产生式探井决策专家系统的设计与实现

摘要

随着计算机软件技术的发展和人工智能理论的成熟,开发具有实用价值的专家系统日益成为人工智能应用研究的主要领域。在油井钻探过程中，研究人员在统计的大量信息中查找相关信息，进行与探井相关的决策活动，是十分困难的。
　　人工智能是一门正在迅速发展的前沿学科，是计算机科学与技术学科领域中一个重要的研究方向。其基本原理是以计算机为工具，将解决过程和方法转化为某种模型和算法，并编制相应软件，从而让计算机模拟和实现人类的智能行为。
　　人工智能中的专家系统，是把领域专家的经验归纳总结成规则，并且运用经验规则推理来进行故障诊断。专家系统由知识库、推理机、知识获取部分、人机接口、解释机制以及全局数据库等几部分组成。它具有诊断过程快速、简便等优点。它能够根据用户提供的数据、信息和事实，运用系统中已经存储的专家经验或知识进行推理和判断，最后给出结果及结果的可信度，从而帮助用户做出决策。
　　基于产生式的探井决策专家系统以人工智能为理论，采用产生式知识表示方法，以油井钻探数据为依据，将获取的探井专家经验知识存入知识库，通过高效的推理,给出合理的决策方案，提高探井工程效率。
　　知识库的设计和推理机的实现是构建专家系统的核心，在本课题中，产生式规则以规则元素为单位存入知识库，推理机采用匹配激活、正向推理和启发式搜索相结合的方式实现。同时，该系统还实现了解释机构跟踪记录推理过程的功能，不确定性推理可信度的计算和领域专家添加规则的功能。
　　本课题着力于设计一套合理的知识库方案和高效的推理机制，且实现一个高效的探井决策专家系统。本文采用VC和SQL数据库实现基于产生式的专家系统，解决探井决策问题。具体包括：构建合理的知识库存放产生式规则，设计较高效率的推理机算法进行事实的匹配和检索，实现跟踪记录推理过程的解释功能，实现添加规则以及计算不确定性推理等功能。用户通过选择相应参数值，可以推理得出探井决策；通过输入事实可信度，可以计算得出结论可信度。推理过程透明，可以响应用户的解释请求。领域专家可通过人机界面添加规则，知识库可扩充性和可维护性较好。

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第一章 前 言

1.1 研究背景

1.2 研究的目的及意义

1.3 国内外研究现状

1.4 论文结构

第二章 相关技术简介

2.1 人工智能

2.2 专家系统简介

2.3 系统开发环境简介

2.4 本章小结

第三章 需求分析

3.1 系统目标

3.2 体系结构规划

3.3 钻井知识分析

3.4 需求描述

3.5 非功能性需求分析

3.5 本章小结

第四章 系统总体设计

4.1 概要设计

4.2 详细设计

4.3 本章小结

第五章 系统实现

5.1 系统主要模块实现

5.2 运行界面实现

5.3 本章小结

第六章 系统的测试与完善

6.1 系统测试

6.2 系统完善

6.3 本章小结

第七章 结 论

7.1 系统特点

7.2 系统设计难点

7.3 系统创新点

7.4 系统改进方向

7.5 开发心得

致谢

参考文献