基于网络的专家系统

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1、基于互联网的神经网络专家系统082011202胡丽海（桂林电子科技大学机电工程学院）摘要：本文在分析互联网在知识案例存储方面的优点和神经网络专家系统原理基础上，介绍了基于互联网的神经网络专家系统的基本原理、结构，该系统能够快速、自动更新系统的知识库，。最后，探讨了目前实现此类专家系统待解决的三大难题，并对基于互联网的专家系统前景进行了展望。关键词：互联网神经网络专家系统1前言随着计算机网络的迅猛发展，人们与虚拟世界的联系越来越密切，基本上所有的知识在网络上都可以找得到，更是存在大量的案例可以利用，这些出自于平民

2、百姓的实例对于解决同样出自于平民百姓的问题有很大的借鉴作用。利用互联网存在的海量知识解决一些专业性不强、要求不高的问题，存在诱人的前景。2基于互联网的神经网络专家系统原理基于互联网的专家系统主要特点是系统能够不断的吸收转化网络中存在的海量实例，不断更新信息，克服由专家和知识工程师被动缓慢添加信息的缺点，由于需要自学习，这里主要运用神经网络专家系统。下面分别介绍了神经网络专家系统、互联网及神经网络专家系统与互联网结合的原理。2.1神经网络专家系统神经网络是用简单的处理单元广泛连接组成的复杂网络，是在现代生物研究人

3、脑组织所取得的成果基础上提出的，用以模拟人类大脑神经网络结构的行为。它具有人脑功能的基本特征：学习、记忆和归纳。它有以下诱人的特点：表达——求解的问题可用连接模型表示；学习——网络的连接权值可通过训练获得；概括——连接模型具有健壮性；抽取——连接模型具有创新能力；并行——连接模型适合于硬件并行实现。神经网络最主要的特征是大规模模拟并行处理、信息的分布式存贮、自组织、自学习，它可直接输入范例，信息处理分布于大量神经元的互联之中，并且具有冗余性。许许多多神经元的“微”活动构成了神经网络总体的“宏”效应，这是与传统专

4、家系统的差别所在。神经网络由大量神经元的互联及对各联接权值的分布来表达特定概念或知识。在进行知识获取时，它只要求专家提供实例及相应的解（输入、输出模式样本对），通过对特定的学习算法（分有导师学习与无导师学习）对样本进行学习，经过网络内部自适应算法不断修改权值分布以达到要求，从而将专家求解实际问题的启发性知识和经验分布到网络的互联及权值分布上。对于特定输入模式，神经网络通过向计算产生输出模式，其中各个输出节点代表的逻辑概念同时被计算出来，特定解是通过输出节点和本身信号的比较得到，其余的解则被排除，这就是神经网络并

5、行推理的基本原理。由于神经网络具有很强的学习能力，知识的更新不再是一个非常困难的问题，其在线式学习甚至可做到边学习、边综合，从而更接近人类专家的思维过程。另外，在学习过程中，神经网络的无导师训练方法可总结出专家本人尚未总结的知识，这无疑在知识获取方面迈进了一大步。同时，由于神经网络的知识存贮在整个系统中，知识的提取即使在若干节点不参与的情况下仍能正常进行，对系统整体性能影响不大，因此神经网络具有很强的容错功能。在神经网络中，允许输入值偏离学习样本。只要输入模式接近于一基本的输入模式，则输出亦会接近学习样本的输出

6、模式，这种情况使得神经网络专家系统具备联想记忆能力。神经网络目前还存在着缺陷：（1）不适于高精度计算。（2）神经网络不能处理类似顺序计算之类的工作，其工作基本方式是并行的。（3）推理尚无清晰样路可寻，给解释造成困难。人机交互界面输入模式转换神经网络知识库输入模式转换X1(W1)X2(W2)X3(W3)Y图一神经网络专家系统与神经元的表示2.1互联网互联网连接了世界上不同国家与地区无数不同硬件、不同操作系统与不同软件的计算机。互联网上使用TCP/IP作为一个标准的通信协议，提供数据传输目的地址和保证数据迅速可靠传

7、输的措施。TCP/IP协议所采用的通信方式是分组交换方式。就是数据在传输时分成若干段，每个数据段称为一个数据包，TCP/IP协议的基本传输单位是数据包，TCP/IP协议主要包括两个主要的协议，即TCP协议和IP协议，这两个协议可以联合使用，也可以与其他协议联合使用，它们在数据传输过程中主要完成以下功能：由TCP协议把数据分成若干数据包，给每个数据包写上序号，以便接收端把数据还原成原来的格式。IP协议给每个数据包写上发送主机和接收主机的地址，一旦写上源地址和目的地址，数据包就可以在网上传送数据了。简单的说，一根网

8、线，把全世界连接在一起。目前，几乎所有人类科学知识在互联网上都可以找到，互联网已成为人类交流的最大平台，一个超大规模的信息宝库。2.3神经网络专家系统与互联网的结合专家系统实质上是一个计算机程序系统，它能以人类专家的水平完成特别困难的某一专业领域的任务。专家系统能够以人类专家的水平完成某一领域任务的知识基础是知识工程师和此领域的专家通过不断的将该领域的知识经转换处理后大量的储存的知识库