专家系统论文篇(1)

关键词：专家系统；计算机应用

Abstract：ThispaperanalyzedtheapplicationsandopenquestionsofagriculturalexpertsysteminthenewcenturyinChina，finally，hadallexpectationofthedevelopmentprospectforthefutureagriculturalexpertsystem．

Keywords：expertsystem；computerapplication

我国加入了WTO，传统型农业面临巨大的挑战，因而必须依靠先进的科学技术，向信息化、现代化农业迈进。而信息技术的广泛应用，为农业的发展提供了技术支持。[4]农业信息技术是21世纪高新技术应用于农业的关键技术之一，近二十年来在世界各国得以迅速发展。农业专家系统是农业信息技术的一个重要组成部分，它是我国农业信息技术发展的突破口，对我国农业发展有着深远的影响。[5]

农业专家系统也可叫农业智能系统，是一个具有大量农业专门知识与经验的计算机系统它应用人工智能技术，依据一个或多个农业专家提供的特殊领域知识、经验进行推理和判断，模拟农业专家就某一复杂农业问题进行决策。目前国际上有近百个农业专家系统．广泛应用于作物生产管理、灌溉、施肥、品种选择、病虫害控制、温室管理、畜禽饲料配方、水土保持、食品加工、财务分析、农业机械选择等方面，有些系统已成为商品进入市场。[4]

1.农业专家系统的演变

国际上对农业专家系统的研究是从70年代末期开始的，当时仅用于诊断作物病虫害。如1978年美国伊利诺斯大学开发的大豆病虫害诊断专家系统Plant／DS。进入80年代以后，开发出了许多农业专家系统，如1982年美国伊利诺斯大学开发的玉米螟虫害预测专家系统Plant／OD，1983年日本千叶大学开发的MICCS-西红柿病虫害诊断专家系统，1986年美国农业部开发的COMAX／GOSSYM，Plant等开发的农业管理专家决策支持系统CALEX，Lemmon等开发了棉花生产管理专家系统，Zhu，XinX等开发的作物生产过程中的水分处理专家系统等。

国内于80年代初期开始研究农业专家系统。1980年浙江大学与中国农科院蚕桑所合作开始研究蚕育种专家系统，1983年中科院合肥智能研究所与安徽农科院合作开发的砂

礓黑土小麦施肥专家系统。近几年来，我国农业专家系统的研究更是蓬勃发展，

赵林峰，硕士研究生，湖南农业大学园艺园林学院.410128。

*熊兴耀，博士，教授，博士生导师，湖南农业大学园艺园林学院，410128，E-mail:xiongxingyao@

如基于规则和图形的苹果、梨病虫害及防治专家系统，多媒体玉米病虫害诊断专家系统，基于生长模型的小麦管理专家系统，水土保持专家系统的探索与试验等。[6]

2存在的问题

2．1农业专家系统自身存在的问题

2．1．1至今为止，在农业专家系统中，由专家整理出来的知识大多属于这个领域的浅层知识，形式上也主要是条件规则型知识。因为知识种类、数量可能很多，难于详细检验，待到专家系统具体使用这些知识时，机械死板的计算机程序就有可能推导出一些错误的结论。另外，由于专家系统并不具有真正的学习能力，结果导致系统的表现只能处理人类专家见过的各种情况，不能“随机应变”，人工智能面临严峻的考验。

2．1．2开发工具不完善,国外目前出现了许多专用的专家系统工具，开发某领域系统基本上是运用开发工具来实现的。我国农业专家系统的开发工具在应用国外较成熟的开发工具的同时，也自主研制了一些开发工具。但利用开发工具开发的专家系统已形成系列化，商品化水平很低。而且，目前国内开发的农业专家系统生成工具太都在处理文字描述的定性知识方面功能较强，而在处理用数学模型描述的定量知识方面很少涉及。[7]

2．1．3信息(知识)获取困难、存储方式落后。我国是农业大国，农业信息资源极其丰富，但农业信息网络和数据库的建设严重滞后，缺乏有序管理，使专家系统的知识来源比较单一。另外，我国已完成了农业普查、土壤普查、土地利用现状调查等基础性工作，取得了大量的属性数据图和形数据，这是农业专家系统的基础数据。但这些数据太多以纸为存储介质，不但信息的精度和数量受到限制，信息的更新也不方便，影响其时效性。[78]

2．2农业专家系统应用的外部环境中存在的问题

2．2．1农业专家系统的应用与开发脱节、适用对象狭窄。我国的一些农业专家系统只强调应用，缺乏进行二次开发所需的专家系统开发工具，使用者无法根据当地实际情况创建知识库和模型库，限制了专家系统的进一步应用。有些农业专家系统虽提供了开发工具，但缺少通用的模板和模型，要求使用者具有一定的计算机基础技术，缩小了专家系统的应用范围。而且一些农业专家系统追求所谓先进性，要求高档次的软硬件，也要求使用者有一定的计算机技术基础，很难在农业基层普及；另一些农业专家系统与领域知识结合不够，停留于科普性知识介绍，其先进性和实用性不高[9]。

2．2．2动态服务能力低，时效性差。农业生产中的多变因素复杂，受很多外界条件的影响，有许多结果事先是无法预测的，这就要求专家系统有适应动态变化的能力，而我国目前的农业专家系统多数是静态的，因此在农业专家系统开发过程中必须注意动态性建设[4,9]。

2.2.3缺少进一步延续开发的能力。一些农业专家系统只是为了一时的应用，而忽视了搭建好功能强、灵活性高的平台，缺少二次开发的接口。目前虽然有许多的开发工具，但通用性差，很难在农业基层普及，使那些具有普通计算机水平而又想开发所研究领域专家系统的人员无计可施，从而限制了专家系统的进一步开发与应用，因此，开发与应用并进，增强系统的实用性是非常必要的。

2．2．4网络化农业专家系统的开发数量不多。多数农业专家系统仅局限于某一区域，应用面窄，若要扩大应用范围，就得大力开发网络版专家系统，充分利用好网络，实现专家系统的网络化远程服务，这也是今后专家系统研制和应用的大势所趋[10]。

2．2．5推广问题。目前研制出的农业专家系统较多，但真正用于生产实际的不多，这说明我们重开发，轻系统推广，在推广上下的功夫不够。在目前家庭联产承包责任制情况下，每户的种、养殖的规模都很小．投资电脑、购买专家系统软件费用很高，投入产出比很低，要推广就得换思路。充分利用互联网，在各地网站设立专家系统咨询推广点，或许是不错的选择。同时，加强农业专家系统的实用培训，提高使用者的对专家系统的认识、计算机使用水平和科学生产的水平，也是推广中需要加强的措施之一。

2．2．6知识产权问题

在开发农业专家系统时，需要大量领域专家的智慧或者说采纳了许多领域专家的经验，如果专家系统作为产品要销售时，就存在商业盈利目的，就必然会产生知识产权的纠纷。现在农业专家系统的使用还不普遍，但是随着网络信息服务业的发展，各国都在重视网络环境下的知识产权立法问题。对此，农业专家系统的设计者在建造时，所采用的各种图文资料最好是具有自主知识产权的，或者购买别人的图文资料。农业专家系统中，无论是知识库中知识的抽取、规则的确定，还是推理机的设计，每一个环节都要符合科学的原则，相关数据、公式都要经实践检验，经试运行完善后才可正式使用。因此，在研制农业专家系统时，要有法律意识，研制者要对专家系统使用的后果负责[11]。

3农业专家系统研究的前景展望

3．1系统数据动态化。农作物生产系统是由生态系统、经济系统和技术系统在持定的空间和时间上(四维特性)组合而成的复杂大系统，它是一个多因素、多层次、多目标、关系纵横交叉的复合系统。这一系统的复杂性、动态性、模糊性和不可确定性是其它专家系统无法比拟的。由于农作物生产的这一特性就要求专家系统中的基础数据不但是海量的，而且必须是动态的。如知识库、数据库、模型库必须要不断有新的知识、新数据、新技术来更新扩充支撑，尽快解决农业生产中的实际问题。“3S”技术即地理信息系统(GeographicInformationSystem)、全球定位系统(GlobalPositioningSystem)以及遥感技术(RemoteSeniing)、为核心的包括多媒体技术、计算机技术和计算机网络技术，为专家系统的构建提供了巨大的技术支撑。因为“3S”技术的集成首先缓解了专家系统知识源和数据库的缺乏问题，提供了海量的基础数据，为专家系统基础数据库、知识库和模型库的建立提供了数据支持，使农作物生产管理立体化、空间化和实时化。其次，提供的数据不仅量大、全面、而且动态、可更新的，因而使知识库、数据库和模型库具有强大的生命力，这极大地丰富了农业专家系统有功能和使价值。

3．2系统功能集成化。农作物生产是一个多方面的综合体，影响因素繁多，时空差异和变异性大，生产稳定性和可控性差，随时可能遭受气候、气象、病虫害的侵袭，因此需要不同的相关的多个领域专家系统共同合作。将系统模拟、地理信息系统、全球定位系统、决策支持系统等技术相结合，这些集成技术可以更有效地研究气候变化对农业的影响、土地评价以及农业环境保护等问题。

3．3系统技术综合化。现有的专家系统在建模中多利用简单的数学回归模型，这种模型一般只考虑部分因素，而作物生产过程中需要解决的问题往往是多个因素的共同作用，因此建模时应考虑多因素的影响。目前，人工神经网络、模糊数学、随机模拟等多种技术的研究日趋成熟，将这些技术用于专家系统必然会增加其处理功能。尤其是在解决一些复杂问题时，人类专家有时很难准确表达自己的想法，或者很难找出其规律，利用这些技术可以帮助知识工程师解决问题。

3．4系统应用网络化。进一步提高农业专家系统的智能化和本土化程度，通过网络传送走向田间将成为一种趋势。网络技术无疑可以弥补我国农业的分散与闭塞弱势。光纤化和宽带化的国家网络建设，为农业专家系统应用网络化提供了良好的硬件条件。因此，未来农业专家系统在设计阶段首先要考虑网络化、数据共享问题。能够成功地在网上运行的系统才真正具有强大的生命力和实用性，符合农业生产与管理的要求[12,13]。

3．5系统面向多层次设计。专家系统服务的对象并不都在同一个层次上，文化程度存在较大的差异，不同对象要求获取信息的复杂程度不同，所操作的专家系统和输出的内容复杂程度也不相同，因此开发不同层次的专家系统(如面向灌溉管理专业人员、农村技术人员、农户的灌溉专家系统)也是需要考虑的一个问题[14]。

3．6系统开发市场化。我国已经成功加入WTO，因此农业专家系统的建造不应忽视国际市场的需求，开发既能满足我国需求也能适宜国际需求的农业专家系统是必要的[12,13]。

3．7创造良好的农业专家系统应用的外部环境。目前，我国农村计算机的普及(包括上网)虽然初显端倪，但由于资金、条件和培训对象文化程度等诸多因素的限制，推广和普及计算机依然存在着许多实际困难，与经济和社会发展的要求相差甚远，远远滞后于其他行业，与发达国家相比更显不足，从而也影响了农业专家系统的更进一步推广应用。为此，必须从计算机技术培训人手，传播和普及计算机技术，并进一步在现有的有线通信技术体系中，减少农村缺乏网络服务商的服务及农民文化素质低等重大障碍，改善农民的上网条件。另外，农业企业是我国农业生产的主力军之一，只有农业企业积极使用农业专家系统，大力推进电子商务，才能提供全球服务、提升企业形象、开拓潜在市场、增加企业利润，才能使企业信息化走向实务。由于农业生产具有生产周期长、成本高、风险大、收益低等特点，我国大部分企业分散经营，环境闭塞，信息不灵，传递不便，难以形成竞争优势。而在市场经济下，随着全球经济一体化的发展和我国加入WTO进程的加快，企业信息化能使人力、物力、财力以及内外部信息资源得以充分开发和利用，从而降低成本，提高经济效益，在激烈的竞争中找到自己生存与发展的空间，并最终使农业专家系统更好地为农业、农村、农民服务创造一个良好的外部环境[15]。

4结束语

农业专家系统在生产中有着广阔的应用前景。可以说，在农作物生产的各个环节中都可以用到专家系统。随着计算机应用的日益普及和各地建设信息高速公路设想的提出，建设农业专家系统将成为加快农业科技知识和农业信息传播的重要手段，成为促进农业快速发展的积极动力。鉴于农业专家系统在促进农业生产发展中的重大意义。可以预料，一个以农业专家系统为重要手段的智能化农业信息技术将在我国迅速发展，并将成为我国2l世纪农业现代化的重要内容。

参考文献：

[1]（美）JosephC.Giarratano，GaryD.Riley印鉴，等（译）.机械工业出版社.

[2]熊范纶．农业专家系统及开发工具．清华大学出版社，1999，4-27

[3]熊范纶．人工智能与计算机在农业现代化中的应用．农业现代化研究所，1992．13(2)：123-126

[4]吴玺，谭宏，夏建国，邓建良。试论我国农业专家系统的应用及发展。计算机与农业，2000，（8），1-4

[5]李军，邹志荣，程瑞锋，白福萍.农业专家系统及其在园艺业中的研究与应用.陕西农业科学,2002(11),22-24.

[6]柴萍，张保军，汪志农.农业专家系统在小麦栽培管理中的应用,水土保持研究,2002.(2)

[7]高明亮，王雪珍，吴顺章.农业专家系统存在的问题与对策.洛阳农业高等专科学校学报,2001.21(2):88-90

[8]刘莉，宣洋，李绍稳，房文娟.农业专家系统在作物病虫害预防中的应用.计算机与农业,2003.（5）:11-14

[9]张文龙，周静，戴保威.农业专家系统研究进展.种子,2004.23（10）:

[10]马文杰，贺立源.专家系统在我国农业中的应用进展.山地农业生物学报,2005.24(4):343-346

[11]杨国强，王双喜，杜伟.我国农业专家系统的研究进展.山西农业大学学报,2004.93):303-306

[12]周贤君，邹冬生.农业专家系统在作物栽培中的应用.农业网络信息,2004.11,12-15

[13]黄贵平,杨林,任明见,张庆勤.专家系统及其在农业上的应用.种子,2003.(1),54-57

专家系统论文篇(2)

[关键词]科学计量　同行评议　专家遴选　模型构建

[分类号]C939

1.引言

现代科学必须进行评价、选择，这种评价和选择包括对整个国家科技未来发展宏观的选择，也包括对具体项目的微观选择。无论如何，科学的评价与选择都是一个非常大的课题，是科技管理工作的重要组成部分，是推动国家科技事业持续健康发展，促进科技资源优化配置，提高科技管理水平的重要手段和保障。

目前国内外科学评价方法主要采用同行评议，它关系到科学、客观、公正地遴选优秀、创新的科研人才和科研项目。高质量的同行评议应该准确反映被评审项目的内在质量。由于评议专家是判别创新性的主体，专家自身的学术水平、科学素养、对科学前滑的把握、对科学问题的洞察力等都对判识创新性起到关键作用。因此，同行评议专家的来源和选择直接关系到同行评议的质量。

2.科学计量方法对同行评议专家科学遴选的理论支撑

将科学共同体内部的科学评价――同行评议与科学共同体外部的科学评价――科学计量相结合，使科学计量成为获得高质量同行评议的主要辅助手段。

2.1使用可视化著者同被引(ACA)技术选择相同学术“范式”的同行评议专家

采用科学计量学方法，待选定的同行评议专家的研究方向、学术思想以及所持学术范式都能通过数字量化的形式和网形表示的方法进行比较准确的测定，便于科研管理者掌握学科领域的宏观情况，从而为相同学术范式的同行评价专家的选择提供科学合理的凭据。

首先，选择某一学科领域内比较重要的、具有代表性的期刊群，通过对期刊群中论文后所附的参考文献进行共被引分析，确定学科领域内高被引著者群。其次，制作高频被引著者互引矩阵和著者相关矩阵。再者，利用相关矩阵进行多维尺度分析，根据在多维尺度图中处于中心位置的著者在学科里所处的核心位置，可以分析这些著者各自所持的学术范式和所处学派分支，他们的学术观点非常明晰，是各自不同学派的学术代表性人物。最后，再通过高频被引著者互引矩阵制作出点与线交织的学派网络图，观察其他非核心著者与那些核心著者之间的关联以及关联强度，来判定其他非核心著者的学术派别和所持学术范式。如果要真正实现无人为干扰的同行评议专家的遴选，即专家系统的自动化和智能化，科学计量学的方法为其则提供了理论上的支持。

2.2使用共词分析方法判断科学语境的差异从而选择真正的同行专家

高质量的同行评议依赖于同行评审专家的正确选择。只有“懂行”专家才是真正的同行，才有资格进行相应的科学评价活动。而“懂行”专家的选择必须建立在具有相同的科学语境的基础上，因此，可以将科学语言、主题概念等词汇的使用作为判断是否是真正同行的标准。同时，还可以根据科学论文所使用的科学主题、概念、语词等反映相关学科领域研究内容的词语，构建某一个学科的主要研究领域主题三维网络图，为观察和分析学科结构的发展变化趋势提供科学合理的凭据。

将同行评议专家遴选系统与一些国内外大型的科学引文数据库相连接，根据科学引文数据库中某学科核心期刊引文中的主题词或内容词的使用情况，将高频被引的主题词做共词分析，得到共词矩阵，根据共词矩阵的数据做出某学科主题词之问的三维关联网络图，即为此学科的研究主题网络图。图中主题词与主题词之间的长度与夹角就是主题词之间的语义的相似度。可以根据被评审项目所提供的主题词，在三维网络图中自动找到相应主题或词语，及其与评审项目主题语义最近似的其他主题或词语。按照确定的所有相应主题或词语自动寻找其论文著者群，再将找寻到的论文著者群与同行评议专家信息系统相连，确定符合相应职称、学术水平的评审专家。这为实现同行评议专家遴选系统智能选择提供了科学合理的依据。

2.3使用科学知识图谱选择交叉学科的同行评议专家

具有浓烈原创思想的科学评价项目，一般都产生于交叉学科领域中，融合了多学科的思想精华。由此，交叉学科的产生、发展及其学科结构就成为科研管理者关注和研究的重点。交叉学科是由多学科相互作用、融合而成的具有很强创新特点的学科。通过真实、可靠的数据和绘制的科学知识图谱来描绘交叉学科的学科结构，以及交叉学科中相关学科的学术关联，可为科学评价管理者准确判定所要进行科学评价的交叉学科项目提供同行评议专家应具有的相关学科背景知识。汇集引用交叉学科的期刊论文，下载论文关键词、附加关键词等数据信息，经过数据筛选、分析、绘图等科学计量学的方法可以把不同学科围绕交叉学科的研究热点问题弄清楚。并且可以从交叉学科研究热点问题中，判断被科学评价项目的新颖性、创新性，还可以找到某个研究主题所涉及的不同学科领域，从这些研究领域可以找寻到非常合适的、与研究主题相关的同行评议专家。同时也可以为科研管理者把握交叉学科发展方向、规律提供可靠的数据支持和交叉学科热点研究的主题信息。

2.4使用h指数选择科学贡献程度大的同行评议专家

通过SCI、EI、SSCI、CSSCI等大型引文索引数据库可以收集到同行评议专家发表的所有文章及这些文章的被引次数。将这些论文按照其引文数降序排列，然后从排序最高的论文开始向下逐条计数，一直到某篇论文的排序号与该篇论文的引文数大致相当为止，则该篇论文的序号数就是h指数数值。当人们把科学成就作为重要的评价标准对同行评议专家进行评判时，以对一个同行评议专家累计科研成果的重要性、意义和影响力进行评估的简单易算的“h指数”，应该是一种有用的标尺，而且是一个公正的方式。用h指数评价同行评议专家的科学贡献绩效可以遏制片面追求论文数量的不良倾向，同时又能够激发包括同行评议专家在内的科研人员探索深层次科学问题的热情。这就是h指数与其他单项文献计量学指标相比所独具的优越之处。此外，h指数能够测度同行评议专家的持久科学贡献绩效，而不仅仅是测量其科学成就的峰值。能够准确地评价科学共同体中真正具有突出贡献的科学家，能够将那些做出持久而重大贡献却未获得与其工作声望相称的同行学者、同行科学研究工作者凸现出来。

3.基于科学计量学的同行评议专家遴选系统模型

在同行评议工作中，为保证对每一评议项目的学术水平和重要性做出正确、科学的评价，必须解决科学合理地选择评议专家这个关键问题。

评审专家要对项目的科学价值、学术水平、创新性及研究条件等提出明确、具体的分析意见，作出实事求

是的评议。同行评议要真正发挥作用，需要有几个支持条件：①资源不要太紧缺；②无私利的决策群体；③较为精准的同行评议范围；④真正的科学价值标准。在此我们不难看出同行专家在评审中的作用，要想取得好的评审效果，选拔出真正有水平的项目，就要构建一支能够满足需要的同行评议专家队伍。同行评议专家遴选系统的完善与管理在同行评议中占有举足轻重的地位。

3.1同行评议专家遴选系统建设的原则

同行评议方法的使用效果最终主要取决于同行评议专家的选择和评价标准的制定，而其中专家识别和专家系统建设又是科学合理进行同行评议专家遴选的两个重要环节。在评价目标、被评对象和评价标准已经确定的前提下，建立一个学科齐全、结构合理、可操作性强的专家遴选系统直接关系到评议的结论与为此做出的决策。专家选择源于完备、科学的遴选数据库，而数据库本身作为评估项目的支撑系统，就表现为系统的开放性、科学性、动态性与较强的应用性，因此同行评议专家遴选系统的建设要坚持完整性、科学性和实用性的原则。

3.1.1完整性　专家遴选信息完整性是专家系统建设的基础，专家队伍的完整性是进行同行评议首先应遵循的原则，没有完整性谈不上专家队伍建设的科学性与实用性。信息的完整性体现在两个方面：一方面，学科的分布与人数要能满足评审工作的需要；另一方面，专家个人的信息，比如职称、研究方向、工作单位等要完整。只有在完整的基础上才谈得上科学与实用。

3.1.2科学性　为了减少没有必要的信息采集，要在保持完整性的前提下，科学地建设专家数据系统。数据库本身是一个庞大的系统，只有在结构设计，系统管理和功能调用等环节上下功夫，科学地设置信息块以及之间的链接，使其具有可操作性。

3.1.3实用性　专家遴选系统的实用性或者说可操作性也是非常重要的，如果没有实用性，专家系统存在的意义就没有了。这就要求专家遴选系统在使用时能方便地得到作者需要的信息，并保证得到的信息可靠和合理。

3.1.4动态性　专家系统信息的时时更新有利于专家筛选机制的有的放矢的实施，同时这也是实施同行评议方法的必备条件。好的专家遴选系统并不是固定不变的，它需要不断地维护与更新。专家的个人信息、研究方向等信息在不断地发生变化，要在较短的时间里更新，才能正确掌握专家的近期状况；同时，要根据学科发展的要求，适量增大专家队伍，或由于自然规律以及对专家资格考核的情况适当淘汰一些专家，保证专家遴选系统处于一个流动开放的状态。

3.2同行评议专家遴选系统模型构想及其释意

3.2.1系统模型构想　系统模型如图1所示：

3.2.2系统模型构想释意　根据前面所阐述的准确测定同行评议专家研究领域和方向的方法，可以构建一个基于科学计量视角的同行评议专家遴选的系统模型。首先，根据完整性原则，把收录在SCI(科学引文索引)、SSCI(社会科学引文索引)、CSSCI(中国社会科学引文索引)、CSTPCD(中国科技论文引文索引)等主要引文索引数据库中的引用和被引用数据导入原始引文数据库中，并按学科主题门类存储。然后将原始引文数据库中的数据，按期刊所属的大学科门类进行著者同被引分析和主题分析，所得到的数据再进行数据挖掘和知识发现，并使用可视化科学图谱技术，呈观数据三维立体空间结构。这样，便可以得到每个学科领域的范式和学派分支的结构图，并且同时能够得到每个学科领域与其他学科领域交互的三维网状结构图。记录下每个学科领域的专家所属学派及所持范式的信息，形成不同学科领域同行评议专家学派和范式数据库。同时，还可以形成以问题为驱动的交叉学科领域专家数据库。我们可以通过关键词的共词分析方法，进一步确定同学科同学派、范式的科学家所研究科学问题的差异性，使得学科领域“范式”与学派专家库的研究方向信息更加精准，真正达到遴选出“懂行”的评审专家的目的。经过共词分析后，形成的合适同行评议的“懂行”专家群，要经过进一步的筛选，删除在同行评议中曾经出现道德问题的专家，同时还要删除与科学评议对象有关的人员，如同一单位的同事、曾经合作过的项目或论文的专家以及评议对象所提出来的不适宜参评的专家，以保证同行评议的公正、公平、公开，使得同行评议的结果更加真实、可信，具有说服力。筛选过后的“懂行”评审专家群要与外界的支持数据库相连，以便获得“懂行”评审专家的各种信息，比如专家项目信息、专家获奖信息、个人素质信息和以前参加同行评议工作的绩效信息。将所得到的各种“懂行”评审专家信息进行因子分析，客观地赋予权重，综合评判，最后得到排好序的同行评议专家目标群。

同行评议专家遴选系统要与SCI、SSCI、CSSCI、CSTPCD等主要引文索引数据库相对接，由于这些重要的引文数据库提供完整的和引用数据，并且进行动态的实时更新，所以，同行评议专家遴选系统也会表现出完整性和动态性。同行评议专家遴选系统可以挑选出较为准确地测定“懂行”专家的范围，并能够筛选出以问题为导向的交叉学科领域评审专家，这也体现了遴选系统的实用性。整个遴选系统是基于著者同被引、主题分析、共词分析、科学图谱、知识发现、数据挖掘等先进的理论、方法和技术手段，同时也体现了专家遴选系统的科学性。综上所述，基于科学计量学的同行评议专家遴选系统完全符合一般性同行评议专家遴选系统的构建原则，即完整性、科学性、实用性、动态性。

专家系统论文篇(3)

主考院校

专业

星期六（10月21日）

星期日（10月22日）

上午（9：00-11：30）

下午（14：30-17：00）

上午（9：00-11：30）

下午（14：30-17：00）

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专家系统论文篇(4)

【关键词】塔式起重机专家系统安全评判 DevelopmentofExpertSystemforSafety

AssessmentofTowerCrane

HuangHongzhongYaoXinsheng

(SchoolofMechanicalEngineering,SouthwestJiaotongUniversity)

ChenXiaoanLiRunfangQinDatong

(StateKeyLab.ofMechanicalTransmission,ChongqingUniversity)

AbstractAsanimportantfacility,thetowercraneplaysanimportantroleinconstructionindustry.Thoughitssafetyproblemhasbeenconcernedworldwidely,theaccidentfrequencyhasbeenhigh.Itssafetyisstillapuzzleinthisindustry.AfterbuildingaDependRelationFigure(DRF),anexpertsystemforsafetyassessmentoftowercrane(TQES)isdevelopedinVisualC++environment,usingtheexpertsystemframetechnologybasedonmoderndesignmethodology.TheTQEShasbeenverifiedsuccessfully,andcouldbeusedtoassessthesafetyofgeneraltowercrane.

Keywords：TowercraneExpertsystemSafetyassessment

1引言

塔式起重机（简称塔机）的安全问题，一直是塔机及其应用行业的主要忧患之一，受到各国政府、制造厂商和使用单位以及科研部门的高度重视。现有的解决塔机安全问题的方法，一般立足于生产管理、使用管理和安全检查上。但是，由于人为管理的脆弱性，塔机安全问题依然严重。为此，笔者通过对塔机安全问题的调查以及对塔机的安全检查、评判的研究，开发了塔机安全评判专家系统，便于对塔机的安全状况进行经常性的安全评判，从而提高塔机的安全性。

2基本理论

2.1塔机安全的依赖关系图

在万物复杂变化的世界中，许多事物所处的状况或状态都是由一定的因素造成的，而这些事物的状态同时又是影响其他事物的状态的因素。这种相互依存、相互影响的关系就叫做依赖关系。这样的依赖关系在现实世界中随处可见。如：“他生病了”与“他感到不舒服”；“塔机超载”与“塔机不安全”等。

专家系统是一个基于推理、分析的系统，它的工作就是利用知识库的资源进行推理和分析，根据知识的相互依赖关系去寻求结论。因此，在建立专家系统前，整理知识并建立知识之间的依赖关系是基本的和必要的。

在相关知识领域中，由基本因素到复杂因素进行分析，从而形成了一种复杂的依赖关系，用图形表示就是依赖关系图。依赖关系图有助于对领域知识系统体系进行更加直观的整理，有助于系统结构设计和知识库的建立。

塔机安全的依赖关系图显示了塔机由于其自身因素和外界因素造成安全或不安全的依赖关系，在对塔机的事故和安全问题进行调查、分析、总结后，笔者给出了塔机的安全依赖关系图，如图1所示。

由于引起塔机不安全的因素的复杂性，塔机的安全依赖关系很复杂，这个依赖关系图只简单表明了塔机不安全的某些原因的某些主要发生点，具体的塔机的安全依赖关系将在专家系统知识库构造时全部装入系统。

2.2基于现代设计方法学的专家系统构造技术

专家系统的构造技术可以认为是一门高度智能化的边缘学科，把当代的相关科学领域的新的设计方法应用到专家系统的构造中，就形成了专家系统的新的构造技术即基于现代设计方法学的专家系统构造技术。

现代设计方法学是一门新兴的学科，其研究对象不是某个领域，而是某个领域的研究方法。其研究的主要内容是对现有的方法进行分析和总结，进而去发掘和创造新的方法，并把新的方法应用于相应的科学领域。在许多行业领域都有其特殊的科研队伍，其中较强大的一支是进行方法和策略的研究，其实是从事现代设计方法学的具体应用。在商业界，此类队伍已造就了许多商业奇迹，众多有效的销售方法的推出均是这些策划人员的杰作。在计算机软件行业，这样的队伍也已非常庞大，针对网络的许多新理论、新技术，对互联网络以及局域网络的发展均起到了巨大的推动作用。在机械等其他工业行业也不例外，模糊机械分析设计方法学的提出，无疑让机械设计水平跃上了一个新的台阶［1］。

在专家系统的构造方面，其构造技术也在不停地发展，但较其他软件行业就显得缓慢，主要原因就是设计新方法的发展和应用不够。专家系统的构造也应该吸收当今的现代设计新方法、新理论、新工具，以提高其构造的速度和质量。基于现代设计方法学的专家系统构造技术强调：基于面向对象的模型构造、基于用户的功能设计和基于模糊技术、神经网络的知识处理以及基于现代设计工具的实现等。

2.3可行性分析

塔机安全评判是解决塔机安全问题、提高塔机安全重要性的一种方法和手段。作为对塔机安全的评判，它具有一定的特点和作业流程。塔机安全评判人员，一般由一组塔机安全工程师和塔机专家组成，通过对塔机的状态的系统评定，根据专家的经验和有关规章制度进行评判，最后根据各个专家的评判结果进行综合，得到塔机的安全结论。检查塔机安全评判的流程，可大致描述为图2的形式。因此，塔机的安全评判具有以下特点：

1）评判人员应为塔机安全工程师和塔机专家；

2）评判应依据专家的经验和有关的规章制度实现；

3）评判过程多是专家进行分析，具体的物理活动少；

4）评判活动很难用传统的软件技术解决。

塔机安全问题的重要性在前面已有所叙述，而塔机专家是有限的，不可能对每一台塔机都配备专业的塔机专家进行实时监控，因此努力寻找新的方法来协助解决这一问题就十分必要。开发一个对应的塔机安全评判专家系统，能够对塔机随时进行安全评判，就是协助解决塔机安全问题的一种新方法的尝试。

塔机安全评判的专家系统的构造不仅是必要的而且是可行的，其理由有四：

1）塔机安全评判适宜于开发专家系统，根据前面提到的塔机安全评判的领域特点，其活动多为专家的推理活动，而评判的依据为专家群体知识，正好符合专家系统的开发要求；

2）塔机安全评判的知识存在并且可以获取，这些知识一部分来源于有关的规章制度，另外的来源于专家的经验，这两方面的知识获取都是可行的；

3）构造专家系统的技术比较成熟，专家系统也易于构造；

4）设计人员有开发专家系统的能力。

3系统模型设计

考虑到塔机安全评判的专家系统是一个基于规则的评判类专家系统。因此，在建立系统之初，就考虑了系统的扩充性，即：建立的专家系统应该适用于塔机的安全评判，同时也可作为一个一般的专家系统工具来使用，在系统启动使用后，能够通过简单的重新构造系统的知识库再构造为其他的专家系统。根据这样的设计考虑，塔机安全评判的专家系统的知识库、知识库的建立、知识的获取应该是重要的，而且是用户可重新定义使用的部分。因此，该系统是一个基于规则的评判类专家系统和工具，为了方便和说明系统的功能，以后都把该系统简称为TQES系统。

根据前面对专家系统结构的理论介绍和要求，TQES系统总体上的结构采用基于规则的一般结构，包括以下几部分：基本数据库，初始证据库，规则库，知识获取，推理机，解释机制，人机接口，综合数据库，最终数据库。其相互关系如图3所示。下面介绍其组成部分和功能。

图3TQES专家系统总体结构图

（1）库文件

TQES系统包括5个库文件，其实就是通常的知识库和综合数据库的具体形式体现。

规则库，即知识库，在基于规则的专家系统中，知识的表示是一组按照一定顺序排列的规则，这些规则一起组成规则库，规则库是知识的存放处。TQES的规则库包括了TQES专家系统用的所有知识。

基本数据库为系统的初始化数据文件，它为规则库的建立提供统一格式的数据。在TQES中，使用的最基本的推理单位为节点，节点包含有某种数据值、值的可靠度、数据的标识符等参数。基本数据库由节点构成。

中间数据库也叫综合数据库，该库是在推理中用的临时数据库，它也由节点组成。该库只有在TQES推理时存在，为动态库文件。

最终数据库是TQES推理结束并且成功后的数据库，该库存放推理的成功数据，它也由节点组成。该库只有在TQES推理成功后才产生，为动态库，但是可以进行存储和多种方式的输出。

推理机是TQES的主要的进行推理工作的模块，它根据用户的环境设定而进行推理。其主要功能实现如图4所示。

图4TQES专家系统总体流程图

（2）推理机

（3）解释机制

对推理的结论和推理的过程进行解释，增加推理的透明性。

（4）人机接口

人机接口模块是TQES的特色部分，它负责处理操作人员和系统的信息交换。包括对用户的输入信息转化为系统的形式，把系统的输出信息转化为自然化语言，动态显示推理进程、阅览检查、打印各个库文件和数据的模糊化处理等。

（5）知识获取

负责获取知识，具体来讲就是构造基本数据库文件和知识库文件。TQES通过可视化环境获取数据，动态编辑、显示，自动格式化存储，并具有安全、不失真特性。

4程序实现

按照TQES结构模型，利用基于现代设计方法学专家系统构造技术进行了程序设计。所有的程序都在VISUALC++环境下设计并调试通过，符合C++规范。由于源程序较多（500多页，近20000行代码、40万字符），在此就不列出源代码。同时，由于TQES是一个真正Windows下的面向对象的程序，因此其功能部分和界面部分是综合的。下面列出主要源程序的作用。

Item.cpp节点定义功能实现

ItemBase.cpp节点库实现文件

ItemNameManager.cpp建立基本节点库

ItemInit.cpp初始化基本节点库

ItemBasePrint.cpp打印节点库

ItemInitDate获取初始化数据

MyTree.cpp以树形显示节点库

MyList.cpp以列表形式显示节点库

Rule.cpp规则定义功能实现

RuleBase.cpp规则库实现

RuleManager.cpp建立和管理规则

RuleBasemanger.cpp建立和管理规则库

RuleAddItem.cpp为规则增加前提或结论

RuleDisplay.cpp规则以自然语言显示在屏幕上

RuleEqualEdit.cpp规则的前提和结论之间计算关系的公式编辑器

RuleList.cpp规则库以列表显示

RulePreHeight.cpp规则前提权重分配

Value.cpp节点的值实现

Do.cpp推理驱动

Doing.cpp推理进行

DoSutuo.cpp推理设置

ConclusionOut.cpp显示推理结论

MainFrm.cpp主窗口管理

Tqes.cpp程序进程总启动

TqesView.cpp程序视图管理

TqesDoc.cpp程序文档管理

t程序帮助的索引

Tqes.rtf程序帮助的源文件内容

5结论

TQES系统经过调试后全部达到功能指标，并对一些已经存在的塔机安全事故进行分析，结果正确、可靠，是一个值得信赖的塔机安全评判软件，可以对塔机的安全管理起到一定的协助作用。同时，考虑到软件开发的难度和塔机专业的局限性，在TQES开发之初就考虑到其功能和应用领域的不协调性。因此TQES在主文件不加修改的前提下，通过相应的库文件的重新构造或修改，就可应用到其他类似的评判类、推理类、故障诊断类专家系统中，TQES又是一个广义上的专家系统开发工具，它具有广阔的应用领域和光辉前景。

*国家自然科学基金、四川省跨世纪杰出青年学科带头人培养基金资助项目

作者简介：黄洪钟1963年6月生，重庆市长寿县人。博士，教授。现任纽约科学院会员，日本机械工程师学会会员，中国现代设计法研究会可靠性学会理事，中国机械工程学会可靠性工程分会理事，中国机械工程学会机械设计分会理事。《机械设计》杂志编委，国际著名杂志ReliabilityEngineeringandSystemSafety,FuzzySetsandSystems,MicroelectronicsandReliability等论文特约评阅人。主要从事可靠性与安全性工程、CAD、智能优化设计、神经网络、模糊技术的研究工作。主持或参加部级和省部级科研项目14项，获部级和省部级科技奖3项，获国家专利1项，出版学术著作4部，在国内外学术刊物上120余篇。

姚新胜1969年12月出生，山西晋城人。1993年7月毕业于西南交通大学，获学士学位。1993年8月至1996年8月在山西长治北机务段工作。1999年6月毕业于西南交通大学，获硕士学位。现正在西南交通大学攻读博士学位，研究方向为安全工程、智能CAD与专家系统。主持并研究部级和省部级项目3项，发表学术论文4篇。

作者单位：黄洪钟姚新胜（西南交通大学机械工程学院）

陈小安李润方秦大同（重庆大学机械传动国家重点实验室）

作者地址：四川省成都市；西南交通大学机械工程学院；邮编：610031

参考文献“”版权所有

1黄洪钟．机械设计模糊优化原理及应用．北京：科学出版社，1996.

2陈新标．浅析塔机使用方面的危险因素及防范措施．建筑安全，1997，（10）：6～8.

3程映雪等．社会主义市场经济条件下我国劳动安全卫生策略研究（5）．劳动保护科学技术，1995,15（5）：23～24.

专家系统论文篇(5)

Abstract： This paper presents a reasoning mechanism as construction phenomenon and cause of all failures correspond to database tables, using relational database query inference search technology, based on relational database technology for the current conflict in reasoning matches, combinatorial explosion as a result of poor operating efficiency expert system defects. This reasoning mechanism will be a lot of reasoning advanced to expert systems constructing or learning stages. When the expert system is used, the data query search will be running for improving the efficiency of expert system and providing reference as expert system design and development.

关键词： 故障诊断；专家系统；关系数据库；推理机；搜索

Key words： fault diagnosis；expert system；relational database；inference engine；search

中图分类号：TP182 文献标识码：A文章编号：1006-4311（2011）01-0173-02

0引言

专家系统作为人工智能的一个重要分支，已经从最初的某个方面简单智能程序发展到今天在各行各业中解决复杂问题的比较成熟阶段[1]。故障诊断专家系统更是在工业发展中发挥着巨大的作用。专家系统结构中的推理机是根据当前已知的事实或针对综合数据库中的当前信息，利用知识库中的知识，按一定的推理方法和搜索策略进行推理，求得问题的答案或证明某个结论的正确性[2]。推理机的效率、准确性直接反映专家系统的效率和准确性等，体现了专家的思维过程。然而随着专家系统不断向深层次方向发展，推理时匹配冲突、组合爆炸等问题渐渐变得越来越突出，严重制约着专家系统的发展。

1目前故障诊断专家系统之推理

推理就是模拟人工专家的思维，从一个结论得出另一个结论的过程[3]。目前故障诊断专家系统推理多应用以下推理：第一，采用故障类型诊断的反向推理和故障原因分析及故障消除措施正向推理相结合的混合推理机制；第二，基于事例推理和基于规则推理的混合推理机制；第三，基于实时参数的实时诊断推理机、基于规则的交互推理机、基于不确定性推理的自动推理机制；第四，基于产生式规则的前向链接快速推理等。这些推理算法极大地促进了故障诊断专家系统的发展，但是，却都是专家系统在具体诊断故障时进行推理，用时长，效率低，影响专家系统的执行效率。由于关系数据库技术目前发展已经比较成熟。在此，我们考虑，建立好故障诊断专家系统知识库后，将所有能知道的故障现象和对应原因推理出来存储在故障现象与原因对应数据库中，专家系统应用时只是进行数据搜索，以提高专家系统应用时的效率。当有新知识增加时，更新故障现象与原因对应数据库。

2基于关系数据库的故障诊断专家系统之推理

故障诊断专家系统主要是通过故障现象、故障前兆或检测到的非正常数据等获得被测设备发生故障的原因，有一定的故障与原因对应关系，可以通过关系数据库描述。

2.1 基于关系数据库的知识表示根据故障诊断过程的实际情况，即是应该先知道故障现象，然后从故障现象开始判断产生该故障现象的原因。也就是有了结论Q，判断是什么前提P产生的。既然如此，我们将所有的故障现象和对应直接原因构造成关系型数据库表以表示知识，一部分字段表示结论（故障现象），另一部分字段表示产生该结论的直接前提（直接原因），同一条记录表示直接相关的一组结论和前提。在故障诊断中，存在同一故障现象可能是由不同的原因产生的，即一果多因，也就是同一个结论也可能由不同前提导致，即可能有：

P1∨P2∨P3∨……∨Pi Qm

结论Qm可能由前提P1到Pi之间的一个或多个导致。在本推理中采用归约的方式，从现象找原因，对于同一个故障现象，可以找到多个原因。因此，增加一个概率字段，通过概率字段体现各个前提导致相同结论发生的概率。

2.2 基于关系数据库的推理机制我们用关系数据库记录表示知识，一条记录表示一个具有直接因果关系的知识，各记录表示的知识通过相同结论或前提又建立关联。即若有记录表示了两条知识 AB和 BC，则这两条知识通过相同的B值建立关联，可以表示出AC。若有AB，CB，则表示了结论B有两个前提A和C，归约时将顺着A和C两个方向分别归约查找上一级故障源。

综合上边情况，我们在该专家系统中推理过程采用归约的方式，首先确定故障现象，然后搜索故障源。将所有故障现象和搜索到的原因构造完全故障现象与原因对应表和最终故障现象与原因对应表。完全故障现象与原因对应表实质是推理机推理过程的所有知识构成的数据表。该数据表的每一条记录都表示了一个故障现象和相应的故障原因，包括所有的直接原因和非直接原因。最终故障现象与原因对应表是完全故障现象与原因对应表的一部分，只记录产生一个故障现象的最根本原因及对应概率，用于专家系统中不需要中间推导而只需要最终故障原因的场合。推理机总体设计部分详细介绍这两个表的构造方法。

本推理机制是将推理机分为两部分，第一部分是根据已有的事实结论和结论与结论之间的推理对应关系（即知识库），采用归约的方式推理构造一个所有结论与前提对应表（前边提到的故障现象与原因对应表），包括直接前提与非直接前提。当有新知识加入到知识库时必须更新故障现象与原因对应表；第二部分是根据用户的输入（即故障现象及相关信息），在故障现象与原因对应表中，采用多条件组合查询，得出需要的结论，完成整个系统的推理。第一部分在专家系统构造或知识学习阶段完成，第二部分在专家系统应用时完成。推理机总体结构如图1所示。

2.3 推理机总体设计该推理机制将推理过程分为两部分，第一部分构造故障现象与对应原因对应表，第二部分是在故障现象与对应原因对应表中搜索查询。推理工作主要在第一部分。故障现象与原因对应表分为最终故障现象与原因对应表与完全故障现象与原因对应表，根据知识库构造这两个表的方法如下：

算法1：故障现象与对应原因数据表构造。

①初始化，构造最终故障现象与原因对应表与完全故障现象与原因对应表两个空表。打开知识库，记录指针1指向首记录。转②。②若知识库中记录指针1指向末尾，则转⑥；否则，记录指针下移一条记录，转③。③将本条记录对应的结论和前提分别保存在变量J和变量Q中，变量a保存对应概率值。构造记录指针2，转④。④用变量J和Q 分别对应记录的结论和前提字段，a对应概率字段构成新纪录，填入到完全故障现象与原因对应表，使指针2指向知识库首记录。转⑤。⑤利用指针2向下开始从结论字段搜索Q值。若搜索到知识库结尾仍未搜索到，则用变量J和Q 分别对应记录的结论和前提字段，a对应概率字段构成新纪录，填入到最终故障现象与原因对应表，转②；否则搜索到后，将对应记录前提字段记入Q，a值乘以该记录概率字段值得到新a值，即a=a*概率。转④。⑥最终故障现象与原因对应表和完全故障现象与原因对应表两个表构造完毕，关闭这两个表及知识库表。

系统完整推理机构造方法如下：

算法2：系统完整推理机。

①初始化。构造一个知识集数据表。该表的主要字段有结论（故障现象）、前提（产生该故障现象的直接原因）、概率（该结论由此前提导致的概率）、解释说明、专家建议处理等。转②。②向知识库中添加新知识。转③。③利用算法1构造完全故障现象与原因对应表和最终故障现象与原因对应表。完成推理机第一部分工作。转④。④若有新知识要加入，则转②；否则转⑤。⑤推理机第二部分。若用户需要推理过程，则打开完全完全故障现象与原因对应表，否则，打开最终故障现象与原因对应表。转⑥。⑥根据用户输入的故障现象等信息，从打开的故障现象与原因对应表中查询，当出现多个故障原因时，依据对应概率大小询问用户进一步的故障现象信息，若能唯一确定故障原因，则继续查询对应的更进一步的原因，否则对多个原因分别进行查询，查询过程中根据用户输入的故障现象排除部分原因。若查找到原因，取出对应人工专家建议处理意见，转⑦。若没有查找到的原因，转⑧。⑦输出相关信息。若用户继续查找，则转⑥。否则，结束。⑧系统无法解决此问题。请求人工输入原因，并将其记入后备知识库表，向相关用户发送有新知识出现消息。若用户继续查找，则转⑥。否则，结束。

3总结

本文提出了基于关系型数据库技术的知识表示和基于关系数据库纪录搜索与替换的推理机制，通过对知识数据库中数据进行搜索替换并构造添加新纪录的方法，构造出故障现象与故障诊断结果对应数据库，使专家系统模拟记忆力极强的人类专家，将大量的推理过程提前到专家系统构造或学习阶段，在专家系统应用时主要是在关系数据库中进行组合查询或只进行简单的推理，以提高专家系统应用时的执行速度和效率。

参考文献：

[1]黄可鸣．专家系统导论[M]．南京：东南大学出版社，1998：21-23．

专家系统论文篇(6)

【关键词】电力系统；故障诊断；专家系统法；问题；分析；展望

一、绪论

随着科学与经济的发展，电力系统在国民经济中发挥着日益深渊的影响，在人们的经济生活与生产的地位越来越突出，因此人们对电力系统的要求也逐渐提高。目前我国的电网的规模日益扩大，结构也逐渐复杂化，对区域之间电网系统的联系要求也越来越高，做好电力系统故障的诊断研究有利于维护区域经济与生产的稳定性，为人们生产与生活带来更高的效益。

电力系统具有设备的复杂性与电网拓扑的确定性，因此对于电力统故障诊断的研究是具有综合性的课题。国内外对电力统故障诊断的进行研究得出了很多相关技术与方法，比如：专家系统法ES、遗传算法GA、模糊理论法FT等等，文章对几种电力统故障诊断方法进行了阐述与归纳，并提出电力系统故障诊断的研究发展方向。

二、电力系统故障诊断国内外研究发展现状

所谓的电力统故障诊断指的是对保护装置中的信息进行采集与分析，利用相关经验与理论基础对故障区域进行及时的处理，SCAD/EMS系统[1]的应用为电力系统故障诊断提供了便捷，但是还不能完全实现电网故障时信息的全面处理，因此建立一套完备的电力系统故障诊断系统是现阶段我们需要解决的问题。

2.1基于专家系统的方法ES

专家系统ES是发展较为成熟的一种智能技术，是建立在智能计算机程序的包含大量知识与经验的综合系统，利用现有专业的知识与经验技巧进行系统故障相关问题的解决。

专家系统中知识库与推理机是量大核心组成，知识库是用来存放问题与相关专业知识的媒介，推理机是负责对整个系统工作的协调。专家电力系统的运作中，通过保护器等结构与运行人员的经验相结合，使用恰当的表达式录入知识库，当系统故障发生，推理机可根据报警系统提供的数据进行诊断分析并得出结果，缩小了搜索和问题推理的范围，有效的利用了专家相关的经验知识，提高了故障诊断的效率。科学技术的发展提高了专家系统的表达多样性，使其广泛运用于电网故障诊断中。

电网运行复杂性的提高，对专家系统的运行程度提出了接近极限的要求，使其渐渐暴露出一些问题：（1）专家系统知识库不具备较高的灵活性，知识的获取方式单一，普遍依靠传统的人工移植方式，不能与复杂的网络结构相适应，需要

设计出具备自动升级与知识获取的完备系统，提高知识库对信息的存储与检索能力。（2）专家系统中知识不具备模仿学习的能力，对于没有出现过的故障容易造成误判，影响相关人员操作的准确性。 （3）知识库维护困难，系统不具备简便的维护与修复功能。（4）系统容错能力低[2]，容易造成由于装置误动作而引起的错误诊断。 （5）系统故障诊断过程中多次迭代的产生会对系统正常运行造成不同程度的影响，尤其影响了信息诊断的实时性。

2.2基于模糊理论的方法FT

模糊理论的方法FT指的是运用语言变量和近似推理的模糊逻辑进行故障推理的技术[3]。模糊理论在运用中加入变量的结构，更有利于表达专家经验，有效增加了系统的容错能力，对于系统不确定问题可以进行有效的解决。

由于其推理理论自身的特殊性与局限性，在电力故障的分析与处理中常常与其他方法同时使用，对于较为复杂的具体问题，还需要进一步进行研究与推理。

如果故障诊断过程中利用模糊理论不能有效地解决故障的不确定性问题，可以建立复杂的的数学模型与函数关系进行故障信息的处理。但模糊理论在逻辑语言上还不够规范，信息修改的理论也不够成熟。

三、电力系统故障诊断的研究发展方向

不同的电力系统故障诊断系统都具备各自的优势和不足，电网的规模的扩大与结构的复杂性发展对电力系统故障诊断技术提出了更高的要求，我们需要对以下几个问题进行深入的研究：

（1）利用不同诊断方法相结合的方法：不同诊断方法都自身优势，实现各种方法的结合使用，有利于故障系统之间的进行优势互补，弥补各自在电力系统故障诊断不足。比如在同一个故障问题中利用数学建模，并结合遗传算法进行信息数据的处理，从而达到良好的解决效果。

（2） 故障诊断在信息不完整情况下的处理方法：通常清空下调度中心所记录的信息具备完整与准确性，但是当断路器等装置出现错误操作时，状态信息的传输就会出现错误，往往会影响故障诊断的结果的正确性。我们要将故障诊断过程中信息不完整的情况作为重点研究内容，深入研究并寻找出最有效的诊断方法。

（3）非正常的电网故障相关问题与方法：当电网的指标没有处于允许范围时，就应当考虑到信息的错误传输。常用的方法是将信息传送到运行中心，对故障进行预测与防范，但目前对于非正常的参数与指标还没有建立起完善的应对方法，

这将成为诊断故障与预防的重点问题。

（4）各种算法与处理器结合的方法：电力故障诊断的过程中会发生数据信息的

多次迭代或多次循环现象，反复计算的过程延长了故障诊断的时间，对故障诊断的时效性造成了很大的影响。我们需将不同的算法与合适的高速处理器进行结合，为解决故障处理的时效问题提供了方向。

四、结语

电力系统网络规模日益扩大，系统结构也更加复杂化，只有提高电力系统故障诊断的水平才能适应电力发展的现状。今年来国内外对电力故障诊断的研究逐渐深入，结合基础理论采用了多种手段为故障诊断提出了相关解决技术，但实际应用中还存在一些问题与不足。我们需把握电力系统故障诊断的发展趋势，在实践中建立起更加完善、成熟的电网诊断系统，为提高经济生产效益奠定良好的基础。

参考文献：

[1]周曙. 基于贝叶斯网的电力系统故障诊断方法研究[D].西南交通大学，2010.

专家系统论文篇(7)

关键词：绞吸挖泥船，施工工艺，知识整合

疏浚过程面临的工况复杂，对疏浚过程进行精准的理论描述存在困难，故在实际挖泥过程中，往往通过培训、现场实践、师父带徒弟等几种途径传授经验。因从业者个体差异，挖泥船面临的工况多变，水下作业不易观测，船舶设备特点亦有差异，欲提高挖泥作业效率，周期长，效果不佳。因此，需要整合多层次、多部门、多学科的知识来系统地优化与提高挖泥作业，尤其是工艺参数设定。

纵观现有研究成果，大都侧重于技术层面的研究，未能从整合的角度探讨知识整合应用的方式，对于相关的知识缺少系统地分析，整合应用。研究中，需要围绕提高小时产量的目标，建立持续改善与知识积累的机制，整合各项知识，充分发挥各专业知识、专家知识、操作者知识、决策系统智能判断的优势。

一、疏浚工艺参数优化现状与知识整合必要性

1、疏浚工艺参数优化现状

目前疏浚作业过程中挖泥船主要的作业参数是由操作人员根据自己的经验、试挖情况以及挖泥船实际作业效果灵活确定的。由于实际施工过程中影响因素非常多，相互关系复杂，疏浚操作人员的经验和理论水平差别较大，所以手工作业的实际产量远远低于设计产量，效率低下，单位作业成本偏高，作业质量较差。在调研过程中了解，船长们急需施工中针对性、系统性的指导。就目前的研究现状看，经验参数缺少系统论证、缺少相关理论佐证、未充分发挥决策系统的数据搜集、参数优化的优势，工艺参数知识来源有限。疏浚施工相关知识散落在专家、专业资料、决策系统内，未能形成有效地整合模式，施工工艺参数知识使用率与积累速度低。

2、疏浚施工工艺参数知识整合必要性

通过知识整合，可以将分散在理论专家、实践专家的知识转化为组织知识；决策系统积累的知识与决策系统的辅助决策功能应用，实现显性知识与隐性知识的融合；理论层面知识与实践层面知识整合，使得理论知识得以验证，实践知识得以有效指导。将局部知识优势变为全局知识优势，充分发挥各项知识专长，系统解决复杂环境下的工艺参数优化问题。

建立疏浚作业工艺参数知识整合体系，可直接用于指导疏浚作业，提高小时产量率，最大程度地发挥挖泥船的使用效率。同时还有利于多渠道地整合工艺参数知识，促进知识的整合、创新与多样化地应用，为进一步系统开发工艺参数积累与监控信息化平台提供基础资料。

二、对知识整合的认识

知识整合就是运用科学的方法对不同来源、不同层次、不同结构、不同内容的知识进行综合或集成，实施再建构，使单一知识、零散知识、新旧知识、显性知识和隐性知识经过整合提升形成新的知识体系。知识整合的分类分为形式整合、分类整合与立体整合。形式整合，即知识在隐性知识、显性知识之间循环转化。比如，隐含在具体挖泥工况中，驾驶员的经验知识，经过内部讨论，把参数知识表述出来，经过工艺标准化过程研究，将新知识系统地与其他体系性知识相整合，而驾驶员在学习参数范围过程中，变成实践的体会与技能，建立新的体验，成为新一轮知识整合的基石。分类整合，实践知识使用过程中，有知道是什么，为什么，怎么做与谁来做等多种类型的知识，就知识领域而言，需要跨学科的综合性知识。挖泥作业过程中，如果未将知识分类，比如理论知识、经验知识、决策系统积累的知识，无法有效深入研究知识的特点，进而整合使用。而挖泥过程中，解决挖泥参数问题，需要结合土质知识、设备知识、计算机应用、管理知识等不同领域的综合知识。知识的立体整合，既是知识深度与广度的整合。深度整合，深度从理论上探讨绞刀切削过程，从广度上，整合计算机监控、仿真模拟、实践挖泥经验等多种知识，研究切削挖泥过程。

三、建立绞吸挖泥船施工工艺参数知识整合平台

1、工艺参数知识整合

目前绞吸挖泥船施工工艺参数分散、无序地存储在各知识主体中（理论专家、实践专家、文献资料、决策系统），需要构建知识整合体系来实现相关知识整合。

2、绞吸船工艺参数知识库结构

绞吸船工艺参数知识库结构：各工艺参数指标间（浓度、流速、绞刀油压、泥泵转速等）的相互关系，明确指标层次及关注优先级；）设计工况变化与参数间的关联关系；工况细分标准，建立工况基本构成标准，确立工况组合方式，进而以简便方式寻找到具有典型代表性的工况状态空间，在此基础上，建立工况与工艺参数的对应关联关系。构建绞吸船工艺参数知识库，用实用、有效的方式显示不同工况下的理论测算结果、决策系统优化结果、专家建议以及实证后的优化参数，以用于指导实际挖泥作业。

3、绞吸船工艺参数知识来源

绞吸船工艺参数知识来源：理论计算知识，将理论计算方法流程化、工具化，细化到操作；提取经验性参数，明确针对具体工况的确认方法；编制工艺参数理论计算软件，简化重复性工作，系统记录理论计算结果。建立理论计算的标准程序，并编写成软件，以简化理论测算，形成系统的理论测算数值，指导实际挖泥工作。

4、计算机辅助决策系统研究

计算机辅助决策系统：研究辅助系统目前应用中的制约因素；研究辅助决策系统实际应用的有效功能与使用方法；细化工艺参数优化程序与优化标准；细化辅助决策系统使用说明，建立有现实指导意义的作业指导书，发挥辅助决策系统的参数优化作用。

5、理论文档建档

专家与个人知识：设计专家标准化指导文档；系统分类整理专家指导文档。

6、绞吸船工艺参数知识整合流程

绞吸船工艺参数知识整合流程：明确各知识源的知识使用整合流程；建立针对具体工况的各知识源知识利用效果评价方法；根据评价结果建立知识库优化流程。确立工艺参数知识获取、知识整合、知识应用、知识评价的流程。以有效根据工况，整合各知识来源知识，持续不断优化工艺参数知识库。

7、绞吸船工艺参数知识整合体系运作监控体系

绞吸船工艺参数知识整合体系运作监控体系：关键知识整合环节建立绩效评价指标；建立评分体系；依据评分体系，建立知识整合各参与主体工作绩效考核程序。

综上所述，疏浚工况多变，水下作业无法观测，设备特点有一定差异，因此挖泥参数确定需要综合运用多种方法与手段。但现有研究缺少系统深入分析，对模块间具体的联系方式与模块内的运行机制描述，这是未来进一步研究的方向。

参考文献