专家系统论文范例【精选4篇】

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专家系统论文【第一篇】

关键词：专家系统；课程建设；教学改革；实验教学；CLIPS

“专家系统”课程是本科专业“智能科学与技术”的特色课程之一，该专业是由北京大学在2004年率先自主建立的[1]。此后，国内很多大学也都陆续基于各自的特色建设开设了该专业，如北京邮电大学、南开大学、首都师范大学、西安邮电大学、北京科技大学、厦门大学、中南大学等。基于一个新兴本科专业设立的专业基础特色课程，应该如何建设，实施教学与改革，突出专业特色？各类学校都在摸索中。中南大学的“专家系统”课程是部级“智能科学基础系列课程教学团队”主干课程之一，它由部级教学名师领衔，以双语建设为教学基本手段，以精品意识为指导[2],培养学生自主创新意识，发掘学生兴趣潜能，非常具有专业特色。

1课程建设情况

专家系统使用人类专家推理的计算机模型处理现实世界中需要专家做出解释的复杂问题，并得出与专家相同的结论[3]。其最大特点是不仅可以帮助人们处理信息，还能说明处理的方式和理由[4]。我们结合专家系统课程特色与学习认知过程特点，采取认知教学作为专家系统教学的理论基础[5-6],根据智能科学与技术系列课程教研经验，融合双语教学方式，初步提出课程定位和建设目标，给出了教学基本要求。

课程定位与建设目标

在学习本课程之前，学生最好已经选修过离散数学、人工智能和面向对象的程序设计课程，本课程32个学时，2个学分，其中实验课6学时。此外，“专家系统”还可作为自动化、计算机科学与技术等相关专业有兴趣的学生的选修课程。可为学生提供一种新的手段和方法求解传统方法难解问题，也为学生们了解智能科学与技术领域知识提供良好的窗口。

专家系统成为智能科学与技术本科专业的专业基础课程，目的在于培养学生理解和掌握专家系统技术的基本观念、基本理论和智能科学方法；并灵活设计和构建不同领域的专家系统，解决实际问题，为学习后续课程奠定方法基础。通过教学过程，培养学生善于分析继承已有的科学进步成果、激励学生善于发现问题、分析问题和解决问题的自主科学创新精神。

课程教材设计

本校专家系统课程选用了蔡自兴编写的《高级专家系统：原理、设计及应用》[3]一书，该教材包括专家系统的基本理论、技术方法和实际应用的诸多内容，知识点介绍全面详尽，同时列举了诸多实例，便于课堂分析与课后理解。

根据双语教学的要求，外文参考教材[7]选用了Expert Systems Principles and Programming (Third Edition)一书，该书对CLIPS语言分析透彻，有大量的课后习题与资料，适合学生作为主要参考书目进行课后学习。实验教材选用了电子工业出版社出版的《决策支持与专家系统实验教程》一书，主要利用了同时，根据双语教学的要求，外文参考教材选用了China Machine Press出版的Expert Systems Principles and Programming (Third Edition)一书，该书对CLIPS语言分析透彻，有大量的课后习题与资料，有利于学生作为主要参考书目进行课后学习。我校实验教材选用了电子工业出版社出版的《决策支持与专家系统实验教程》一书。主要利用了该书后半部分内容。目前，国内基于CLIPS的“专家系统”实验教学教材在国内几乎没有容，专家系统课程实验及其教材建设还需进一步改革与探索。

教学要求与知识框架

通过学习，使学生了解和掌握专家系统的相关原理和方法，。要求学生掌握知识表示方法、搜索推理技术的相关内容，熟悉和了解常见的专家系统解释机制、开发工具和评估方法，学会基于规则专家系统、基于框架的专家系统、基于模型的专家系统和基于Web专家系统的结构建立和应用，掌握专家系统的常用编程语言――CLIPS,了解专家系统的发展趋势和研究课题。经过对专家系统课程知识内容进行分类，可分为以下6个模块，如表1所示。。

经过对专家系统课程知识内容进行分类，可分为以下6个模块，如表1所示。

模块一专家系统的定义、发展历史、研究内容、类型、结构和特点以及构建步骤；。

模块二熟悉专家系统时可能采用的人工智能的知识表示方法和搜索推理技术，结合传统人工智能方法和计算智能的一些方法；。

模块三了解专家系统的解释机制、开发工具和评估方法；。

模块四熟悉基于规则专家系统、基于框架的专家系统、基于模型的专家系统和基于Web专家系统的结构、推理技术、设计方法及应用示例；。

模块五掌握人工智能和专家系统的编程语言――CLIPS,了解其他LISP,PROLOG和关系数据操作语言等；。

模块六展望专家系统的发展趋势和研究课题，并了解新型专家系统的特征与示例。

从教学要求角度出发，模块一、模块三和模块六的教学要求相对一般，但却是学生涉及专家系统技术的必备知识模块。相对而言，模块五是基本教学条件要求中最高的一个模块，因为模块二与模块四的深刻理解与系统设计需通过模块五而实现的。

从教学内容的重难点角度出发，模块二是重点部分之一，但因有人工智能课程的基础，相对而言，教学实施过程中较为顺畅。模块四与模块五是专家系统课程重点阐述部分，其中模块五也是难点部分，在实验教学环节中，由于大部分学生初次接触推理性的编程语言，所以需要一定的入门时间和练习次数。

2专家系统课程教学改革实施

基于多媒体的专家系统课程教学

教学应以学习者为中心，以先进教育技术为手段，相辅相成，促进教学效果。人类的感官功能中视觉与听觉器官起到了94%作用[78],而视听觉的协同作业能大大提高学习效率，而。多媒体教学就是一种集声、文、图、色于一体的教学手段之一，其实施。多媒体教学的关键实施内容就是教学设计，而教学设计的难点就是在不增加学生信息加工系统中工作记忆负荷的前提下，用促进生成的方式呈现学习材料，包括教材、课件、讲义、课堂讲解、课后习题等。

结合专家系统课程教学情况，教学设计分为以下3个方面进行详尽阐述：。

1) 把握好课堂教学知识量。

专家系统课程相对智能科学与技术专业第六期的学生而言是非常新颖的一门非常新颖的课程，学生们相对的学习热情比较高，但这里还需仍然需要对学生的先前知识结构和能力有个简单的估计。教师需考虑学生的工作记忆容量，并对学生的长期记忆有个估计，把握学习材料内在负荷。学习材料并非越多越好，关键在于精华，给学生留下深刻印象。“专家系统”课堂教授部分以原理性与推理性知识为主，应增加实践技术实例，这样让学生紧密联系实际应用进行学习，。多媒体视频就是一个很好的表现手段。将制作好的实例视频，向学生们展示，不但让课程氛围活跃，还激发学生对实践教学的兴趣；不但没有增加课堂的知识负荷，还可以留给学生课后对比学习。

2) 多元化课件制作呈现形式。

专家系统是一门推理性知识要求很强的课程，同时也需要掌握一门有利的开发工具方能使学生做到灵活应用。经过教学实践与课后调查发现，学生们对知识表述与相关画面共同呈现的形式比单一媒体呈现形式学习效果好，知识和画面也必须是关联的，呈现位置和各部分的比例也需考虑充分。为此，课件制作是一个“改无止境”的工程，因为每一届的学生具有自己的特点，且专家系统课程知识点的不断更新，每一年都要对课件进行大量的补充与改进。

3) 基于认知教学的课堂讲解过程。

认知教学模式中，是以学生为主体，教学教师起主导作用。课堂讲解是面对面教学活动中的重要环节，它是多媒体中联系言语与画面的桥梁，是减少学生工作记忆负荷的有效手段。

专家系统课程知识可分为表示性知识与推理技术性知识，根据相关认知心理学理论，可将知识分为两类：陈述性知识和程序性知识[5]。其中在教育心理学中“陈述性知识”是指个人具有有意识的提取线索，能够直接加以回忆和陈述。其实就是关于“是什么”的知识，包括对事实，规则，事件等信息的表达。教育心理学中“程序性知识”是指个人没有有意识的提取线索，其存在只能借助某种作业形式简介推测的知识称为程序性知识，而现代认知心理学为程序性知识以产生式及产生式系统来表征的。所以可将陈述性知识采用“专家系统”中的语义网络形式为基础地表征，而程序性知识的表征形式可用“专家系统”中的产生式系统，以“ifthen”形式表示条件这一关系。众多形式的产生式规则相互联系就组成了复杂的产生式系统。基于认知理论的“专家系统”知识教学实施过程中，首先应选定系统设计内容，掌握开发系统时所需的知识与工具，;其次分析问题，并根据系统的具体特征转化知识。而后；接着对问题模型进行求解，建立和构造知识库，;最后，利用实现工具编写代码，系统联调。

专家系统课程双语教学的实施

专家系统课程是信息学科新兴发展的一门课程，有许多关键性进展相关研究进展和成果的资料均源于英文文献，因而提高学生双语水平是一种大势所需，。同时，双语教学提高了对教师整体素质的要求，在双语教学过程中，有意识的增强教学互动，以问题启发式教学与课堂辩论形式教学，学生通过查阅主题文献进行针对性的演讲或讨论，教师对学生的表现加以评述，并进行补充。这种形式可扩大教师的知识面，使得任课老师了解前沿的研究成果。也可培养学生主动学习的积极性和创新能力，使得课程具有鲜活的生命力。双语教学对教师，特别是教师的其外语水平及其口语表达能力，。促进了师资整体水平的提高。专家系统的双语教材已在中介绍，但实验教材的设计与编写工作现仍处于空缺，这也是双语教学的需完善的内容工作之一。由于双语教学增加了授课难道难度，进而影响了授课的进度，应充分发挥多媒体先进教学手段对专业术语和难以理解的内容，进行注解，帮助于学生理解。在贯彻双语教学的过程中，除了指定适当英文参考短文或参考书，开发双语课件外，还应使学生接触国内外文献资料，开阔眼界，拓宽知识面，强化双语的意识，激发学生主观能动性，使学生找到课程学习的归属感。

改革“专家系统”课程实时交互活动

专家系统课程是一门理论与实践关系密切的课程之一，课堂留下的作业大多需要计算机编程或计算机辅助教学方能较好的地完成。根据此特点，改革传统的作业形式与批审方法可节约反馈时间，同时可实现“低碳无纸化”办公。利用网络进行作业上交，教师批阅后通过网络及时返回给学生，不但能提高老师的办公效率，也使学生得到快速与准确的反馈。

针对多校区的现状，我们利用网络教学资源，采用了多种交互式策略，通过Email和群讨论组等方式进行在线交流，也可传递参考资料，交流课外成果，实现只要老师在实验室，学生在任何有网络终端PC机处，就能进行了实时交流或批改作业。避免了学生为了课后的困惑问题积压至下一堂课的矛盾，同时也节约了学生往返路程上耗费的时间。

为了进一步体现教学效果，我们下一步拟进行考试方式的变革，应综合考虑课堂出勤情况、平时正式作业成绩、课堂讨论情况和期末课程考试进行综合评分。还应考虑以双语形式进行笔试，当面交卷后进行双语发问。若有课程论文或创新作品表现突出者，可免参加最后的课程考试。使考试不再是学生的负担，而成为衡量与培养创新能力。和口试。

3基于CLIPS的专家系统实验教学

专家系统与CLIPS语言

CLIPS(C Language Integrated Production system)是由美国航空航天局约翰逊空间中心(NASA’’s Johnson Space Center)开发的一种专家系统工具，由C语言编写而成。早期的专家系统工具大都用LISP、Prolog等编程语言开发，共同问题是运行速度慢，可移植性差，解决复杂问题的能力差。CLIPS是基于Rete算法的前向推理语言，其优点包括：①逻辑推理方面的强大功能强。②、可移植性好。③、可扩展性好。④、有利于和其他语言联合使用等。

专家系统与CLIPS语言

专家系统与传统的计算机程序系统有着完全不同的体系结构，通常它由知识库、推理机、综合数据库、知识获取机制、解释机制和人机接口等几个基本的、独立的部分所组成，其中尤以知识库与推理机相互分离而别具特色。用clips语言能够更好地熟悉专家系统的整个组成。CLIPS可为基于规则、面向对象以及过程的编程提供支持(rule-based, object-oriented, and procedural programming)。

以基于规则的专家系统利用CLIPS工具编程作为实例阐述。在CLIPS中找到专家系统基础的组成部分――Fact List、Knowledge Base、Inference Engine。Fact List中存放用于推理的事实，而Knowledge Base包含所有的规则，Inference Engine控制所有的进程。图1所示为专家系统框架示意图。专家系统中最核心的就是知识库，知识库中包含了大量某个领域专家的知识。,为了使计算机能运用专家的领域知识，必须要采用一定的方式表示知识 。目前常用的知识表示方式有产生式规则、语义网络、框架、状态空间、逻辑模式、脚本、过程、面向对象等。基于规则的产生式系统是目前实现知识运用最基本的方法。

专家系统实验教学内容

通过CLIPS软件环境提供了的验证性、设计性和开发性实验，帮助学生更好地熟悉和掌握专家系统的基本原理和方法；,通过实验提高学生总结实验结果的能力，使之对专家系统的相关理论有更深刻的认识。实验内容如表2所示：。

其中，实验1为实验2的基础，这两个实验应与讲授课程穿插，使得学生利用课堂学到的理论联系实际实验操作，通过这两个实验的学习能够掌握专家系统的开发过程、掌握用产生式规则绘制推理树的方法、掌握、编写CLIPS应用程序的方法以及程序运行环境的应用等。实验3是一个有难度的实验，需要大量的课余准备时间，所以在完成实验3的时候，必须预留3周的时间，提前布置给学生，让学生做好实验前的准备，这样方能取得较好的实验教学效果。这些被挑选出来的CLIPS专家系统的代码应是经典的学习内容，通过该实验培养学生独立分析与开发完整的专家系统的能力。

实验教学实例分析

1) 实验目的：学习和理解CLIPS编程语言，通过分析用CLIPS编写的“野人过河”的程序，深入理解专家系统的编程技巧，加深对专家系统的认识和理解。

2) 实验说明：野人过河问题属于智能学科中的一个经典问题，问题描述如下：,有三3个牧师传教士和三3个野人过河，只有一条能装下两个人的船，在河的任何一方或者船上，如果野人的人数大于牧师的人数，那么牧师就会有危险。

假设问题的初始状态和目标状态，假设和分为1岸和2岸： 。

初始状态：1岸，3野人，3牧师；2岸，0野人，0牧师；船停在1岸，船上有0个人；。

目标状态：1岸，0野人，0牧师；2岸，3野人，3牧师；船停在2岸，船上有0个人；。

整个问题就抽象成了如何从初始状态经中间的一系列状态达到目标状态。问题状态的改变是通过划船渡河来引发的，所以合理的渡河操作就成了通常所说的(算符)就是问题求解的关键。,根据题目要求，可以得出以下5个算符：渡1野人、渡1牧师、渡1野人1牧师、渡2野人、渡2牧师，。根据渡船方向的不同，也可以理解为10个往还算符。定义算符知道以后，剩下的核心问题就是搜索方法了，。本程序采用深度优先搜索，通过不断扩展后继结点节点，逐步找出下一步可以进行的渡河操作，;如果没有找到则返回其父节点，看看是否有其它其他兄弟节点可以扩展。

搜索中采用的一些规则如下：

(1.) 渡船优先规则：1岸一次运走的人越多越好(即1岸运多人优先),同时野人优先运走；2岸一次运走的人越少越好(即2岸运少人优先),同时传教士优先运走；。

(2.) 不能重复上次渡船操作，避免进入死循环。;

(3.)任何时候 河两边两岸的野人和牧师数在任何时候均分别大于等于0且小于等于3;

(4.) 由于只是找出最优解，所以当找到某一算符(当前最优先的)满足操作条件后，不再搜索其兄弟节点，而是直接载入链表。

(5.) 若扩展某节点a的时候，没有找到合适子节点，则从链表中返回节点a的父节点b,从上次已经选择了的算符之后的算符中找最优先的算符继续扩展b。

通过实验教学过程中的专家系统开发实例分析，总结了出应用于在许多专家系统项目中的线性生命周期模型，如图32所示。这个模型包括从计划到系统评估的许多阶段，对系统开发的描述一直到功能评估这种程度上。之后，生命周期不断重复：从计划到系统评估，直到系统交付正常使用。

4结语

专家系统课程的发展开发过程是教学研究和教学改革实践相结合的过程，需要不断加强学习、总结经验。本文从总结了专家系统课程定位与、建设目标、教材的选用设计和课程知识框架等方面的总结了“专家系统”课程建设情况。在，并就教学改革过程中注重多媒体教学的效果、双语的实施和课程互动活动的改革等问题进行比较深入的介绍与探讨。通过CLIPS语言与专家系统实验的结合，阐述了实验教学的目的、CLIPS实验特色及和实验方法，体现了基于CLIPS实验教学的优势与特色。在未来的教育领域，专家系统技术将成为信息时代教育发展的新生力军，专家系统也将成为新世纪人类智能管理与决策的得力助手。

致谢注 :本文受部级智能科学基础系列课程教学团队项目(2008)支持，感谢本文得到中南大学信息科学与工程学院智能所的大力支持，特别感谢蔡自兴教授的鼓励与帮助。

参考文献：

[1] 李蕾，王婵，王小捷，等。“机器智能”课程建设初探[J]. 计算机教育，2009(1):86-92.

[2] 陈爱斌。“人工智能”课程教学的实践与探索[J]. 株洲工学院学报，2006,20(6):137-139.

[3] 蔡自兴，Durkin,龚涛。 高级专家系统：原理设计及应用[M]. 北京：科学出版社，2005:1-2.

[4] 蔡自兴。 智能控制导论[M]. 北京：中国水利水电出版社，2007,:28-29.

[5] 杜海琼，张剑平。“专家系统”教学的认知教学理论基础及其教学实施[J]. 现代教育技术，2008,18(8):18-21.

[6] 杜海琼，张剑平。 认知学徒制在“推理与专家系统”教学中的应用[J]. 现代教育技术，2009,19(4):120-123.

[7] Joseph Giarratano, Gary Riley. Expert Systems Principles and Programming[M]. 3th ed. Boston:PWS Publishing Company,1998.

[78]肖桂清，李渺。 正确运用多媒体，促进认知学习的最优化[J]. 思茅师范高等专科学校学报，2002,18(4):55-57.

[8] 杜晖。 决策支持与专家系统[M]. 北京：电子工业出版社，2007:22-23.

Exploration in Course Construction and Teaching Reform of Expert System

YU Ling-li, WEI Shi-yong

(Institute of Information Science & and Engineering, Central South University, Changsha 410083, China)

Abstract: According to the actual situation of Expert System teaching for Central South University, we analyze course development status. Course constructions are described from the various aspects including course orientation and construction goals, textbooks design, teaching requirements and knowledge framework, meanwhile the implementation of teaching reform are summarized from multimedia teaching, bilingual education and teaching interactive sessions. Finally, the experiment teaching contents are given out based on CLIPS language, and experimental purpose, teaching specialty and effect are analyzed by a concrete example.

专家系统论文【第二篇】

一、传统道德与德育的批判继承

如同我国现时代整个的社会文化一样，德育文化处于既有德育文化趋向消解、新的德育文化正在建构的文化转型阶段。新的德育文化的建构过程实质上便是既有德育文化的现代化过程。那么在这一现代化过程中，究竟怎样看待传统道德与德育呢？传统道德与德育体系中又有哪些因素具有现代因子经过必要的现代转换能够纳入正在建构中的新的德育文化，并为与现实的德育所用呢？在批判继承传统道德与德育过程中必须坚持什么原则呢？

与会的专家学者一致认为，继承传统道德与德育的精华，既是社会的稳定与发展的需要，也是建构新的德育文化的需要。我们不可能割断中国的历史，脱离国情。在急剧变改的社会中，对传统的维系与科学地弘扬对维护社会稳定、缓解因观念突变而出现的思想阵痛具有不容忽视的作用。新的德育文化的建设固然以对传统的扬弃为重要特征，但尤为重要的是科学地继承。传统道德与德育的精华是我们赖以建构新的德育文化体系的基础。整个人类思想史的发展证明：人类思想的发展并非依据基础而创造新的思想，而是依据基础而改变传统意识。对新的德育文化的建构而言，所依据的“基础”是有中国特色的社会主义现代化建设这一现实，据此应予改变的“传统意识”主要包括了传统道德与德育思想体系的精华。

传统道德与德育思想体系博大精深，虽有糟粕，更有精华，继承其精华，有利于加强学校德育及德育学科建设，这是与会的专家学者所普遍认同的观点。与会的专家学者指出，礼、义、廉、耻、信，以及孝等传统的道德观念，传统美德所体现的整体主义（具体表现为维护国家统一、民族团结与强调集体利益）、辩证思想（具体表现在强调“为政以德”与人际和谐）以及“先义后利”等，虽然其中具有特定的历史局限，但都拥用合理内核，所蕴涵的基本价值有一定的超时代特性，经过必要的现代转换，结合现实赋予必要的时代内涵，完全可以变现实的德育及新的德育文化建设所用。在研讨过程中，有些专家还特别指出，传统道德与德育是一个有机的思想体系，它以儒家思想为主体，同时也包括了儒家以外其它学派（比如道家、墨家等）的思想在内，在批判继承传统道德与德育过程中，不能仅仅关注儒家的传统道德与德育思想。会上，有些专家学者专门就“先秦道家的德育思想”、“《周易》的道德教育思想”作了研讨，与会者对此给予了积极的评价。

传道德与德育的批判继承，既是一个理论，也是个实践问题。那么，在批判继承过程应遵循哪些原则呢？经过研讨，与会的专家学者普遍认识到，在新的德育文化建构过程中批判继承传统道德与德育，必然要遇到三大矛盾，即精华与糟粕的矛盾、传统与现代的矛盾、中国传统与西方文化的矛盾；要正确解决三大矛盾，必须区分、认识和处理这三大矛盾关系，坚持三个基本原则：1.正确区分中华民族传统道德与德育思想中的精华与糟粕，坚持批判继承、取其精华、去其糟粕的原则；2.正确认识传统与现代的关系，坚持古为今用，发展创新的原则；3.正确处理中国传统与西方文化的关系，坚持以马克思主义为指导，贯通古今、融汇中西原则。在对待传统道德与德育思想的问题上，“五四”以来更有着两种不同的态度度和主张：一是毫无批判兼收并蓄，食古不化；一是全盘否定，“全盘西化”。受其影响，在批判继承的实践中也多出现过国粹主义与的错误。与会的专家学者强调，我们今天仍有必要批判和警惕这两种极端倾向的出现。基于对此现象的高度关注，有的与会者提出，在新的德育文化建构过程中批判继承传统德育文化尤其需要遵循这样四项原则：1.化为现代的而非守成的；2.实践的而非体用的；3.抽象的而非具体的；4.历史的而非学理的。

二、德育学科建设

德育学自80年代初从教育学分化出来，成为一门独立的学科以来，始终受到这样一种非议，即认为它缺乏理论，没有科学的体系。与会的专家学者勇敢地面对这种非议，视之为加强德育学科建设的一种动力，站在使德育学更为完善的维度上，就德育学的学科性质、德育学的若干基本概念，既有德育原理教科书的体系编排等问题作了研讨；与此同时，运用整体辩证思维、系统论、现代全息论等现代的新思维新方法提出了新的德育学理论及体系。

究竟怎样认识德育学的学科性质，与会的专家学者有两种观点。一种观点认为它是一门以理论为基础的应用学科。在这种观点看来，德育学是从德育的现实出发，用科学的方法研究德育的本质问题，并运用从实践中总结来的德育规律去指导实践，其研究目的在于指导实践。另一种观点认为德育学是具有多种性质、多种功能的学科群，包含众多具体的德育学科，比如德育社会学、德育心理学、德育哲学、德育工艺学等，不同的具体学科有着不同的性质与功能。

一门学科的概念准确与否直接影响着学科的科学性。德育学的一些基本概念的内涵与外延仍有作进一步界定的必要。在这一方面，与会的专家学者主要围绕“德育”的内涵、外延、功能、目标、任务等作了探讨。与会者认为，我们现在对德育所下的定义仅仅是自学校教育的维度出发的，因此无法涵盖社会及家庭教育中的德育的内涵：一般认德育的外延包括政治教育、思想教育、道德教育、但在教育学的各个领域的阐述过程中，却只有道德教育是贯彻始终的且有实在的内容；在表述上，“德育的功能”、“德育的价值”、“德育的作用”并存，有的专家主张用“功能”更为确切；至于德育功能的问题，有的专家认为它既有现实的一面，也有超越一面，我们强调它的现实功能是必要的，但不能忽视它具的的超越现实的功能，即按照某种超越于现实的道德理想去塑造与培养人的功能；德育的“目标”与“任务”是有区别的，“目标”是概括的、相对稳定的。任务则是根据目标所制定的具体化措施，现行的《德育原理》及德育实践中将它们合二为一是不恰当的。

德育学科建设必须走科学化之路，那么，德育学科怎样才能科学化呢？经过研讨，与会的专家学者普遍认为现阶段应注意这样几个方面：第一、进一步清除旧观念，德育学是一门科学，有自身的思想体系，不能囿于政治气候的变化而变化；要处理好与现实德育和政府的方针政策的关系：德育研究的任务之一是为现实德育及有关部门制定方针政策提供思想依据，而不是为现实德育及已经提出的方针政策寻找依据。第二，德育学的研究应突出重点。首先应加强德育过程的研究，这是因为对德育过程的认识，既是德育学的理论问题，也是取行德育实效性关键；其次要加强思想品德测评和德育评价的研究。这个问题是实践中的一个难点，也是德育理论研究的一个弱项。第三，应注意研究方法的综合运用。目前的德育研究往往注意重问卷法和测量法，其实它们各有优缺点；定性分析与定量分析，也都有不足之处。

专家系统论文【第三篇】

知识表达法规则式知识表达法发展至今已被广泛采用，但是本身具有诸多缺点，因此新的知识表达法陆续被提出，如以面向对象为基础的框架式知识表达法以及以本体论为主要架构的本体论知识表达法。一些研究通过将本体引入财务管理领域[11-12]，可以理清该领域的知识结构，有助于财管领域与各领域进行融合，方便知识的重用和交互。信息检索信息检索时数据库扮演的角色大多为索引表，主要内容为文章所有关键字词的地址，进行检索时系统先在索引表中取得使用者搜寻的字词的地址再将拥有搜寻字词的文章加以呈现，检索前需要对文章（文件）进行前置处理，其流程如图1所示。

智能型财务报表分析专家系统设计

系统设计思想如图2所示，知识获取过程由知识工程师与专家面谈并阅读相关文献，归纳评估项目与变量，组织知识框架，对评估变量进行分类，最后由领域专家定义财报分析规则并通过模糊逻辑予以模糊化。知识表达部分以框架式知识表达法为基础，再导入本体论的概念完整的表达财报分析知识，以完成知识库的构建。知识推理机制与本体论构建部分，以先前完成的知识库为推理机制的依据，将两者建立沟通完成整合。知识库扩充部分利用信息检索技术将财报中与知识库内部财报分析专有名词在语义和概念上相似的字词检索出来，再置入知识库中进行知识建模，通过这种机制提供系统自我学习能力。

1.财报分析知识获取知识获取

分为三个阶段，第一阶段界定评估企业财务体质所需分析的问题分类以及解决各问题必须使用哪些评估项目与评估变量。第二阶段建立知识框架关联性和属性分类，完成评估变量的分类。第三阶段探索专家解决问题的过程与线索，在分析过程中为各个评估变量定义评估标准，并完成模糊语义的定义、归属函数与模糊规则的制定。

2.财报分析知识表达

对获取的专家知识进行知识建模，首先以框架式知识表达法描述领域知识的层次关系。若仅以框架式表达领域知识虽然能显现知识的结构性，但是仍有诸多缺陷，因为框架式知识表达法完全以面向对象的概念与特性作为知识表达架构，如果从知识更新与维护角度而言，一旦知识类别与属性定义完成，日后难以进行修改与更新，所以知识表达功能仍稍有不足，而且与人类的思维仍有落差。因此我们将现有的框架式知识表达与本体论知识表达加以整合。首先对构建完成的框架式知识库进行分析，再以此为基础进入本体论知识表达阶段，将分析完成的知识概念导入本体论并加以扩充，再通过知识框架间的关联性和模糊规则表达知识概念间的关系、知识概念本身所代表的情况、属性或专有名词间的逻辑关系、范围与性质。本体论知识表达实现平台采用Protégé的本体论知识模块。

3.建立财报分析知识推理机制

将已完成的框架式知识表达作为推理机制的依据，主要由模糊规则、知识类别描述以及知识类别实体化组成。采用支持Rete算法的JESS作为推理机制工具，模糊规则撰写部分采用由JESS延伸而来的FuzzyJess。各个知识类别的结构利用JavaBean设计完成，然后将模糊规则置入所属的类别中，再利用JESS描述各个知识类别以及实体化，此时可开始接收使用者输入的数据，JESS再用相关的指令将数据分别传递至各个对象进行模糊推理。

4.知识本体论与推理机制的沟通

本体论及知识建模开发环境与其它问题求解软件结合是智能型系统发展与应用的关键成功因素之一[14]，这一阶段主要任务在于将领域知识本体论以及推理机制整合并构建沟通平台。采用Eriksson开发的JessTab作为两者沟通的桥梁。Protégé最大的优点在于可通过插件扩充功能[15]，JessTab作为Protégé的插件成功的整合Jess与Protégé。

5.财报分析知识库扩充

财报分析领域的专有名词中由于翻译和习惯的差异，产生许多同义词，若仅以关键词为基础进行检索，难以找出与关键词在知识上相近的文字，无法实现知识库的扩充和系统自我学习能力，因此系统结合了文件前置处理流程和扩充式查询检索，有利于知识建模与知识库的完整性，进而提供系统自我学习能力的机制。整个过程分成三个阶段，分别为建立词库、文件前置处理、知识搜寻与知识库扩充。

智能型财务报表分析专家系统实现

1.系统架构

图3（图略）为智能型财报分析专家系统架构图。在系统架构与设计上，采用开放式平台和元件化设计原理，结合Java交互式运算模式与JESS推理机制的开发工具。采用框架式与本体论知识表达法充分表达财务报表分析领域知识，并利用JessTab提供的方法和功能将二种知识表达法建立的知识库加以整合，有利于知识库管理与更新同步化。由于财报分析各个方面评估结果随着使用者认知的不同而稍有差异，因此采用模糊规则实现更精确以及口语化的推理结果。使用者操作界面分为两种模式，一种模式使用者可针对十三个主要的财务比率进行数据输入，完成后系统即进入推理运算。另一种模式为系统读取财务报表，对报表内容以及概念式索引表进行分析、比对，针对财务比率以及会计科目间的知识、概念、同义字关系构建出知识本体论，再置入本体论知识库中，并搭配框架式推理架构对报表中的数据进行推理、运算产生最后结果。使用者界面与索引表搜寻界面采用JSP设计，使用者通过Web浏览器即可使用系统。#p#分页标题#e#

2.领域知识获取

首先知识工程师准备了具有高度结构性的问题与领域专家通过问答方式进行面谈，最终采用流动比率、净营业周期、销售增长率、股东权益占资产比率、长期资金占固定资产比率、利息保障倍数、销售报酬率、总资产报酬率、股东权益报酬率、总资产周转率、应收账款周转率、存货周转率、固定资产周转率等十三个财务比率作为评估企业财务体质的变量。十三个财务比率依照其代表的知识与意义分成短期偿债能力、长期偿债能力、获利能力、经营能力等四类，其中短期偿债能力与长期偿债能力可归为偿债能力，获利能力与经营能力可归为经营绩效，领域专家认为偿债能力和经营绩效在评估企业财务体质时为主要的两大项目，因此二者又归为企业财务体质类。表1给出了本文采用的十三个财务比率的含义及类别，图4给出了采用这十三个财务比率评估财务体质的流程。

3.财务体质知识框架

为了构建框架式知识库，研究人员与专家必须确定解决问题的目标（财务体质）及次目标（短期偿债能力、长期偿债能力、获利能力与经营能力），以及各次目标之间的主从关系。以短期偿债能力为例，若CR为差，NOC也为差，则短期偿债能力必为差；若NOC为佳，则需进一步分析S，若S为佳，则短期偿债能力为尚可。长期偿债能力、获利能力与经营能力的评估流程也依此类推。在确定解决问题目标、次目标及其主从关系后，知识工程师便可将其转换为框架式的知识表现。由于评估财务体质难以采用量化的方式，而且评估的准则较偏主观，考虑到评估的精确性，本文导入模糊规则并分别置入知识框架中，作为各框架属性的推理依据。在构建模糊规则时，采用了李克特量表作为模糊语义的依据，将各财务比率、评估项目以及财务体质分为佳、稍佳、尚可、稍差、差共五个等级，再经过领域专家对各项评估变量的特性决定归属函数和模糊集合。以流动比率为例，流动比率越高代表该公司偿还流动负债能力越高，对于短期债权人越有保障，因此流动比率与评估结果呈正相关。

4.财报分析知识本体论

财务报表分析知识组成架构是由众多的会计科目通过公式运算取得财务比率，再通过特定知识获取方法将众多的财务比率结合成的几个评估项目构成，每一部分彼此具备特定的关联性，本文遵循此架构分析出会计科目、财务比率、评估项目的知识内容，利用知识语意网络图呈现彼此间的知识关联性，如图5所示。图中矩形代表各个知识概念类别，越往上层知识类别越具有意义，以虚线条表示，越往下层的知识类别抽象程度较低称为实体类别，以实线条表示。类别之间的关系以箭头表示，每个箭头上关系名称说明彼此的关联性，is-a代表类别间继承的主从关系，operation表示该类别必须通过特定的公式进行运算才可取得箭头尾端的类别，由于财务比率是由多项会计科目组成，因此图中财务比率知识类别的箭头并无直接连接到任何一个会计科目类别，表示彼此之间的多重关系。由于会计科目又可再细分成多个会计科目，产生多个知识类别，如流动资产细分成现金、约当现金、应收账款、应收票据、存货等多个子类别，因此越往底层的会计科目多且广，而且随着企业从事的产业类型的不同，又可产生不同的知识类别，为此在构建领域知识本体论时，本文遵循上述的架构。领域知识本体论构建分为两个阶段，首先由既有的框架式知识库，以财报分析七个评估方面和财务比率为基础初步完成本体论构建。第二阶段是以会计科目相关数据获取，以及与财务比率、其它会计科目之间的知识关联性为依据加以构建，首先系统读取财务报表并将其处理成固定格式，通过本身的格式取得该会计科目与其它会计科目的知识关联性，再搭配财报分析词库与概念式索引表辅助取得会计科目本身同义字词，置入Protégé本体论知识库模块内，并把财务比率及会计科目建立成不同的类别并加以描述，完成知识库扩充机制的构建。完成知识类别结构表达与呈现后，系统依此本体论架构进行推理运作，首先将各个知识类别进行实体化，针对该类别运作的内容实体化成各个实例，并针对本身的中文同义字、计算公式、该类别的上下界以及其它相关资料加以表述，同时系统在进行推理时产生的推理结果也会同步更新于该实例中。以净营业周期知识类别为例，首先将其实体化名称为净营业周期评估，描述内容包含净营业周期评估结果、净营业周期计算公式、净营业周期中文同义字、净营业周期上界下界，同时也涵盖继承父类别实体化后拥有的资料，净营业周期为短期偿债能力的子类别，短期偿债能力继承于偿债能力，偿债能力又继承企业财务体质，因此该实例涵盖企业财务体质中文同义字、企业财务体质评估结果、偿债能力中文同义字及其评估结果、短期偿债能力评估结果。

总结

本文提出一种结合框架式与本体论的概念进行智能型财报分析专家系统的设计方法，通过一连串的知识建模过程完整表达财报分析领域知识，并有效辅助财报专家评估企业财务体质，改善现有此类智能型系统在知识表达、系统部署、推理架构方面的不足。以智能型系统发展趋势而言，倾向于以超媒体智能型系统的互动方式运行，而本文构建的系统推理过程及评估结果仍为静态的文字方式，是未来拓展的方向之一。在进行知识获取与知识表达阶段时，发现少数几个财务比率或会计科目的计算公式以及包含项目，随着公司的产业不同而有所差异，如一般产业、金融业、寿险业、证券业，本文仅以一般产业为主，因此知识表达的完整度仍有提升的空间。

专家系统论文【第四篇】

关键词：水质评价；专家系统；知识库；推理机

中图分类号：TP182文献标识码：A文章编号：1009-3044(2008)17-21444-03

1 引言

随着我国经济的快速发展，城镇建设和工业生产不断扩大，许多水体遭到工业污水、生活污水的污染，水污染成为我国最严重的环境问题之一。水质监测与评价作为水资源管理和污染控制的主要手段之一，日益受到广泛关注。专家系统是一种智能的计算机程序，它运用知识和推理来解决只有专家才能解决的复杂问题，可以利用专家系统来对水质监测数据进行分析和处理，掌握水质现状及其发展趋势，为水资源管理和水环境保护等决策的制定提供更好的理论依据。

本文在介绍常用水质评价方法和专家系统的基础上，采用Delphi作为主要开发工具，实现了基于规则的水质评价专家系统中的知识库、推理机和用户界面。目的在于利用专家系统来模拟人类专家在水质评价中的决策作用，根据水质监测数据的特点，选择合适的水质评价方法，对水质指标的测量值进行计算分析，并给出合理的评价结果。

2 常用水质评价方法

水质评价是以定量的方式直观的表征水环境质量的总体状况，是进行水环境容量计算及实施水污染控制的重要基础。国内外的环境工作者研究开发了很多评价方法，目前常用的有指数评价法、模糊综合评价法、灰色聚类评价法、BP网络评价法、Hopfield网络评价法和D-S证据理论评价法等。

1)指数评价法：指数评价法可分单因子污染指数法和水质综合污染指数法，单因子污染指数法表示单项污染物对水质污染影响的程度，水质综合污染指数法表示多项污染物对水质综合污染的影响程度。指数法始终以其计算简便、结果直观和便于比较的特点，在河流水污染现状评价中被广为采用。

2)模糊综合评价法：基于模糊理论的水质评价方法，其关键是构造隶属函数或矩阵以及权重矩阵，应用模糊理论对水质进行综合评价，克服了用指数法进行分类的不合理性，考虑了水质分界的模糊性和污染因素的权重，因而，评价结果能客观反映水质的实际状况。

3)灰色聚类评价法：灰色聚类评价法就是将水体看作一个灰色系统，灰色聚类分析是建立在灰色的白化函数生成的基础上，将聚类对象对于不同的聚类指标所具有的白化函数进行归纳，用以判断该聚类对象属于哪一类。

4)BP神经网络评价法：BP神经网络通过对有代表意义的范例的学习、训练，就能掌握事物的本质特征，具有很强的模式识别和分类能力，将水质指标分级标准由网络输入节点表达，水质评价级别则由网络输出节点表达，网络通过不断学习，归纳出评价标准与评价级别之间复杂的内在对应关系，这样就可进行水质综合评价。BP神经网络用于水质综合评价，其评价效果取决于学习样本的各指标是否有显著特征及指标的分级标准是否合理。只有选择适当并合理，训练好的权值和阐值才对样本具有很好的分辨作用。

5)D-S证据理论评价法：D-S理论在不确定性的表示、量测和组合方面具有很大的优势，在水质监测过程中，受到环境、气候以及人为等因素的影响，使得监测数据具有不确定性，因此利用D-S理论在处理不确定性方面的优势，对水质监测数据进行融合处理，可以获得对水质的确切描述，及做出正确的评价。

3 专家系统

专家系统可视为一类具有大量专门知识的计算机智能程序系统，它能运用特定领域一位或多位专家提供的专门知识和经验，采用人工智能中的推理技术来求解和模拟通常由专家才能解决的各种复杂问题，达到与专家具有相同的回答和解决问题的能力，从而使专家的特长不受时间和空间限制。其基本结构由下面的几大组成部分：

1)知识库（又被称为规则库）：知识库是领域知识与经验的存储器。

2)事实库：事实库用于存储问题求解的初始数据和推理过程中得到的各种中间信息，也就是存入了用户回答的事实，已知的事实和推理而得的事实。专家系统中数据库的存储格式，必须满足推理时所使用的形式。

3)推理机：推理机是一组程序，用于控制和协调整个系统的工作。它根据当前输入的数据，如设计参数的值，利用知识库中知识，按一定的推理策略去解决当前的问题。由于专家系统是模拟人类专家进行工作，设计推理机时，我们采用使其推理过程与专家的推理过程类似的模式，具体有正向推理方式，逆向推理方式，双向推理和混合推理方式。

4)解释部分：解释部分是一组程序，其任务是负责人机对话，即对用户提问及回答用户的问题。一个专家系统必须能够解释它所给的决策和和建议，否则，即使它的决策和建议是正确的，也很难使人们接受。解释部分的主要功能是解释系统本身的推理结果，回答用户的问题。

5)知识获取部分：专家系统的知识获取部分，也称系统的学习功能，它为系统的改善提供方便，主要的工作是维护，如知识库的一致性检查、知识的扩充与修改等等。一个专家系统是否具有知识渐增的能力，将影响系统使用的生命力。

在专家系统的这五大组成部分中，知识库与推理机是它的核心。具体的结构如图1所示。在本文中，我们将专家系统与水质监测评价相结合，提出了基于规则的水质评价专家系统。

4 基于规则的水质评价专家系统

本系统的主要功能是根据用户提供的水质监测数据的特点进行分析，根据系统中知识库的事实性知识和规则性知识进行推理，选择合适的产生式规则，并根据规则从系统提供的多种水质评价方法中选出合适的方法对水质监测数据进行计算分析，并根据计算所得的结果进行推理，给出水质状况的评价结论。整个处理过程均给用户提供了友好的操作界面，便于使用。

水质评价专家系统的设计思想和总体结构

基于规则的水质评价专家系统采用Delphi作为主要开发工具，设计并实现了水质评价专家系统中的知识库、事实库、推理部分、解释部分以及用户界面，同时利用SQL Server作为后台数据库，存储专家系统中的专家知识和用于推理的所有规则。

为了更好的完成水质评价专家系统的开发，在系统的开发中采用了模块化设计，各个模块之间相互联系，完成不同的功能。本系统主要由三大模块组成：

1)方法选择模块：即系统根据水质监测数据的特点进行分析，选择合适的水质评价方法。本系统目前提供了基于D-S证据理论、人工神经网络和支持向量机的三种水质评价方法。

2)计算分析模块：即系统调用上层模块所选择的评价方法对水质监测数据进行计算分析。

3)结果评价模块：即系统对上层模块计算所得的结果进行处理，给出最终的水质评价结果。

基于规则的水质评价专家系统体系结构如图2所示。

系统的设计与实现

在系统的实现过程中，首先将水质评价专家的知识和经验总结出来，形成规则，并将它们以适当的形式存放在计算机中，建立知识库。然后根据水质评价、水质预报、水质预测、水质规划等要求，采用合适的控制策略，调用知识库中的各种水质信息以及其它有关信息进行分析处理，选择合适的规则进行推理，做出判断和决策，即选择出合适的水质评价方法。其次，系统调用所选方法对监测数据进行计算。最后，根据计算所得的结果，再次选择知识库中的相关规则进行推理，给出对水质状况的合理评价。

1)知识库的设计：本系统采用产生式规则来构造知识库，同时选用SQL Server作为知识库的载体，把专家知识存储在相应的表中。利用关系数据库强大的管理能力来构造知识库，有利于知识的共享和检索效率，进而提高推理能力。系统的知识库主要有两部分组成，一类是事实性知识，一类是规则性知识。设计过程中，通过设计以下的两张知识表来实现。如表1、表2所示。

2)知识的获取和维护：本系统采用人工获取知识的方法，即知识工程师从领域专家那里得到资料，进行分析，并借助系统提供的知识获取界面，将领域专家的经验分解为一些恰当的知识和规则加入到知识库相应的表中。

3)推理机制的设计：系统采用正向推理方法来实现推理机制。实现过程中，系统通过与用户不断的交互获得初始数据信息，然后从知识库的事实性知识中提取相应的知识，与产生式规则的前提条件进行匹配，并利用正向推理的机制进行推理，最后，从知识库的规则性知识中选择一条规则，作为水质评价方法选择的依据。这些推理规则存储在系统知识库的规则性知识表中，在系统运行过程中，针对不同水域水质的实际情况，为用户选择出合适的水质评价方法。

在系统的实现过程中，主要针对基于D-S证据理论的水质评价方法，设计并开发了基于D-S证据理论的数据融合计算分析软件，采用了模块化设计，各个模块相互联系，完成不同的功能。主要由数据输入模块、计算分析模块和结果输出模块三大部分组成，其体系机构如图3所示，左侧是多源数据输入模块，采用SQL Server 2000数据库进行存储；中间部分是软件的核心模块，用来完成对多源数据的融合计算分析；右侧是融合结果输出模块，可以按用户的不同需求把结果显示到终端设备上。

6 总结

本文在对常用水质评价方法进行介绍的基础上，重点介绍了基于规则的水质评价专家系统的设计与开发。目的在利用专家系统中的专家知识和经验对水质监测数据的特点进行分析，模拟人类专家做出决策，为不同的水质监测数据选择合适的评价方法，以对水质监测数据进行更好的计算和分析，并给出对区域水质状况的合理评价，为水资源管理、水环境保护和水污染控制等决策的制定提供更好的理论依据。

参考文献：

[1]衡彤，王文圣。水文智能系统[J].水利水电技术，2002,12(33).

[2]任明仑，杨善林。智能决策支持系统：研究现状与挑战[J].系统工程学报，2002,17(5).

[3]林志贵，徐立中。基于D-S理论的多源水质监测数据融合处理[J].计算机工程与应用，2004(10).

[4]Joseph Giarratano,Gary System Principles and Programming[M].北京：机械工业出版社，2000.