第五章 系統(tǒng)知識的控制和推理
人類專家具有商效率求解復(fù)雜問題的能力，主要表現(xiàn)在兩方面：一是專家具有大量的專門知識垃燃；二是專家具有選擇和應(yīng)用知識的能力旭手。本章討論的是圓柱齒輪減速器專家系統(tǒng)設(shè)計中知識的控制和推理策略流沦。
知識的選擇過程本文稱為控制策略赖谷，其任務(wù)是控制推理過程的執(zhí)行和選擇推理方式共屈。推理是指從已有事實推出新的事實（結(jié)論）的過程狭瞎。推理過程所要解決的問題是：在問題求解的每個狀態(tài)下，如何選擇知識而加以靈活的應(yīng)用欢唾。推理以知識庫的已有知識為基礎(chǔ)且警，是一種基于知識的推理。推理的機算機實現(xiàn)構(gòu)成推理機缅含，是專家系統(tǒng)的另一核心部分阿钞。
5.1符號的模式匹配
符號的棋式匹配是比較兩個符號表達式以判明它們彼此是否相似的過程，盡管當(dāng)前的模式匹配只是從形式上檢查而不管其含義脓擅，但它仍是構(gòu)成模式表篇张、斷言表和推理機的核心部分。所以說嚣僚，符號的模式匹配是推理機的關(guān)鏈部分胀蹭。
符號的棋式匹配是一遞歸結(jié)構(gòu)函數(shù)過程，其主要功能如下：
·完全匹配甫沉；
·任意字與字組合匹配见丘，
·變夏匹配；
·約束匹配瞻聪；
·限制條件匹配标霎，
·計算值匹配刃撮，
·條件范圍匹配等椎崎。
以上匹配方式基本滿足了圓柱齒輪減速器專家系統(tǒng)設(shè)計的需要。
5.2框架知識的控制和推理
本文在第三章中介紹了圓柱齒輪減速器專家系統(tǒng)設(shè)計的框架知識元畸裳，本節(jié)介紹框架知識的控制和推理過程缰犁。框架知識元的選擇是通過各設(shè)計子任務(wù)調(diào)用相應(yīng)的知識元實現(xiàn)怖糊，對框架知識的推理帅容，通過如下方式進行。
1.規(guī)格化框架：對于規(guī)格化框架知識元伍伤，有一套控制程序并徘，實現(xiàn)框架知識的存儲、取值扰魂、修改麦乞、刪除，進行框架知識的運行和求值劝评，這主要由下列函數(shù)完成：
（1）存函數(shù)FPUT姐直，它交所需要的知識存入指定的框架倦淀、柄、側(cè)面下声畏；
（FPUT′coefflcient′lubricate′K1
′((6.2 12.0 21.0 29.0 45.0 60.0 75.0 100.0 150.0 190.0 225.0)
(0.82 0.83 0.85 0.88 0.91 0.93 0.96 1.00 1.05 1.09 1.12)))
將K1值(數(shù)表)存入coefficient框架的lubricate側(cè)面下撞叽。
（2）取函數(shù)FGET，它將給出指定框架側(cè)面下的所有信息淤点，若該側(cè)面無或下面無信息劣搪，函數(shù)返回HIL值；
(FGET＇coefficient＇lubricate＇K1）返回K1的值拌驻。
（3）刪函數(shù)FREMOVE洒已、FDELETE，根據(jù)需要牲晤，F(xiàn)REMOVE能夠刪除指定框架的特定側(cè)面或槽受贫；FDELETE用于刪除指定的框架；如
（FREMOVE＇coefficient＇lubricate＇K1）刪除K1側(cè)面的值碍逐。
（FREMOVE＇coefficient＇lubricate）刪除lubricate槽的各側(cè)面浴蝉。
（REMOVE＇coefficient）刪除coefficient框架。
2.變體框架：變體框架是為了適應(yīng)知識的各種不同表面而建立的框架知識元薪丐，對每一各變體框架知識元通常作為一個整體使用冗腐，其建立和刪除過程采用對原子的建表和解除原子的約束的方法實現(xiàn)。變體框架知識元的運行和推理是通守相應(yīng)的知識控制與推理程序?qū)崿F(xiàn)的脱睛。例如蚊患，框架知識（表3-3）含有四個側(cè)面，它們分別是formula側(cè)面护盈、condition側(cè)面挟纱、value側(cè)面、notice側(cè)面腐宋，此框架知識的推理過程如下（以箱體底座壁厚為例）：
首先測試條件（condition）側(cè)面紊服，若條件側(cè)面有值，則進行求值胸竞。如c1的求值方法為：若選擇的齒輪材料系列為order1（滲碳欺嗤、淬火系列），則c1=0.025卫枝；否則煎饼，c1=0.025。c2的求值方法是：若減速器傳動級數(shù)grade=1則c2=3校赤；否則吆玖，c2=5。
然后痒谴，測試公式（formula）側(cè)面并計算其值衰伯；如計算公式delta=c1*a+c2的值蜻赃。
最后，測試取值條件（value）側(cè)面善王，若對取值有限制钥币，則檢驗所計算值是否滿足紅束條件；如對delta值的限制带蔬，若delta≤8嘁老，則取delta=8。對箱體知識的求值過程的LISP函數(shù)如表5-1：
其它變提框架知識元的處理拐扛，論文以后還將介紹醉镇，這里不再一一細述。
5.3產(chǎn)生式規(guī)則的控制與推理
圓柱齒輪減速器設(shè)計專家系統(tǒng)是一個多階段的設(shè)計過程楷焦。不同設(shè)計階段的產(chǎn)生式知識元構(gòu)成圓柱齒輪減速器設(shè)計專家系統(tǒng)的規(guī)則庫觉祸。不同設(shè)計任務(wù)的產(chǎn)生式知識元的控制是通過主控框架選擇應(yīng)用的。
推理策略是應(yīng)用產(chǎn)生式知識元時头位，控制推理的執(zhí)行過程布虾。常用的推理控制策略有正向推理、反向推理虱硝、正反向混合推理屹蚊、元控制策略等。作者研制的圓柱齒輪減速器專家設(shè)計系統(tǒng)中进每，采用正向汹粤、反向、正反向混合推理田晚，現(xiàn)分別介紹如下：
1.正向推理機的開發(fā)
正向推理策略是前向鏈控制策略（也稱為數(shù)據(jù)驅(qū)動控制）嘱兼。這種控制的基本思想是：從問題已有的信息（事實）開始，正向使用規(guī)則肉瓦，當(dāng)規(guī)則的前題被已有事實匹配時遭京，該規(guī)則即為可用規(guī)則胃惜，然后通過沖突消解泞莉，在可用規(guī)則中選擇一條啟用規(guī)則，啟用規(guī)則結(jié)論的使用又導(dǎo)致上下文的改變船殉，從而引起新的規(guī)則的匹配鲫趁，如此地循環(huán)往復(fù)，直到到達一個問題狀態(tài)沒有可用規(guī)則或求得了所要求的解為止利虫。例如挨厚，下列規(guī)則的推理過程為：
RULES==＞（…
(rule lubrication-8
(if (there is no rule for lubrication))
（then(the lubricating method is bath lubrication)))
…
(rule lubrication-10
(if (the lobricating method is bath lubrication)
(gearbox is 2 grades transmission))
(then (the depth of oil is 2-3 gear tooth height of
heigh speed gear)））
…）
若系統(tǒng)的上下文中沒有能夠啟用潤滑方式的規(guī)則的話，則規(guī)則8 被啟用（默認規(guī)則）舔远，并將其結(jié)論部分（the lubricating?method is bath lubrication）加入系統(tǒng)的上下文弓席，由于上下文中加入了新的事實阎员，推理機對規(guī)則集再次進行遍歷，其結(jié)果转是，規(guī)則10（假設(shè)此時設(shè)計的speedged gear）加入系統(tǒng)上下文中伐藕，這樣反復(fù)進行，直到再沒有新的事實加入上下文中為止粤段。
正向推理系統(tǒng)中肝芯，用戶先輸入與當(dāng)前問題有關(guān)的信息，構(gòu)成當(dāng)前數(shù)據(jù)庫（上下文）幢剂。正向推理的示意圖如圖5-l智贰。
圓柱齒輪減速器的設(shè)計過程，是一個由初始條件向設(shè)計結(jié)果的轉(zhuǎn)變過程凳赃。因而涣母，圓柱齒輪減速器設(shè)計專家系統(tǒng)中，大量采用前向鏈的推理控制策略撕贞。它的優(yōu)點是：用戶可以主動提供有關(guān)問題的信息霎挟，而不必等到系統(tǒng)要求時才提供，系統(tǒng)可以很快地對用戶輸入的事實作出響應(yīng)麻掸。但其不足在于知識的啟用與執(zhí)行似乎漫無目標(biāo)酥夭，系統(tǒng)求解過程中可能要執(zhí)行許多與解無關(guān)的操作，導(dǎo)致推理過程的低效率脊奋。
2.反向推理機的開發(fā)
反向推理是一種后向鏈控制策略（也稱為目標(biāo)驅(qū)動控制）熬北。這種控制的基本思想是：預(yù)先假設(shè)一個目標(biāo)，然后在知識庫中找出那些其結(jié)論部分可能導(dǎo)致這個目標(biāo)為真的規(guī)則集诚隙，再檢查規(guī)則集中每條規(guī)則的前題部分讶隐，如果某條規(guī)則的前題中所含有的各條件均能通過用戶的會話得到滿足，或者能被用戶已經(jīng)提供的上下文的事實所匹配久又，則把規(guī)則的結(jié)論部分（即目標(biāo)）加到上下文中巫延，從而該目標(biāo)被證明。否則把規(guī)則的條件項目作為新的子目標(biāo)地消，遞歸執(zhí)行上述過程炉峰，直到各“與”關(guān)系的子目標(biāo)的全部和“或”關(guān)系的子目標(biāo)中有一個出現(xiàn)在上下文中時，目標(biāo)被求解脉执，或者直到子目標(biāo)不能進一步分解而且上下文不能實現(xiàn)上述滿足時宗揣，這個預(yù)先假設(shè)的目標(biāo)失敗，系統(tǒng)此時需要重新假設(shè)新的目標(biāo)坠汹。
目標(biāo)驅(qū)動控制只考慮那些對假設(shè)目標(biāo)是可用的規(guī)則芍摩。為證明一個假設(shè)目標(biāo)G，可以根據(jù)可用規(guī)則集把G分解為許多子目標(biāo)逻烛，每個子目標(biāo)又可以進一步分解宪隅，當(dāng)出現(xiàn)某條規(guī)則分解的全部子目標(biāo)均為已出現(xiàn)的高層次目標(biāo)時唆蕾，推理過程便會進入死循環(huán)，控制過程需要作這種檢測赫丈。
與正向推理類似肤侍，反向推理控制也會出現(xiàn)可用規(guī)則的沖突消解問題，反向推理控制先把結(jié)論相同的規(guī)則集中在一起挫肆，對于一個給定的目標(biāo)（或子目標(biāo)）如果有一條以上的規(guī)則其結(jié)論部分均能達到這個目標(biāo)或子目標(biāo)時弄业，就產(chǎn)生了沖突。在目標(biāo)驅(qū)動的后向推理中料离，沖突消解問題顯得難度更大辈净、更重要，因為所選擇得規(guī)則左部就成為子目標(biāo)袁串，規(guī)則的選擇等于目標(biāo)的選擇概而。
反向推理過程示意圖見圖5-2 。
圓柱齒輪減速器專家系統(tǒng)設(shè)計中囱修，反向推理機制是局部使用的赎瑰，即系統(tǒng)在假設(shè)目標(biāo)的選取上，是選規(guī)則的條件項目作為假設(shè)目標(biāo)破镰。這主要是基于下面的考慮：
專家系統(tǒng)在實際使用中餐曼，所設(shè)計的對象情況千變?nèi)f化的，而專家系統(tǒng)許多知識依賴于一般的常識性假設(shè)鲜漩。這些假設(shè)在通常情況下是合理的源譬，但有時不適合于特殊情況。為此孕似，專家系統(tǒng)在某些必要的環(huán)節(jié)踩娘，的使用情況見§6.2.2。
3.混合推理機構(gòu)的開發(fā)
從上面的討論中可以看出喉祭，正养渴、反向推理各具有獨自的優(yōu)點，在第六章的系統(tǒng)輸入中我們將會看到抛惶，圓柱齒輪減速器原始的輸入條件包括許多項伍茎。事實上，一般由用貨單位提供的任務(wù)書牺道，其初始條件是不完備的栋湃。這時壹会，由于條件的不完備颈顽，僅僅使用正向推理難以使設(shè)計進行下去。圓柱齒輪減速器設(shè)計專家系統(tǒng)除采用默認推理的方法外及键，就是用混合推理的方法盖赛〔粜剑混合控制策略的基本思想是：結(jié)合使用正向推理和反向推理的各自優(yōu)點，先通過正向推理幫助選擇初始目標(biāo)甜届，然后通過反向推理求解這個目標(biāo)啤邑，理中初始目標(biāo)選擇的盲目性，也克服了正向推理中推理的盲目性岩模，從而兩種推理本身得到了相互補充津函。混合推理若以算法描述的話孤页，其過程如下：
Procedure Alternate-chain（KB尔苦，context）
repeat
Goals←Forward-dhain（KB，context）
G：=Ghoose=Goal（Goals）
P←Backward-chain（G行施，KB）
until Pis ture
END這里先用自向推理方式以用戶已經(jīng)提供的數(shù)據(jù)信息（上下文）得到部分結(jié)果允坚，這部分結(jié)果可能含有反向推理過程的各子目標(biāo)，Choose-Goal過程利用這些部分結(jié)果決定或猜測總目標(biāo)的選擇蛾号，所選擇的總目標(biāo)至少不會同這些部分結(jié)果發(fā)生矛盾稠项。因此混合控制交替使用了正向推理和反向推理這兩算法：通過用戶所提供的信息選擇一個目標(biāo)，然后當(dāng)證明這個目標(biāo)時又反過來詢問用戶以獲取更多的信息鲜结。
推理的過程中展运，系統(tǒng)除采用演繹推理外，還采用非單調(diào)的推理方式精刷。非單調(diào)推理是一種基于默認信息的推理乐疆。圓柱齒輪減速器設(shè)計過程中存在有大量的默認信息，默認信息并非無信息贬养，而是一種常識性知識挤土。從理論意義上講，默認信息的含義是指：當(dāng)且僅當(dāng)沒有事實說明S不成立時郎博，S總是成立的巧杰。減速器設(shè)計中，有如一般生產(chǎn)條件（其含義是指加工機城零件抱壶，在經(jīng)濟梢度能條件下谈嚣，采用的生產(chǎn)加工方法）等≡貉眨基于默認信息的推理即默認推理（或稱缺省推理）是一種非單調(diào)推理琅沟。默認推理是當(dāng)條件不充分、把握的事實不完備時依據(jù)常識性內(nèi)容所作的一些有益的猜測驳墓。在推理或者進一步的計算過程以后区基，新的事實被認識，原來基于默認推理的某些結(jié)論可能要被否認。在減速器設(shè)計的過程中砍绞，許多的判斷和決策是在不完全和不確定的信息狀態(tài)下進行的派交，求解過程并不因為信息的不完全和不確定而優(yōu)柔寡斷、停止設(shè)計冲杀，而采用相應(yīng)的策略效床，去解決那些設(shè)計產(chǎn)生的默認狀態(tài)不一致問題。
5.4 沖突消解策略
推理機在運用產(chǎn)生式知識元的知識進行推理時权谁，一條知識的可用與否取決于這條知識的條件部分同問題當(dāng)前數(shù)據(jù)庫的匹配剩檀。一般情況下，在問題求解的每一中間狀態(tài)旺芽，可用知識不止一條谨朝，因此，推理機需要有沖突的消解策略甥绿。
本文研究的專家系統(tǒng)所采用的沖突消解策略如下：
（1）知識庫的組織形式按它們所對應(yīng)的問題求解狀態(tài)所描述的上下文分塊字币，求解某一問題時，只能選取此問題相對應(yīng)的產(chǎn)生式知識元共缕。即產(chǎn)生式知識元的調(diào)用洗出，是根據(jù)設(shè)計的當(dāng)前子任務(wù)進行的；
（2）a图谷，b兩條知識翩活，若a的前提（條件）比b更具體與復(fù)雜，則優(yōu)先選用a便贵。因為a的情況更為特殊倒恭、具體；
（3）對知識庫的知識預(yù)先排序遂辐，按先后次序啟用棠岭；
（4）對于反向推理，假設(shè)目標(biāo)的選擇通常是經(jīng)過優(yōu)選的骤扰，即先假設(shè)最一般的情況滨锯。
5.5 數(shù)表、圖線知識的處理
1胜姥。數(shù)表知識：知識以數(shù)表形式表示時站么，通過一控制和操作數(shù)表的函數(shù)，則可方便地對數(shù)表知識進行處理裤谆。如表5-2所示的函數(shù)段是處理表3-5 軸伸數(shù)據(jù)的惨译，該函數(shù)的運行方式：
(shaftnose 80）返回結(jié)果==＞(80 0.030 0.010 130)
由此，就可方便地決定軸伸公差及長度等參數(shù)兢假。
類似這種處理的方法一黄，圓柱齒輪減速器中還有許多，例如，軸承數(shù)據(jù)扰肌、公差數(shù)據(jù)抛寝、鍵數(shù)據(jù)熊杨、齒輪模數(shù)曙旭、中心距、成本晶府、軸上各類數(shù)據(jù)（如倒角桂躏，過渡圓角）等等均采用這一處理方法。
數(shù)表形式的其它表達方式的知識的按相應(yīng)的控制與推理策略進行川陆。
2.圖線知識：圖線知識的處理方法是根據(jù)其表達形式確定的剂习。對于公式化的圖線知識可按公式的處理辦法求解。對數(shù)據(jù)化的圖線知識较沪，按一定的方式取得數(shù)據(jù)后鳞绕，通過插值函數(shù)INTRPOLATE求出所需值。
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