农业专家系统原理end

（五）专家系统的发展
专家咨询系统（Expert Consulting System）； 自然语言理解（Natural Language Understanding）和机器翻译 （Machine Translation）； 数据库的智能检索（Intelligent Retrieval from Database）； 定理证明（Theorem Proving）； 博奕游戏和决策（Game Playing and Decision Making）（博奕论： 一种为在竞争的情况下分析决定最适宜自己一方的策略而制定决策 所采用的数学方法，用于政治、经济和军事计划）； 机器人学（Robotics）； 自动程序设计（Automatic Programming）； 感知问题（Perception Problems）：视觉、听觉、嗅觉、触觉； 组合和调度问题（Combination and Scheduling）； 分布式人工智能（Distributed Artificial Intelligence, DAI）和多 Agent系统（Multi-Agent System）； 模式识别（Pattern Recognition）； 人工神经网络（Artificial Neural Network），等等
（三）专家系统的类型
专家系统按应用领域的性质可分为： 1. 诊断专家系统 诊断专家系统 (expert system for diagnosis) 是根据症状的观察与分析，推断 故障 ( 症结 ) 所在，并给出排除故障的方案的系 统，它占据现存专家系统的很大比例。它包括 了医学、电子、机械、社会、农业和经济等方 面的各种诊断系统和排错系统。例如，MYCIN， CASNET，PUFF和ACE等。
3.解释专家系统 解释专家系统(expert system for interpretation)是根据表面或外观观察情况进 行分析，解释深一层的结构或内部可能情况等 的系统。例如，地质结构、化学结构、图像、 信号等解释和各种语言的理解等系统。较著名 的有Dendral，Prospector和Hearsay—Ⅱ等。 4.设计专家系统 设计专家系统(expert system for design)能根据设计要求，求出满足问题求解 方式的目标配置，包括各种智能CAD系统程序 自动生成，如电路设计、土木建筑工程设计、 计算机结构设计、机械产品设计、生产工艺设 计等。
教学内容
第一节 专家系统技术概述 第二节 农业专家系统概述 第三节 农业专家系统实例分析
第一节 专家系统技术概述
一、人工智能与专家系统 (一)人工智能的概念与发展 1 、人工智能（ Artificial Intelligence ， AI ） 是指研究人类智能活动的规律，利用计算 机构造一个人工系统来模拟人类思考问题， 使计算机具有人类智能行为以实现人类脑 力劳动自动化的技术。
（四）专家系统的基本特征
(1)具有专家水平的专门知识； (2)具有符号处理的能力； (3)具有一般的问题的求解能力； (4)具有一定的复杂度和难度； (5)具有解释功能； (6)具有获取知识的能力； (7)只具有很窄的特定领域专门知识，其任务有针 对性； (8)专家系统一般都把程序的控制和推理机构与知 识( 存在知识库的知识 )分开，使两者相对独立， 因此具有较好的可扩充性与可维护性。
2、人工智能发展
第一阶段：50年代人工智能的兴起和冷落 到了20世纪50年代，人工智能已躁动于人类科技社会 的母胎，即将分娩。1956年夏季，年轻的美国学者麦 卡锡(J.McCarthy) 在美国的达特茅斯(Dartmouth)大学 举办了一次长达2个月的研讨会，认真热烈地讨论用机 器模拟人类智能的问题。会上，首次使用了人工智能 这一术语。这是人类历史上第一次人工智能研讨会， 标志着人工智能学科的诞生，具有十分重要的历史意 义。这些从事数学、心理学、信息论、计算机和神经 学研究的年轻学者，绝大多数都成为著名的人工智能 专家，40年来为人工智能的发展作出重要贡献。
3、人工智能研究进展较大的三个应用分支 机器人、专家系统和自然语言理解。 1）机器人能再现人的感觉、操作和行动，从事复 杂作业，可在一些有害、危险和繁重、疲劳性劳动场 合来代替人去完成作业，如焊接、搬运、装配、水下 与地下作业等。 2）专家系统具有专业知识并能通过推理和判断来 解决问题，可代替人类专家进行疾病诊断、数学公式 推导、化学结构分析等方面的复杂工作。 3）自然语言理解方面主要是研制各类自然语言处 理系统，利用计算机来分析人的自然语言表达，帮助 进行翻译和实现人机自然语言对话。虽然，目前实现 计算机模拟人的高级思维，如理解、灵感、顿悟等方 面还十分困难，甚至不可能，但人工智能仍然是世界 各国高新技术发展的重点领域之一。
（二）专家系统的概念
1、专家系统概念（Expert System，ES） 简单地讲就是具有与人类专家同等解决问题能 力的智能程序系统。具体地讲，专家系统是指 在特定的领域内，根据某一专家或专家群体提 供的知识、经验及方法进行推理和判断，模拟 人类专家做决定的过程，来解决那些需要人类 专家决定的复杂问题，提出专家水平的解决方 法或决策方案的计算机程序系统。
2. 预测专家系统 预测专家系统 (expert system for prediction) 是根据观察到的现 状，预测未来的系统。例如，天气、水 文、人口、地质、经济、军事乃至政治 等方面的预测系统。预测是根据知识进 行外推的过程，强烈地依赖于历史资料 的统计以及工作经验的积累。例如， TYT系统。
9.教学专家系统 教学专家系统(expert system for instruction)根据学生的特点、弱点和基础知识， 以最适当的教案和教学方法对学生进行教学和 辅导，不但能对领域知识进行传授，而且能对 学生提问，指出学生回答中的错误，并进行解 释，分析错误的原因，以及指导纠正错误等等。 此外，它还能根据学生们回答的水平，来评分 10.调试与修理专家系统 调试与修理专家系统 （expert system for debugging and repair）能对失 灵的对象（系统或过程）给出处理意见和方法， 同时对发生故障的对象进行处理，使其恢复正 常。
7.控制专家系统 控制专家系统(expert system for control)能自适应地管理一个受控对象或客体 的全面行为，使之满足预期要求。如空中交通 管制、商业管理、自主机器人控制、生产过程 控制等。 8.咨询专家系统 咨询专家系统（expert system for consultation）又称决策支持系统，能给各种 决策人员或部门提供数据(或信息)、方法和方案 选优等不同层次的决策支持和咨询服务。它包 括各种领域的智能决策支持系统、各种咨询系 统、辅助调度系统等。目前这类系统较成功的 有 ： Management Advisor ， Expertax ， Capital Expert Systems等。
第三阶段： 80 年代，随着第五代计算机的研制， 人工智能得到很大发展 日本 1982 年开始了“第五代计算机的研制计 划”即“知识信息处理计算机系统 KIPS”它的目的 是使逻辑推理象数值运算那样快。日本的十年计 划在政府的支持下大力开展，形成了一股热潮。 十年后第五代计算机还没有生产出来，只取得了 部分成果。该计划的失败对人工智能是一个挫折。 第四阶段：80年代末，神经网络飞速发展 1988年后，神经网络迅速发展起来。1987年 美国召开了第一次神经网络国际会议，宣布新学 课诞生。1988日本成为神经计算机元年，提出研 制第六代计算机计划。神经网络成为一个独立的 学科发展起来。
1960年麦卡锡（J.McCarthy）成功地研 制了著名的LISP表处理语言，成为人工智能 的里程碑。 机器翻译译出了荒谬的结论。如从英语→ 俄语→英语的翻译中，有一句话：“心有余 而力不足”，结果变成了“酒是好的而肉变 质了”。 60年代初，人工智能的创始人Simon(西蒙 )等就乐观的预言：①十年内数字计算机将 是世界象棋冠军。②十年内计算机将证明一 个未发现的重要的数学定理。③十年内数字 计算机将谱写具有相当美学价值的而为批评 家所认可的乐曲。④十年内大多数心理学家 理论将采取计算机的形式。
二、专家系统基本原理
（一）基本原理
事实
用户
专门知识
知识库
Байду номын сангаас
推理机
专家系统内部包含两个主要部分：知识库和推 理机，知识库（knowledge base）包含推理 机（Inference engine）所使用而得出结论的 知识。
专家系统结构中，知识库和推理机构是其核心部分， 知识库就象人的大脑存储着指定的全部知识，推理 机、人机接口、解释机构、数据库等部分组合成为 一个结构框架，就象人的身体，人们称之为“外壳” （Shell）。这种外壳只要配上包含有特定领域某方 面知识的知识库，就可组成一个可以运行的专家系 统。 从专家系统的结构角度看，所谓专家系统就是知识 工程师通过知识获取手段，将领域专家解决特定问 题的知识采用某种知识表示技术编辑生成或自动生 成某种特定表示形式，存放在知识库中，然后用户 通过人机交互接口输入信息、数据和命令，并借助 于数据库等，运用推理机构控制知识库和整个系统 工作，得到问题的求解结果。
第二阶段： 60 年代末到 70 年代，专家系统的出现， 使人工智能研究出现了新高潮 1） 1968 年斯坦福大学被誉为 " 专家系统和知 识工程之父"的费根鲍姆(Feigenbaum)所领导的研 究小组研究成功第一个专家系统 DENDRAL ，用于 质谱仪分析有机化合物的分子结构。该系统具有 非常丰富的化学知识 ,是根据质谱数据帮助化学家 推断分子结构 ,被广泛地应用于世界各地的大学及 工业界的化学实验室。 2 ） 1972 年～ 1976 年，费根鲍姆小组又开发 成功 MYCIN 医疗专家系统，用于抗生素药物治疗。 3 ） R.O.Duda 等人 1976 年研制了矿藏勘探专 家系统 PROSPECTOR 系统。该系统用语义网络表 示地质知识。该系统在华盛顿州发现一处矿藏， 获利一亿美元。
2、专家系统与专家区别
专家系统来自于专家，但又高于专家，是专家技能和 知识的集成和综合。 人类专家的数量稀少、专家知识保留的非永久性、专 家的判断分析能力易受情绪和环境的影响、获得专家 知识的时间较长、成本较高等问题，使得人类专家知 识的广泛利用受到限制。而专家系统中的人工专门知 识的保留具有永久性、易于复制和转换、解决问题的 能力不受环境影响和价格相对便宜，可以在很大程度 上代替领域专家的作用，在医疗诊断、机械制造、企 业管理、经济分析、环境控制、水文及地质调查、军 事指挥、农业生产等多个领域已有广泛应用，发挥着 解释、预测、诊断、设计、计划、监控、调试、修理、 教学和控制等方面的作用。
5.规划专家系统 规划专家系统(expert system for planning)是能寻找某个能达到给定目标的动 作序列或步骤的辅助系统。如机器人规划、交 通运输调度、工程项目论证、通信及军事计划 的制定、运输或财政方案的制定和配置选择等 等。 6.监视专家系统 监视专家系统(expert system for monitoring)能对系统、对象或过程的行为进 行不断观察，并把观察到的行为与其应当具有 的行为进行比较，以发现异常，发出警报。如 核电站的安全监视、防空监视、农作物病虫害 监视与预报等。
4 ）卡内基梅隆大学研制了语音理解系 统 Hearsay-II 系统，他完成了从输入的声音 信号转换成字，组成单词，合成句子，形成 数据库查询语句，再到情报库中去查询资料。 该系统是采用了“黑板结构”这种新形式的 专家系统。 5）1969年，成立了国际人工智能联合 会 （ International Joint Conferences on Artificial Intelligence ——IJCAI）。 这一阶段的特点是重视了知识，开始了专家 系统的研究，是人工智能走向实用化。