基于谓词逻辑的科学效应知识库系统开发(3)

我们将收集的效应和实例按功能分类加入数据库，但这样只能实现对现有原理和方法的简单重现，并不能产生新概念。在创新设计过程中，所谓问题和解决方案以及技术进化模式可以是重复的，并不是简单的重复而是更高水平上的重复，是事物发展的否定之否定阶段。一个新产品开发的全过程通常需要经过产品规划、方案设计、详细设计和改进设计等几个主要阶段。其中，方案设计中的原理方案设计是整个设计的首要环节，也是最重要的环节，因为原理方案的拟定从质的方面决定了整个设计的水平，它是实现产品创新和品质飞跃的关键。

我们在了解了一个需要解决的问题之后，将他的输入输出量具体规范化之后，利用科学效应知识库来查询，就会得到很多相关的效应和实例，最后针对不同的问题来特定求解，得出所需的创新方案，通过方案验证，最终得到问题的完美解。整个应用效应解决问题的一般过程如图2.3。

综上所述，科学效应知识库对于问题解决方法的帮助是不可小觑的，若想得到一个便捷有效的创新设计的方案的是离不开科学效应知识库的，科学效应知识库是近年来通过实践证明最有效的辅助创新的助手。

问题分析输入输出量标准输入输出量利用效应库查找适当的效应利用系统所呈现效应寻找最优解方案验证NY问题解决

图2.3 应用效应知识库解决问题的一般流程

3 人工智能简介

3.1 人工智能

人工智能（Artificial Intelligence）简称AI，又称机器智能（Machine Intelligence），是计算机科学中一门新兴的边缘学科【6】。他诞生于1956年，至今已有50多年的历史，研究成果不断，并得到了广泛的应用。人工智能（AI）是一门研究机器智能和智能机器的新型的、综合性的、具有强大生命力的边缘学科，它研究怎样让计算机或智能机器（包括硬件和软件）模仿、延伸和扩展人脑难以从事的推理、策划、计算、思考、学习等活动，解决迄今为止需要人类专家才能处理好的复杂性的问题。它是实现某些脑力劳动自动化的技术基础，是研制新一代计算机的前沿阵地，是探索人脑奥妙的重要科学途径和计算机应用的广阔领域【7】。

广义的人工智能不仅仅包括专家系统，还有人工神经网络，以及模式识别、智能机器人等，总之，人工智能是一个非常广义的词语，它基于人工智能技术编写的程序，能使计算机具有人类在处理问题时所需的智能。下表是人工智能程序与通常计算机程序的比较，见表3.1。

表3.1人工智能程序与通常计算机程序的比较

人工智能

主要是符号处理 启发式搜索

控制结构和知识域相分离 易于修改

允许不正确的答案

通常计算机程序 主要是数字处理 依靠算法

信息和控制连结在一起 难以修改

要求正确的答案

3.2 专家系统及其工作原理

专家系统（Expert System，ES）亦称专家咨询系统，是具有解决某一专门领域问题的能手，它具有超凡解决问题的能力、素质和水平【7】。专家系统是人工智能的一个重要的分支，也是目前人工智能中一个最活跃且最有成效的研究领域。并且专家系统的应用领域非常广泛，目前已经扩展到物理、化学、医学、地质、气象、数学等众多的决策部门，带来了巨大的社会效益和经济利益。

专家系统具有专家水平的专业知识，按其在问题求解中的作用可以将它分为三个层次，即数据级、知识库级和控制级三个层次，在这三个层次的辅助下，他可以进行有效的推理，其实问题的求解的过程就是一个推理的过程，专家系统的核心就是知识库和推理机，这个推理机构在用户提供的已知事实，通过知识库中的知识，根据所限定的条件，进行有效的推理，最后解答出完美的解。专家系统还具有灵活性和启发性，在专家系统的体系结构中，推理机与知识库及互相联系又相互独立，这使得专家系统

具有很强的交互性，他能根据不确定性的知识进行推理，他可以综合利用一些模糊的信息和知识进行推理，最后得出结论。专家系统本身就是一个程序，但是他与传统程序又有很大的不同，我们可以这样理解：

传统程序 = 数据结构 + 算法 专家系统 = 知识 + 推理

由上面的描述我们知道，专家系统的组要组成部分就是知识库和推理机，一个完整的专家系统应包括人机接口、推理机、知识库、动态数据库、知识库获取机构和解释机构这六部分。其各部分之间的关系可以由图3.1所示。

领域专家工程师用户人机接口解释机构推理机知识获取机构数据库及其管理系统图3.1专家系统的组成结构图

知识库及其管理系统

我们知道，图3.1给出了专家系统各个组成部分之间的相互关系，专家系统的核心是知识库和推理机(PIE)，他的工作过程是根据知识库中的知识和用户提供的事实进行推理，不断地由已知的前提推断出未知的结论，从而将问题从未知状态转化为已知状态。

3.3 Visual Prolog语言概述

Prolog（Programming in Logic）语言是一种以逻辑推理为基础的逻辑性程序设计语言【6】。到目前为止，在人工智能的领域中，Prolog语言和LISP是其中的两种最重要的语言。

作为人工智能重要的程序设计语言，它是一种基于逻辑型的智能程序语言，这与

一般的程序设计语言有很大的区别。我们在使用FORTRAN、C甚至C++、VB等来解决问题的时候，首先我们都要指明算法，就是针对一个给定的问题规定好事先准备好的一系列计算机需要执行的步骤，也就是我们事先要告诉计算机它们该如何去做。而Prolog语言求解问题的时候，仅仅要求设计人员描述所需要求解问题的对象和反映他们之间关系的某些已知的事实，即描述和定义各对象相互之间的某些标准规则即可，而不必具体描述问题求解的详细步骤，从这几点来说，Prolog语言是更高级的语言，它是一种即实用又简单的语言，在本本课题开发的专家系统中，要想使用这种语言，就要对想解决的问题考虑两个方面：一是在问题中会出现什么样的事实和关系；二是要找出所要解决的问题所需要的输入输出量。然后，系统就根据我们所确定的标准的输入输出量在数据库或者知识库中的事实和规则中进行推演来回答我们所提问的问题。

虽然Prolog不同于其他高级编程语言，但是它也得有自己的程序结构，这种程序结构通常可以分为三部分：事实，规则和询问。其中，事实就是用来说明相互关联的客体之间的关系的，事实和规则都是逻辑推理的前提，例如John是Marry的父亲，Lin是John的父亲，这就是两个事实，包括了相关的三个客体Marry、John，和Lin还有一个父子关系。用Prolog语言的标准形式描写即为：

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