§5.地学专家系统

地学专家系统是研究模拟有关专家的推理思维过程，将有关领域专家的知识和经验，以知识库的形式存入计算机。系统可以根据这些知识对输入的原始事实进行复杂的推理，并做出判断和决策，从而起到专门领域专家的作用。具有这种功能的系统就称为专家系统（Expert System）。将专家系统技术应用于地理信息系统领域具有重要的意义。因为地理信息系统常常要解决多层次、多因素、时变型和具有非线性变化的地学问题，解决这类问题是一项具有创造性的过程。这里，专家经验和知识起着重要的作用。另外，使用GIS 的新用户以及某一特殊科学领域的非 GIS 专家，都不可能准确地知道如何按 GIS 要求阐述它们的需要，能做这种工作的专家还不多，因此也有必要把专家们的知识综合起来，存入计算机系统中，将有关学科的专家知识和经验以及所需的各种信息存储起来，形成一个系统，供其它 GIS 用户使用。目前，专家系统正广泛应用于地学分析、地质勘探、疾病诊断和军事领域。

图 4-20 表示专家系统的组织概况。它的主要原理是：对某个领域有透彻了解和丰富知识的专家们，将他们的知识以某种方式输入计算机——知识获取阶段。获取的知识被转换成一系列规则，存储在知识库中，用这些规则去识别或描述知识库中的实体。同时，用户对知识库进行访问，达到咨询和调用的目的。最初，知识以形态逻辑语句的形式编码。后来，当人们面对各种需要解决的问题时，采用了“模拟”等更为复杂的方法。现代人工智能的发展趋向于能获取更多人类思维过程的系统公式化的研究。

用户想从知识库中取出信息时，通过一种称为“推理模块”的程序输入他的问题，这一模块的任务是把用户的要求转换成公式化的询问模型，并用这些模型从知识库中获取知识并进行处理。推理模块程序也包括解释功能， 即告诉用户它为什么要搜索特定类型的实体。

下面以南京大学计算机科学系研制的找水专家系统（NCGW）为例，进一步说明专家系统的结构和机理。该系统是根据肖楠森教授的“新构造挖水理论与找水方法”的系统知识而研制的。该系统由知识库、推理机构、解释系统、动态数据库、人机接口和知识获取等六个主要模块组成，其模块间的关系如图 4-21 所示。

系统运行时，根据用户输入的该地区水文地质条件和可信度值，推理机构利用输入的数据和知识库中的知识，推断出该地区是否有可开采的地下水。例如，如果该地区为丘陵岗地，同时又为新构造断裂带，系统便进行新构造断裂带富水性的测试，同时推导出井深、井位和打井方法等结论。

知识库存储着特定领域内的大量事实和规律，是专家实践经验全面和真实的体现。知识库中知识的表示与组织是系统的基础。NCGW 系统中采用产生式规则知识表达方式。每个产生方式包含一个“情况—行为对”，在推理系统中，情况就是前提，行为就是结论，因此知识的单位是：

IF〈前题条件〉THEN〈结论〉

NCGW 系统的知识库中存在 400 条产生式规则，根据实际应用的需要，可随时添加或修改知识库中的规则。

知识表示是专家系统赖以生成的基础，而推理控制策略则是系统的灵魂。NCGW 系统采用反向推理策略，通过搜索一组规则证明事实是否成立。NCGW 系统的知识获取通过机器与专家的对话来实现，系统以菜单方式主动向专家询问，以获取知识，包括建立、添加、删除或修改规则。例如，若要添加一条规则，可用中西文直接键入这条规则的内容，系统自动将这条规则转化为内部形式存入知识库，同时将对应规则名排入推理控制流中，并自动匹配生成对应菜单。

在国际上，地学专家系统目前集中于土地评价专家系统的研究，但权威的土壤和水文专家不多，他们只是在某些地区的土壤和水文方面有丰富的经验。由于不同地区应考虑的土地组合因素有差别，按具有局部地区丰富经验的专家知识建立的国际土壤和土地分类专家系统，其效果比预期的要差。第二代专家系统能将从一个国家学到的知识和分类方法用于另一个国家。这是因为真正的专家面临新问题时，会使他的知识适应新的情况。