液相色譜選擇優化專家系統推理機的構建

姜 楠董鴻曄

（沈陽藥科大學， 遼寧 沈陽 110016）

液相色譜選擇優化專家系統推理機的構建

姜 楠1董鴻曄2

（沈陽藥科大學， 遼寧 沈陽 110016）

本文以構建液相色譜選擇性優化專家系統推理機作為研究對象，論述了產生式系統的結構特點及正向推理機制，將專家系統的推理規則按層次存儲在樹型數據結構中，設計了基于產生式模式的系統推理機的框架結構、工作流程和用戶界面。該系統能兼顧計算機和用戶的可讀性、交互性，不僅提高了推理機的推理效率，同時表明該系統具有可行性和實際應用前景。

液相色譜；專家系統；產生式；推理機

近年來，色譜法已成為現代分析實驗中應用最廣的分離技術。由于色譜分離機制的復雜性和影響因素的多樣性，色譜分析成為化學計量學最活躍的研究領域之一[1]。基于專家系統的人工智能等信息技術在色譜中的應用也已逐漸形成較成熟的理論和方法，許多研究人員根據色譜分析法的特點，將其引入到現代藥物研究及藥品質量控制中。本文結合目前液相色譜分離技術的特點和專家知識，對基于產生式液相色譜選擇性優化專家系統推理機的結構及實現方法進行了研究與探索。

1 產生式專家系統推理機及推理方式

產生式表示又稱為規則式表示，是目前專家系統中廣泛使用的知識表示及系統結構之一。經過多年的實踐，產生式系統無論在理論上還是應用上都有了很大進展并日趨成熟[2]。

在專家系統中，用戶使用專家系統實際上就是在使用推理機推理，不斷進行規則匹配的過程[3]。液相色譜優化專家系統的組成如圖1所示。

圖1 液相色譜優化專家系統

由圖1可知，推理機（Inference Engine）是專家系統中實現基于知識推理的部件，是基于知識的推理在計算機中的實現。專家系統能否具有運用知識的能力以及與用戶進行信息交流的能力，很大程度上取決于推理機的結構與推理機制。產生式系統推理機的推理方式有正向推理、反向推理、正反混合推理三種[4]。本系統采用正向推理機制，即由原始數據出發向結論方向推理，系統根據用戶提供的原始信息，在知識庫中尋找能與之匹配的規則，對用戶提出的問題進行推理，直到得出相應的結論為止，并將推理結果輸出到用戶接口[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 推理規則的數據結構及推理機的設計

2.1 推理規則的數據結構

為了提高推理機推理的效率，設計合理的推理機的數據結構是至關重要的。根據專家系統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[6]。液相色譜選擇性優化專家系統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處理方法優化、固定相優化、流動相優化、輔助條件優化四個階段逐步進行更細節的推理判定，直至得出結論。以樣品預處理一般優化方法為例，其推理順序如圖2所示。

針對圖2推理順序，依據其產生式規則及正向推理特性，本系統推理機采用樹結構來描述推理規則，對于同一層次的規則（例如超聲法或回流法）用一個結點來存儲，結點中的每個實體對應于一條產生式規則（例如溶劑濃度、溶劑倍量、提取時間、提取次數），并共用一個指向父結點的指針，這樣可節省存儲空間并提高搜索效率。

2.2 推理機的設計

系統推理機采用產生式結構設計，如圖3所示。

推理機的工作流程如圖4所示。

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

圖2 樣品預處理方法優化推理順序

圖3 推理機的產生式結構

實現上述推理的用戶界面如圖5所示。

通過上述過程可看出，產生式系統與一般分級組織的系統比較，具有數據庫、規則和控制等系統各部分組成相對獨立的特點，這種積木式結構便于系統的更新維護和構建大型人工智能專家系統。

3 結 語

本文基于產生式原理設計的推理機充分利用了自身對結構化數據的表示能力，具有兼顧計算機和用戶的可讀性、交互性、易維護性等特點，同時提高了專家系統推理機的工作效率，其設計表明該系統具有可行性和應用前景。

圖4 推理機工作流程圖

圖5 推理機的用戶界面

[1]粟智,杜為軍.基于MATLAB的色譜分析初級專家系統的設計[J].光譜實驗室,2004,21(4):774-778.

[2]馬鳴遠.人工智能與專家系統導論[M].北京:清華大學出版社,2006:11.

[3]史忠植,王文杰.人工智能[M].北京:國防工業出版社,2007:250.

[4]雷英杰,邢清華,王濤,等.人工智能(AI)程序設計(面向對象語言)[M].北京:清華大學出版社,2005:3.

[5]李龍龍,趙惠燕.基于案例的模糊推理機設計[J].電子學與計算機,2008,25(5):214-218.

[6]馬少平,朱小燕.人工智能[M].北京:清華大學出版社,2004:8.

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1671-8194（2012）01-0265-03

國家自然科學基金重大研究計劃項目（90612002）