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中 国 药 科 大 学 学 报
J o u r n a l o f C h in a P h a r m a e u t ie a j U n iv e r s ity 1989 ; 2 0 (5 ) : 2 94一 6
中药贝母分类咨询系统 ( c s c F)
郭寅龙 ’ 相秉仁 安登魁
(药物分析研究室 )
在人工智能的研究中 , 从工程学的角度出
发把所要开发的技术组成一个体系 , 这就是知
识工 程学 , 而知识工程学的核心则是专家系
统 ’` l。 专家系统是一个具有大量专门知识与经
验的程序系统 , 它应用人工智能技术 , 根据一
个或多个人类专家提供的特殊领域的知识 、 经
验进行推理和判断 , 模拟人类专家做决定的过
程 , 来解决需要人类专家决定的复杂问题 , 提
出专家水平的解决方法或决策 lz] 。 近年来 , 专
家系统成功地应用了人工智能 , 用户与专家系
统进行 “咨询对话 ” , 就像他与具有某方面经验
的专家进行对话一样 。
贝母为百合科 贝母属 rF it la r ia L 植物干
燥鳞茎 , 其药用部分外形与葫芦科的土贝母相
似 , 但药性完全不同 。 贝母的原植物来源比较
复杂 , 药材品名较为混乱 , 很难鉴别 , 以致影
响到化学成分 、 药理及临床研究的科学性 。 近
年来 , 许多学者对贝母进行 了研究 13一 , 21, 对贝
母属植物及药材有了较为全而的了解 。 我们基
于已有研究成果 , 利 用 “ 中西文专家系统开发
工具 C M . 1 ” 在 BT M P C / x T 微型计算机上
开 发 研 制 了 中 药 贝 母 分 类 咨 询 系 统
C S C F ( C o n s u l t i n g S y s t e m o n C l a s s iif e a t i o n o f
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, 为药用植物和药材分类提供了新
的方法和技术 。 此系统分为药用贝母原植物分
类和粉末显微特征分类两个部分 , 分别收集了
20 种药用贝 母原植物和 24 种药用贝母粉末显
微特征的信息资料 。
一 、 系统概述 :
C S C F 系统 的体系结构如图 1所示 。 知识
库存储大量的药用贝 一母的信息知识 ` 特意安排
用于解释的知识及控制性知识 ; 数据库是用于
存储中间结果及最终结论的高速缓存 ; 推理机
具有进行推理的能力 , 即能够根据知识推导出
结论 , 而不是简单地去搜索现成的答案 。
二二 I n fe 托 n C C
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.
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C S C F S t r u e t u er
本系统 以人机对话方式向用户提供咨询服
务 。 分类过程是规则的递归调用 , 在规则的调
用 中通过和用户交互动态地生成一个推理链 ,
组成一个推理网络 。 当系统取得完备的信息之
后 , 就可以得到问题的解 , 并按可信度由大到
小的顺序列 出它的答案 。
本系统知识库采用了模块化设计和 “菜单 ”
技术 , 将知识库分为五个模块 : 1 .主控模块 。
.2 前言 (包括系统概貌 、 使用说明 ) 模块 。 .3
国产贝母原植物分类模块 。 4 药用贝母粉末显
微分类模块 。 5 .知识库管理技术模块 。
C S C F 系统的主要流程图如图 2所示 。 主
菜单选择显示系统的工作内容 , 菜单随着知识
库中领域的拓宽 , 模块数 目的增加而增长 。
二 、 知识库的结构 :
我们以知识库中药用贝母粉末显微特征分
类模块为例阐述知识库的构造 。 此知识库模块
分为控制 、 结论 、 事实和提问四个部分 。
19 8 9年4月 1 3日收稿 国家自然科学基金资助项 目
5期 郭寅龙等 :中药贝母分类咨询系统 ( c s c F) 2 9 5
1
.控制部分 利用 C M . 1特殊语言编 写
的程序 , 控制计算机选择 目标 , 咨询结束返回
主菜单 。 如要求对结论解释将驱动解释系统对
答案进行解释 。
S t a r t
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.
F l o w C h a r t o f C SC F
2
. 结论部分 通过对 已有贝母属粉末显
微资料的整理 , 我们总结了 15 种显微特征 :
(1 )草酸钙结晶的大小 ;〔2) 多脐点单粒淀粉有无
;(3 )多脐点单粒淀粉多少 ;( 4) 有无复粒 ;(5 )复粒
组成 ;(6 )复粒多少 ;(7 )半复粒有无 ;(8 )半复粒多
少 ; ( 9) 脐点明显 或隐约可见 ;( 10) 淀粉粒直径大
小 ;(l l) 淀粉粒层纹明显或隐约可见 ;( 1 2) 淀粉粒
层纹细密或稀疏 、 较粗 ;( 13) 淀粉粒的形状 ; ( 1 4)
气孔的大小 ;(l 5) 气孔的形状 。 另外 , 为了保证
分类的准确性 , 将特定贝母的专属特征做为最
后 的确证 , 如 : 有无半复粒与分粒合成的颗
粒 , 复粒两分粒组成蝴蝶形 , 葫芦形等 。 本系
统将 24 种贝 一母比较明确的粉末显微特征做为
结论规则的前提以供鉴别 。
由于 C M . 1 的产生式规则实质上是简单的
条件语句 , 要求前提形式短而少 , 像贝 一母粉末
具有许多显微特征的复杂问题就不好表达 , 所
以需要把结论规则中的一些前提压缩成一个简
单的代码 , 用几个字母代替 。
3
. 事实部分 结论规则的前提部分以几
个字母代替其特征 , 那么这个代码需要有明确
的含义 . 当用户对所询问内容不了解或无法回
答 , 选择 “无法确定 ” 项 日时 , 系统应生成合理
的中间结论并阻止系统对用户更加不 了解的内
容提问 。
4
. 提 问 部分 C M . 1 可 以 白动 产 生 提
问 , 但其形式一方而不易被用户理解 , 另一方
面它仅能对一个问题提问 , 而不能提 出几个问
题供用户选择 . 因此 , 我们又重新设置了提问
系统 , 使其方便易行 。 当系统搜索到某项特征
时 , 系统将产生关于这项特征描述的菜单以供
用户选择 , 并将用户选择的数字答案转换成相
应的合法值 。
三 、 系统的特点及使用
1
. 人机界 面友 好 C S C F 系统采 用类似
自然的知识表示语言 , 使知识库的内容容易理
解 , 便于知识库的更改 。 咨询时提问采用 白然
语言进行 , 用户只需键人所需选择项 口的数字
或字 一母 , 不必完整键人信息 , 系统将 自动完整
回答 。 因此 , 用户无需进行特别的训练或指导
即可用此系统进行咨询 。
2
. 系 统透 明性好 在 整个分类过程 中 ,
在需要时系统可以跟踪显示每一步根据用户回
答产生的结论及其所引用的规则 , 以便用户了
解整个推理过程 , 进一步完善系统 。
3
. 可处理未知 的 、 多重的和不确定 回答
本系统可进行精确和非精确推理及处理多重
答案 。 例如屏幕显示 : 请选 :
1
. 多脐点单粒淀粉较多
2
, 多脐点单粒淀粉稀少或少数
3 无法确定
如对问题能做出肯定回答 , 键入选择项口
即可 ; 如对选择项 口不能完全确定 , 用户可在
选择项 目后加 O一 10 之间的整数形式的可信
2 9 6中 国 药 科 大 学 学 报 2 0卷
度 ;如用户不能确定一种选择而否定其它选
择 , 可做多重选择 ; 如用户无法确定待选项 目
而希望得出答案的大致范围 , 选择项 口 3 , 系
统将 白动产生适当的中间结论继续咨询 ,
.4 知识库透 明性好 , 增添 、 更改方便
系统可以显示所有的知识库内容 , 且可以添加
和删改规则 。 在编辑状态下 , 可以增添新的知
识库模块 , 增加新的领域 .
5
. 知识库的模块性好 规则库中每条规
则可以自由增加 、 删改 , 就像一个独立完全模
块化的知识块 , 因此规则在规则库中存放次序
和咨询无关 , 便于知识库的管理 .
四 、 小结
构成一个具体领域的专家系统是一件困难
的工作 , 它需要大量的人工智能和知识工程方
面的知 识 。 通过使用合适的开发环境和工具 ,
可使建立专家系统变得较为容易 。 因此利用
C M
.
1 构造 C S C F 系 统大大节省 了精力和时
间 , 系统 的外壳建成后 即可在 D O S 下运行 ,
知识库的构造 、 增删完全可以脱离 C M . 1 。
常规的药用植物和药材的分类是以检索表
的方式找出其中的矛盾部分 , 通常没有对其诸
多特征进行综合考虑 。 本系统不仅可以用检索
表的那些特征进行分类 , 而且可以利用其它特
征进行佐证 。 新的品种也可按其特征加人知识
库而不需另编检索表 。 随着计算机的普及 , 这
种方法将会成为药用植物和药材检识的通法 。
关键词 专家系统 ; . 贝母属 ; 植物分类 ; 显微鉴定
参 考 文 献
l ( 日)渊一博 , 厂撇健著 , 王 钢编译 . 日本第五代计算机
北京 : 科学出版社 , 19 8 7 : 20 一 1
2 赵瑞清 . 专家系统原理 ,北京 : 气象出版社 , 1 9 85 : 1一 20
3 徐国钧 , 徐路珊 . 中药材粉末显微鉴定 . 北京 : 人民卫生
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5 陈心启 , 夏光成 . 中药贝母名实考订 . 植物分类学报
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京药学院学报 一9 7 9 ; ( 2 ) : 4 2一 53
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3 6 9一 7 4
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母属药用植物资源 . 南京药学院 学报 19 8 ;5 1 6( 3) :
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产榆 中贝母 、 陇南贝母的显微鉴定 , 南京药学院 学报
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12 李 萍 , 徐国钧 , 徐路珊等 . 中药贝 母类研究姗 . 湖北产
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A C O N SU L T IN G S Y S T E M O N C L A S S I F I C A T IO N O F F R l l 了L L A R IA
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