申澤凡基于web的奶牛疾病診斷系統(tǒng)

1、<p><b>　　編號(hào)NO：</b></p><p>　　河北農(nóng)業(yè)大學(xué)現(xiàn)代科技學(xué)院</p><p><b>　　本科畢業(yè)論文</b></p><p>　　論文題目 基于WEB的奶牛疾病診斷系統(tǒng) </p><p>　　學(xué)生姓名 申澤凡 學(xué)號(hào) 2010614070402

2、</p><p>　　學(xué)部 工程技術(shù)學(xué)部 專業(yè)班級(jí) 計(jì)算機(jī)1002班 </p><p>　　指導(dǎo)教師姓名 周桂紅 指導(dǎo)教師職稱 教授 </p><p>　　基于WEB的簡(jiǎn)易奶牛疾病診斷系統(tǒng)</p><p><b>　　摘要</b></p><p>　　奶牛養(yǎng)殖業(yè)是我

3、過畜牧業(yè)的重要組成部分，然而疾病的多發(fā)和專家的相對(duì)不足嚴(yán)重影響了我國(guó)奶牛養(yǎng)殖業(yè)的發(fā)展。本文對(duì)奶牛疾病診斷知識(shí)和專家系統(tǒng)進(jìn)行大量文獻(xiàn)研究，在對(duì)奶牛養(yǎng)殖基地進(jìn)行調(diào)研的基礎(chǔ)上，總結(jié)了奶牛疾病診斷知識(shí)內(nèi)容、特點(diǎn)和領(lǐng)域?qū)＜业乃季S方式，采用了面向?qū)ο笈c規(guī)則相結(jié)合的知識(shí)表示方法，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于WEB的面向?qū)ο髮＜蚁到y(tǒng)。</p><p>　　本文重點(diǎn)做了以下三個(gè)方面的工作：</p><p>　　(1)

4、對(duì)奶牛疾病知識(shí)的內(nèi)容、特點(diǎn)和診斷過程中領(lǐng)域?qū)＜业乃季S模式進(jìn)行了詳細(xì)的分析，建立了基于面向?qū)ο蠛鸵?guī)則相結(jié)合的復(fù)合知識(shí)表示模型，此知識(shí)表示方法解決了規(guī)則表示只能表示因果關(guān)系而不能表示機(jī)構(gòu)關(guān)系的問題和框架表示繼承方式帶來的框架任意調(diào)用的問題。</p><p>　　(2) 在構(gòu)建奶牛疾病診斷對(duì)象的過程中，本文提供了規(guī)則庫(kù)與推理機(jī)分離模式，并給出了推理過程中規(guī)則與對(duì)推理機(jī)新結(jié)合的方法，規(guī)則與推理機(jī)分離解決了規(guī)則修改時(shí)需要重

5、新編譯對(duì)象的問題，降低了知識(shí)維護(hù)的復(fù)雜性，新的規(guī)則與推理機(jī)的結(jié)合方式采用文本映射的方式，在對(duì)象初始化或者對(duì)象屬性更新時(shí)自動(dòng)檢索規(guī)則庫(kù)、更新可用規(guī)則，提高了診斷推理的效率。</p><p>　　(3) 對(duì)基于不確定推理進(jìn)行了改進(jìn)，設(shè)計(jì)了基于面向?qū)ο蟮谋硎?，?shí)現(xiàn)了知識(shí)庫(kù)維護(hù)的相對(duì)獨(dú)立，簡(jiǎn)化了系統(tǒng)的計(jì)算量，提高了效率，基于web的奶牛疾病診斷系統(tǒng)有利于系統(tǒng)的更新，方便了系統(tǒng)的推廣，解決了奶牛疾病診斷專家需求與供給的瓶頸

6、問題。</p><p>　　關(guān)鍵詞： 基于web,診斷專家系統(tǒng)，面向?qū)ο?，奶牛疾病，知識(shí)表示</p><p><b>　　1 緒論4</b></p><p>　　1.1 問題的提出與研究的意義4</p><p>　　1.2專家系統(tǒng)的起源與發(fā)展5</p><p>　　1.3 本文研究的目標(biāo)7

7、</p><p>　　1.4解決的問題7</p><p>　　2 知識(shí)的表示與分析8</p><p><b>　　2.1知識(shí)表示8</b></p><p>　　2.2奶牛疾病診斷知識(shí)的分析9</p><p>　　2.3奶牛疾病診斷內(nèi)容10</p><p>　　2.

8、4奶牛疾病的癥狀11</p><p>　　2.5奶牛疾病病因11</p><p>　　2.6疾病防治措施12</p><p>　　2.7病理知識(shí)12</p><p>　　2.8診斷方法12</p><p>　　2.9奶牛疾病診斷的思維模式12</p><p>　　2.10規(guī)則的表示方

9、法14</p><p>　　三 推理機(jī)的分析與實(shí)現(xiàn)17</p><p>　　3.1推理機(jī)的發(fā)展17</p><p>　　3.2奶牛疾病診斷系統(tǒng)數(shù)據(jù)的初始化18</p><p>　　3.3 推理機(jī)的推理流程19</p><p>　　3.4診斷過程中沖突的消解21</p><p>　　四

10、 系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)及實(shí)現(xiàn)22</p><p>　　4.1系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)的實(shí)現(xiàn)22</p><p>　　4.2 系統(tǒng)功能模塊的實(shí)現(xiàn)23</p><p>　　4.3系統(tǒng)工作流程實(shí)現(xiàn)23</p><p>　　4.4知識(shí)庫(kù)的實(shí)現(xiàn)25</p><p>　　4.5系統(tǒng)界面實(shí)現(xiàn)26</p><p>　

11、　五 結(jié)論與展望30</p><p><b>　　5.1 結(jié)論30</b></p><p><b>　　5.2建議30</b></p><p><b>　　1 緒論</b></p><p>　　1.1 問題的提出與研究的意義</p><p>　　

12、發(fā)展畜牧業(yè)是我國(guó)農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的龍頭從產(chǎn)值結(jié)構(gòu)來說，現(xiàn)代農(nóng)業(yè)國(guó)家，農(nóng)業(yè)中處于第一位的是奶牛，占總產(chǎn)值的20%左右，隨著人民生活水平的提高和農(nóng)村產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整特別是加入世貿(mào)組織以后，我國(guó)的畜牧業(yè)將迎來良好的發(fā)展機(jī)遇。同時(shí)，由于激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，也必然面臨新的挑戰(zhàn)，產(chǎn)品優(yōu)質(zhì)價(jià)低才能占領(lǐng)市場(chǎng)，獲得好的效益，而經(jīng)濟(jì)有效的防止奶牛疾病發(fā)生是降低生產(chǎn)成本和提高產(chǎn)品產(chǎn)量，質(zhì)量的關(guān)鍵措施。要進(jìn)一步促進(jìn)畜牧業(yè)的發(fā)展，就要解決奶牛疾病鑒別難早期防治難的問題，竭

13、力做到早防、早治、防病于未然，最大限度的提高經(jīng)濟(jì)效益。</p><p>　　已開發(fā)的奶牛疾病診斷專家系統(tǒng)存在推理準(zhǔn)確性和實(shí)用性不高的問題。為了解決病害頻繁發(fā)生與領(lǐng)域?qū)＜蚁鄬?duì)缺乏的矛盾，減少病害帶來的經(jīng)濟(jì)損失，使奶牛疾病得到及時(shí)診斷，適時(shí)防治的效果，國(guó)內(nèi)外許多科研機(jī)構(gòu)在對(duì)病害診斷與防治的基礎(chǔ)上，借助于先進(jìn)的信息技術(shù)和人工智能方法，研制了一些奶牛疾病診斷專家系統(tǒng)，利用這些專家系統(tǒng)模仿人類專家對(duì)奶牛疾病進(jìn)行診斷和防治，

14、使奶牛疾病診斷從依靠經(jīng)驗(yàn)防治向科學(xué)防治邁進(jìn)了一步。</p><p>　　目前已經(jīng)研制的奶牛疾病診斷系統(tǒng)，通過不同的方法對(duì)專家診斷機(jī)理進(jìn)行了模擬，先后開發(fā)了基于產(chǎn)生式規(guī)則，基于產(chǎn)生式規(guī)則，基于本體和基于案例等方法的奶牛疾病診斷系統(tǒng)?？梢哉f這些已經(jīng)研制的奶牛疾病診斷專家系統(tǒng)進(jìn)行了有益的探索。但是由于相關(guān)知識(shí)工程技術(shù)的不成熟和開發(fā)人員對(duì)奶牛疾病診斷領(lǐng)域認(rèn)識(shí)的不全面，致使奶牛疾病診斷專家系統(tǒng)在應(yīng)用中日益出現(xiàn)脆弱性，解決實(shí)

15、際問題的效率低下，無法在實(shí)際應(yīng)用中發(fā)揮作用。</p><p>　　面向?qū)ο蟮姆椒☉?yīng)用于專家系統(tǒng)日益成熟，奶牛疾病診斷知識(shí)的積累日益完善。醫(yī)療診斷推理的最大難點(diǎn)就是知識(shí)庫(kù)問題。這主要是指知識(shí)的表示的問題和知識(shí)的完備性問題。近年來大量關(guān)于專家系統(tǒng)的研究被報(bào)道，各種知識(shí)表示方法不斷被完善，其中面向?qū)ο蟮闹R(shí)表示受到越來越多研究者的提倡，本文擬采用基于面向?qū)ο笾R(shí)的推理。以充分發(fā)揮各種，推理方法的優(yōu)勢(shì)，彌補(bǔ)各種不足之處。

16、隨著大量奶牛疾病診斷及其專家系統(tǒng)的研究的開展，本實(shí)驗(yàn)通過查閱文獻(xiàn)資料，與相關(guān)領(lǐng)域的專家座談，提取積累了豐富的奶牛疾病知識(shí)診斷案例、規(guī)則，為本文的開展奠定了基礎(chǔ)。</p><p>　　新的網(wǎng)絡(luò)通訊技術(shù)的進(jìn)步為疾病診斷專家系統(tǒng)提供了更廣的空間。獸醫(yī)學(xué)信息是伴隨著信息學(xué)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的進(jìn)步而發(fā)展起來的。以計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，多媒體技術(shù)和通信技術(shù)為支撐的疾病診斷專家系統(tǒng)不僅擁有高層次，多功能的專家知識(shí)，并且能模仿人類推理的過程

17、，以形象，直觀的方式向使用者提供各種疾病問題的咨詢服務(wù)與決策方案，是用于解決奶牛疾病診斷中存在的專家隊(duì)伍缺乏問題的有效途徑。</p><p>　　在我國(guó)，到2005年6月，互聯(lián)網(wǎng)用戶人數(shù)已經(jīng)升到了1.03億人，5年來平均增近2000萬戶，專家預(yù)測(cè)，2008年中國(guó)已經(jīng)超過美國(guó)，成為世界第一大互聯(lián)網(wǎng)用戶國(guó)。我國(guó)大力發(fā)展的通信和信息聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，成為WEB的奶牛專家診斷系統(tǒng)創(chuàng)造了條件。</p>&l

18、t;p>　　綜上所述，開發(fā)奶牛疾病診斷專家系統(tǒng)有著迫切的社會(huì)需求，牛場(chǎng)養(yǎng)殖業(yè)的發(fā)展和專家系統(tǒng)的理論與技術(shù)的日益成熟為系統(tǒng)開發(fā)提供了有力的技術(shù)支持，我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)為系統(tǒng)的推廣應(yīng)用創(chuàng)造了條件，因此開發(fā)此系統(tǒng)是可行的。</p><p>　　1.2專家系統(tǒng)的起源與發(fā)展</p><p>　　專家系統(tǒng)是人工智能中最重要的也是最活躍的一個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域，它實(shí)現(xiàn)了人工智能從理論研究走向?qū)嶋H應(yīng)用、

19、從一般推理策略探討轉(zhuǎn)向運(yùn)用專門知識(shí)的重大突破。專家系統(tǒng)是早期人工智能的一個(gè)重要分支，它可以看作是一類具有專門知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的計(jì)算機(jī)智能程序系統(tǒng)，一般采用人工智能中的知識(shí)表示和知識(shí)推理技術(shù)來模擬通常由領(lǐng)域?qū)＜也拍芙鉀Q的復(fù)雜問題。</p><p>　　20世紀(jì)60年代初，出現(xiàn)了運(yùn)用邏輯學(xué)和模擬心理活動(dòng)的一些通用問題求解程序，它們可以證明定理和進(jìn)行邏輯推理。但是這些通用方法無法解決大的實(shí)際問題，很難把實(shí)際問題改造成適合于計(jì)

20、算機(jī)解決的形式，并且對(duì)于解題所需的巨大的搜索空間也難于處理。1968年，f.a.費(fèi)根鮑姆等人在總結(jié)通用問題求解系統(tǒng)的成功與失敗經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，結(jié)合化學(xué)領(lǐng)域的專門知識(shí)，研制了世界上第一個(gè)專家系統(tǒng)dendral，可以推斷化學(xué)分子結(jié)構(gòu)。20多年來，知識(shí)工程的研究，專家系統(tǒng)的理論和技術(shù)不斷發(fā)展，應(yīng)用滲透到幾乎各個(gè)領(lǐng)域，包括化學(xué)、數(shù)學(xué)、物理、生物、醫(yī)學(xué)、農(nóng)業(yè)、氣象、地質(zhì)勘探、軍事、工程技術(shù)、法律、商業(yè)、空間技術(shù)、自動(dòng)控制、計(jì)算機(jī)設(shè)計(jì)和制造等眾多領(lǐng)域

21、，開發(fā)了幾千個(gè)的專家系統(tǒng)，其中不少在功能上已達(dá)到，甚至超過同領(lǐng)域中人類專家的水平，并在實(shí)際應(yīng)用中產(chǎn)生了巨大的經(jīng)濟(jì)效益。</p><p>　　專家系統(tǒng)的發(fā)展已經(jīng)歷了3個(gè)階段，正向第四代過渡和發(fā)展。第一代專家系統(tǒng)（dendral、macsyma等）以高度專業(yè)化、求解專門問題的能力強(qiáng)為特點(diǎn)。但在體系結(jié)構(gòu)的完整性、可移植性、系統(tǒng)的透明性和靈活性等方面存在缺陷，求解問題的能力弱。第二代專家系統(tǒng)（mycin、casnet、p

22、rospector、hearsay等）屬單學(xué)科專業(yè)型、應(yīng)用型系統(tǒng)，其體系結(jié)構(gòu)較完整，移植性方面也有所改善，而且在系統(tǒng)的人機(jī)接口、解釋機(jī)制、知識(shí)獲取技術(shù)、不確定推理技術(shù)、增強(qiáng)專家系統(tǒng)的知識(shí)表示和推理方法的啟發(fā)性、通用性等方面都有所改進(jìn)。第三代專家系統(tǒng)屬多學(xué)科綜合型系統(tǒng)，采用多種人工智能語言，綜合采用各種知識(shí)表示方法和多種推理機(jī)制及控制策略，并開始運(yùn)用各種知識(shí)工程語言、骨架系統(tǒng)及專家系統(tǒng)開發(fā)工具和環(huán)境來研制大型綜合專家系統(tǒng)。在總結(jié)前三代專家

23、系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方法和實(shí)現(xiàn)技術(shù)的基礎(chǔ)上，已開始采用大型多專家協(xié)作系統(tǒng)、多種知識(shí)表示、綜合知識(shí)庫(kù)、自組織解題機(jī)制、多學(xué)科協(xié)同解題與并行推理、專家系統(tǒng)工具與環(huán)境、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)知識(shí)獲取及學(xué)習(xí)機(jī)制等最新人工智能技術(shù)來實(shí)現(xiàn)具有多知識(shí)庫(kù)、多主體的第四代專家系統(tǒng)。</p><p>　　專家系統(tǒng)通常由人機(jī)交互界面、知識(shí)庫(kù)、推理機(jī)、解釋器、綜合數(shù)據(jù)庫(kù)、知識(shí)獲取等6個(gè)部分構(gòu)成。其中尤以知識(shí)庫(kù)與推理機(jī)相互分離而別具特色。專家系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)隨

24、專家系統(tǒng)的類型、功能和規(guī)模的不同，而有所差異。</p><p>　　為了使計(jì)算機(jī)能運(yùn)用專家的領(lǐng)域知識(shí)，必須要采用一定的方式表示知識(shí)。目前常用的知識(shí)表示方式有產(chǎn)生式規(guī)則、語義網(wǎng)絡(luò)、框架、狀態(tài)空間、邏輯模式、腳本、過程、面向?qū)ο蟮?。基于?guī)則的產(chǎn)生式系統(tǒng)是目前實(shí)現(xiàn)知識(shí)運(yùn)用最基本的方法。產(chǎn)生式系統(tǒng)由綜合數(shù)據(jù)庫(kù)、知識(shí)庫(kù)和推理機(jī)3個(gè)主要部分組成，綜合數(shù)據(jù)庫(kù)包含求解問題的世界范圍內(nèi)的事實(shí)和斷言。知識(shí)庫(kù)包含所有用“如果：〈前提〉

25、，于是：〈結(jié)果〉形式表達(dá)的知識(shí)規(guī)則。推理機(jī)（又稱規(guī)則解釋器）的任務(wù)是運(yùn)用控制策略找到可以應(yīng)用的規(guī)則。</p><p>　　知識(shí)庫(kù)用來存放專家提供的知識(shí)。專家系統(tǒng)的問題求解過程是通過知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)來模擬專家的思維方式的，因此，知識(shí)庫(kù)是專家系統(tǒng)質(zhì)量是否優(yōu)越的關(guān)鍵所在，即知識(shí)庫(kù)中知識(shí)的質(zhì)量和數(shù)量決定著專家系統(tǒng)的質(zhì)量水平。一般來說，專家系統(tǒng)中的知識(shí)庫(kù)與專家系統(tǒng)程序是相互獨(dú)立的，用戶可以通過改變、完善知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)內(nèi)容來提

26、高專家系統(tǒng)的性能。</p><p>　　人工智能中的知識(shí)表示形式有產(chǎn)生式、框架、語義網(wǎng)絡(luò)等，而在專家系統(tǒng)中運(yùn)用得較為普遍的知識(shí)是產(chǎn)生式規(guī)則。產(chǎn)生式規(guī)則以IF…THEN…的形式出現(xiàn)，就像BASIC等編程語言里的條件語句一樣，IF后面跟的是條件（前件），THEN后面的是結(jié)論（后件），條件與結(jié)論均可以通過邏輯運(yùn)算AND、OR、NOT進(jìn)行復(fù)合。在這里，產(chǎn)生式規(guī)則的理解非常簡(jiǎn)單：如果前提條件得到滿足，就產(chǎn)生相應(yīng)的動(dòng)作或結(jié)論

27、。</p><p>　　推理機(jī)針對(duì)當(dāng)前問題的條件或已知信息，反復(fù)匹配知識(shí)庫(kù)中的規(guī)則，獲得新的結(jié)論，以得到問題求解結(jié)果。在這里，推理方式可以有正向和反向推理兩種。</p><p>　　正向鏈的策略是尋找出前提可以同數(shù)據(jù)庫(kù)中的事實(shí)或斷言相匹配的那些規(guī)則，并運(yùn)用沖突的消除策略，從這些都可滿足的規(guī)則中挑選出一個(gè)執(zhí)行，從而改變?cè)瓉頂?shù)據(jù)庫(kù)的內(nèi)容。這樣反復(fù)地進(jìn)行尋找，直到數(shù)據(jù)庫(kù)的事實(shí)與目標(biāo)一致即找到解答

28、，或者到?jīng)]有規(guī)則可以與之匹配時(shí)才停止。</p><p>　　逆向鏈的策略是從選定的目標(biāo)出發(fā)，尋找執(zhí)行后果可以達(dá)到目標(biāo)的規(guī)則；如果這條規(guī)則的前提與數(shù)據(jù)庫(kù)中的事實(shí)相匹配，問題就得到解決；否則把這條規(guī)則的前提作為新的子目標(biāo)，并對(duì)新的子目標(biāo)尋找可以運(yùn)用的規(guī)則，執(zhí)行逆向序列的前提，直到最后運(yùn)用的規(guī)則的前提可以與數(shù)據(jù)庫(kù)中的事實(shí)相匹配，或者直到?jīng)]有規(guī)則再可以應(yīng)用時(shí)，系統(tǒng)便以對(duì)話形式請(qǐng)求用戶回答并輸入必需的事實(shí)。</p&g

29、t;<p>　　由此可見，推理機(jī)就如同專家解決問題的思維方式，知識(shí)庫(kù)就是通過推理機(jī)來實(shí)現(xiàn)其價(jià)值的。</p><p>　　人機(jī)界面是系統(tǒng)與用戶進(jìn)行交流時(shí)的界面。通過該界面、用戶輸入基本信息、回答系統(tǒng)提出的相關(guān)問題，并輸出推理結(jié)果及相關(guān)的解釋等。</p><p>　　綜合數(shù)據(jù)庫(kù)專門用于存儲(chǔ)推理過程中所需的原始數(shù)據(jù)、中間結(jié)果和最終結(jié)論，往往是作為暫時(shí)的存儲(chǔ)區(qū)。解釋器能夠根據(jù)用戶的提

30、問，對(duì)結(jié)論、求解過程做出說明，因而使專家系統(tǒng)更具有人情味。</p><p>　　知識(shí)獲取是專家系統(tǒng)知識(shí)庫(kù)是否優(yōu)越的關(guān)鍵，也是專家系統(tǒng)設(shè)計(jì)的“瓶頸”問題，通過知識(shí)獲取，可以擴(kuò)充和修改知識(shí)庫(kù)中的內(nèi)容，也可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)學(xué)習(xí)功能。</p><p>　　早期的專家系統(tǒng)采用通用的程序設(shè)計(jì)語言（如fortran、pascal、basic等）和人工智能語言（如lisp、prolog、smalltalk等），

31、通過人工智能專家與領(lǐng)域?qū)＜业暮献鳎苯泳幊虂韺?shí)現(xiàn)的。其研制周期長(zhǎng)，難度大，但靈活實(shí)用，至今尚為人工智能專家所使用。大部分專家系統(tǒng)研制工作已采用專家系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境或?qū)＜蚁到y(tǒng)開發(fā)工具來實(shí)現(xiàn)，領(lǐng)域?qū)＜铱梢赃x用合適的工具開發(fā)自己的專家系統(tǒng)，大大縮短了專家系統(tǒng)的研制周期，從而為專家系統(tǒng)在各領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用提供條件。</p><p>　　1.3 本文研究的目標(biāo)</p><p>　　本文研究旨在開發(fā)輔助診斷

32、系統(tǒng)，由于疾病和疾病診斷的復(fù)雜性，疾病診斷專家系統(tǒng)目前的應(yīng)用水平不能做到完全地計(jì)算機(jī)智診斷。充分發(fā)揮用戶的主觀能動(dòng)性，在診斷過程中增加用戶與系統(tǒng)的交互將大大提高診斷的準(zhǔn)確性，所以本系統(tǒng)的定位是在診斷過程中起到指導(dǎo)，輔助作用，與用戶共同完成奶牛疾病的一次診斷，具體目標(biāo)如下；</p><p>　　(1)針對(duì)目前已經(jīng)有的系統(tǒng)知識(shí)分類粗糙，數(shù)據(jù)不全面，單一的表示方法有局限性等問題，根據(jù)奶牛診斷案例的內(nèi)容，結(jié)果和特點(diǎn)，結(jié)合

33、病情理論知識(shí)和專家經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，提出新的知識(shí)表示方法，建立較為完備的知識(shí)庫(kù)。</p><p>　　(2)針對(duì)已有系統(tǒng)的推理模型機(jī)械、單一的特點(diǎn)，建立以面向?qū)ο蠓椒榛A(chǔ)的奶牛疾病診斷推理機(jī)制，研究更加有效的推理選擇路線，以此來提高奶牛疾病診斷推理的準(zhǔn)確性和效率。</p><p><b>　　1.4解決的問題</b></p><p>　　診斷對(duì)象的初

34、始化:為了使推理機(jī)和知識(shí)庫(kù)之間相對(duì)獨(dú)立系統(tǒng)使用了文本映射描述對(duì)象屬性的方法，在診斷開始時(shí)將獲得對(duì)問題的描述裝入初始化的問題空間，形成問題對(duì)象，再裝入相應(yīng)的規(guī)則作為對(duì)象的方法。</p><p>　　推理路線的選擇，消息觸發(fā)機(jī)制：?jiǎn)栴}對(duì)象建立后，通過消息觸發(fā)機(jī)制，激活與問題對(duì)象相應(yīng)的規(guī)則，得到問題的解。</p><p>　　沖突消解機(jī)制：當(dāng)一個(gè)問題對(duì)應(yīng)多個(gè)規(guī)則可以適用時(shí)，通過沖突消解機(jī)制選擇最

35、合適的診斷規(guī)則，得到最優(yōu)解。</p><p>　　2 知識(shí)的表示與分析</p><p>　　知識(shí)表示是人工智能研究的一個(gè)中心課題，也是構(gòu)建專家系統(tǒng)庫(kù)的基礎(chǔ)，知識(shí)表示主要是選擇合適的形式表示知識(shí)，即尋找知識(shí)與表示之間的映射，它研究的主要問題是各種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)，即知識(shí)的形式表示方法，研究表示與控制的關(guān)系；表示和推理的關(guān)系以及知識(shí)表示和其他領(lǐng)域的關(guān)系，知識(shí)表示的目的在于：通過知識(shí)的有效表示，使

36、人工智能程序能利用這些知識(shí)做出決策，指定計(jì)劃，識(shí)別狀況和對(duì)象，分析景物，獲取結(jié)論。</p><p>　　本章論述是全文的理論基礎(chǔ)，分析了奶牛疾病診斷和知識(shí)的內(nèi)容，特點(diǎn)和思維模式；概述了專家系統(tǒng)和知識(shí)的常用方法；為推理機(jī)的設(shè)計(jì)和專家系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和開發(fā)奠定了基礎(chǔ)并且提供了知識(shí)的準(zhǔn)備。</p><p><b>　　2.1知識(shí)表示</b></p><p>

37、;　　知識(shí)表示是人工智能研究的重要領(lǐng)域。智能活動(dòng)主要是獲得并應(yīng)用知識(shí)的過程，它主要包括：知識(shí)的獲取，知識(shí)的表示和知識(shí)的應(yīng)用。而知識(shí)只有以適當(dāng)形式表示才便于在計(jì)算機(jī)中存儲(chǔ)，檢索，使用和修改。因此，在專家系統(tǒng)中，知識(shí)表示就是研究如何用最合適的形式來組織知識(shí)，使對(duì)所要解決的問題最為有利。知識(shí)的表示是為了描述事物的一組約定，是知識(shí)的形式或者符號(hào)化過程，是表示將知識(shí)（例如關(guān)于世界的事實(shí)，關(guān)系，過程等）編碼成合適的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。知識(shí)表示是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和解釋

38、過程的結(jié)合。</p><p>　　一般說來，如果只是如何表示最合適與所要解決的問題的性質(zhì)以及解決的方法密切相關(guān)的。在專家系統(tǒng)中，知識(shí)表示總是與推理策略同時(shí)研究的。目的是使知識(shí)最合適于該問題的推理和計(jì)算。正如我們可以用不同的方式描述同一事物一樣，對(duì)于同一種知識(shí)可以采取不同的表示模式。但是各種模式在表示不同領(lǐng)域的具體知識(shí)時(shí)，在模式本身問題領(lǐng)域以及運(yùn)用這種模式的推理策略方面，其難易程度是不一樣的。迄今為止，還沒有得到一

39、種通用的知識(shí)表示模式，如果表示還沒有完善的理論可以遵循，評(píng)價(jià)一種模式的優(yōu)劣還沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。盡管如此，人工智能領(lǐng)域已經(jīng)發(fā)展出了各種知識(shí)表示方法，并且各自有一些特點(diǎn)。</p><p>　　朱林立、夏幼明通過對(duì)不確性知識(shí)表示以及推理問題的探討，提出了不確定性知識(shí)程度的表示方法，為提高不確定性推理結(jié)果的可信度提出了一些新的技術(shù)和方法，并且通過實(shí)例驗(yàn)證了本方法的可行性和有效性。</p><p>　

40、　蔣棟、李玲等采用混合規(guī)則，框架，過程，語義網(wǎng)絡(luò)等方法表達(dá)電器產(chǎn)品設(shè)計(jì)中的領(lǐng)域知識(shí)；同時(shí)以創(chuàng)新設(shè)計(jì)為目的的，提出了電器產(chǎn)品設(shè)計(jì)對(duì)象知識(shí)的“框架式”組織和管理模式，并把多種知識(shí)表示方法融入到設(shè)計(jì)對(duì)象知識(shí)的建模中。</p><p>　　何少華、王菲 提出一個(gè)比較和評(píng)估各種知識(shí)表示范圍的框架該框架有4個(gè)維度：表示充分性，表示屬性，支持的推理方法，推理屬性。然后使用此框架對(duì)邏輯，語義網(wǎng)，產(chǎn)生式規(guī)則以及框架范圍這4中常用的

41、知識(shí)表示規(guī)范進(jìn)行了比較，最后認(rèn)為此框架可有效地幫助問題求解中知識(shí)表示規(guī)范的比較和選擇。</p><p>　　王風(fēng)英、喬慧麗通過對(duì)目前幾種常用的知識(shí)表示方法的優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)的對(duì)比，提出了產(chǎn)品概念設(shè)計(jì)知識(shí)的一種新的方法表示——面向?qū)ο蟮闹R(shí)表示方法最能體現(xiàn)現(xiàn)代設(shè)計(jì)方法，其思想更接近于人的思維活動(dòng)。采用面向?qū)ο蟮闹R(shí)表示方法進(jìn)行對(duì)產(chǎn)品概念設(shè)計(jì)實(shí)例的表示，并且以減速器的產(chǎn)品概念設(shè)計(jì)為例闡述產(chǎn)品概念設(shè)計(jì)的知識(shí)系統(tǒng)。</p&

42、gt;<p>　　彭林、楊林楠提出面向?qū)ο蟮闹R(shí)表示，以類，對(duì)象進(jìn)行事物以及知識(shí)的描述，具有模塊性，繼承性，封裝性，多態(tài)性和易于維護(hù)維護(hù)性，以方便于知識(shí)的檢索，管理，傳輸和共享。在對(duì)面向?qū)ο蟮闹R(shí)表示和推理機(jī)進(jìn)行了討論的基礎(chǔ)上，詳細(xì)的介紹了采用面向?qū)ο笾R(shí)表示的專家系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思路，并且對(duì)其實(shí)現(xiàn)方法及所用到的一些關(guān)鍵技術(shù)做了說明。</p><p>　　陳傳波、郭天杰等人采用描述框架加規(guī)則組的兩級(jí)識(shí)別方

43、法。描述框架定義問題領(lǐng)涉及的因素，規(guī)則組描述問題內(nèi)求解的問題?；谶@種知識(shí)表示技術(shù)，涉及實(shí)現(xiàn)了農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)開發(fā)工具的知識(shí)管理子系統(tǒng)。</p><p>　　Firriolo FJ等人開發(fā)唾液腺體腫瘤的組織病理診斷專家系統(tǒng)，利用啟發(fā)式規(guī)則方式進(jìn)行知識(shí)表達(dá)：經(jīng)過口腔病理專家們的測(cè)試，該系統(tǒng)診斷結(jié)果可行有效。</p><p>　　R.Morpurgo和開發(fā)的智能診斷決策系統(tǒng)，采用一階謂詞邏輯和產(chǎn)生

44、式兩種知識(shí)表達(dá)方法組建多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，該系統(tǒng)能夠提供全部可能的病況供全部可能的病況供醫(yī)生參考，從幫助醫(yī)生做出最好的診斷決定。</p><p>　　以上是幾種典型的知識(shí)表示方法，除此之外還有很多種知識(shí)的表示方法，比如特性表示方法，過程表示以及腳本知識(shí)表示方法，面向?qū)ο蟮闹R(shí)表示方法，不精確的知識(shí)表示方法，狀態(tài)空間表示方法等等。這些方法各有特點(diǎn)，也有不足之處，而且適用的領(lǐng)域也不相同。如：謂詞邏輯方法只適用于確定性，陳述性

45、，靜態(tài)性知識(shí)：產(chǎn)生式規(guī)則方法，如果條件太多，或者規(guī)則條數(shù)太多，將使得推理的速度變的很慢。此外，在現(xiàn)代的研究中，常采用混合型的表示方式來表示領(lǐng)域的知識(shí)。</p><p>　　到目前為止，用知識(shí)表示的方法有很多種，而且都有其各自的特點(diǎn)，但是在實(shí)際應(yīng)用中究竟選擇哪種知識(shí)表示方法，還應(yīng)該結(jié)合知識(shí)表示方法的特點(diǎn)和梁宇知識(shí)的特點(diǎn)來綜合考慮，但是無論采用哪種知識(shí)表示方法，都要求該方法盡可能的滿足以下幾點(diǎn)：</p>

46、<p>　?。?）充分表示領(lǐng)域的知識(shí)。</p><p>　?。?）有利于知識(shí)的利用。</p><p>　　（3）便于對(duì)知識(shí)的組織維護(hù)與管理。</p><p>　?。?）便于理解和實(shí)現(xiàn)。</p><p>　　2.2奶牛疾病診斷知識(shí)的分析</p><p>　　奶牛疾病診斷是指奶牛疾病專家系統(tǒng)根據(jù)奶牛的癥狀表現(xiàn)，

47、采用一定的診斷方法對(duì)癥狀表現(xiàn)進(jìn)行識(shí)別、以判斷奶牛的狀態(tài)、分析病因并且給出防治措施。奶牛生理狀態(tài)受多種環(huán)境因素的影響，而且治病因素非常多，導(dǎo)致奶牛疾病診斷和防治都變的非常的復(fù)雜。另一方面奶牛疾病領(lǐng)域目前尚未形成完備的病理分析，診斷與防治理論，在實(shí)際中根據(jù)臨床經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行奶牛疾病診斷和防治仍占有很大的比重。筆者通過多次與具有豐富經(jīng)驗(yàn)的奶牛專家訪談，獲取了大量奶牛疾病診斷案例和經(jīng)驗(yàn)知識(shí)。下面就將這些奶牛疾病診斷案例和經(jīng)驗(yàn)知識(shí)與奶牛疾病診斷理論知識(shí)

48、結(jié)合起來，從奶牛疾病診斷內(nèi)容，診斷特點(diǎn)與思維模式三個(gè)方面對(duì)奶牛疾病診斷知識(shí)進(jìn)行分析。</p><p>　　2.3奶牛疾病診斷內(nèi)容</p><p>　　奶牛疾病診斷包括以下要素：診斷主體（牛病專家）、診斷客體（病牛）、奶牛疾病的類型、癥狀的表現(xiàn)、診斷的方法、病理知識(shí)、病因和防治措施。這些要素相互關(guān)聯(lián)，共同構(gòu)成了奶牛疾病診斷的有機(jī)整體，表現(xiàn)上是診斷主體與客體相互作用，得出診斷結(jié)論，實(shí)際上是奶牛

49、疾病專家運(yùn)用診斷方法并且結(jié)合自身的奶牛疾病診斷病理知識(shí)，逐步提取有用的診斷要素，并且理清各個(gè)要素之間的關(guān)系，從而得出診斷結(jié)論。具體如圖2-1所示：</p><p>　　2.4奶牛疾病的癥狀</p><p>　　癥狀表現(xiàn)是指奶牛體在發(fā)病過程中出現(xiàn)的非健康的病態(tài)反應(yīng)。主要包括兩個(gè)方面：（1）奶牛的現(xiàn)場(chǎng)表現(xiàn)，如臥立情況，吃食情況等；（2）奶牛體癥狀，包括呼吸系統(tǒng)、運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)、神經(jīng)系統(tǒng)、消化系統(tǒng)、生

50、殖系統(tǒng)和皮毛等部位的癥狀。根據(jù)癥狀對(duì)疾病結(jié)論診斷價(jià)值的不同，可以將癥狀劃分為主要癥狀（必見癥狀、常見癥狀）和次要癥狀（偶見癥狀），如圖2-2所示：</p><p><b>　　2.5奶牛疾病病因</b></p><p>　　病因是指導(dǎo)致奶牛體發(fā)生病變的因素。奶牛的致病因素復(fù)雜繁多，基本可以劃分為三大類：1.生物因素，包括細(xì)菌、病毒、真菌、寄生蟲等：2.環(huán)境因素，主要是

51、溫度濕度等偏離正常指標(biāo);3.人為因素，包括飼料管理不正當(dāng)和機(jī)械性損傷。如圖2-3所示：</p><p><b>　　2.6疾病防治措施</b></p><p>　　在確定奶牛疾病類型和病因之后，診斷進(jìn)入防治階段。由于奶牛的種群的差異，養(yǎng)殖場(chǎng)周圍環(huán)境的差別和飼養(yǎng)管理措施的不同，在奶牛疾病防治中要因時(shí)因地地制宜，特別是應(yīng)該加強(qiáng)環(huán)境的檢測(cè)和疾病的預(yù)防，在奶牛疾病發(fā)生之初就采

52、取措施進(jìn)行預(yù)防，以降低損失。</p><p><b>　　2.7病理知識(shí)</b></p><p>　　病理知識(shí)是奶牛疾病診斷的核心，主要是指癥狀，疾病，病因之間的關(guān)系。其中疾病是病因的結(jié)果，而癥狀是疾病的外在反應(yīng)又是病因的本質(zhì)反應(yīng)。實(shí)際中，癥狀，疾病，病因三者之間的關(guān)系非常復(fù)雜，也是奶牛疾病的重點(diǎn)和難點(diǎn)。如圖2-4所示：</p><p><

53、;b>　　2.8診斷方法</b></p><p>　　奶牛疾病的診斷方法是指奶牛專家在對(duì)病牛進(jìn)行診斷過程中采用的方法，主要包括觀察，實(shí)驗(yàn)和邏輯推理等方法。其中，觀察分為目標(biāo)檢測(cè)和鏡檢；實(shí)驗(yàn)包括免疫學(xué)，病理和生理實(shí)驗(yàn)；邏輯推理包括邏輯思維，形象思維等，主要依據(jù)奶牛病理知識(shí)和臨床經(jīng)驗(yàn)知識(shí)。</p><p>　　2.9奶牛疾病診斷的思維模式</p><p&g

54、t;　　診斷思維是指專家在診斷過程中一系列的思維活動(dòng)，即從具體到抽象再到具體的過程。奶牛疾病診斷系統(tǒng)的過程也就是診斷思維活動(dòng)的過程。這種思維過程在奶牛疾病診斷中表現(xiàn)為從現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查，奶牛個(gè)體檢查等資料的收集到運(yùn)用病理知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)知識(shí)綜合分析癥狀，疾病，病因的過程，然后對(duì)奶牛疾病進(jìn)行具體的診斷治療。</p><p>　　奶牛疾病專家對(duì)疾病的認(rèn)識(shí)過程為獲取病牛的特征信息，診斷推理，輸出結(jié)論，驗(yàn)證結(jié)論的過程。開始癥狀的獲取是

55、不完整的，奶牛疾病診斷系統(tǒng)根據(jù)一些認(rèn)為重要的癥狀做出推理假設(shè)，運(yùn)用奶牛疾病知識(shí)進(jìn)行分析，如果在頭腦中假設(shè)某種疾病，則必然會(huì)出現(xiàn)某種癥狀，于是向養(yǎng)殖戶詢問，或者通過相應(yīng)的檢查以明確這些癥狀是否真的存在，如果存在假說成立，如果不存在，則排除假設(shè)。</p><p>　　面對(duì)復(fù)雜的病情，專家對(duì)疾病的診斷過程是認(rèn)識(shí)不斷深化的過程，其思維的軌跡是：先穩(wěn)定狀態(tài)，把注意力集中在某種疾病上，然后隨著證據(jù)的積累，其思維生產(chǎn)波動(dòng)，注意

56、的焦點(diǎn)逐步擴(kuò)大，在一些關(guān)鍵的分叉點(diǎn)上專家匯集經(jīng)驗(yàn)，使其思維最終落在主要吸引因子上。如此反復(fù)交互，最終可以確診或者把假說縮小在很小的范圍內(nèi)，直到具體診斷結(jié)果。</p><p>　　實(shí)際上可以將上述思維過程抽象為一個(gè)假設(shè)驅(qū)動(dòng)的“假設(shè)一驗(yàn)證”的循環(huán)過程，在每次循環(huán)中包括以下兩步：1.假設(shè)——尋找當(dāng)前癥狀信息下可能的診斷假設(shè)；2.驗(yàn)證——對(duì)診斷假設(shè)進(jìn)行驗(yàn)證，并且要求提供更多的癥狀信息。再進(jìn)行1的假設(shè)過程。實(shí)際上著是一個(gè)由

57、診斷到確診，由不清楚到清楚的一個(gè)遞進(jìn)的過程。如2-5圖所示：</p><p>　　在實(shí)際的奶牛疾病診斷過程中，專家大腦中的診斷知識(shí)通常以兩種形式存在：一種是案例知識(shí)，另一種事經(jīng)過長(zhǎng)期的診斷實(shí)踐學(xué)習(xí)而上升為邏輯語言的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)。在經(jīng)驗(yàn)知識(shí)不足的情況下，案例知識(shí)顯示出更重要的作用，可以通過以往案例的再現(xiàn)來推斷新問題的解決措施。列入當(dāng)病牛顯現(xiàn)癥狀時(shí)，專家會(huì)根據(jù)已經(jīng)掌握的癥狀信息，首先回憶以前是否出現(xiàn)過類似的診斷經(jīng)歷，如果

58、有救與當(dāng)時(shí)的診斷情景進(jìn)行比較，并且根據(jù)診斷診斷成功的案例迅速做出判斷或者提出假設(shè)。如果回憶不到相似的案列，就運(yùn)用經(jīng)驗(yàn)知識(shí)和理論進(jìn)行邏輯推理。實(shí)際中奶牛疾病診斷的思維過程如圖2-6所示：</p><p>　　2.10規(guī)則的表示方法</p><p>　　產(chǎn)生式系統(tǒng)與一般計(jì)算系統(tǒng)相比較具有以下特點(diǎn)：綜合數(shù)據(jù)庫(kù)是全局性的，在為所有的規(guī)則提供訪問：規(guī)則之間不能相互調(diào)用，他們之間的聯(lián)系中能通過綜合數(shù)據(jù)

59、庫(kù)進(jìn)行。因此，對(duì)綜合數(shù)據(jù)庫(kù)，產(chǎn)生式規(guī)則和控制系統(tǒng)的修改可以相對(duì)獨(dú)立進(jìn)行，特別適合于人工智能的應(yīng)用。尤其是規(guī)則的表示具有固有的模塊特性，易于實(shí)現(xiàn)解釋功能，其推理機(jī)制更加接近于人類的思維方式，因此獲得了廣泛的應(yīng)用。</p><p><b>　　規(guī)則庫(kù)（知識(shí)庫(kù)）</b></p><p>　　規(guī)則庫(kù)由一系列的產(chǎn)生式規(guī)則組成。規(guī)則形式為：</p><p>

60、;　　前件——》后件或者IF條件THEN結(jié)論</p><p><b>　　例如：</b></p><p>　　IF Ｔ，P，R均升高</p><p>　　AND 弛張熱，稽留熱</p><p>　　AND 咳嗽呈短鈍，干，濕，連咳或者痛咳</p><p>　　AND 聽診肺部呼吸聲音減弱，啰音或者

61、黏發(fā)音</p><p>　　AND聽診胸部有小片渾濁音區(qū)（多在肺臟肩膀前）或者清音</p><p><b>　　AND 粘膜潮紅</b></p><p><b>　　THEN 支氣管炎</b></p><p><b>　?。?）工作存儲(chǔ)器</b></p><

62、p>　　工作存儲(chǔ)器稱為動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)，綜合數(shù)據(jù)庫(kù)，短期數(shù)據(jù)緩沖器，用它來存儲(chǔ)求解問題的初始狀態(tài)以及已經(jīng)知道的事實(shí)，推理的中間結(jié)果以及結(jié)論。其中的內(nèi)容是動(dòng)態(tài)變化的，可通過簡(jiǎn)單的表，數(shù)組，帶索引的頭文件結(jié)構(gòu)，關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)等來實(shí)現(xiàn)。</p><p><b>　　表2-1 癥狀表</b></p><p><b>　　表2-2 疾病表</b></p&

63、gt;<p><b>　?。?）控制器</b></p><p>　　控制器以前稱為規(guī)則表示器，它控制系統(tǒng)的運(yùn)行和推理過程，包括1規(guī)則掃描的氣點(diǎn)和順序安排：2 規(guī)則前件與工作存儲(chǔ)器中事實(shí)的模式匹配；3工作存儲(chǔ)器的狀態(tài)更新4多條規(guī)則被觸發(fā)時(shí)沖突的消解5推理終止的判定條件</p><p>　　三 推理機(jī)的分析與實(shí)現(xiàn)</p><p>　　

64、本系統(tǒng)的開發(fā)的核心內(nèi)容。通過分析問題對(duì)象的初始化過程，推理機(jī)的推理流程，診斷結(jié)果沖突的消解方法，確定奶牛疾病診斷專家系統(tǒng)的工作流程，針對(duì)本文所研究的問題領(lǐng)域———奶牛疾病診斷，提出了應(yīng)用此理論合理的假設(shè)前提，并且對(duì)計(jì)算公式從疾病診斷的特點(diǎn)出發(fā)，進(jìn)行了適當(dāng)?shù)男薷?，本?jié)最后一個(gè)診斷實(shí)例，驗(yàn)證了推理機(jī)設(shè)計(jì)的合理性。</p><p><b>　　3.1推理機(jī)的發(fā)展</b></p>&l

65、t;p>　　在現(xiàn)實(shí)生活中，人們對(duì)在各種事物進(jìn)行分析，綜合，最后做出決策時(shí)，通常是從已知的事實(shí)出發(fā)，運(yùn)用已經(jīng)掌握的知識(shí)，找出其中蘊(yùn)含的事實(shí)或者歸納出新的事實(shí)，這一過程成為推理。嚴(yán)格的講，所謂的推理就是按照某種策略由已知判斷推出另一判斷的思維過程。</p><p>　　人類的智能活動(dòng)有很多的思維方式，因此，作為模擬人類智能的專家系統(tǒng)相應(yīng)地也有多種推理方式，如演繹推理，歸納推理和默認(rèn)推理；確定性推理和不確定性推理

66、；單調(diào)推理和非單調(diào)推理；啟發(fā)式推理和非啟發(fā)式推理；基于知識(shí)的推理，統(tǒng)計(jì)推理和直覺推理等。</p><p>　　從推理過程中所應(yīng)用的知識(shí)和推理結(jié)論的確定性方面來看，推理方法可以分為確定性推理和不確定性推理兩類。所謂確定性推理是按照明確的規(guī)劃進(jìn)行確定性的推理，推理的結(jié)論是肯定的或者否定的。不確定性推理就是利用初始數(shù)據(jù)的不確定性和知識(shí)的不確定性，推理出結(jié)論的確定性。在醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)中，往往涉及到很多的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，我們知道，

67、經(jīng)驗(yàn)知識(shí)往往都帶有某種程度的不確定性，所以，在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用最多的還是不確定性推理。</p><p>　　專家系統(tǒng)是針對(duì)某一特定的領(lǐng)域，系統(tǒng)的問題求解過程不僅依賴于特定領(lǐng)域內(nèi)的某些確定性的知識(shí)，而且更多的依賴于領(lǐng)域?qū)＜业慕?jīng)驗(yàn)知識(shí)。由于現(xiàn)實(shí)世界中客觀事物的復(fù)雜性，導(dǎo)致了人們獲得的信息和知識(shí)大多是不精確的，這就要求專家系統(tǒng)中的知識(shí)表示和處理模式能夠反映這種不確定性，能夠運(yùn)用不確定性知識(shí)進(jìn)行推理。</p>

68、<p>　　不確定性推理是建立在非經(jīng)典邏輯基礎(chǔ)上的一種推理，是對(duì)不確定性知識(shí)的運(yùn)用與處理。嚴(yán)格地說，不確定性推理就是從不確定性的初始證據(jù)出發(fā)，通過運(yùn)用不確定性的知識(shí)最終推出具有一定程度的不確定性但是卻合理或者近乎合理的結(jié)論的思維過程。</p><p>　　就醫(yī)學(xué)領(lǐng)域而言，各種癥狀以及自身癥狀之間的關(guān)系都是極其復(fù)雜的，在客觀上都存在著一定的隨機(jī)性和模糊性，而且有些癥狀或者疾病的表現(xiàn)也具有不充分性，這就使得

69、人們對(duì)這些癥狀的認(rèn)識(shí)和研究是不精確和不完全的，具有一定程度的不確定性。這種認(rèn)識(shí)上的不確定性就形成了不確定性的知識(shí)和不確定性的證據(jù)。而且在許多領(lǐng)域問題的實(shí)際求解過程中，往往需要運(yùn)用大量的專家經(jīng)驗(yàn)，而這種經(jīng)驗(yàn)性知識(shí)往往帶有某種程度上的不確定性。因此，為了使計(jì)算機(jī)對(duì)人類思維的模擬更接近于真實(shí)的人類思維，就必須對(duì)領(lǐng)域內(nèi)知識(shí)的不確定性的表示和處理進(jìn)行研究。</p><p>　　醫(yī)學(xué)領(lǐng)域與其他領(lǐng)域一樣，在不確定性推理中，其不

70、確定性也表現(xiàn)為知識(shí)和證據(jù)兩個(gè)方面。因此在推理機(jī)制的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)時(shí)，需要解決知識(shí)和證據(jù)不確定性的表示，不確定性的匹配，不確定性的傳遞算法以及不確定性的合成問題。</p><p>　　目前，不確定性問題仍然是人工只能和專家系統(tǒng)研究的焦點(diǎn)之一，即如何在信息不完全或者不確定的情況下進(jìn)行決策和推理。在專家系統(tǒng)的推理中，如果規(guī)則的前提是完全的，嚴(yán)格的，那么推出的結(jié)論就是確定的，但是這種情況往往是不現(xiàn)實(shí)的，因此在客觀的世界中，一

71、個(gè)事件往往受到很多因素的影響，其中有些因素，甚至大部分因素是難以得到或者無法得到的，這就使得推理的證據(jù)是不完全的，不精確的。在專家系統(tǒng)的研究中，對(duì)不確定性的研究主要體現(xiàn)在知識(shí)的不確定性，證據(jù)的不確定性，和不確定性的傳遞算法，即如何將知識(shí)和證據(jù)的不確定性傳遞到結(jié)論，并且更新結(jié)論的確定性。</p><p>　　自專家系統(tǒng)出現(xiàn)以來，成功應(yīng)用與專家系統(tǒng)開的不確定性推理的方法很多，其中最主要的有可信度方法，概率推理方法，主

72、觀Bayes方法，證據(jù)理論和模糊推理等。</p><p>　　盧燕、潘虹等介紹了基于Browser/Server模式的遠(yuǎn)程故障診斷系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)以及工作原理并且對(duì)關(guān)鍵技術(shù)做了研究。</p><p>　　曹珊等概述了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要特征，分析了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的專家系統(tǒng)的建設(shè)四象，系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)以及優(yōu)缺點(diǎn)，并且對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)做了一定的討論。施予，霍春寶等針對(duì)腹痛的診斷建立了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

73、制定了系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的方法。通過大量的病例的學(xué)習(xí)后，仿真結(jié)果表明該系統(tǒng)具有使用價(jià)值，并且可以推廣到其它的疾病診斷領(lǐng)域。</p><p>　　3.2奶牛疾病診斷系統(tǒng)數(shù)據(jù)的初始化</p><p>　　推理機(jī)的性能與構(gòu)建一般與知識(shí)表示方式以及組織方式有關(guān)，但與知識(shí)的內(nèi)容無關(guān)，這有利于保證推理機(jī)與知識(shí)庫(kù)的相對(duì)獨(dú)立性，當(dāng)知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)有變化時(shí)無需改變知識(shí)庫(kù)。</p><p>　　本

74、文的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)中為了使推理機(jī)與知識(shí)庫(kù)之間相對(duì)獨(dú)立，對(duì)知識(shí)庫(kù)中的內(nèi)容加以包裝。這是因?yàn)樵谠O(shè)計(jì)知識(shí)庫(kù)的時(shí)候使用了文本映射的形式描述對(duì)象的屬性和方法，但是實(shí)際中我們需要逆序列化，即通過文本所對(duì)應(yīng)序號(hào)完成對(duì)對(duì)象各個(gè)屬性的訪問。其訪問過程如圖3-1所示： </p><p>　　3.3 推理機(jī)的推理流程</p><p>　　對(duì)數(shù)據(jù)初始化完成之后，對(duì)對(duì)象首先調(diào)用SelectCase()方法，從案例庫(kù)中搜

75、索是否有是否有相似的案例，若有則調(diào)用CBR()方法進(jìn)行案例的相似度匹配，匹配通過后直接返回。</p><p>　　進(jìn)入驗(yàn)證環(huán)節(jié)，這樣可以充分利用前期的工作效果。提高診斷的效率。若沒有則啟用基本于規(guī)則的診斷方法，調(diào)用RBR();</p><p>　　首先檢查是否有可用的規(guī)則，若無規(guī)則要求用戶輸入更多證據(jù)或者提示用戶將其做為未知疾病，若有相應(yīng)的規(guī)則，推理機(jī)就行計(jì)算。結(jié)合相應(yīng)的規(guī)則逐條計(jì)算，將達(dá)

76、到規(guī)則閾值的結(jié)果保存在返回值列表。</p><p>　　推理機(jī)的診斷算法如下：</p><p>　　STEP1. 檢查是否有相應(yīng)的案例，若無則進(jìn)入STEP3</p><p>　　STEP2 案例的相似度計(jì)算，若達(dá)到閾值則進(jìn)入STEP7</p><p>　　STEP3 檢查是否有相應(yīng)的規(guī)則，設(shè)為n條，若則進(jìn)入STEP4，否則進(jìn)入STEP5<

77、;/p><p>　　STEP4 搜索證據(jù)，若新證據(jù)不為0，則進(jìn)入STEP2</p><p>　　STEP5 計(jì)算第i條規(guī)則的激活概率，得到返回值，判斷是否滿足激活閾值， 否則i=i+1 </p><p>　　重新進(jìn)入到STEP5</p><p>　　STEP6 判斷是否i=n，若不等于，則i=i+1</p><p>

78、　　STEP7 得到返回值列表</p><p>　　如流程圖3-2所示：</p><p>　　3.4診斷過程中沖突的消解</p><p>　　由于奶牛疾病癥狀的種類繁多，經(jīng)過提煉而入數(shù)據(jù)庫(kù)的典型癥狀具有概括性和代表性。</p><p>　　相似的癥狀被歸為一種癥狀，而且結(jié)論疾病的得出一般是由用戶提交的一部分?jǐn)?shù)據(jù)支持，所以，一組數(shù)據(jù)可能同時(shí)推理

79、出不同的兩個(gè)甚至更多個(gè)可能疾病。再者由于用戶提供的證據(jù)的不確定性和推理過程中所用知識(shí)的不確定性。</p><p>　　這時(shí)就需要進(jìn)行沖突消解。沖突消解策略是在推理過程中如何匹配多條規(guī)則時(shí)采用的策略。在推理過程中，當(dāng)匹配多條規(guī)則時(shí)，按規(guī)則可信度從大到小選區(qū)，將選中的規(guī)則作為匹配結(jié)論。</p><p>　　對(duì)于系統(tǒng)推導(dǎo)出的不同可能疾病的情況，本文采用了以可信度排列的方式。將可能結(jié)果按系統(tǒng)計(jì)算的

80、得此疾病的概率從大到小進(jìn)行排列，概率大的優(yōu)先作為結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，若驗(yàn)證不通過，則取次大者，依次類推。</p><p>　　本文還采用了正向推理和反向驗(yàn)證相結(jié)合的策略。由于證據(jù)和知識(shí)的不確定性，推理結(jié)果的不確定性也是難免的，這就導(dǎo)致了即使是返回值對(duì)象中概率較大的也有可能是不正確的。為了提高系統(tǒng)診斷結(jié)果的準(zhǔn)確性，充分發(fā)揮用戶在診斷過程中的作用，本文增加了驗(yàn)證的環(huán)節(jié)。如圖3-4所示：</p><p&g

81、t;　　四 系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)及實(shí)現(xiàn)</p><p>　　本章是系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)部分，通過前面對(duì)奶牛疾病的診斷知識(shí)表示模型和推理模型的構(gòu)建，本章對(duì)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、功能模塊、工作模塊、工作流程和知識(shí)庫(kù)進(jìn)行了詳細(xì)的設(shè)計(jì)，配置了系統(tǒng)硬件和軟件的平臺(tái)，核心工作是對(duì)各主要功能模塊的程序設(shè)計(jì)，最后是系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)。</p><p>　　4.1系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)的實(shí)現(xiàn)</p><p>　　基于we

82、b的奶牛疾病診斷專家系統(tǒng)按系統(tǒng)的結(jié)果分為三個(gè)層次、數(shù)據(jù)層、業(yè)務(wù)層和展現(xiàn)層，如圖4-1所示：</p><p>　　數(shù)據(jù)層：存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器中主要是知識(shí)庫(kù)和輔助信息庫(kù)，其中知識(shí)庫(kù)主要是規(guī)則庫(kù)，輔助信息庫(kù)中主要是疾病信息、防治信息、藥品信息等，用戶信息以及診斷過程中使用臨時(shí)動(dòng)態(tài)表等。</p><p>　　業(yè)務(wù)層：其核心是奶牛疾病診斷專家系統(tǒng)，包括了專家系統(tǒng)的一般結(jié)構(gòu)，有用戶界面、知識(shí)獲取機(jī)構(gòu)、

83、推理機(jī)、知識(shí)庫(kù)管理和系統(tǒng)維護(hù)等模塊。業(yè)務(wù)層還包括了用戶管理，知識(shí)瀏覽，診斷信息查詢等模塊。</p><p>　　展現(xiàn)層：用戶通過訪問Internet來使用本系統(tǒng)，這種基于WEB的專家系統(tǒng)解決了用戶找專家解決問題的時(shí)間和空間問題。</p><p>　　4.2 系統(tǒng)功能模塊的實(shí)現(xiàn)</p><p>　　本系統(tǒng)的功能模塊包括疾病診斷模塊、知識(shí)瀏覽模塊、系統(tǒng)維護(hù)模塊，如圖4-

84、2所示：</p><p>　　奶牛疾病診斷模塊：基本數(shù)據(jù)的提交——》診斷——》診斷結(jié)果的輸出</p><p>　　奶牛疾病知識(shí)瀏覽模塊：主要介紹奶牛的疾病知識(shí)理論如疾病的名稱、癥狀、防治措施，以及治療所用藥品等。</p><p>　　系統(tǒng)維護(hù)模塊：該系統(tǒng)的維護(hù)模塊是實(shí)現(xiàn)對(duì)奶牛疾病知識(shí)庫(kù)、用戶信息、以及藥品信息等進(jìn)行維護(hù)。</p><p>　　

85、4.3系統(tǒng)工作流程實(shí)現(xiàn) </p><p>　　用戶訪問本系統(tǒng)首先進(jìn)入用戶登錄界面當(dāng)?shù)卿浶畔⒊晒χ螅到y(tǒng)根據(jù)用戶的不同身份賦予用戶不同的權(quán)限。當(dāng)普通用戶登錄之后能進(jìn)行奶牛疾病的診斷，或者進(jìn)行奶牛疾病知識(shí)的瀏覽。</p><p>　　而當(dāng)用戶以管理員身份登錄之時(shí)，則可以對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行各種添加、修改、刪除等操作。</p><p>　　管理員登錄后可以對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行維護(hù)、包括知

86、識(shí)庫(kù)、藥品信息庫(kù)等。</p><p>　　流程圖如圖4-3所示：</p><p><b>　　4.4知識(shí)庫(kù)的實(shí)現(xiàn)</b></p><p>　　知識(shí)庫(kù)實(shí)現(xiàn)的主要任務(wù)是將形式化的奶牛疾病知識(shí)轉(zhuǎn)變?yōu)橛删幊陶Z言表示的可供計(jì)算機(jī)執(zhí)行的語句和程序，從而初步完成可執(zhí)行的奶牛疾病診斷的原型系統(tǒng)。</p><p>　　根據(jù)奶牛疾病知識(shí)的概

87、念化模型和形式化定義的闡述，并且根據(jù)“方便推理和使用”的原則，將奶牛疾病診斷知識(shí)按內(nèi)涵分為概念、事實(shí)以及規(guī)則等。概念和事實(shí)定量或者定性地描述奶牛疾病診斷信息，包括癥狀、疾病、病因、防治的集合信息：規(guī)則是反映事實(shí)以及概念間（癥狀與疾病、病因、防治集合之間）內(nèi)在的必然聯(lián)系，描述為前提條件與結(jié)論的因果關(guān)系，包括環(huán)境條件——疾病庫(kù)、癥狀庫(kù)、病因庫(kù)、防治庫(kù)、規(guī)則庫(kù)數(shù)據(jù)關(guān)系聯(lián)系在一起，共同完成對(duì)奶牛疾病知識(shí)的表。具體如圖4-4所示：</p&g

88、t;<p>　　圖4-4系統(tǒng)知識(shí)庫(kù)設(shè)計(jì)</p><p>　　奶牛疾病癥狀、疾病、病因和防治等概念和事實(shí)存放到字典數(shù)據(jù)庫(kù)中、分別表示為：</p><p>　　（1）癥狀表Rule(Rule_ID,Rule_name,flag,Dise_ID)</p><p>　?。?）疾病表Dise(Dise_ID,Dise_name,flag)</p>

89、<p>　?。?）病因表BY(BY_ID,BY_name,flag,Dise_ID)</p><p>　　（4）防治表Treat(Treat_ID,Treat_name,flag,Dise_ID)</p><p>　?。?）規(guī)則表GZ(GZ_ID,nu1,nu2,nu3,nu4.nu5.nu6,Dise_ID)</p><p>　　對(duì)于規(guī)則表（nu1,nu

90、2,nu3,nu4,nu5,nu6）中的編碼對(duì)應(yīng)于癥狀表中的疾病編碼。每一行表示知識(shí)庫(kù)中的一條規(guī)則。而癥狀表、疾病表、防治表、病因表中的flag位表示病變的部位，本文通過分類的思想將奶牛的疾病分為9個(gè)大類。</p><p><b>　　4.5系統(tǒng)界面實(shí)現(xiàn)</b></p><p><b>　　五 結(jié)論與展望 </b></p><

91、;p><b>　　5.1 結(jié)論 </b></p><p>　　本文分析了奶牛疾病診斷知識(shí)的內(nèi)容、特點(diǎn)以及專家診斷設(shè)計(jì)了奶牛疾病診斷的知識(shí)表示方法和推理機(jī)制，實(shí)現(xiàn)了基于WEB的奶牛疾病診斷專家系統(tǒng)。通過研究，本文取得了如下結(jié)論：</p><p>　　1 本文通過對(duì)奶牛疾病知識(shí)的內(nèi)容、特點(diǎn)和診斷過程中奶牛疾病專家的思維模式進(jìn)行詳細(xì)的分析，首先完成常識(shí)性知識(shí)的獲取

92、，并形成初始知識(shí)列表：然后將初始列表提呈給領(lǐng)域進(jìn)行不確定性分析，最后由知識(shí)工程師和領(lǐng)域?qū)＜彝ㄟ^會(huì)談法和觀察法對(duì)獲取的知識(shí)進(jìn)行完善。該方法綜合了傳統(tǒng)的知識(shí)獲取方法，在提高知識(shí)獲取效率的同時(shí)，保證了獲取的知識(shí)樹質(zhì)量。</p><p>　　2 通過建立基于面向?qū)ο笏枷氲囊?guī)則與框架相結(jié)合的知識(shí)表示模型，實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，解決了規(guī)則表示中所用規(guī)則逐條比對(duì)，匹配的效率低下和規(guī)則不利于表示結(jié)構(gòu)性知識(shí)的問題；同時(shí)避免了任意框架可以相

93、互調(diào)用的弊端并且克服了框架表示對(duì)過程性知識(shí)表達(dá)能力不足的缺點(diǎn)。</p><p>　　3 系統(tǒng)采用JSP技術(shù)開發(fā)了基于WEB的奶牛疾病診斷專家系統(tǒng)，示范結(jié)果表明，普通奶牛養(yǎng)殖場(chǎng)可以舉報(bào)網(wǎng)絡(luò)條件，很容易登陸并使用本系統(tǒng)，而且由于本系統(tǒng)的系統(tǒng)維護(hù)由管理員在服務(wù)器端進(jìn)行，知識(shí)庫(kù)的維護(hù)與更新由領(lǐng)域?qū)＜邑?fù)責(zé)，減輕了用戶的維護(hù)和升級(jí)負(fù)擔(dān)，受到用戶的歡迎。</p><p><b>　　5.2建議

94、</b></p><p>　　由于時(shí)間和個(gè)人能力等客觀因素的限制，本文研究中遇到的一些問題沒有得到很好的解決，一些新想法沒能實(shí)現(xiàn)。在這里，本文將其提出來，希望能為后續(xù)研究提供的一些參考和借鑒。</p><p>　　1 由于奶牛疾病知識(shí)復(fù)雜多樣，以及各種形式記錄的知識(shí)大量存在，在后續(xù)研究中應(yīng)該增加對(duì)異構(gòu)數(shù)據(jù)共享方面的研究。</p><p>　　2 在本系

95、統(tǒng)積累大量的診斷記錄之后，挖掘其中隱含的知識(shí)、規(guī)則將有重大的意義，建議進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)方面的研究。</p><p>　　總之，奶牛疾病治療專家系統(tǒng)是一個(gè)以服務(wù)奶牛業(yè)為目標(biāo)的軟件系統(tǒng)，因此，應(yīng)在實(shí)際應(yīng)用中根據(jù)用戶反饋的應(yīng)用結(jié)果和建議及時(shí)加以修改和完善，最終達(dá)到治療結(jié)論準(zhǔn)確，符合臨床治療的實(shí)際過程這一總體目標(biāo)。</p><p><b>　　參考文獻(xiàn)</b></p>

96、<p>　　[1] 林媛、陳新、崔智，面向?qū)ο蟮尼t(yī)療診斷推理機(jī)設(shè)計(jì)[j]，計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件，2001（1）</p><p>　　[2] 肖建華、高麗、竇亞萍，基于WEB的奶牛疾病診斷與防治專家系統(tǒng)平臺(tái)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[j]，計(jì)算機(jī)研究應(yīng)用，2006（12）</p><p>　　[3] 周春來、李志剛、孟躍進(jìn)，決策規(guī)則獲取算法以及規(guī)則表示[j]，計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2007（7）&l

97、t;/p><p>　　[4] 劉靜、胡月黎、曹家麟，基于語義網(wǎng)絡(luò)表示的皮膚癥狀模糊推理系統(tǒng)的研究[j]，應(yīng)用科學(xué)學(xué)報(bào)，2006，（5）</p><p>　　[5] 吳強(qiáng)、周文、劉宗田、陳慧瓊，基于粗糙集理論的概念格屬性約簡(jiǎn)及算法[j]，計(jì)算機(jī)科學(xué)，2006，（6）</p><p>　　[6] 韓家新、何華燦，一種分層的模糊知識(shí)表示與推理控制結(jié)構(gòu)[j]，計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，

98、2006，（31）</p><p>　　[7] 朱光菊、夏幼明，框架知識(shí)表示及推理的研究與實(shí)踐[j]，云南大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2006，（s1)</p><p>　　[8] 黃福玉、馮玉強(qiáng)、王盧鵬宇，基于關(guān)系模型的不確定性知識(shí)表示與推理及其在KMS中的應(yīng)用[j]，南京理工大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2006，（5）</p><p>　　[9] 閆學(xué)東、張闊、李娟子，