·380· 智能系统学报 第3卷 <RL resp lan),K(resp lan) 外部数据挖掘系统 外部模型库系统领域专家 P(patient),K(patient), OT(patient,tme),K(tie), 翻译器管理器 模型库子系统 人机接口 -(OR (patient,room)A 罢2￥罂 控制 D(patient,doctr)), 安 金 ICL推理控制语音 K(room),OR (patient,room), K(doctor)D(patient.doctor)> 推理控制部件 推理模块 RetumOperations Plan(patient,tme. 金 room,doctor)= 推理结果 外部数据库管理模块 <P(patient),K(patient) 图1决策推理模块 OT(patient,tie),K(tme), Fig 1 Decision reasoning model OR (patient,room),K(room), 该模块以面向对象的专家系统软件工具OKPS D(patient,docor),K(doctor), (Object-oriented knowledge processing system) -(HR(time)∧HR(oam)∧HR(doctor))}, 础，结合模型库技术与数据挖掘技术构建.面向对象 (HR(tie),HR(room),HR (doctor)> 的专家系统软件工具OKPS由中科院计算所智能信 其中概念K=了Equal△'表示某个元素的取值 息处理国家重点实验室开发完成，是一个为决策支 已经确定 持、推理诊断、评估探测等智能化的知识处理提供帮 动作RequesOperationsTme表示，如果知道一 助的面向对象的专家系统开发环境.该工具将框架 个病人的属性以及一个营养学主体，则可以通过向 理论和语义网络相结合，采用面向对象的概念和技 它发送推理请求获知合适的手术时间.动作Reques- 术来实现知识的表示方法，同时引入了一种专用高 ResPlan表示，如果知道一个病人的手术时间以及 级语言—推理控制语言QL来描述和操作领域专 一个资源规划主体，则可以通过向它发送推理请求 家知识并控制推理过程 为该病人安排手术室和主刀医师.动作RetumOper 传统的专家系统只能处理简单的诸如<前提， atonsPlan表示，如果知道病人的手术时间、手术室 结论，概率>这样的推理规则，对于保存在复杂的数 和主刀医生，则可以把它们作为一个手术计划返回 学模型中的知识则无能为力.而在实际的决策支持 给更高层次的主体推理机 环境中，对于大量数据的处理不可避免的会牵涉到 根据这3个动作，达成目标的一个明显的动作 复杂数学模型的求解.因此在决策推理模块中添加 序列是 了模型库子系统，同时扩展了基于规则推理的规则 RequesOperationsTme(n.p.a....a. 语义，引入了一种新的规则：<模型，参数，结论> RequestResPlan(rl p.1 r.d). 当决策推理模块处理到这样的规则时，就把这条规 RetumOperatonsPlan(p.t.d) 则委托给模型库子系统进行处理，模型库子系统与 它表示应该首先向营养学主体发送请求确定手 外部的模型库系统进行通信，读取模型元数据、加载 术时间，然后向资源规划主体发送请求，安排手术室 模型、设定模型参数，然后调用模型进行推理，接下 和主刀医生，最后向上级主体返回手术计划治疗预 来读取外部模型的运算结果，设置推理结论，最后卸 案主体将把这个动作序列放入nent当中，等待后 载模型 来调度执行 此外，知识的有效获取，一直以来都是专家系统 3决策推理 乃至决策支持系统研究的重点.有效的知识获取方 法，可以大幅降低系统的构造成本，提高推理和决策 系统中的决策推理模块保存着人类专家掌握的 精度.本系统采用与数据挖掘工具相结合的方式，提 领域知识，能够对领域相关问题做出解答.它的结构 供了2种知识获取方法.除了传统的由领域专家手 如图1所示 工录入之外，还可以由外部的数据挖掘系统对企业 1994-2009 China Academic Journal Electronic Publishing House.All rights reserved.http://www.cnki.ne< {RL ( resp lan) , K ( resp lan) , P (patient) , K (patient) , O T (patient, time) , K ( time) , - (OR (patient, room) ∧ D (patient, doctor) ) } , { K ( room) , OR (patient, room) , K ( doctor) , D (patient, doctor) } > ReturnOperations Plan (patient, time, room, doctor) = < {P (patient) , K (patient) , O T (patient, time) , K ( time) , OR (patient, room) , K ( room) , D (patient, doctor) , K ( doctor) , - (HR ( time) ∧HR ( room) ∧HR ( doctor) ) } , {HR ( time) , HR ( room) , HR ( doctor) } > 其中概念 K = ϖ Equal. Δl 表示某个元素的取值 已经确定. 动作 RequestOperationsTime表示 ,如果知道一 个病人的属性以及一个营养学主体 ,则可以通过向 它发送推理请求获知合适的手术时间. 动作 Reques2 tResPlan表示 ,如果知道一个病人的手术时间以及 一个资源规划主体 ,则可以通过向它发送推理请求 为该病人安排手术室和主刀医师. 动作 ReturnOper2 ationsPlan表示 ,如果知道病人的手术时间、手术室 和主刀医生 ,则可以把它们作为一个手术计划返回 给更高层次的主体推理机. 根据这 3个动作 ,达成目标的一个明显的动作 序列是 : RequestOperationsTime ( n, p, a1 , …, an , t) , RequestResPlan ( rl, p, t, r, d) , ReturnOperationsPlan ( p, t, r, d). 它表示应该首先向营养学主体发送请求确定手 术时间 ,然后向资源规划主体发送请求 ,安排手术室 和主刀医生 ,最后向上级主体返回手术计划. 治疗预 案主体将把这个动作序列放入 Intent当中 ,等待后 来调度执行. 3 决策推理 系统中的决策推理模块保存着人类专家掌握的 领域知识 ,能够对领域相关问题做出解答. 它的结构 如图 1所示. 图 1 决策推理模块 Fig. 1 Decision reasoning model 该模块以面向对象的专家系统软件工具 OKPS (Object2oriented knowledge p rocessing system ) 为基 础 ,结合模型库技术与数据挖掘技术构建. 面向对象 的专家系统软件工具 OKPS由中科院计算所智能信 息处理国家重点实验室开发完成 ,是一个为决策支 持、推理诊断、评估探测等智能化的知识处理提供帮 助的面向对象的专家系统开发环境. 该工具将框架 理论和语义网络相结合 ,采用面向对象的概念和技 术来实现知识的表示方法 ,同时引入了一种专用高 级语言 ———推理控制语言 ICL来描述和操作领域专 家知识并控制推理过程. 传统的专家系统只能处理简单的诸如 <前提 , 结论 ,概率 >这样的推理规则 ,对于保存在复杂的数 学模型中的知识则无能为力. 而在实际的决策支持 环境中 ,对于大量数据的处理不可避免的会牵涉到 复杂数学模型的求解. 因此在决策推理模块中添加 了模型库子系统 ,同时扩展了基于规则推理的规则 语义 ,引入了一种新的规则 : <模型 ,参数 ,结论 >. 当决策推理模块处理到这样的规则时 ,就把这条规 则委托给模型库子系统进行处理 ,模型库子系统与 外部的模型库系统进行通信 ,读取模型元数据、加载 模型、设定模型参数 ,然后调用模型进行推理 ,接下 来读取外部模型的运算结果 ,设置推理结论 ,最后卸 载模型. 此外 ,知识的有效获取 ,一直以来都是专家系统 乃至决策支持系统研究的重点. 有效的知识获取方 法 ,可以大幅降低系统的构造成本 ,提高推理和决策 精度. 本系统采用与数据挖掘工具相结合的方式 ,提 供了 2种知识获取方法. 除了传统的由领域专家手 工录入之外 ,还可以由外部的数据挖掘系统对企业 ·380· 智 能 系 统 学 报 第 3卷