是该系统的一个故障。该任务类型的一个例子的输出是该系统的一个故障。该任务类型的一个例子是诊断某个电路网络中的故障。在诊断时，基础知识是诊断某个电路网络中的故障。在诊断时，基础知识一般都包含于析系统行为的知识。例如一个因果关系一般都包含于析系统行为的知识。例如一个因果关系模型。诊断的输出（故障类别）有很多种形式：它可模型。诊断的输出（故障类别）有很多种形式：它可以是一个故障组件，一个故障状态，一个因果关系链以是一个故障组件，一个故障状态，一个因果关系链，甚至一个抽象的标签

49、，而这个标签没有任何内部系，甚至一个抽象的标签，而这个标签没有任何内部系统含义。诊断任务经常出现在技术系统领域。统含义。诊断任务经常出现在技术系统领域。现在学习的是第53页，共74页vAssessment(评估评估)这个任务类型经常在财这个任务类型经常在财政和社会服务领域出现。政和社会服务领域出现。评估的目标是用一评估的目标是用一个决策的类别来描述一个案例的特征。个决策的类别来描述一个案例的特征。例如例如，在贷款评估时，任务的输入是一个关于某，在贷款评估时，任务的输入是一个关于某人申请贷款的案例，输出是一个诸如人申请贷款的案例，输出是一个诸如“是是否需要更多信息否需要更多信息”之类的决策类别，

50、以显之类的决策类别，以显示是否给该人发放贷款。基础知识一般都包示是否给该人发放贷款。基础知识一般都包括一个用于评估的规范集或标准集。括一个用于评估的规范集或标准集。现在学习的是第54页，共74页vmonitor(监控监控)时，被分析的系统具有动态的时，被分析的系统具有动态的性质，一般都有一个正在进行的过程。核电性质，一般都有一个正在进行的过程。核电厂监控和一个软件项目的监控都是监控任务厂监控和一个软件项目的监控都是监控任务的例子。的例子。每个监控周期看起来都像一个评估每个监控周期看起来都像一个评估任务。任务。主要区别是在监控时，输出只是一个主要区别是在监控时，输出只是一个差异（系统是否工作正常