知识系统问题

专家系统、知识系统和知识密集型的信息系统的构建技术发展而形成知识工程，所建立的系统简称为知识系统（knowledge-based systems）。知识系统问题有多种解释，一种解释是将知识系统用于辅助人们进行问题求解，如检测信用卡诈骗、加速船舶设计、辅助医疗诊断。另一种解释是构建知识系统的问题，如系统层次、结构等。

简介知识系统问题是如何在计算机中组织知识，建立高质量知识库，如何使计算机获取与搜索到有用的知识，使用知识来解决问题，研究通用的问题表达和解决方法，知识工程主要是一门实验性科学，知识处理的大量理论性问题尚未解决。早期对知识系统的研究侧重于知识的表示及推理机制，与之对应的开发技术能够用于实现一些规模较小的系统，但将其用于构造大型商业化的知识库系统的努力却往往以失败而告终。此外，在不同的知识系统内部存在大量多样和异构的知识表示形式，跨系统的知识共享几乎成为不可能。

知识系统由于知识的采集不能满足精确性和连续性的要求，所以其形态是“粒状”的。知识的粒化、组织以及相互之间的逻辑关系是人类认识事物的基础。事物的粒化所产生的知识粒在功能上被区分，或按照某种逻辑关系组织在一起。然而，知识粒之间的边界往往并不明确，如人的面部可粒化为不同器官，每个器官之间的界限是模糊的，同时其属性值也是模糊的，如眼睛的“大小”。这就要求知识粒应该能表示及处理模糊的信息1。知识系统的结构是一种分层结构，即低层次的知识粒组织在一起，从而构成更高层次的知识粒。这种结构决定了知识系统是开放的而不是封闭的，处于开放系统中的每个知识粒都通过某种机制将自己组织到更高的层次中。如原子之间通过化学键组织到结构更复杂的分子中，而分子又构成更高层次的组织。识工程建模的核心是PSM和本体[5]，从PSM和本体的角度来考虑知识系统的构成，应用领域的知识系统应该包含领域知识、任务方法、系统控制知识和解释知识。其中领域知识描述特定应用领域的概念、规则，属于领域静态知识；任务方法描述特定应用领域的解题结构和方法，属于领域动态知识；系统控制知识描述知识系统对静态、动态知识的组织、协调、调度的机制和规则；解释知识则对知识系统解题过程及结果提供解释。

系统结构复杂系统的决策往往涉及多个影响因素和相关知识领域，黑板控制模型由于其知识源和黑板的分层结构而适合于复杂知识系统的建模和控制，黑板控制模型渐进和机遇解决问题的特点。 系统在传统黑板模型的基础上增加了目标黑板、规划器及相应的映射函数(对应规划案例库)，主要由知识源、黑板和控制机构3部分构成。

知识源：由描述某个独立领域问题的知识及知识处理方法的多个领域知识主体(Agent)组成，分别用来解决特定的问题类，各知识源主体相互独立，拥有各领域的概念本体作为自己的知识库，并共同拥有方法本体作为共享方法库。例如农业种植结构配置领域知识系统按其影响因素将知识源分为农产品专家(Agent)、地理专家(Agent)、气候专家(Agent)等，农产品专家拥有农产品种类、特点、产量、价格等方面的专业知识，地理专家拥有地理方面专业知识，方法库存放解题方法如已知某地理条件，求哪些农作物适宜生长或求某类农作物谁的产量最高等。

黑板：分为领域黑板和任务黑板。黑板是用来存储数据、传递信息和处理方法的数据库，是系统中的全局工作区。黑板根据处理知识领域的不同由上至下又划分成多个信息处理层次。领域黑板：存放系统解题数据和状态。任务黑板存放系统的解题任务树(解题策略)包括各分解的子任务及其先后执行顺序。

控制机构规划器：基于HCBP原理，将系统目标分解为相对独立的子目标，粘贴在任务黑板上，并由子目标到知识本体的映射搜索相应的知识源，被激活的知识源存放在议程中，按执行优先权排队；

监控器：监测黑板工作区的状态和数据变化，当黑板工作区的状态发生变化时，及时将消息传递给调度器，以决定系统下一步的工作内容，同时避免出现工作区死锁状态。议程:议程是一个系统能够执行的任务列表，存放被激活的知识源及方法队列。某知识源在议程中的位置由以下因素决定:最近被激活的知识源按优先权大小在议程中排队；具有相同优先权的知识源由当前的冲突消解策略决定它们的放置顺序。调度器：由推理机构、调度模块、通讯模块等组成。推理机构中包括各种控制策略和方法，如模式匹配、冲突消解、激活规则等2。

本词条内容贡献者为:

何星 - 副教授 - 上海交通大学