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| 废物最少化专家系统的设计 |
| 来源: 作者: 浏览: 日
期:2006-1-14 |
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摘 要 环境专家系统是继环境数据库、环境管理信息系统之后出现的解决环境问题的有用工具之一，目前已成为环境科学研究的热点之一。废物最少化处理的问题是如何在企业产前、产中、产后的生产全过程中减少废物的数量、降低废物的毒性。本文论述了废物最少化专家系统的设计原则，即实用性原则、系统性原则、领域专家与知识工程师相结合的原则、面向用户原则、知识库与推理机相分离的原则、知识统一表示原则；提出的废物最少化专家系统的结构，包括5个部分：知识库、推理机、数据库、解释器及人机接口；讨论了废物最少化专家系统的知识获取方法及知识表示模式；以镀铬行业为例建立了知识库，并以 M．I．专家系统开发工具建立了镀铬行业废物最少化专家系统。
关键词 环境专家系统 废物 最少化
专家系统(ES)是人工智能(AI)的一个分支，产生于60年代中期。专家系统是一个(或一组)能在某特定领域内，以专家水平去解决领域中困难问题的计算机程序(黄可鸣1988，陈世福等1988，Waterman1986)．国外环境专家系统的研究起步较晚，但发展较快。就美国环境专家系统的发展状况而言(白乃彬1993)，1985年前尚无环境专家系统，然而最近几年发展很快，环境各个领域都出现了专家系统，实用性强是它们的共同特点。从应用功能来分，有以下类型：评价、预测、诊断、设计、管理、教育和生产控制等，其中大部分是环境评价专家系统。国内环境专家系统的研究从1987年开始，目前已有城市环境噪声防治、城市污水处理、水资源保护、区域大气环境质量评价等方面的专家系统。本文首次报道废物最少化专家系统的研究成果。
1 问题界定
废物最少化最早由美国提出，并已在很多国家得到实施。美国国家环境局对废物最少化的定义是：在可行的范围内，减少产生的或随之贮存、处理、处置的有害废物量。废物最少化制度将环保部门通常使用的逆向反馈控制模式与生产部门通常采用的正向控制模式结合起来：它不仅能减少废物的数量和毒性，进而减少其处理与处置成本，而且希望能减少生产成本、提高生产率和产品质量，增加企业收入。废物最少化以系统眼光分析解决问题，不仅仅着眼于生产过程或废物的处理过程，而从产前、产中、产后全过程入手。因此，废物最少化所处理的问题应是如何在企业产前、产中、产后的生产全过程中减少废物的数量、降低废物的毒性。
2 废物最少化专家系统的设计原则
2.1 实用性
建立废物最少化专家系统是为企业的生产管理、环境管理提供技术咨询服务的，系统是否实用是系统成败的一个重要标志。因此设计人员要紧密结合行业生产特点来设计系统的功能，系统设计的每一个阶段都应与该行业紧密结合，并取得行业专家的配合。
2.2 系统性
用系统工程方法，对废物最少化专家系统进行全面的系统分析。废物最少化强调的是企业生产的全过程，应系统分析企业生产的各个环节，明确削减废物的可能性及可行性，确定系统在各个环节的功能目标和作用界面。
2.3 领域专家与知识工程师相结合
对于一般的计算机应用系统来说，系统处理问题所使用的知识比较简单、数量也较少。程序设计人员同时扮演着领域专家及知识工程师的角色。对于专家系统来说，情况则大不相同。一方面专家系统要达到领域专家的水平，就必须掌握领域专家处理问题时所使用的大量专门知识，特别是经验知识，另一方面专家系统是一种很复杂的计算机程序，开发一个专家系统需要大量的计算机科学、特别是人工智能和知识工程方面的知识。这就决定了废物最少化专家系统的开发必须是知识工程师、行业专家与环境管理专家密切合作、共同努力的过程。
2.4 面向用户
系统的开发应贯穿为用户服务的宗旨，针对企业现有条件及存在的问题，提出切实可行的废物最少化方案。系统应有较好的用户界面，为增强用户对系统信心，系统应具有良好的解释功能，以增加系统的透明度，提高系统的可接受性。
2.5 知识库与推理机相分离
这是一般专家系统设计的基本原则，只有知识库与推理机相分离，才能实现解释功能和知识获取功能。
2.6 尽量使用统一的知识表示方法
这就便于对系统中的知识统一处理、解释和管理，从而使专家系统的实现工作相对简化。
3 废物最少化专家系统的结构设计
废物最少化专家系统是全国范围内推广废物最少化技术的有效手段，将为企业提供涉及废物最少化技术的远程、即时咨询服务。系统开发坚持贯穿废物最少化的综合设计思想。从企业诊断及技术经济分析着手，建立废物最少化专家系统
3.1 知识库
用以存放废物最少化技术的专门知识，由规则集及事实组成。因为专家系统的问题求解是运用专家提供的专门知识来模拟专家的思维方式进行的，所以知识是决定一个专家系统性能是否优越的关键因素。知识工程师一方面要频繁地采访专家，从同专家的对话和专家以往处理问题的实例中提取专家知识(称为知识获取)，另一方面．耍选择合适的数据结构把获取的专家知识进行形式化存入知识库中(称为知识表示)。
3.2 数据库
反映具体问题在当前水解状态下的符号或事实的集合，它由问题的有关初始数据和系统求解期间所产生的所有中间信息组成。
3.3 推理机
在一定的控制策略下针对数据库中的当前问题信息，识别和选取知识库中对当前问题的可用知识进行推理，以修改数据库直至最终得出问题的求解结果。推理的控制策略常用的有数据驱动的正向推理方式、目标驱动的逆向推理方式和正向与逆向结合的混合推理方式3种。本设计采用目标驱动的逆向推理方式。由于实际问题的证据和知识库中的知识常常含有不精确成份，因此推理应具有不精确推理功能。
3.4 解释器
回答用户对系统的提问，对系统得出结论的求解过程或系统的当前求解状态提供说明。
3.5 人机接口
将专家和用户的输入信此文共有2页 1 2 |
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