液相色谱选择优化专家系统推理机的构建

姜 楠董鸿晔

（沈阳药科大学， 辽宁 沈阳 110016）

液相色谱选择优化专家系统推理机的构建

姜 楠1董鸿晔2

（沈阳药科大学， 辽宁 沈阳 110016）

本文以构建液相色谱选择性优化专家系统推理机作为研究对象，论述了产生式系统的结构特点及正向推理机制，将专家系统的推理规则按层次存储在树型数据结构中，设计了基于产生式模式的系统推理机的框架结构、工作流程和用户界面。该系统能兼顾计算机和用户的可读性、交互性，不仅提高了推理机的推理效率，同时表明该系统具有可行性和实际应用前景。

液相色谱；专家系统；产生式；推理机

近年来，色谱法已成为现代分析实验中应用最广的分离技术。由于色谱分离机制的复杂性和影响因素的多样性，色谱分析成为化学计量学最活跃的研究领域之一[1]。基于专家系统的人工智能等信息技术在色谱中的应用也已逐渐形成较成熟的理论和方法，许多研究人员根据色谱分析法的特点，将其引入到现代药物研究及药品质量控制中。本文结合目前液相色谱分离技术的特点和专家知识，对基于产生式液相色谱选择性优化专家系统推理机的结构及实现方法进行了研究与探索。

1 产生式专家系统推理机及推理方式

产生式表示又称为规则式表示，是目前专家系统中广泛使用的知识表示及系统结构之一。经过多年的实践，产生式系统无论在理论上还是应用上都有了很大进展并日趋成熟[2]。

在专家系统中，用户使用专家系统实际上就是在使用推理机推理，不断进行规则匹配的过程[3]。液相色谱优化专家系统的组成如图1所示。

图1 液相色谱优化专家系统

由图1可知，推理机（Inference Engine）是专家系统中实现基于知识推理的部件，是基于知识的推理在计算机中的实现。专家系统能否具有运用知识的能力以及与用户进行信息交流的能力，很大程度上取决于推理机的结构与推理机制。产生式系统推理机的推理方式有正向推理、反向推理、正反混合推理三种[4]。本系统采用正向推理机制，即由原始数据出发向结论方向推理，系统根据用户提供的原始信息，在知识库中寻找能与之匹配的规则，对用户提出的问题进行推理，直到得出相应的结论为止，并将推理结果输出到用户接口[5]。由于正向推理符合人们逻辑思维过程，更容易被用户所接受。

2 推理规则的数据结构及推理机的设计

2.1 推理规则的数据结构

为了提高推理机推理的效率，设计合理的推理机的数据结构是至关重要的。根据专家系统的推理策略和逻辑推理过程可知，推理过程是阶段性或顺序性的特点[6]。液相色谱选择性优化专家系统它的推理过程的顺序是先确定推理范围（按化合物方法或一般方法），之后再按推理过程的阶段性即样品预处理方法优化、固定相优化、流动相优化、辅助条件优化四个阶段逐步进行更细节的推理判定，直至得出结论。以样品预处理一般优化方法为例，其推理顺序如图2所示。

针对图2推理顺序，依据其产生式规则及正向推理特性，本系统推理机采用树结构来描述推理规则，对于同一层次的规则（例如超声法或回流法）用一个结点来存储，结点中的每个实体对应于一条产生式规则（例如溶剂浓度、溶剂倍量、提取时间、提取次数），并共用一个指向父结点的指针，这样可节省存储空间并提高搜索效率。

2.2 推理机的设计

系统推理机采用产生式结构设计，如图3所示。

推理机的工作流程如图4所示。

由图4可知，用户输入阶段是用户对系统中存在的事实进行判断，是否符合自己要输入的条件，有两种选择，一种是系统提问，如果系统提问的事实是用户想要输入的，则用户输入肯定的答案，否则否定。用户还可以选择系统中已有的事实进行输入，可以提高输入效率。推理机推理开始时先把知识库的规则前提装入内存，对规则进行逐一搜索，看是否存在可以被激活的规则，如果没有则退出过程，如果有则激活该规则，所进行的动作为将此规则的结论所代表的事实的状态改为肯定，并且在推理字段上标上该规则号。如果用户输入的信息为否定的，则推理机对内存前提进行整理。推理机将被激活的规则的结论反馈给用户，并且询问用户是否为想要得到的结论和是否需要解释。如果需要解释则推理机将此次推理的过程路径反馈给用户[6]。

图2 样品预处理方法优化推理顺序

图3 推理机的产生式结构

实现上述推理的用户界面如图5所示。

通过上述过程可看出，产生式系统与一般分级组织的系统比较，具有数据库、规则和控制等系统各部分组成相对独立的特点，这种积木式结构便于系统的更新维护和构建大型人工智能专家系统。

3 结 语

本文基于产生式原理设计的推理机充分利用了自身对结构化数据的表示能力，具有兼顾计算机和用户的可读性、交互性、易维护性等特点，同时提高了专家系统推理机的工作效率，其设计表明该系统具有可行性和应用前景。

图4 推理机工作流程图

图5 推理机的用户界面

[1]粟智,杜为军.基于MATLAB的色谱分析初级专家系统的设计[J].光谱实验室,2004,21(4):774-778.

[2]马鸣远.人工智能与专家系统导论[M].北京:清华大学出版社,2006:11.

[3]史忠植,王文杰.人工智能[M].北京:国防工业出版社,2007:250.

[4]雷英杰,邢清华,王涛,等.人工智能(AI)程序设计(面向对象语言)[M].北京:清华大学出版社,2005:3.

[5]李龙龙,赵惠燕.基于案例的模糊推理机设计[J].电子学与计算机,2008,25(5):214-218.

[6]马少平,朱小燕.人工智能[M].北京:清华大学出版社,2004:8.

R446

A

1671-8194（2012）01-0265-03

国家自然科学基金重大研究计划项目（90612002）