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基于MYCIN系统的结构分析及其应用举例浅谈专家系统
陆浩炜 09电气四班 6号学号:200930211136
摘要: 人工智能(Artificial Intelligence,AI)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,MYCIN系统是美国斯坦福大学建立的对细菌感染疾病的诊断和治疗提供咨询的计算机咨询专家系统, MYCIN系统是对专家系统的理论和实践都有着很大贡献的早期专家系统之一,为了处理事实和规则的不确定性,MYCIN系统采用非精确推理。现在的许多专家系统都引用了MYCIN系统的设计思想和逻辑推理方法。本文以MYCIN系统为例,介绍该专家系统的用途、主要结构、知识表示方法、推理方法和大致工作过程等,并简述MYCIN系统在国内的发展现状。
关键词:MYCIN模型,人工智能,专家系统,不精确推理。
1引言:费根鲍姆解释专家系统“是一个已被赋予知识和才能的计算机程序,从而使这种程序所起到的作用达到专家的水平”,这种“专家水平”意味着医学教授做出诊断和治疗的水平。MYCIN system是一种帮助医生对住院的血液感染患者进行诊断和用抗菌素类药物进行治疗的专家系统。MYCIN系统是 70 年代初由美国斯坦福大学研制,用LISP语言写成。从能与控制结构上可分成两部分:①以患者的病史、症和化验结果等为原始数据,运用医疗专家的知识进行向推理,找出导致感染的细菌。若是多种细菌,则用 0 到1的数字给出每种细菌的可能性。感染性疾病是内科中一种非常重要的疾病,病情发展速度快,如果得不到及时的治疗,病人会有生命危险。因此,要诊断这样的疾病不但要有非常丰富的临床经验,而且还需要大量的药物知识。在这样的需求环境下, 1972年开始了构建MYCIN系统,并在此系统的基础上产生了一系列用来管理MYCIN系统的医学知识系统。典型的专家系统MYCIN后来被知识工程师视为“专家系统的设计规范”,现在的许多专家系统都是以MYCIN系统为代表的基于规则的专家系统,MYCIN系统应用在农业、银行业、保险业、咨询与审计行业以及商业企业中。总体来说,MYCIN系统的应用领域非常广泛,涉及到社会、经济和服务领域。
2 MYCIN系统结构

细菌感染疾病专家在对病情诊断和提出处方时,决策过程很复杂,主要靠医生的临床经验和判断。MYCIN系统试图用产生式规则的形式体现专家的判断知识,以模仿专家的推理过程。系统的总体目标是医生向系统输入病人信息,系统对之进行诊断,并提出处方。系统通过与内科医生之间的对话收集关于病人的基本情况,例如临床情况、症状、病历以及详细的实验室观测数据等。系统首先询问一些基本情况,内科医生在回答询问时所输入的信息被用于做出诊断。诊断过程中如需要进一步的信息,系统就会进一步询问医生。一旦可以做出合理的诊断,MYCIN列出可能的处方,与医生作进一步对话,选择适合于病人的处方。在诊断引起疾病的细菌类别时,取自病人的血液和尿等样品,在适当的介质中培养,可以取得某些关于细菌生长的迹象。但要
完全确定细菌的类别经常需要24到48小时或更长的时间。在许多情况下,病人的病情不允许等待这样长的时间。因此,医生经常需要在信息不完全或不十分准确的情况下,决