姜 飛

1．宿州學(xué)院信息工程學(xué)院，安徽宿州，234000；2．宿州學(xué)院智能信息處理實(shí)驗(yàn)室，安徽宿州，23400

傳感器技術(shù)作為信息社會(huì)的三大技術(shù)之一，隨著電子計(jì)算機(jī)、生產(chǎn)自動(dòng)化、化學(xué)、環(huán)保、能源、海洋開發(fā)、遙感、航天等科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，對傳感器的需求量與日俱增，其應(yīng)用已滲入到國民經(jīng)濟(jì)的各個(gè)部門及人們的日常生活之中?？梢哉f，從太空到海洋，從各種復(fù)雜的工程系統(tǒng)到人們?nèi)粘Ｉ畹囊率匙⌒?，都離不開各種各樣的傳感器。對廣大傳感器選型制造商來說，在他們所生產(chǎn)的產(chǎn)品中選擇合適的傳感器，不僅會(huì)使產(chǎn)品的性價(jià)比獲得最佳狀態(tài)，而且能夠使產(chǎn)品更符合消費(fèi)者的需求，從而更好地適應(yīng)從以“產(chǎn)品中心”向以“用戶和市場”為中心的方向轉(zhuǎn)變，加速企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益。因此，需要什么樣的傳感器和選擇理想的傳感器作為產(chǎn)品的部件，已成為該領(lǐng)域制造商的迫切需要，本文開發(fā)的專家系統(tǒng)能夠很好地解決上述問題。

1 專家系統(tǒng)簡介

近年來，隨著人工智能的蓬勃發(fā)展，人工智能已在許多領(lǐng)域中備受關(guān)注，獲得了快速的發(fā)展，專家系統(tǒng)就是其中最廣泛、最實(shí)用、最有成就的分支。但對于專家系統(tǒng)，目前還沒有形成統(tǒng)一精確的概念，美國斯坦福大學(xué)Edward Feigenbaum教授提出專家系統(tǒng)是“一種智能的計(jì)算機(jī)程序”，它的功能是“運(yùn)用知識(shí)和模擬人的推理來解決只有領(lǐng)域?qū)＜也拍芙鉀Q的復(fù)雜問題”[1]。

一般提出的專家系統(tǒng)模塊結(jié)構(gòu)圖，如圖1所示，各個(gè)功能模塊的主要作用如下所述：

圖1 專家系統(tǒng)的一般結(jié)構(gòu)

(1)人機(jī)接口(Human & Machine Interface):用戶或者專家對專家系統(tǒng)之間的通信界面以及通信機(jī)制。

(2)解釋機(jī)(Explanation Facility):解釋專家系統(tǒng)的推理過程，處理結(jié)果給相關(guān)用戶。

(3)推理機(jī)(Interface Engine):是知識(shí)庫系統(tǒng)的最重要部分，用戶可以設(shè)定哪些規(guī)則滿足事實(shí)或目標(biāo)，并對每個(gè)規(guī)則設(shè)置不同優(yōu)先級，然后通過執(zhí)行關(guān)聯(lián)規(guī)則來進(jìn)行推理[2]。

(4)知識(shí)獲取機(jī)(Knowledge Acquisition Facility):通過編程實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)，以代替專家去逐一編寫規(guī)則，讓知識(shí)庫自主添加優(yōu)化的規(guī)則。

(5)數(shù)據(jù)庫(Database)：存放時(shí)實(shí)數(shù)據(jù)，推理過程中間結(jié)果，供推理機(jī)與解釋機(jī)構(gòu)使用。

(6)知識(shí)庫(Knowledge Base):利用規(guī)則存放完善的基本規(guī)則、豐富的專家經(jīng)驗(yàn)、規(guī)范的知識(shí)模型，庫中的知識(shí)數(shù)據(jù)為量化分級而被推理機(jī)所采納，同時(shí),可以通過相應(yīng)的知識(shí)管理接口來維護(hù)[2]。因此，專家系統(tǒng)可以表示為：專家系統(tǒng)=知識(shí)+推理。

2 知識(shí)的獲取、知識(shí)的表示和知識(shí)推理方法

2.1 知識(shí)的獲取

專家系統(tǒng)建設(shè)最基礎(chǔ)的部分就是知識(shí)，系統(tǒng)內(nèi)的知識(shí)質(zhì)量和數(shù)量決定了專家系統(tǒng)所能達(dá)到的智能化程度，因此，知識(shí)的獲取在專家系統(tǒng)中有著舉足輕重的地位。按知識(shí)獲取的主動(dòng)性可分為兩種方式：自動(dòng)知識(shí)獲取和非自動(dòng)知識(shí)獲取。就目前而言，還不能真正實(shí)現(xiàn)自動(dòng)獲取知識(shí)功能。本系統(tǒng)的知識(shí)獲取方式以非自動(dòng)為主，通過知識(shí)庫工程師和相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜叶啻谓涣鳒贤▉硇纬苫局R(shí)、高等規(guī)則等，再從因特網(wǎng)、相關(guān)書籍和其他渠道，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來獲得知識(shí)。

2.2 知識(shí)的表示

所謂知識(shí)表示，就是以某種語言或媒介描述論域的內(nèi)容，即如何將關(guān)于世界的事實(shí)、關(guān)系、過程等編碼成為一種合適的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，適合于計(jì)算機(jī)操作和運(yùn)行[3]。

知識(shí)庫中所涵蓋的知識(shí)非常廣泛，知識(shí)的結(jié)構(gòu)也比較復(fù)雜，知識(shí)一般需要進(jìn)行推理和維護(hù)等工作。采用面向?qū)ο蟮闹R(shí)表示方法，把知識(shí)作為一個(gè)復(fù)雜的基對象，它是由簡單對象組成的。以此類推，經(jīng)過層層分解，直至形成一個(gè)樹型結(jié)構(gòu)，包含若干個(gè)元對象[2]。

2.3 知識(shí)的推理

推理機(jī)的推理實(shí)現(xiàn)包括兩個(gè)方面：一方面是采用什么推理方法，另一方面是采用什么控制策略。推理方法主要有確定性推理和不確定性推理，傳感器選型專家系統(tǒng)主要使用確定性推理(即CF=1)。推理的控制策略主要有三個(gè)方面：推理方向、沖突消解和搜索策略。其中推理方向有正向推理、反向推理、混合推理和雙向推理。本系統(tǒng)結(jié)合自身特點(diǎn)，采用雙向推理，既能從傳感器選型推理所需的傳感器，又能從某類傳感器推理出所能應(yīng)用的領(lǐng)域。

圖2 面向?qū)嶓w的推理機(jī)工作周期示意圖

推理機(jī)工作周期模塊圖如圖2所示。

沖突消解的基本思想是對要用的知識(shí)進(jìn)行排序。主要用來消除冗余的知識(shí)和有異議的知識(shí)，維護(hù)知識(shí)的簡潔性和一致性。

搜索是一類重要的知識(shí)運(yùn)用。搜索的對象可以是一個(gè)狀態(tài)空間，也可以是一個(gè)知識(shí)或數(shù)據(jù)的集合等。搜索方法可分為“深度優(yōu)先搜索方法”、“廣度優(yōu)先搜索”、“啟發(fā)式搜索方法”等幾大類。傳感器選型采用深度優(yōu)先搜索和啟發(fā)式搜索相結(jié)合的搜索方法。

3 傳感器分類與傳感器應(yīng)用領(lǐng)域

3.1 傳感器分類

傳感器按不同分類方法可以分成多種類別。通常按測量方式劃分為三類：物理量傳感器(Physical quantity sensor) 、化學(xué)量傳感器(Chemical quantity sensor)和生物量傳感器(Biological quantity sensor)[4]。為了方便處理，部分傳感器類別編號如圖3所示。

圖3 傳感器樹形分類結(jié)構(gòu)局部圖

根據(jù)圖3樹形結(jié)構(gòu)逐漸將產(chǎn)品編號細(xì)致化，例如，某款差壓傳感器雖然在廠家產(chǎn)品具體編號是KYC04系列，要想獲得的對應(yīng)產(chǎn)品編碼，就需要根據(jù)結(jié)構(gòu)圖逐步查找為：物理傳感器(以字母P開頭)→P01→P0101→P010104→P01010101(即KYC04系列差壓傳感器編碼)。如有需要傳感器類型子層次可再建立，該傳感器可應(yīng)用于哪些領(lǐng)域的子樹[3]。采用傳感器產(chǎn)品樹型結(jié)構(gòu)表示法，可以方便地為日益龐大的傳感器數(shù)據(jù)表按類別領(lǐng)域分類，建立多張索引表，實(shí)現(xiàn)知識(shí)的索引順序表查找達(dá)到塊查找方式，提高知識(shí)搜索效率。查找時(shí)間復(fù)雜度由O(n)提高到O(log2n)[4-5]。這也為推理算法快速運(yùn)算的實(shí)現(xiàn)提供一個(gè)保證。

3.2 傳感器應(yīng)用領(lǐng)域

隨著科技和傳感器技術(shù)的發(fā)展，傳感器所應(yīng)用的領(lǐng)域越來越廣，在此，只就傳感器在一些主要領(lǐng)域中的應(yīng)用進(jìn)行簡要介紹。根據(jù)傳感器選型可分以下幾個(gè)主要類別：(1)傳感器在工業(yè)檢測和自動(dòng)控制系統(tǒng)中的應(yīng)用；(2)傳感器在汽車中的應(yīng)用；(3)傳感器在家用電器中的應(yīng)用；(4)傳感器在機(jī)器人上的應(yīng)用；(5)傳感器在醫(yī)療及人體醫(yī)學(xué)上的應(yīng)用；(6)傳感器在環(huán)境保護(hù)中的應(yīng)用；(7)傳感器在航空及航天上的應(yīng)用；(8)傳感器在遙感技術(shù)上應(yīng)用。

4 專家系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)

根據(jù)專家系統(tǒng)所面對的用戶以及本專家系統(tǒng)采用關(guān)系數(shù)據(jù)庫來實(shí)現(xiàn)知識(shí)庫等特點(diǎn)，本專家系統(tǒng)選用Microsoft公司開發(fā)的VB.NET作為前臺(tái)開發(fā)工具，利用VB.NET提供的ADO.NET數(shù)據(jù)接口技術(shù)實(shí)現(xiàn)與后臺(tái)的SQL Server 2000系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)表和推理規(guī)則表的無縫連接，開發(fā)出一套實(shí)用、可行的應(yīng)用界面，專家利用這個(gè)知識(shí)獲取界面進(jìn)行知識(shí)輸入，用戶可以方便地進(jìn)行數(shù)據(jù)和知識(shí)的查詢和推理，并且具有自動(dòng)進(jìn)行一致性檢查、重復(fù)檢測和維護(hù)等工作[5-6]。

由于關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)在解決結(jié)構(gòu)化策略問題，以及數(shù)據(jù)共享、并發(fā)控制、數(shù)據(jù)存取和查詢等方面功能強(qiáng)大，且具有低冗余性的特點(diǎn)，所以可以很好地彌補(bǔ)知識(shí)庫在查找、訪問和管理海量數(shù)據(jù)方面能力低下的缺點(diǎn)。另外，數(shù)據(jù)庫在數(shù)據(jù)抽象能力和推理演繹能力方面的缺陷，可通過基于面向?qū)嶓w的知識(shí)表示方法來解決，形成一個(gè)很有特色的專家數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)[7-8]。

在此采用SQL Server 2000關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理軟件來開發(fā)實(shí)施專家系統(tǒng)知識(shí)庫和數(shù)據(jù)庫。特別是知識(shí)庫建設(shè)中采取規(guī)范化審核，達(dá)到規(guī)則描述清晰、邏輯判斷明確。在專家系統(tǒng)具體實(shí)現(xiàn)過程中，本系統(tǒng)的傳感器知識(shí)采用面向?qū)嶓w的知識(shí)表示的方法，產(chǎn)生式規(guī)則具有前提和結(jié)論兩部分。知識(shí)庫可由規(guī)則表、前提列表、結(jié)論列表、規(guī)則關(guān)系表、知識(shí)庫索引表和建議列表構(gòu)成，規(guī)則間的關(guān)系通過面向?qū)ο蟮姆椒▽?shí)現(xiàn)；數(shù)據(jù)庫是由廠家表、產(chǎn)品表、參數(shù)表、實(shí)例表和數(shù)據(jù)庫索引表構(gòu)成，兩大索引表使專家系統(tǒng)在擁有海量知識(shí)的情況下，能夠加快知識(shí)的搜索效率。各表的關(guān)系模式如下(帶有下劃線的字段為主鍵)：

規(guī)則表(規(guī)則號，規(guī)則名，規(guī)則類)

前提列表(規(guī)則號，條件1，條件2，…，條件n)

結(jié)論列表(規(guī)則號，結(jié)論1，結(jié)論2，…，結(jié)論n)

規(guī)則關(guān)系表(關(guān)系號，超類，子類)

知識(shí)庫索引表(ID,規(guī)則類，規(guī)則類地址)

建議列表(建議號，建議人，聯(lián)系方式，建議1，建議2，…,建議n)

廠家表(廠家編號，廠家名，廠家地址，廠家網(wǎng)站，廠家聯(lián)系方式，其他屬性)

產(chǎn)品表(產(chǎn)品編號，產(chǎn)品型號，產(chǎn)品名稱，廠家號，傳感器類型，外形圖，特點(diǎn)，應(yīng)用領(lǐng)域，其他屬性)

參數(shù)表(產(chǎn)品編號，測量介質(zhì)，量程范圍，工作溫度，補(bǔ)償溫度，線性度，靈敏度，分辨率，重復(fù)性及遲滯，精度，穩(wěn)定性，引線方式，其他屬性)

實(shí)例表(ID,應(yīng)用領(lǐng)域，實(shí)例方案)

數(shù)據(jù)庫索引表(索引號，傳感器類型，在產(chǎn)品表中地址，在參數(shù)表中地址)

按以上關(guān)系模式，可以在SQL Server 2000企業(yè)管理器中創(chuàng)建“知識(shí)庫”和“數(shù)據(jù)庫”，但這樣做非常麻煩，最好把關(guān)系模式轉(zhuǎn)化為SQL語言后，為知識(shí)庫和數(shù)據(jù)庫及其他數(shù)據(jù)表創(chuàng)建腳本文件，然后在查詢分析器里執(zhí)行，即可創(chuàng)建。然后用VB.NET開發(fā)傳感器選型的專家系統(tǒng)軟件，當(dāng)用戶打開專家系統(tǒng)軟件時(shí)，首先進(jìn)入用戶登錄界面，只有合法用戶才能訪問該系統(tǒng)。

圖4 傳感器應(yīng)用領(lǐng)域?qū)＜蚁到y(tǒng)主界面

合法用戶即可進(jìn)入圖4所示主界面：單擊某一按鈕即可進(jìn)入相應(yīng)的操作窗口，例如：單擊知識(shí)推理系統(tǒng)的按鈕并進(jìn)行可視化選擇，即可獲得圖5所示的推理運(yùn)行結(jié)果界面。

圖5 知識(shí)推理系統(tǒng)運(yùn)行結(jié)果圖

5 結(jié)束語

本系統(tǒng)由VB.NET語言和SQLServer2000數(shù)據(jù)庫軟件開發(fā)而成，以應(yīng)用軟件包的形式提供給用戶。本系統(tǒng)在獲取相當(dāng)數(shù)量的知識(shí)后，進(jìn)行反復(fù)測試，運(yùn)行結(jié)果比較滿意。然而，從全球范圍來看，專家系統(tǒng)雖然比數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)誕生得還要早，但由于其受到人工智能和知識(shí)工程發(fā)展水平的制約，發(fā)展一直相對緩慢。因此，需要更多的科研人員不斷地探索和研究，使專家系統(tǒng)和計(jì)算機(jī)技術(shù)、人工智能等技術(shù)進(jìn)一步深度融合，發(fā)揮百家之長，這樣設(shè)計(jì)的專家系統(tǒng)才能擁有更高水準(zhǔn)的“智能化”，成為名副其實(shí)的專家。

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