第15章决策支持系统15.1专家系统当今的专家系统仍然是面窄、浅显和脆弱的，它缺少人们的知识面的宽度和对基本原理的理解，也不像人类那样有思想。人类可以抓作事物的要点，利用因果模型，直接引出结论。专家系统不能由第一原理推理，不能抓住相似，缺乏普通的感知。所以专家系统不是一个通用的专家、不是一个问题求解器。它们只能解决很有限的任务，这个任务专家来解决也许要几分钟或几个小时。如果人不能解决这个问题，那么专家系统也很难解决它。但是在很窄的领域，如果专家系统捕捉了人的知识，它能很好地组织和较快地提取。15.1.1专家系统如何工作它由四个部分组成：知识库、开发队伍、开发环境(AI外壳)和用户，见下图：人类知识用模型化表达成计算机能懂的形式，这个模型就是知识库。人类知识的表达有三种方法：规则、语义网络和框架。一个标准的形式是IF-THEN结构。IF后面是条件。如条件为真，就执行后面的行动。例:IFINCOME＞$45,000(条件)PrintNAMEANDADDRESS(行动)一系列这种规则就组成一个知识库。几乎所有的计算机语言均包含有IF-THEN结构。和语言不同之处在于专家系统的这种程序数量。一个专家系统的AI(人工智能)程序，很容易具有200-10000条规则，一般程序只有50-100个IF-THEN语句。另外，AI程序企图内联和嵌套远远大于普通程序，见下图：由上图可以看出，执行规则的顺序，部分的取决于系统给出什么信息。多条道路可能导出同样的结果，规则可以内部互联。可以包含复杂的规则，这对专家系统来说是十分重要的。规则库是在AI系统中以IF-THEN规则表示的知识集合。具有这种知识库的专家系统叫知识库专家系统。用这种形式能否存下大英百科全书?恐怕不能。因为这样专家系统就会很大很大，而且有些内容也不适于用IF-THEN规则来存。通常专家系统都是限于有限的知识领域，解决有限的很窄范围的问题，一般规则数在9000以下。语义网络是专家系统中另一种表示知识的方法，它比规则有效。当知识涉及有互联特性的对象或群族时，用语义网络较为有效。语义网络是用形如IS-A语句联接对象的，见下图：这里IS-A有继承的意思。所有下面部分的车，继承上面车类的性能，如均有马达、轮子，均能运动。保险公司可以用这个网络来对汽车进行分类，以确定保险率。框架是专家系统中另一种表示知识的方法。它也是表达知识成族类。但它是由用户确定的。这种表示方法是基于人类思考问题时，总是应用框架或概念去很快的感知前景。如有人命令你“找到敌机，射击它!”人们首先激发一个概念什么是飞机，不符合这个概念的东西均被删除。在计算机中也模仿这样做。如下图所示，一个汽车，它有特征或框架，如四个轮子，一个汽油或柴油马达，可以行走或运动。汽车的特点可以和其它类似的东西相比较，如摩托车，见下图中摩托车框架。框架所表示的知识不是层次式的，而是概念式随意式的。15.1.2专家系统的开发专家系统中最有兴趣的地方是推理机制。这是搜索规则库的机制。常用的有两种机制即前向推理和反向推理。前向推理由用户输入的信息开始，查询规则库，然后到达结论。这是在条件满足时，启动行动。当用户每次输入信息时，每次启动去摸寻知识库。当输入信息满足另外的条件时，另一条通路将启动。反向推理它开始一个问题，然后去寻找更多的信息，以评价这个问题。搜寻规则库的策略是先始于假设和进行询问用户一系列问题，直到这个假设被肯定或否定。举例说明，见下图。反向推理如先假设录取，反推所有条件均不满足，则不录取。专家系统开发不象信息系统有明确的生命周期，它取决于用户，因开发队伍和开发工具相互之间的关系而组成不同开发方式。第一种方式是直接买成品的专家系统。其例子是FinacialAdvisor，它是由PalladianSoftware，Inc.ofCambridge，Masschusetts生产的。它可协助主管经理分析一个投资，包括对新厂、仓库或产品，或者考察接受一个其它公司。它由许多公司获得财务知识，使其知识库适于其它公司。第二种方式是买一个外壳，用户要向它输入知识。这个例子是M.1，这个系统运行于大型计算机上。它可以给出用户手册，几个案例，如葡萄配方，按照曝光时间和银行服务。当然对具体的用户他要装进自己的知识。第三种方法是自己建造。由知识工程师访问专家，开发决策规则、知识框架和建造系统。15.2决策支持系统按照前一种说法，几乎所有的系统均为决策支持系统，数据处理系统能提供数据给决策者，对其决策有某些帮助，因而也是决策支持系统。按照后者，至今我们在文章中见到介绍的决策支持系统，大多数不是决策支持系统，多数不帮助解决非结构化问题，有的不是交互式，有的数据库或模型库不全。对现在的DSS的特征描述如下：目的在于解决非结构化或半结构化的问题。综合应