液相色譜選擇優(yōu)化專家系統(tǒng)推理機(jī)的構(gòu)建

姜 楠董鴻曄

（沈陽(yáng)藥科大學(xué)， 遼寧 沈陽(yáng) 110016）

液相色譜選擇優(yōu)化專家系統(tǒng)推理機(jī)的構(gòu)建

姜 楠1董鴻曄2

（沈陽(yáng)藥科大學(xué)， 遼寧 沈陽(yáng) 110016）

本文以構(gòu)建液相色譜選擇性優(yōu)化專家系統(tǒng)推理機(jī)作為研究對(duì)象，論述了產(chǎn)生式系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)及正向推理機(jī)制，將專家系統(tǒng)的推理規(guī)則按層次存儲(chǔ)在樹型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中，設(shè)計(jì)了基于產(chǎn)生式模式的系統(tǒng)推理機(jī)的框架結(jié)構(gòu)、工作流程和用戶界面。該系統(tǒng)能兼顧計(jì)算機(jī)和用戶的可讀性、交互性，不僅提高了推理機(jī)的推理效率，同時(shí)表明該系統(tǒng)具有可行性和實(shí)際應(yīng)用前景。

液相色譜；專家系統(tǒng)；產(chǎn)生式；推理機(jī)

近年來，色譜法已成為現(xiàn)代分析實(shí)驗(yàn)中應(yīng)用最廣的分離技術(shù)。由于色譜分離機(jī)制的復(fù)雜性和影響因素的多樣性，色譜分析成為化學(xué)計(jì)量學(xué)最活躍的研究領(lǐng)域之一[1]?；趯＜蚁到y(tǒng)的人工智能等信息技術(shù)在色譜中的應(yīng)用也已逐漸形成較成熟的理論和方法，許多研究人員根據(jù)色譜分析法的特點(diǎn)，將其引入到現(xiàn)代藥物研究及藥品質(zhì)量控制中。本文結(jié)合目前液相色譜分離技術(shù)的特點(diǎn)和專家知識(shí)，對(duì)基于產(chǎn)生式液相色譜選擇性優(yōu)化專家系統(tǒng)推理機(jī)的結(jié)構(gòu)及實(shí)現(xiàn)方法進(jìn)行了研究與探索。

1 產(chǎn)生式專家系統(tǒng)推理機(jī)及推理方式

產(chǎn)生式表示又稱為規(guī)則式表示，是目前專家系統(tǒng)中廣泛使用的知識(shí)表示及系統(tǒng)結(jié)構(gòu)之一。經(jīng)過多年的實(shí)踐，產(chǎn)生式系統(tǒng)無論在理論上還是應(yīng)用上都有了很大進(jìn)展并日趨成熟[2]。

在專家系統(tǒng)中，用戶使用專家系統(tǒng)實(shí)際上就是在使用推理機(jī)推理，不斷進(jìn)行規(guī)則匹配的過程[3]。液相色譜優(yōu)化專家系統(tǒng)的組成如圖1所示。

圖1 液相色譜優(yōu)化專家系統(tǒng)

由圖1可知，推理機(jī)（Inference Engine）是專家系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)基于知識(shí)推理的部件，是基于知識(shí)的推理在計(jì)算機(jī)中的實(shí)現(xiàn)。專家系統(tǒng)能否具有運(yùn)用知識(shí)的能力以及與用戶進(jìn)行信息交流的能力，很大程度上取決于推理機(jī)的結(jié)構(gòu)與推理機(jī)制。產(chǎn)生式系統(tǒng)推理機(jī)的推理方式有正向推理、反向推理、正反混合推理三種[4]。本系統(tǒng)采用正向推理機(jī)制，即由原始數(shù)據(jù)出發(fā)向結(jié)論方向推理，系統(tǒng)根據(jù)用戶提供的原始信息，在知識(shí)庫(kù)中尋找能與之匹配的規(guī)則，對(duì)用戶提出的問題進(jìn)行推理，直到得出相應(yīng)的結(jié)論為止，并將推理結(jié)果輸出到用戶接口[5]。由于正向推理符合人們邏輯思維過程，更容易被用戶所接受。

2 推理規(guī)則的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及推理機(jī)的設(shè)計(jì)

2.1 推理規(guī)則的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

為了提高推理機(jī)推理的效率，設(shè)計(jì)合理的推理機(jī)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是至關(guān)重要的。根據(jù)專家系統(tǒng)的推理策略和邏輯推理過程可知，推理過程是階段性或順序性的特點(diǎn)[6]。液相色譜選擇性優(yōu)化專家系統(tǒng)它的推理過程的順序是先確定推理范圍（按化合物方法或一般方法），之后再按推理過程的階段性即樣品預(yù)處理方法優(yōu)化、固定相優(yōu)化、流動(dòng)相優(yōu)化、輔助條件優(yōu)化四個(gè)階段逐步進(jìn)行更細(xì)節(jié)的推理判定，直至得出結(jié)論。以樣品預(yù)處理一般優(yōu)化方法為例，其推理順序如圖2所示。

針對(duì)圖2推理順序，依據(jù)其產(chǎn)生式規(guī)則及正向推理特性，本系統(tǒng)推理機(jī)采用樹結(jié)構(gòu)來描述推理規(guī)則，對(duì)于同一層次的規(guī)則（例如超聲法或回流法）用一個(gè)結(jié)點(diǎn)來存儲(chǔ)，結(jié)點(diǎn)中的每個(gè)實(shí)體對(duì)應(yīng)于一條產(chǎn)生式規(guī)則（例如溶劑濃度、溶劑倍量、提取時(shí)間、提取次數(shù)），并共用一個(gè)指向父結(jié)點(diǎn)的指針，這樣可節(jié)省存儲(chǔ)空間并提高搜索效率。

2.2 推理機(jī)的設(shè)計(jì)

系統(tǒng)推理機(jī)采用產(chǎn)生式結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，如圖3所示。

推理機(jī)的工作流程如圖4所示。

由圖4可知，用戶輸入階段是用戶對(duì)系統(tǒng)中存在的事實(shí)進(jìn)行判斷，是否符合自己要輸入的條件，有兩種選擇，一種是系統(tǒng)提問，如果系統(tǒng)提問的事實(shí)是用戶想要輸入的，則用戶輸入肯定的答案，否則否定。用戶還可以選擇系統(tǒng)中已有的事實(shí)進(jìn)行輸入，可以提高輸入效率。推理機(jī)推理開始時(shí)先把知識(shí)庫(kù)的規(guī)則前提裝入內(nèi)存，對(duì)規(guī)則進(jìn)行逐一搜索，看是否存在可以被激活的規(guī)則，如果沒有則退出過程，如果有則激活該規(guī)則，所進(jìn)行的動(dòng)作為將此規(guī)則的結(jié)論所代表的事實(shí)的狀態(tài)改為肯定，并且在推理字段上標(biāo)上該規(guī)則號(hào)。如果用戶輸入的信息為否定的，則推理機(jī)對(duì)內(nèi)存前提進(jìn)行整理。推理機(jī)將被激活的規(guī)則的結(jié)論反饋給用戶，并且詢問用戶是否為想要得到的結(jié)論和是否需要解釋。如果需要解釋則推理機(jī)將此次推理的過程路徑反饋給用戶[6]。

圖2 樣品預(yù)處理方法優(yōu)化推理順序

圖3 推理機(jī)的產(chǎn)生式結(jié)構(gòu)

實(shí)現(xiàn)上述推理的用戶界面如圖5所示。

通過上述過程可看出，產(chǎn)生式系統(tǒng)與一般分級(jí)組織的系統(tǒng)比較，具有數(shù)據(jù)庫(kù)、規(guī)則和控制等系統(tǒng)各部分組成相對(duì)獨(dú)立的特點(diǎn)，這種積木式結(jié)構(gòu)便于系統(tǒng)的更新維護(hù)和構(gòu)建大型人工智能專家系統(tǒng)。

3 結(jié) 語(yǔ)

本文基于產(chǎn)生式原理設(shè)計(jì)的推理機(jī)充分利用了自身對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的表示能力，具有兼顧計(jì)算機(jī)和用戶的可讀性、交互性、易維護(hù)性等特點(diǎn)，同時(shí)提高了專家系統(tǒng)推理機(jī)的工作效率，其設(shè)計(jì)表明該系統(tǒng)具有可行性和應(yīng)用前景。

圖4 推理機(jī)工作流程圖

圖5 推理機(jī)的用戶界面

[1]粟智,杜為軍.基于MATLAB的色譜分析初級(jí)專家系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[J].光譜實(shí)驗(yàn)室,2004,21(4):774-778.

[2]馬鳴遠(yuǎn).人工智能與專家系統(tǒng)導(dǎo)論[M].北京:清華大學(xué)出版社,2006:11.

[3]史忠植,王文杰.人工智能[M].北京:國(guó)防工業(yè)出版社,2007:250.

[4]雷英杰,邢清華,王濤,等.人工智能(AI)程序設(shè)計(jì)(面向?qū)ο笳Z(yǔ)言)[M].北京:清華大學(xué)出版社,2005:3.

[5]李龍龍,趙惠燕.基于案例的模糊推理機(jī)設(shè)計(jì)[J].電子學(xué)與計(jì)算機(jī),2008,25(5):214-218.

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A

1671-8194（2012）01-0265-03

國(guó)家自然科學(xué)基金重大研究計(jì)劃項(xiàng)目（90612002）