·176· 智能系统学报 第4卷 研究的是一种使用Java开发的基于Web的专家系 ∧细菌，生长结构，链状)=>（细菌，类别，链球 统，那么就规定了Web开发工具必须与Java具有良 菌).就是这样一个产生式，这一产生式很容易用基 好的集成并使Web应用具有Servlet的一切优点.而 元表示：R1=细菌，染色斑，革兰氏阳性)，R2= 用户界面的开发则可以采用JSP技术，使整个Web 细菌，形态，球状)，R=细菌，生长结构，链状)， 应用具有跨平台的特点，可以方便地移植.并使用 R=细菌，类别，链球菌).则这个产生式规则可表 Struts来构建Web应用，可以方便地管理业务逻辑 示为：ifR,AR人Rs then R 的流程，便于系统的更新与扩展) 利用可拓推理的拓展性推理（包括发散推理规 使用JSP/Servlet/JavaBean等Web开发技术的 则、蕴含推理规则、相关推理规则和可扩推理规 可拓专家系统的框架如图1所示 则)、传导性推理、共轭推理等多种推理规则，使可 拓规则在求解问题时功能更为强大，使知识规则体 拓推理机 知 加户 现可拓思维方式 Weh Weh 识 浏 服 对于基元的产生式，可以利用基元的拓展性而 务 家 装 识 与事实 开拓出新的基元，从而利用基元变换，产生动态变化 的知识.对基元的变换会产生传导变换，传导变换 取 的过程也可用推理规则来描述，即传导推理规则.传 导推理是指前件为可拓变换，后件为它所引起的传 图1基于Wcb可拓专家系统框架 导变换的推理).如：对于两类规则A=> Fig 1 Framework of expert system with extension based on PB=>N一般情况A=八a,B=∧b若存在 the Web 条件的可拓变换T。T(B)=A,并存在结论的可拓 22知识库设计 变换T,它为T的传导变换)，TW)=P,则成立可 221知识的可拓表示形式 拓变换规则知识变化知识)： 可拓学的基元理论提供了定性与定量相结合的 (T.(B)=A)=>(T,(N)=P)if T.(B) 完整的表述信息的一种有效途径.专家知识可用基 A then T,(N)=P. 元来表示1.例如，有2条知识：)计算器是用来计 对于2条同类规则A=>P,C八B=>P若 算的”，2)雪是白的”可以用物元来表示：R1= 存在可拓变换T(B)=A,则成立可拓变换规则知 计算器，功能，计算；2=雪，颜色，白，这样的 识(T.(B)=A)=>P即ifT。（B)=4 then P. 知识称为可拓知识 类似地，根据物的共轭性质，也可以得到一系列 产生式规则作为一种推理机制广泛地应用于控 的推理规则，称为共轭推理.在一定条件下，物的某 制和决策领域，它是计算机专家系统和决策支持系 一共轭部的变化，会导致其相应的共轭部发生传导 统中形成控制规则和决策规则的有效工具.产生式 变换61 规则具有“if<条件>hen<结论>的形式，产生式 222可拓知识库的建立 规则包括左边(A)和右边B)2部分，分别称为产 对于不同的知识表示方法，知识库的构建也具 生式规则的前件和后件.前件决定规则的可用条件； 有不同的方法和形式.在大多数的专家系统尤其是 后件表示条件成立时应采取的行动，或条件成立时 诊断专家系统中，知识往往最容易通过产生式规则 产生的结果，它是产生式被调用以后所做的事情.如 来表示.通常一条产生式规则由规则号、规则前提和 果把产生式规则中前件的结点和后件的结点换成基 规则结果组成，前提和结果之间是f-Then的关 元，就得到可拓规则.也就是说，在可拓规则中，知识 系1.可以在关系数据库中将3部分分别用3个字 结点是用基元来表示的.用基元来表示专家知识，形 段来表示可拓规则，或者前提组成事实数据库，结果 成可拓知识元，用可拓知识元来表示规则的前件和 组成结果数据库，另外的一个可拓规则库则将两者 后件，这是可拓规则的基本特征 之间的关系对应.在关系数据库中，存在3种关系： 在当前盛行的专家系统中，经常以（对象，属 一对一、一对多和多对多.一对一是最简单的一种关 性，值)三元组的形式作为产生式系统的规则，例如 系，如果可拓知识可以表示成一对一的关系，那么只 细菌，染色斑，革兰氏阳性)∧（细菌，形态，球状） 需一个表就可以表示可拓知识.如果可拓知识比较 1994-2009 China Academie Journal Electronic Publishing House.All rights reserved.http://www.cnki.net研究的是一种使用 Java开发的基于 W eb的专家系 统 ,那么就规定了 W eb开发工具必须与 Java具有良 好的集成并使 Web应用具有 Servlet的一切优点. 而 用户界面的开发则可以采用 JSP技术 ,使整个 W eb 应用具有跨平台的特点 ,可以方便地移植. 并使用 Struts来构建 W eb应用 ,可以方便地管理业务逻辑 的流程 ,便于系统的更新与扩展 [ 2 ] . 使用 JSP/Servlet/JavaBean等 W eb开发技术的 可拓专家系统的框架如图 1所示. 图 1 基于 W eb可拓专家系统框架 Fig. 1 Framework of expert system with extension based on the W eb 2. 2 知识库设计 2. 2. 1 知识的可拓表示形式 可拓学的基元理论提供了定性与定量相结合的 完整的表述信息的一种有效途径. 专家知识可用基 元来表示 [ 3 ] . 例如 ,有 2条知识 : l)“计算器是用来计 算的 ”; 2)“雪是白的 ”. 可以用物元来表示 : R1 = (计算器 ,功能 ,计算 ) ; R2 = (雪 ,颜色 ,白 ) ,这样的 知识称为可拓知识. 产生式规则作为一种推理机制广泛地应用于控 制和决策领域 ,它是计算机专家系统和决策支持系 统中形成控制规则和决策规则的有效工具. 产生式 规则具有“if <条件 > then <结论 > ”的形式 ,产生式 规则包括左边 ( A ) 和右边 (B ) 2部分 ,分别称为产 生式规则的前件和后件. 前件决定规则的可用条件 ; 后件表示条件成立时应采取的行动 ,或条件成立时 产生的结果 ,它是产生式被调用以后所做的事情. 如 果把产生式规则中前件的结点和后件的结点换成基 元 ,就得到可拓规则. 也就是说 ,在可拓规则中 ,知识 结点是用基元来表示的. 用基元来表示专家知识 ,形 成可拓知识元 ,用可拓知识元来表示规则的前件和 后件 ,这是可拓规则的基本特征. 在当前盛行的专家系统中 ,经常以 (对象 ,属 性 ,值 )三元组的形式作为产生式系统的规则 ,例如 (细菌 ,染色斑 ,革兰氏阳性 ) ∧ (细菌 ,形态 ,球状 ) ∧(细菌 ,生长结构 ,链状 ) = > (细菌 ,类别 ,链球 菌 ). 就是这样一个产生式 ,这一产生式很容易用基 元表示 : R1 = (细菌 , 染色斑 , 革兰氏阳性 ) , R2 = (细菌 ,形态 ,球状 ) , R3 = (细菌 ,生长结构 ,链状 ) , R4 = (细菌 ,类别 ,链球菌 ). 则这个产生式规则可表 示为 : if R1 ∧ R2 ∧ R3 then R4 [ 4 ] . 利用可拓推理的拓展性推理 (包括发散推理规 则、蕴含推理规则、相关推理规则和可扩推理规 则 )、传导性推理、共轭推理等多种推理规则 ,使可 拓规则在求解问题时功能更为强大 ,使知识规则体 现可拓思维方式. 对于基元的产生式 ,可以利用基元的拓展性而 开拓出新的基元 ,从而利用基元变换 ,产生动态变化 的知识. 对基元的变换会产生传导变换 ,传导变换 的过程也可用推理规则来描述 ,即传导推理规则. 传 导推理是指前件为可拓变换 ,后件为它所引起的传 导 变 换 的 推 理 [ 5 ] . 如 : 对 于 两 类 规 则 A = > P, B = > N. 一般情况 A =∧ ai , B =∧ bj . 若存在 条件的可拓变换 Tc . Tc (B ) = A,并存在结论的可拓 变换 Tr (它为 Tc的传导变换 ) , Tr (N ) = P,则成立可 拓变换规则知识 (变化知识 ) : (Tc (B ) = A) = > (Tr (N ) = P) .即 if Tc (B ) = A then Tr (N ) = P. 对于 2条同类规则 A = > P, C ∧B = > P. 若 存在可拓变换 Tc (B ) = A,则成立可拓变换规则知 识 ( Tc (B ) = A ) = > P. 即 if Tc ( B ) = A then P. 类似地 ,根据物的共轭性质 ,也可以得到一系列 的推理规则 ,称为共轭推理. 在一定条件下 ,物的某 一共轭部的变化 ,会导致其相应的共轭部发生传导 变换 [ 6 ] . 2. 2. 2 可拓知识库的建立 对于不同的知识表示方法 ,知识库的构建也具 有不同的方法和形式. 在大多数的专家系统尤其是 诊断专家系统中 ,知识往往最容易通过产生式规则 来表示. 通常一条产生式规则由规则号、规则前提和 规则结果组成 , 前提和结果之间是 if2Then 的关 系 [ 7 ] . 可以在关系数据库中将 3部分分别用 3个字 段来表示可拓规则 ,或者前提组成事实数据库 ,结果 组成结果数据库 ,另外的一个可拓规则库则将两者 之间的关系对应. 在关系数据库中 ,存在 3种关系 : 一对一、一对多和多对多. 一对一是最简单的一种关 系 ,如果可拓知识可以表示成一对一的关系 ,那么只 需一个表就可以表示可拓知识. 如果可拓知识比较 ·176· 智 能 系 统 学 报 第 4卷