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知识库系统

计算机科学领域术语

知识库系统是一个具有用所存储的知识对输入数据进行解释，生成作业假说并且对其进行验证功能的系统。

发展背景
一般说来，知识是信息和数据集合的整体，而信息是具有意义的数据，数据是人们每时每刻感觉到的大量的没有经过解释的信号。基于计算机和信息技术的理论，对实现知识的系统化组织与管理提供了广阔的空间。
在过去的二十多年里，数据库技术和人工智能理论作为计算机科学与技术的两个不同领域，获得了很大的发展。近年来围绕信息智能处理这一方向，它们的结合更为密切。
一方面，随着数据库理论的深入研究，为了克服数据库模型在表达能力方面的不足，加强语义知识成分，使数据库具有推理能力，己经提出了若干更高抽象层次的概念模型，有的己利用了相应的知识表达方式，这和从人工智能角度提出的若干知识表达方式十分相似。另一方面，无论是人工智能理论本身，还是人工智能的技术和应用，都有一个以知识来描述完成智力行为的能力的问题，即如何建立知识库的问题。在这样的前提下，20世纪80年代以来，数据库系统和人工智能的研究，包括形式语言、自然语言处理方面的概念和技术的进步，汇聚到一点就是知识库系统的研究、开发与应用。
以知识库系统为基础，美国和欧洲己在大型知识库系统的开发上投入了巨额的人力和财力，目标是建立大型的、易维护的和可重用的知识库系统。影响较大的有美国军方DARRA投资的HPKB及欧洲数国联合开发的BIROW。目前，知识库系统己在决策支持系统、专家系统、CAD，办公室自动化等方面取得了很好的应用，可以预见其旺盛的生命力和美好前景。
在机械设计领域，知识库系统的研究也逐渐起步，主要研究集中在计算机辅助设计领域，涉及到设计知识、协同设计、虚拟设计等方面。五邑大学的孔凡国将方案创新设计过程分为两个主要阶段:基于实例功能推理的原始机械方案生成阶段和基于结构推理的方案创新设计阶段，开发了机械方案创新设计智能支持系统。在这个基础上，他们还提出了功能—行为—结构的概念设计模型和基于本样体知识表达和推理相结合的方法，使领域知识和基础知识相互融合，以便产生多层次的创新解。华中理工大学周济教授等人的研究主要集中在基于实例的基础上，将之应用于工程中的再设计问题及实例检索与重用上，在相控雷达的方案设计支持系统中应用了这一方法。这种方法可以在再设计中找出相近实例。浙江大学潘云鹤教授等人，提出了基于原型的知识表示和推理方法，并将其应用于广告的方案设计和椅子的方案设计中，冯培恩教授提出了基于设计目录的方案选择智能方法，并将其应用到了固液分离设备当中。同济大学王小同等将人工神经网络与传统人工智能相结合，提出智能设计系统DIS模型及其实现的关键技术。其侧重点在结构设计上，开发了机翼结构方案智能设计系统。
研究热点
知识表达的研究
知识表达是知识库系统的核心之一。语义网络、产生式规则、框架以及面向对象表示法都是被广泛采用的知识表达方式，它们有各自的侧重点，有各自突出的优点和弱点。知识表达始终是知识库系统研究的热门话题。
面向对象技术在知识库系统中的应用
知识库研究是理论驱动的，而面向对象数据库是典型的应用驱动的，因而它们在很多方面是互补的。但从本质上看，知识库系统和面向对象技术都追求与人们认识问题和思考问题相似的解决问题的方法，知识库系统可在数据库基础上添加推理机制来实现，而推理是人脑思维的特征之一。面向对象技术是要求问题空间与问题求解空间(程序、数据库系统等)的一致。它把客观世界的事物看作一个个对象，它们都符合于人们对世界的原本的看法和映像，并在此基础上取得问题的描述与解决办法。因此，面向对象技术中的对象以及消息传递等概念对于知识表达是非常合适的，已经有这方面的探索和实践，但要使知识库系统与面向对象技术完美结合，还需要做不少工作，包括结合的形式、模型的建立等等。
神经网络在知识库系统中的应用
按照神经网络的观点，人类的思维本质上是并行分布的处理模式。神经网络的知识获取是在给定输入和输出模式的前提下，通过学习过程自动调节网络中结点间联结的权值来完成的。因此，神经网络在理论上可以解决目前在人工智能和知识库系统中普遍存在的问题。在知识库系统中运用神经网络方法，己经获得了一定的应用，并且会成为今后发展的方向之一。
存在问题
知识库系统是一个复杂的系统,有很多理论和应用问题值得研究,主要有以下几个方面：
1.令知识表达的理论有待进一步完善,如表达模糊知识等；
2.令推理机的效率较低,推理理论算法值得研究；
3.命推理能力有限；
4.令知识库系统的应用领域需进一步扩大。
基本功能
知识的功能性与服务性集中体现在对知识的有机组合与管理方面，而基于数据库技术的组织与管理系统可以实现这一目标。根据以上对知识及其特性的分析，可以获得知识库系统的基本组成，如图1所示。
其中知识库是用来存放知识的实体。在知识库中的知识具有无矛盾性和无冗余性。知识库所需存贮容量巨大，一般容量远远超过数据库的存贮容量。在知识库的支持下，快速有效的知识存取功能是知识库实现实用化的一个关键。
推理机构是利用知识的执行体，是决定知识库系统性能好坏和工作效率高低的关键部件。
知识库管理系统是知识库建立、更新、维护、管理、使用的功能体。
知识获取接口是完成从知识源抽取的知识，通过向某一种知识表示语言的转换，并完成知识同化的功能部件。
用户接口是一种向用户提供使用知识库的手段，并向用户提供问题求解答案的功能部件。用户接口通常是一种知识查询语言。
关键问题
知识表示，知识利用和知识获取是知识库系统实现的三个关键技术问题。
1.知识表示
知识采用什么形式表示，使计算机能对之进行处理，并以一种人类能理解的方式将处理结果告知人们，这是知识库系统首先要解决的关键。知识表示要具有层次化、模块化、网络化，统称为知识的结构化。
2.知识利用
知识利用是指利用知识库中的知识进行推理，从而得出结论的过程。推理所涉及的问题有:知识库的搜索、目标的控制、模式匹配的方法、推理的策略，以及对不确定性知识的评价等。
3，知识获取
知识获取是指从知识源获得知识来建造知识库的工作。知识库中的知识有两个来源，一个是原始知识，由外界直接进入知识库;另一个是中间知识(再生知识)，是由推理机构生成后追加入知识库。
知识获取是知识库系统实用化中最难解决的一个关键，成为建立知识库系统的一个瓶颈部分。目前在研究的解决该难题的各种对策方法中，利用计算机学习来实行自动或半自动的知识获取是最理想的目标。
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