CN106897067A - 一种基于人机交互技术建模的方法和专家系统 - Google Patents

一种基于人机交互技术建模的方法和专家系统 Download PDF

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Abstract

“一种基于人机交互技术建模的方法和专家系统”提供了一种基于人机交互技术进行智能建模方法，并将相关方法和功能应用到行业专家系统中。该方法能让用户通过人机交互实现机器对云端智库的专家经验学习，并让机器模拟专家的思维方式以及解决问题的方法，智能处理各类问题。该专家系统通过学习各类经验以及处理效果的反馈，结合特定推荐算法向目标用户推荐最优的经验包。系统能够通过学习专家的经验流程，结合用户的反馈信息优化新的经验包并上传云端智库；同时，系统能优化推荐方案和策略，更好地向其他用户推荐同类经验包。

Description

一种基于人机交互技术建模的方法和专家系统
技术领域
人机交互 、专家系统、机器智能、软件开发、推荐算法。
背景技术
在各行业中，专家的经验是经过长时间累积而成的，是十分宝贵的财富。行业专家会依据其行业经验解决该行业的各类问题，这种模式存在已久且行之有效。随着时代的发展，信息量和业务量呈爆炸式增长，人们的工作压力也随之增加，使用机器代替人类承担部分原来由人类负责的工作已是必然趋势。
无论是从工作效率还是从工作效果来看，有经验的专家和缺少经验的新手的差别是明显的。机器也一样，能够从专家身上学习和吸收经验的专家系统，其工作效率和工作效果也一定更优。为提升专家系统经验学习和建模的速度，并能快速地在不同地域的系统间分享、推荐知识和经验，需要专家系统具备一种人机交互技术的智能建模方法和功能。该建模方法能让用户通过人机交互实现机器对云端智库的专家经验学习，并让机器模拟专家的思维方式以及解决问题的方法，智能处理各类问题。该专家系统通过学习各类经验以及处理效果的反馈，结合特定推荐算法向目标用户推荐最优的经验包。系统能够通过学习专家的经验流程，结合用户的反馈信息优化新的经验包并上传云端智库；同时，系统能优化推荐方案和策略，更好地向其他用户推荐同类经验包。
发明内容
本发明提出通过人机交互技术实现机器对专家经验学习和建模的专家系统，利用该系统用户可通过人机交互将云端智库推荐的专家经验和知识加载到系统中。系统不仅能学习并存储记录本地专家经验，还可基于云端智库推荐的同类专家经验进行学习，结合其他专家的思维方式，找到更好的解决问题的方法，智能处理各类问题。此外，用户能够根据实际效果，通过该系统对推荐的经验和知识进行评价和反馈；系统能够通过学习专家的经验流程，结合用户的反馈信息优化推荐方案和策略，更好地向其他用户推荐同类经验或解决方案。系统能将新的经验和知识上传并存储在云端智库，完成新经验和知识的更新与共享。
系统的界面为可视化界面，用户主要通过点击鼠标或者拖拽等操作来实现人机交互。通过此种人机交互，用户可以加载、编辑和修改专家经验形成新的经验包并上传到云端智库，整个过程不需要用户进行程序编码。
上述专家系统的经验包是指行业专家定位和解决问题的思路、方法等经验（例如分析流程、决策流程、算法、日志解析方案、图像识别方案、指令集等）以某种形式存储在系统中。通过网络，经验包可以在专家系统之间传递、读取、分析、复制和优化，用于解决不同场景下的新问题。
系统可以根据专家经验自动进行一系列计算和操作以解决问题，这些计算和操作可替代人类专家在解决问题时所进行的思维活动和操作。其中思维活动包括但不限于比较、判断、逻辑推理等，操作包括但不限于执行系统指令、采集数据（通过指令和传感器等）、发送告警、通过系统指令修复故障（例如重启板卡）、清空缓存、处理方案推荐等。
系统为所推荐的经验包提供了评分反馈模块，用户可以根据经验包的实际使用效果进行反馈，如进行评分和记录其他建议信息。系统通过分析评分情况以及反馈结果，不断优化推荐策略，更好地为目标用户推荐同类经验和解决方案。系统为经验包提供了经验共享平台，能够将经验包以云端智库的方式进行共享或在专家系统之间进行共享。用户可以通过共享平台搜索、下载、上传经验包，并对经验包进行审核等操作。专家系统的经验共享平台主要构成有：人机交互界面、云端智库、推荐模块、执行模块和外部接口等，工作原理描述如下：
1.人机交互界面
（1）流程配置管理模块：实现对界面元素（流程组件）的拖拽功能，对流程图元素进行控制管理，并且提供支持用户对任务节点进行编辑配置的功能。任务节点则是能够让用户配置操作行为的节点（如：进行指标判断或指令下发的操作行为）
（2） 动态轨迹跟踪模块：以动态轨迹图的方式展现流程执行过程，并且支持在动态轨迹图上查看节点日志。
（3）评分反馈模块：为用户提供经验包使用情况的反馈通道，如进行打分和评价。
（4）经验包审核模块：为用户提供本地经验包审核、激活、上传云端的功能。
2.云端智库
（1）用于集中存储和管理各类专家系统的经验包数据，提供云端方式进行共享的服务，包括支持搜索经验包，经验包的下载。能够方便将经验流程进行复用。
3.推荐模块
（1）该模块能根据用户在专家系统中编辑经验的内容进行分析，并向用户推荐同类经验的经验包（如：分析流程、决策流程、算法、日志解析方案、图像识别方案、指令集、故障处理解决方案等等）；能根据用户经常关注的信息以及搜索习惯为用户推荐类似的经验包；能结合用户打分信息和反馈情况，为用户推荐同类经验包。
（2） 推荐模块推荐过程说明如下：（参看说明书附图之图1）
a. 用户在专家系统编辑经验流程时，专家系统自动检测编辑内容，触发搜索经验共享平台智库中的同类经验包，并由推荐模块将同类经验包推送给该用户的操作界面上。
用户通过下载经验包，结合本地经验和相关知识进行修改，可形成新的经验包并将经验内容配置到专家系统中。
经验流程在执行过程中，推荐模块将根据流程编辑的内容或执行结果，通过特定的推荐算法将最优的经验包（如：解决方案）推荐给用户。
用户对所推荐的经验包使用情况进行反馈和评分。
系统根据反馈信息通知推荐模块对经验包推荐策略进行调整与优化。
推荐模块重新分析数据，形成更优的经验包推荐方案。
经过以上的步骤，形成闭环不断的优化经验流程与修正解决方案，从而推荐模块不断分析新的经验包，给用户推荐更加合适的经验包。
4．执行模块
（1）执行模块主要处理专家系统的决策结果，如指令操作、告警输出等。
附图说明
图1是专家系统推荐模块的推荐过程示意图；
图2是通信网络专家系统推荐模块实际结构组成示意图；
具体实施方式
下面通过实例详细说明具体实施方式。这里以通信网络的维护工作为例进行说明，所选用的实例仅用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。本发明的适用范围包括但不限于实例所涉及范围，除了用于通信网络智能维护，还可以用于智能交通、智能医疗等其他领域。
例如，使用上述专家系统可帮助网络维护人员发现设备故障可疑点并替代维护专家快速进行设备重启、倒边、隔离、数据修改等操作抢通业务。由于机器的执行性能远高于人类，可大幅缩短故障定位的耗时。由于机器通过智能系统学习了大量的专家的经验，可有效提高故障定位的准确度和业务恢复的速度。维护人员也可以通过搜索的方式或系统主动推荐的方式获取到经验包（如相关故障处理经验流程和解决方案）。
以下是通信网络专家系统推荐模块结构说明（参看说明书附图之图2）：
云端智库的推荐模块的数据来源包括：经验包（故障诊断及处理经验流程、日志解析方案、故障处理解决方案等）、流程执行结果反馈信息、解决方案用户评分信息、用户行为数据（用户关注点及搜索习惯等）。
推荐模块会利用算法库特定的推荐算法（如：协同过滤算法等），对相关数据进行分析，并且将最合适的经验包推荐给目标用户。

Claims (6)

1.一种基于人机交互技术建模的方法和专家系统，其特征在于：该建模方法能让用户通过人机交互实现机器对云端智库的专家经验学习，并让机器模拟专家的思维方式以及解决问题的方法；该专家系统的经验共享平台主要由人机交互界面、推荐模块、云端智库、执行模块和外部接口等组成，当用户在专家系统上编辑经验流程时，可通过可视化界面和人机交互技术将推荐模块所推荐的经验包加载到专家系统中并执行，即专家系统不仅存储记录了本地专家经验流程，还可将经验共享平台中云端智库里其他专家的经验包自动推荐给本地专家，使该专家能结合其他专家的思维方式，找到更好的解决问题的方法与思路，从而优化专家系统的经验流程并自动执行处理各类问题。
2.如权利要求1所述推荐模块，其特征在于：推荐模块可将智库里的经验包根据专业类别、关键字等规则自动推荐给目标用户，也可以实现经验包在专家系统之间相互推荐；并能够根据用户反馈信息、评价分数以及用户行为数据，结合特定的推荐算法进行分析，不断优化推荐策略，向目标用户推荐更合适的经验包。
3.如权利要求1所述的经验包，其特征在于：经验包（即专家经验和知识，如：分析流程、决策流程、算法、日志解析方案、图像识别方案、指令集等）存储在经验共享平台中的智库里，经验包被推荐后，可在专家系统中进行呈现、下载、复制、修改、调用、存储、上传云端等操作，而且被调用的经验包可在专家系统编辑经验流程过程中与本地专家系统的经验流程融合或引用。
4.如权利要求1所述的云端智库，其特征在于：系统能够将经验包以云端的方式进行存储和共享，提供搜索经验，下载经验，用户可以通过下载云端经验包，与本地专家系统中经验流程进行整合优化。
5.如权利要求1所述人机交互界面，其特征在于：人机人机交互界面主要由流程配置管理模块、动态轨迹跟踪模块、评分反馈模块和经验包审核模块组成，其中经验包审核模块为用户提供本地经验包审核、激活、上传云端的功能。
6.如权利要求5所述的评分反馈模块，其特征在于：评分反馈模块是专家系统为用户提供经验包使用情况的反馈通道，以便专家系统能及时收集经验包的使用感知情况，及时调整经验包的推荐策略。
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