1、1本科毕业论文（20 届）基于 WEB 的奶牛疾病诊断系统的设计与实现所在学院专业班级 计算机科学与技术学生姓名指导教师完成日期2基于 WEB 的简易奶牛疾病诊断系统摘要奶牛养殖业是我过畜牧业的重要组成部分，然而疾病的多发和专家的相对不足严重影响了我国奶牛养殖业的发展。本文对奶牛疾病诊断知识和专家系统进行大量文献研究，在对奶牛养殖基地进行调研的基础上，总结了奶牛疾病诊断知识内容、特点和领域专家的思维方式，采用了面向对象与规则相结合的知识表示方法，设计并实现了基于 WEB 的面向对象专家系统。本文重点做了以下三个方面的工作：(1) 对奶牛疾病知识的内容、特点和诊断过程中领域专家的思维模式进行了详
2、细的分析，建立了基于面向对象和规则相结合的复合知识表示模型，此知识表示方法解决了规则表示只能表示因果关系而不能表示机构关系的问题和框架表示继承方式带来的框架任意调用的问题。(2) 在构建奶牛疾病诊断对象的过程中，本文提供了规则库与推理机分离模式，并给出了推理过程中规则与对推理机新结合的方法，规则与推理机分离解决了规则修改时需要重新编译对象的问题，降低了知识维护的复杂性，新的规则与推理机的结合方式采用文本映射的方式，在对象初始化或者对象属性更新时自动检索规则库、更新可用规则，提高了诊断推理的效率。(3) 对基于不确定推理进行了改进，设计了基于面向对象的表示，实现了知识库维护的相对独立，简化了系统
3、的计算量，提高了效率，基于 web 的奶牛疾病诊断系统有利于系统的更新，方便了系统的推广，解决了奶牛疾病诊断专家需求与供给的瓶颈问题。关键词： 基于 web,诊断专家系统，面向对象，奶牛疾病，知识表示31 绪论 .41.1 问题的提出与研究的意义 .41.2 专家系统的起源与发展 .51.3 本文研究的目标 .71.4 解决的问题 .72 知识的表示与分析 .82.1 知识表示 .82.2 奶牛疾病诊断知识的分析 .92.3 奶牛疾病诊断内容 .102.4 奶牛疾病的症状 .112.5 奶牛疾病病因 .112.6 疾病防治措施 .122.7 病理知识 .122.8 诊断方法 .122.9 奶牛
4、疾病诊断的思维模式 .122.10 规则的表示方法 .14三 推理机的分析与实现 .173.1 推理机的发展 .173.2 奶牛疾病诊断系统数据的初始化 .183.3 推理机的推理流程 .193.4 诊断过程中冲突的消解 .21四 系统的体系结构及实现 .224.1 系统体系结构的实现 .224.2 系统功能模块的实现 .234.3 系统工作流程实现 .234.4 知识库的实现 .254.5 系统界面实现 .26五 结论与展望 .305.1 结论 .305.2 建议 .3041 绪论1.1 问题的提出与研究的意义发展畜牧业是我国农业结构调整的龙头从产值结构来说，现代农业国家，农业中处于第一位的
5、是奶牛，占总产值的 20%左右，随着人民生活水平的提高和农村产业结构的调整特别是加入世贸组织以后，我国的畜牧业将迎来良好的发展机遇。同时，由于激烈的市场竞争，也必然面临新的挑战，产品优质价低才能占领市场，获得好的效益，而经济有效的防止奶牛疾病发生是降低生产成本和提高产品产量，质量的关键措施。要进一步促进畜牧业的发展，就要解决奶牛疾病鉴别难早期防治难的问题，竭力做到早防、早治、防病于未然，最大限度的提高经济效益。已开发的奶牛疾病诊断专家系统存在推理准确性和实用性不高的问题。为了解决病害频繁发生与领域专家相对缺乏的矛盾，减少病害带来的经济损失，使奶牛疾病得到及时诊断，适时防治的效果，国内外许多科研
6、机构在对病害诊断与防治的基础上，借助于先进的信息技术和人工智能方法，研制了一些奶牛疾病诊断专家系统，利用这些专家系统模仿人类专家对奶牛疾病进行诊断和防治，使奶牛疾病诊断从依靠经验防治向科学防治迈进了一步。目前已经研制的奶牛疾病诊断系统，通过不同的方法对专家诊断机理进行了模拟，先后开发了基于产生式规则，基于产生式规则，基于本体和基于案例等方法的奶牛疾病诊断系统。可以说这些已经研制的奶牛疾病诊断专家系统进行了有益的探索。但是由于相关知识工程技术的不成熟和开发人员对奶牛疾病诊断领域认识的不全面，致使奶牛疾病诊断专家系统在应用中日益出现脆弱性，解决实际问题的效率低下，无法在实际应用中发挥作用。面向对象
7、的方法应用于专家系统日益成熟，奶牛疾病诊断知识的积累日益完善。医疗诊断推理的最大难点就是知识库问题。这主要是指知识的表示的问题和知识的完备性问题。近年来大量关于专家系统的研究被报道，各种知识表示方法不断被完善，其中面向对象的知识表示受到越来越多研究者的提倡，本文拟采用基于面向对象知识的推理。以充分发挥各种，推理方法的优势，弥补各种不足之处。随着大量奶牛疾病诊断及其专家系统的研究的开展，本实验通过查阅文献资料，与相关领域的专家座谈，提取积累了丰富的奶牛疾病知识诊断案例、规则，为本文的开展奠定了基础。新的网络通讯技术的进步为疾病诊断专家系统提供了更广的空间。兽医学信息是伴随着信息学和计算机技术的进
8、步而发展起来的。以计算机网络技术，多媒体技术和通信技术为支撑的疾病诊断专家系统不仅拥有高层次，多功能的专家知识，并且能模仿人类推理的过程，以形象，直观的方式向使用者提供各种疾病问题的咨询服务与决策方案，是用于解决奶牛疾病诊断中存在的专家队伍缺乏问题的有效途径。在我国，到 2005 年 6 月，互联网用户人数已经升到了 1.03 亿人，5 年来平均增近 2000 万户，专家预测，2008 年中国已经超过美国，成为世界第一大互5联网用户国。我国大力发展的通信和信息联网的基础设施建设，成为 WEB 的奶牛专家诊断系统创造了条件。综上所述，开发奶牛疾病诊断专家系统有着迫切的社会需求，牛场养殖业的发展和
9、专家系统的理论与技术的日益成熟为系统开发提供了有力的技术支持，我国互联网的基础设施建设为系统的推广应用创造了条件，因此开发此系统是可行的。1.2 专家系统的起源与发展专家系统是人工智能中最重要的也是最活跃的一个应用领域，它实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统是早期人工智能的一个重要分支，它可以看作是一类具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，一般采用人工智能中的知识表示和知识推理技术来模拟通常由领域专家才能解决的复杂问题。20 世纪 60 年代初，出现了运用逻辑学和模拟心理活动的一些通用问题求解程序，它们可以证明定理和进行逻辑推理。但是这
10、些通用方法无法解决大的实际问题，很难把实际问题改造成适合于计算机解决的形式，并且对于解题所需的巨大的搜索空间也难于处理。1968 年，f.a.费根 鲍姆等人在总结通用问题求解系统的成功与失败经验的基础上，结合化学领域的专门知识，研制了世界上第一个专家系统 dendral，可以推断化学分子结构。20 多年来，知识工程的研究，专家系统的理论和技术不断发展，应用渗透到几乎各个领域，包括化学、数学、物理、生物、医学、农业、气象、地质勘探、军事、工程技术、法律、商业、空间技术、自动控制、计算机设计和制造等众多领域，开发了几千个的专家系统，其中不少在功能上已达到，甚至超过同领域中人类专家的水平，并在实际应
11、用中产生了巨大的经济效益。专家系统的发展已经历了 3 个阶段，正向第四代过渡和发展。第一代专家系统（dendral 、macsyma 等）以高度专业化、求解专门问题的能力强为特点。但在体系结构的完整性、可移植性、系统的透明性和灵活性等方面存在缺陷，求解问题的能力弱。第二代专家系统（mycin、casnet 、prospector 、hearsay 等）属单学科专业型、应用型系统，其体系结构较完整，移植性方面也有所改善，而且在系统的人机接口、解释机制、知识获取技术、不确定推理技术、增强专家系统的知识表示和推理方法的启发性、通用性等方面都有所改进。第三代专家系统属多学科综合型系统，采用多种人工智能
12、语言，综合采用各种知识表示方法和多种推理机制及控制策略，并开始运用各种知识工程语言、骨架系统及专家系统开发工具和环境来研制大型综合专家系统。在总结前三代专家系统的设计方法和实现技术的基础上，已开始采用大型多专家协作系统、多种知识表示、综合知识库、自组织解题机制、多学科协同解题与并行推理、专家系统工具与环境、人工神经网络知识获取及学习机制等最新人工智能技术来实现具有多知识库、多主体的第四代专家系统。专家系统通常由人机交互界面、知识库、推理机、解释器、综合数据库、知识获取等 6 个部分构成。其中尤以知识库与推理机相互分离而别具特色。专家系统的体系结构随专家系统的类型、功能和规模的不同，而有所差异。
13、6为了使计算机能运用专家的领域知识，必须要采用一定的方式表示知识。目前常用的知识表示方式有产生式规则、语义网络、框架、状态空间、逻辑模式、脚本、过程、面向对象等。基于规则的产生式系统是目前实现知识运用最基本的方法。产生式系统由综合数据库、知识库和推理机 3 个主要部分组成，综合数据库包含求解问题的世界范围内的事实和断言。知识库包含所有用“如果：前提 ，于是：结果形式表达的知识规则。推理机（又称规则解释器）的任务是运用控制策略找到可以应用的规则。知识库用来存放专家提供的知识。专家系统的问题求解过程是通过知识库中的知识来模拟专家的思维方式的，因此，知识库是专家系统质量是否优越的关键所在，即知识库中
14、知识的质量和数量决定着专家系统的质量水平。一般来说，专家系统中的知识库与专家系统程序是相互独立的，用户可以通过改变、完善知识库中的知识内容来提高专家系统的性能。人工智能中的知识表示形式有产生式、框架、语义网络等，而在专家系统中运用得较为普遍的知识是产生式规则。产生式规则以 IFTHEN的形式出现，就像 BASIC 等编程语言里的条件语句一样，IF 后面跟的是条件（前件） ，THEN 后面的是结论（后件） ，条件与结论均可以通过逻辑运算AND、 OR、NOT 进行复合。在这里，产生式规则的理解非常简单：如果前提条件得到满足，就产生相应的动作或结论。推理机针对当前问题的条件或已知信息，反复匹配知识
15、库中的规则，获得新的结论，以得到问题求解结果。在这里，推理方式可以有正向和反向推理两种。正向链的策略是寻找出前提可以同数据库中的事实或断言相匹配的那些规则，并运用冲突的消除策略，从这些都可满足的规则中挑选出一个执行，从而改变原来数据库的内容。这样反复地进行寻找，直到数据库的事实与目标一致即找到解答，或者到没有规则可以与之匹配时才停止。逆向链的策略是从选定的目标出发，寻找执行后果可以达到目标的规则；如果这条规则的前提与数据库中的事实相匹配，问题就得到解决；否则把这条规则的前提作为新的子目标，并对新的子目标寻找可以运用的规则，执行逆向序列的前提，直到最后运用的规则的前提可以与数据库中的事实相匹配，
16、或者直到没有规则再可以应用时，系统便以对话形式请求用户回答并输入必需的事实。由此可见，推理机就如同专家解决问题的思维方式，知识库就是通过推理机来实现其价值的。人机界面是系统与用户进行交流时的界面。通过该界面、用户输入基本信息、回答系统提出的相关问题，并输出推理结果及相关的解释等。综合数据库专门用于存储推理过程中所需的原始数据、中间结果和最终结论，往往是作为暂时的存储区。解释器能够根据用户的提问，对结论、求解过程做出说明，因而使专家系统更具有人情味。7知识获取是专家系统知识库是否优越的关键，也是专家系统设计的“瓶颈”问题，通过知识获取，可以扩充和修改知识库中的内容，也可以实现自动学习功能。早期的
17、专家系统采用通用的程序设计语言（如 fortran、pascal、basic 等）和人工智能语言（如 lisp、prolog、smalltalk 等） ，通过人工智能专家与领域专家的合作，直接编程来实现的。其研制周期长，难度大，但灵活实用，至今尚为人工智能专家所使用。大部分专家系统研制工作已采用专家系统开发环境或专家系统开发工具来实现，领域专家可以选用合适的工具开发自己的专家系统，大大缩短了专家系统的研制周期，从而为专家系统在各领域的广泛应用提供条件。1.3 本文研究的目标本文研究旨在开发辅助诊断系统，由于疾病和疾病诊断的复杂性，疾病诊断专家系统目前的应用水平不能做到完全地计算机智诊断。充分发
18、挥用户的主观能动性，在诊断过程中增加用户与系统的交互将大大提高诊断的准确性，所以本系统的定位是在诊断过程中起到指导，辅助作用，与用户共同完成奶牛疾病的一次诊断，具体目标如下；(1)针对目前已经有的系统知识分类粗糙，数据不全面，单一的表示方法有局限性等问题，根据奶牛诊断案例的内容，结果和特点，结合病情理论知识和专家经验知识，提出新的知识表示方法，建立较为完备的知识库。(2)针对已有系统的推理模型机械、单一的特点，建立以面向对象方法为基础的奶牛疾病诊断推理机制，研究更加有效的推理选择路线，以此来提高奶牛疾病诊断推理的准确性和效率。1.4 解决的问题诊断对象的初始化:为了使推理机和知识库之间相对独立
19、系统使用了文本映射描述对象属性的方法，在诊断开始时将获得对问题的描述装入初始化的问题空间，形成问题对象，再装入相应的规则作为对象的方法。推理路线的选择，消息触发机制：问题对象建立后，通过消息触发机制，激活与问题对象相应的规则，得到问题的解。冲突消解机制：当一个问题对应多个规则可以适用时，通过冲突消解机制选择最合适的诊断规则，得到最优解。82 知识的表示与分析知识表示是人工智能研究的一个中心课题，也是构建专家系统库的基础，知识表示主要是选择合适的形式表示知识，即寻找知识与表示之间的映射，它研究的主要问题是各种数据结构的设计，即知识的形式表示方法，研究表示与控制的关系；表示和推理的关系以及知识表示
20、和其他领域的关系，知识表示的目的在于：通过知识的有效表示，使人工智能程序能利用这些知识做出决策，指定计划，识别状况和对象，分析景物，获取结论。本章论述是全文的理论基础，分析了奶牛疾病诊断和知识的内容，特点和思维模式；概述了专家系统和知识的常用方法；为推理机的设计和专家系统的设计和开发奠定了基础并且提供了知识的准备。2.1 知识表示知识表示是人工智能研究的重要领域。智能活动主要是获得并应用知识的过程，它主要包括：知识的获取，知识的表示和知识的应用。而知识只有以适当形式表示才便于在计算机中存储，检索，使用和修改。因此，在专家系统中，知识表示就是研究如何用最合适的形式来组织知识，使对所要解决的问题最
21、为有利。知识的表示是为了描述事物的一组约定，是知识的形式或者符号化过程，是表示将知识（例如关于世界的事实，关系，过程等）编码成合适的数据结构。知识表示是数据结构和解释过程的结合。一般说来，如果只是如何表示最合适与所要解决的问题的性质以及解决的方法密切相关的。在专家系统中，知识表示总是与推理策略同时研究的。目的是使知识最合适于该问题的推理和计算。正如我们可以用不同的方式描述同一事物一样，对于同一种知识可以采取不同的表示模式。但是各种模式在表示不同领域的具体知识时，在模式本身问题领域以及运用这种模式的推理策略方面，其难易程度是不一样的。迄今为止，还没有得到一种通用的知识表示模式，如果表示还没有完善
22、的理论可以遵循，评价一种模式的优劣还没有统一的标准。尽管如此，人工智能领域已经发展出了各种知识表示方法，并且各自有一些特点。朱林立、夏幼明通过对不确性知识表示以及推理问题的探讨，提出了不确定性知识程度的表示方法，为提高不确定性推理结果的可信度提出了一些新的技术和方法，并且通过实例验证了本方法的可行性和有效性。蒋栋、李玲等采用混合规则，框架，过程，语义网络等方法表达电器产品设计中的领域知识；同时以创新设计为目的的，提出了电器产品设计对象知识的“框架式”组织和管理模式，并把多种知识表示方法融入到设计对象知识的建模中。何少华、王菲 提出一个比较和评估各种知识表示范围的框架该框架有 4 个维度：表示充
23、分性，表示属性，支持的推理方法，推理属性。然后使用此框架9对逻辑，语义网，产生式规则以及框架范围这 4 中常用的知识表示规范进行了比较，最后认为此框架可有效地帮助问题求解中知识表示规范的比较和选择。王风英、乔慧丽通过对目前几种常用的知识表示方法的优点缺点的对比，提出了产品概念设计知识的一种新的方法表示面向对象的知识表示方法最能体现现代设计方法，其思想更接近于人的思维活动。采用面向对象的知识表示方法进行对产品概念设计实例的表示，并且以减速器的产品概念设计为例阐述产品概念设计的知识系统。彭林、杨林楠提出面向对象的知识表示，以类，对象进行事物以及知识的描述，具有模块性，继承性，封装性，多态性和易于维
24、护维护性，以方便于知识的检索，管理，传输和共享。在对面向对象的知识表示和推理机进行了讨论的基础上，详细的介绍了采用面向对象知识表示的专家系统的设计思路，并且对其实现方法及所用到的一些关键技术做了说明。陈传波、郭天杰等人采用描述框架加规则组的两级识别方法。描述框架定义问题领涉及的因素，规则组描述问题内求解的问题。基于这种知识表示技术，涉及实现了农业专家系统开发工具的知识管理子系统。Firriolo FJ 等人开发唾液腺体肿瘤的组织病理诊断专家系统，利用启发式规则方式进行知识表达：经过口腔病理专家们的测试，该系统诊断结果可行有效。R.Morpurgo 和开发的智能诊断决策系统，采用一阶谓词逻辑和产
25、生式两种知识表达方法组建多个数据库，该系统能够提供全部可能的病况供全部可能的病况供医生参考，从帮助医生做出最好的诊断决定。以上是几种典型的知识表示方法，除此之外还有很多种知识的表示方法，比如特性表示方法，过程表示以及脚本知识表示方法，面向对象的知识表示方法，不精确的知识表示方法，状态空间表示方法等等。这些方法各有特点，也有不足之处，而且适用的领域也不相同。如：谓词逻辑方法只适用于确定性，陈述性，静态性知识：产生式规则方法，如果条件太多，或者规则条数太多，将使得推理的速度变的很慢。此外，在现代的研究中，常采用混合型的表示方式来表示领域的知识。到目前为止，用知识表示的方法有很多种，而且都有其各自的
26、特点，但是在实际应用中究竟选择哪种知识表示方法，还应该结合知识表示方法的特点和梁宇知识的特点来综合考虑，但是无论采用哪种知识表示方法，都要求该方法尽可能的满足以下几点：（1）充分表示领域的知识。（2）有利于知识的利用。（3）便于对知识的组织维护与管理。（4）便于理解和实现。2.2 奶牛疾病诊断知识的分析10奶牛疾病诊断是指奶牛疾病专家系统根据奶牛的症状表现，采用一定的诊断方法对症状表现进行识别、以判断奶牛的状态、分析病因并且给出防治措施。奶牛生理状态受多种环境因素的影响，而且治病因素非常多，导致奶牛疾病诊断和防治都变的非常的复杂。另一方面奶牛疾病领域目前尚未形成完备的病理分析，诊断与防治理论，
27、在实际中根据临床经验进行奶牛疾病诊断和防治仍占有很大的比重。笔者通过多次与具有丰富经验的奶牛专家访谈，获取了大量奶牛疾病诊断案例和经验知识。下面就将这些奶牛疾病诊断案例和经验知识与奶牛疾病诊断理论知识结合起来，从奶牛疾病诊断内容，诊断特点与思维模式三个方面对奶牛疾病诊断知识进行分析。2.3 奶牛疾病诊断内容奶牛疾病诊断包括以下要素：诊断主体（牛病专家） 、诊断客体（病牛） 、奶牛疾病的类型、症状的表现、诊断的方法、病理知识、病因和防治措施。这些要素相互关联，共同构成了奶牛疾病诊断的有机整体，表现上是诊断主体与客体相互作用，得出诊断结论，实际上是奶牛疾病专家运用诊断方法并且结合自身的奶牛疾病诊断病理知识，逐步提取有用的诊断要素，并且理清各个要素之间的关系，从而得出诊断结论。具体如图 2-1 所示：病因诊断结果 防治方法奶牛诊断方法法观察实验逻辑推理病理知识诊断要素症状疾病牛病专家 奶牛牛病诊断主体 诊断客体图 2-1 疾病诊断思维
