专家系统
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专家系统
由于规则条数不多，搜索空间很小，推理机构(IE) 就十分简单，采用向前推理方法逐次判别各种规则的 条件，满足则执行，否则继续搜索。
特征识别与信息处理(FR＆IP)部分的作用是实现 对信息的提取与加工，为控制决策和学习适应提供依 据。它主要包括抽取动态过程的特征信息，识别系统 的特征状态，并对特征信息作必要的加工。
设U为专家控制器的输出集， E为专家控制器的输入集， I为推理机构的输出集，K为经验知识集：
E = (R, e, Y, U)，e = R – Y
式中，Ｒ为参考控制输入，ｅ为误差信号，Ｙ为受控输出， Ｕ为控制器的输出集。专家控制器的模型表示为
U = f (E,K,I)
智能算子f为几个算子的复合运算：f=g·h·p，其中： g:E→S；h:S×K→I；p:I→U
专家系统所要解决的问题一般没有算法解，并 且经常要在不完全、不精确或不确定的信息基础 上做出结论。
第一代专家系统只能利用人类专家的启发式知 识，即只能利用浅层表达方式和推理方法。
但遇到新问题时，还必须利用掌握的深入表示 事物的结构、行为和功能等方面的基本模型等深 层知识，得出新的启发式浅层知识。
智能程序：旨在模拟人类专家的智能程序应当 兼备浅层和深层两类知识。即不但采用基于规则 的方法，还必须采用基于模型的原理构成新一代 专家系统。
知识工程是指由知识工程师从人类专家那里抽 取他们求解问题的过程、策略和经验规则，然后 把这些知识建造在专家系统之中。
目前，专家系统在各个领域中已经得到广 泛应用，如医疗诊断、语音识别、图像处理、 金融决策、地质勘探、是有化工、军事、计 算机设计等。
专家系统具有启发性，能够运用人类专 家的经验和知识进行启发式搜索、试探性 推理、不精确推理或不完全推理
特征识别与信息处理(FR＆IP)部分的作用是实现 对信息的提取与加工，为控制决策和学习适应提供依 据。它主要包括抽取动态过程的特征信息，识别系统 的特征状态，并对特征信息作必要的加工。
设U为专家控制器的输出集， E为专家控制器的输入集， I为推理机构的输出集，K为经验知识集：
E = (R, e, Y, U)，e = R – Y
式中，Ｒ为参考控制输入，ｅ为误差信号，Ｙ为受控输出， Ｕ为控制器的输出集。专家控制器的模型表示为
U = f (E,K,I)
智能算子f为几个算子的复合运算：f=g·h·p，其中： g:E→S；h:S×K→I；p:I→U
专家系统所要解决的问题一般没有算法解，并 且经常要在不完全、不精确或不确定的信息基础 上做出结论。
第一代专家系统只能利用人类专家的启发式知 识，即只能利用浅层表达方式和推理方法。
但遇到新问题时，还必须利用掌握的深入表示 事物的结构、行为和功能等方面的基本模型等深 层知识，得出新的启发式浅层知识。
智能程序：旨在模拟人类专家的智能程序应当 兼备浅层和深层两类知识。即不但采用基于规则 的方法，还必须采用基于模型的原理构成新一代 专家系统。
知识工程是指由知识工程师从人类专家那里抽 取他们求解问题的过程、策略和经验规则，然后 把这些知识建造在专家系统之中。
目前，专家系统在各个领域中已经得到广 泛应用，如医疗诊断、语音识别、图像处理、 金融决策、地质勘探、是有化工、军事、计 算机设计等。
专家系统具有启发性，能够运用人类专 家的经验和知识进行启发式搜索、试探性 推理、不精确推理或不完全推理
专家系统
IF The application area IS System THEN The recommendation language IS ADA AND DISPLAY answer RULE 4 IF The application area IS Real-time THEN The recommendation language IS ADA AND DISPLAY answer RULE 5 IF The application area IS Education THEN The recommendation language IS PASCAL AND DISPLAY answer TEXT The application area Your application area is: DISPLAY answer Our recommendation is: [The recommendation language] END
搜索
人工智能就是一个数据库加上搜索， 从某种程度上，这句话也确实可以说明人 工智能的现状。无论是在知识库这一方也 好，还是在推理机那一方也好，都要涉及 到搜索这一过程。
问题空间
有了搜索的方法，那我们现在可以看 看要搜索的东西是什么样子的了。数据结 构决定算法的实现。对于我们所知道的问 题，我们可以采用状态空间或与或树的表 示方法来表示一个待搜索的问题空间。
举例
TITLE ex1 DISPLAY This is the first demonstration knowledge base about selection of General-Purpose programming languages. OBJECT The recommendation language AND The application area 1. The recommendation language RULE 1 IF The application area IS Business THEN The recommendation language IS COBOL AND DISPLAY answer RULE 2 IF The application area IS Math or Science THEN The recommendation language IS FORTRAN AND DISPLAY answer RULE 3
第七章 专家系统
在已知状况的分析，推断未来可能发生的情 况。预测专家系统具有下列特点：
(a) 系统处理的数据随时间变化，而且可 能是不准确和不完全的。
(b) 系统需要有适应时间变化的动态模型， 能够从不完全和不准确的信息中得出预报， 并达到快速响应的要求。
预测专家系统的例子有气象预报、军事 预测、人口预测、交通预测、经济预测和谷 物产量预测等。例如，恶劣气候(包括暴雨、 飓风、冰雹等)预报、战场前景预测和农作物 病虫害预报等专家系统。
❖ 当前提为真时，该规则将前提与一个行为结 合起来，否则与另一个行为结合起来，并且 可以用一个-1到+1之间的数字来表示在该前 提下行为的可信程度。如一条判断细菌类别 的规则可表示如下：
❖ 其含意如下： 如果培养物的部位是血液 细菌的类别确不知道 细菌的染色是革蓝氏阴性 细菌的外形是杆状 病人被严重地烧伤 那么以不太充分的证据(可信程度0.4)说
7.1 专家系统概述
❖ 研究背景
专家系统（expert system expert system），是人工 智能应用研究领域中非常活跃和非常广泛的课题 之一。
❖ 定义
专家系统是一个含有大量的某个领域专家水平的 知识与经验智能计算机程序系统，它能够利用人 类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问 题。
(4) 解释器(explanator) 解释器能够向用户解释专家系统的行为，
包括解释推理结论的正确性以及系统输出其 它候选解的原因。
(5) 接口(interface) 接口又称界面，它能够使系统与用户进
行对话，使用户能够输入必要的数据、提出 问题和了解推理过程及推理结果等。系统则 通过接口，要求用户回答提问，并回答用户 提出的问题，进行必要的解释。
监视专家系统可用于核电站的安全监视、 防空监视与警报、国家财政的监控、传染病 疫情监视及农作物病虫害监视与警报等。粘 虫测报专家系统是监视专家系统的一个实例。
(a) 系统处理的数据随时间变化，而且可 能是不准确和不完全的。
(b) 系统需要有适应时间变化的动态模型， 能够从不完全和不准确的信息中得出预报， 并达到快速响应的要求。
预测专家系统的例子有气象预报、军事 预测、人口预测、交通预测、经济预测和谷 物产量预测等。例如，恶劣气候(包括暴雨、 飓风、冰雹等)预报、战场前景预测和农作物 病虫害预报等专家系统。
❖ 当前提为真时，该规则将前提与一个行为结 合起来，否则与另一个行为结合起来，并且 可以用一个-1到+1之间的数字来表示在该前 提下行为的可信程度。如一条判断细菌类别 的规则可表示如下：
❖ 其含意如下： 如果培养物的部位是血液 细菌的类别确不知道 细菌的染色是革蓝氏阴性 细菌的外形是杆状 病人被严重地烧伤 那么以不太充分的证据(可信程度0.4)说
7.1 专家系统概述
❖ 研究背景
专家系统（expert system expert system），是人工 智能应用研究领域中非常活跃和非常广泛的课题 之一。
❖ 定义
专家系统是一个含有大量的某个领域专家水平的 知识与经验智能计算机程序系统，它能够利用人 类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问 题。
(4) 解释器(explanator) 解释器能够向用户解释专家系统的行为，
包括解释推理结论的正确性以及系统输出其 它候选解的原因。
(5) 接口(interface) 接口又称界面，它能够使系统与用户进
行对话，使用户能够输入必要的数据、提出 问题和了解推理过程及推理结果等。系统则 通过接口，要求用户回答提问，并回答用户 提出的问题，进行必要的解释。
监视专家系统可用于核电站的安全监视、 防空监视与警报、国家财政的监控、传染病 疫情监视及农作物病虫害监视与警报等。粘 虫测报专家系统是监视专家系统的一个实例。
专家系统的名词解释
专家系统的名词解释
专家系统是一种人工智能系统,通过学习和分析大量专家知识和经验,为非专家用户提供智能化的建议和决策支持。
专家系统通常由以下几个部分组成:
1. 专家知识库:存储了专家的经验和知识,包括领域知识、规则、方法、技能等。
2. 模型:对专家知识库进行建模,建立一个可以识别和提取知识的方法,以便系统能够从数据中学习。
3. 推理引擎:根据用户提供的问题或输入,通过模型对专家知识库进行推理,并生成相应的建议或决策。
4. 用户界面:提供一个友好的用户界面,让用户可以方便地获取和使用系统提供的建议和决策。
专家系统的应用非常广泛,例如医疗诊断、金融风险评估、工业过程控制、项目管理等。
在医疗领域,专家系统可以帮助医生为患者提供个性化的治疗方案,在金融领域,专家系统可以帮助银行家评估投资风险并提供合适的投资建议,在工业领域,专家系统可以帮助工程师制定优化的工艺方案。
虽然专家系统已经取得了很大的进展,但仍然存在一些挑战和限制,例如知识库的更新和维护、模型的可解释性和安全性等。
因此,未来专家系统的发展将更加注重智能化、自动化和可解释性,以提高系统的实用性和可靠性。
第二章 专家系统概述
启发性 透明性 灵活性
第五节 专家系统分类
可按不同的标准进行分类.例如: 可按不同的标准进行分类.例如: 应用领域分类 可分为医疗,勘探,数学, 分类. 按应用领域分类.可分为医疗,勘探,数学,物 理,化学,气象,生物等; 化学,气象,生物等; 知识表示技术分类 基于规则的,逻辑的, 分类. 按知识表示技术分类.基于规则的,逻辑的,语 义网络,框架的专家系统等; 义网络,框架的专家系统等; 推理策略分 正向,反向,双向等; 按推理策略分.正向,反向,双向等; 采用不精确推理技术分 确定理论, 按采用不精确推理技术分.确定理论,主观 Bayes,模糊理论,D/S理论推理技术ES; 理论推理技术ES Bayes,模糊理论,D/S理论推理技术ES; 结构分 单和群ES ES; 按结构分.单和群ES;
第三节 专家系统的功能与结构
3.1: 3.1:功能
专家系统应当具备以下几个功能: 专家系统应当具备以下几个功能: 存储专业领域知识; 存储专业领域知识; 存储具体问题求解过程中的初始数据和推理过程中的各信息 与数据; 与数据; 利用已有知识解决专业问题; 利用已有知识解决专业问题; 对推理过程和结论作出必要的解释; 对推理过程和结论作出必要的解释; 提供用户接口; 提供用户接口; 提供知识获取,知识库修改完善等维护手段; 提供知识获取,知识库修改完善等维护手段;
事实:客观事物的状态,属性,特征及事物间关系. 事实:客观事物的状态,属性,特征及事物间关系. 信念:主要指事实的含义规则,语义说明. 信念:主要指事实的含义规则,语义说明. 启发式: 启发式:指能表达前提和结论间因果关系的一种形 式.
二:算法和启发式程序
算法是为求解一类问题而规定的一个可被机 械执行的确定步骤的有穷序列,具有如下性质: 械执行的确定步骤的有穷序列,具有如下性质: 通用性:能求解问题范围内的全部问题; 通用性:能求解问题范围内的全部问题; 确定性:算法中的问题求解状态, 确定性:算法中的问题求解状态,求解步骤应该 是精确唯一的. 是精确唯一的. 有效性:问题范围内的任何具体问题带入算法后, 有效性:问题范围内的任何具体问题带入算法后, 都可经有限步骤,达到期望结果. 都可经有限步骤,达到期望结果.
第8章 专家系统
2.专家系统的知识表示和推理
2.1 知识表示
知识表示是一种用来在专家系统的知识库中对知识编码的 方法。
2.1.1 知识的类型
◆过程性知识。描述如何解决问题，提供如何做事的建议。
◆陈述性知识。描述问题的相关已知信息，包括断定为真或 假的简单语句和一组更完整地描述一些对象或概念的语句。 ◆启发式 知识。描述引导推理过程的规则。它是经验性的， 并且表示专家通过求解过去问题的经验编译知识。专家将获 取有关问题的基本知识，如基本法则、函数关系等，并且把 它编译成简单的启发信息，以辅助问题求解。 ◆结构知识。描述知识的结构。这类知识描述专家对此问题 的整体智力模型。
(2)从处理问题的方法看，专家系统则是靠知识和 推理来解决问题（不像传统软件系统使用固定的算法 来解决问题），所以，专家系统是基于知识的智能问 题求解系统。
(3)从系统的结构来看，专家系统则强调知识与推 理的分离，因而系统具有很好的灵活性和可扩充性。
(4)专家系统一般还具有解释功能，即在运行过程 中一方面能回答用户提出的问题，另一方面还能对最后 的输出（结论）或处理问题的过程作出解释。
◆例子 ：VAX计算机结构设计专家系统、花布立体感图 案设计和花布印染专家系统、大规模集成电路设计专 家系统以及齿轮加工工艺设计专家系统等。
规划专家系统
◆任务 ：寻找出某个能够达到给定目标的动作序列或步 骤。
◆特点 ：所要规划的目标可能是动态的或静态的，需要 对未来动作做出预测，所涉及的问题可能很复杂，要 求系统能抓住重点，处理好各子目标间的关系和不确 定的数据信息，并通过实验性动作得出可行规划 。
站进行被修设备的调整、测量与试验。在这方面的实 例还比较少见。
教学专家系统
◆任务：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。
专家系统
从数据库中挖掘的规则可以有以下多种表达形式：关联 规则、特征规则、异常规则、转移规则、序列规则、分类和 聚类等。 数据挖掘的应用对象是大规模数据库，目标是发现数据 库中规律性的知识。数据挖掘提取的知识可以表示为概念、 规律、模式、约束和可视化。 在知识获取技术方面，基于数据挖掘的专家系统可以极 大缓解专家系统的知识瓶颈问题。它不再是知识工程师从领 域专家中提取规则，将其转换为知识，而是从领域专家提供 的大量数据中自动获取知识。数据挖掘中的数据预处理模块 可以在知识的获取中减小噪声数据的影响，提高知识获取的 正确性。 在推理技术方面，数据挖掘技术是以数据库系统、数据 仓库统计学等为基础的。而数据仓库主要特点就是：它是面 向主题的，库中的数据是多维的。数据挖掘器在推理时可以 根据不同需要将不同维度内的运行状态参数综合起来一起分 计算，即运用数据挖掘算法来进行全方位推理。这可以克服
你说: 苏格拉底 = TRUE 建议证实.
与家系统工作原理 ------正向推理(Forward Reasoning) (续) 总结：推理机的工作过程如下： （1）推理机将知识库中的规则前提与这些事实进行匹配；
一般是将每条规则的<前提>取出来，验证这些前提是否在
数据库中，若都在，则匹配成功；不然的话，则取下一条 规则进行匹配。 （2）把匹配成功的规则的<结论>作为新的事实添加到综合 数据库中。
在
此假设成立
结束
是
向用户提问
有此事实否？ 有 将事实记录数据库
无
找出规则之一的1个前提 作为新的假设 结束
或
反向推理原理图
与家系统工作原理 ------反向推理(Reverse Reasoning) （续）
该动物是金钱豹
专家系统
图2
专家系统的结构
接口是人与系统进行信息交流的媒介, 接口是人与系统进行信息交流的媒介,它为用户 提供了直观而方便的交互作用手段。 提供了直观而方便的交互作用手段。接口的功能是识 别与解释用户向系统提供的命令、问题和数据等信息, 别与解释用户向系统提供的命令、问题和数据等信息, 并把这些信息转化为系统的内部表示形式。另一方面, 并把这些信息转化为系统的内部表示形式。另一方面, 接口也将系统向用户提出的问题、 接口也将系统向用户提出的问题、得出的结果和作出 的解释以用户易于理解的形式提供给用户。 的解释以用户易于理解的形式提供给用户。
新型专家系统
1.分布式专家系统 分布式专家系统
这种专家系统具有分布处理的特征,其主要目的在于 这种专家系统具有分布处理的特征 其主要目的在于 把一个专家系统的功能经分解以后分布到多个处理器上 去并行地工作,从而在总体上提高系统的处理效率 从而在总体上提高系统的处理效率。 去并行地工作 从而在总体上提高系统的处理效率。它可 以工作在紧藕合的多处理器系统环境中,也可工作在松藕 以工作在紧藕合的多处理器系统环境中 也可工作在松藕 合的计算机网络环境里,所以其总体结构在很大程度上依 合的计算机网络环境里 所以其总体结构在很大程度上依 赖于其所在的硬件环境。 赖于其所在的硬件环境。
专家系统的特点
专家系统具有下列三个特点： 专家系统具有下列三个特点：
(3)灵活性 灵活性 专家系统能不断地增长知识，修改原有知识， 专家系统能不断地增长知识，修改原有知识， 不断更新。由于这一特点， 不断更新。由于这一特点，使得专家系统具有十 分广泛的应用领域。 分广泛的应用领域。
专家系统的结构
专家系统的特点
专家系统具有下列三个特点： 专家系统具有下列三个特点：
专家系统概述
– 建立知识编辑器，把领域知识“传授”给专家 系统，建立知识库。
– 系统自身具有学习能力，能从系统运行中总结 出新知识，使知识库越来越丰富，完善。
➢ 具有灵活性
– 知识库—推理机分离。
2.专家系统的基本特征
➢ 具有透明性
– 透明性：是指系统自身及其行为能被用户所理 解。
– 解释机构：向用户解释它的行为动机及得出某 些答案的推理过程。
➢ 常规程序是精确的；专家系统不精确、模糊的。 ➢ 专家系统具有解释机构； 常规程序没有。 ➢ 常规程序与专家系统具有不同的体系结构。
4. 专家系统的分类
• 按专家系统的特性及处理问题的类型分类。
(1)解释型：从所得到的有关数据，经过分析、推理， 从而给出相应解释的一类专家系统。
• 特点：必须能处理不完全，甚至受到干扰的信息， 并能对所得到的数据给出一致且正确的解释。
1. 什么是专家系统
• 它是一个智能程序系统； • 它具有相关领域内大量的专家知识； • 它能应用人工智能技术模拟人类专家求解问题的
思维水平。 • 专家系统是一种具有大量专门知识与经验的智能 程序系统，它能运用领域专家多年积累的经验和 专门知识，模拟领域专家的思维过程，解决该领 域中需要专家才能解决的复杂问题。
– 详细设计要求完成的工作
• 进行模块化设计 • 模块间的界面要清晰，便于通信 • 便于实现
8. 专家系统的开发过程
• 知识获取
– 与领域专家交谈，抽取所需知识，掌握专家处 理问题的方法、思路
– 查阅有关文献、获得有关概念的描述、参数 – 对获得的知识进行分析、比较、归纳、整理、
找出知识的内在联系、规律 – 对所得知识进行检查 – 对确定下来的知识用总体设计时确定的知识表
– 系统自身具有学习能力，能从系统运行中总结 出新知识，使知识库越来越丰富，完善。
➢ 具有灵活性
– 知识库—推理机分离。
2.专家系统的基本特征
➢ 具有透明性
– 透明性：是指系统自身及其行为能被用户所理 解。
– 解释机构：向用户解释它的行为动机及得出某 些答案的推理过程。
➢ 常规程序是精确的；专家系统不精确、模糊的。 ➢ 专家系统具有解释机构； 常规程序没有。 ➢ 常规程序与专家系统具有不同的体系结构。
4. 专家系统的分类
• 按专家系统的特性及处理问题的类型分类。
(1)解释型：从所得到的有关数据，经过分析、推理， 从而给出相应解释的一类专家系统。
• 特点：必须能处理不完全，甚至受到干扰的信息， 并能对所得到的数据给出一致且正确的解释。
1. 什么是专家系统
• 它是一个智能程序系统； • 它具有相关领域内大量的专家知识； • 它能应用人工智能技术模拟人类专家求解问题的
思维水平。 • 专家系统是一种具有大量专门知识与经验的智能 程序系统，它能运用领域专家多年积累的经验和 专门知识，模拟领域专家的思维过程，解决该领 域中需要专家才能解决的复杂问题。
– 详细设计要求完成的工作
• 进行模块化设计 • 模块间的界面要清晰，便于通信 • 便于实现
8. 专家系统的开发过程
• 知识获取
– 与领域专家交谈，抽取所需知识，掌握专家处 理问题的方法、思路
– 查阅有关文献、获得有关概念的描述、参数 – 对获得的知识进行分析、比较、归纳、整理、
找出知识的内在联系、规律 – 对所得知识进行检查 – 对确定下来的知识用总体设计时确定的知识表
第8讲 专家系统
第8章 专家系统8.1 专家系统的概念8.1.1 什么是专家系统专家系统（Expert system)是一个智能计算 机软件系统。
人类专家的特点具有丰富的专业知识和实践经验。
具有独特的分析问题和解决问题的方法和策略。
专家系统应具备的要素应用于某专门领域 拥有专家级知识； 能模拟专家的思维； 能达到专家级水平。
8.1 专家系统的概念专家系统的特点专家系统善于解决不确定性的、非结构化的、没有算法解 或虽有算法解但实现困难的问题。
如：医疗诊断、地质勘 探、天气预报、管理决策等。
专家系统是基于知识的智能问题求解系统。
不同于常规程 序基于固定算法。
专家系统=知识+推理，常规程序=数据 结构+算法。
从系统结构看，专家系统的知识与推理是分离的，因而系 统具有很好的灵活性和可扩充性。
专家系统具有“自学习”能力，能不断地对自己的知识进行 总结、扩充和完善。
具有解释功能。
在运行过程中能回答用户的提问，并具有 透明性，能以用户所能理解的方式解释得到结论的推理过 程。
专家系统不像人类专家那样容易疲劳、遗忘和受环境影 响。
它的工作状态始终是稳定如一的。
而且能够突破人类 专家的时间和空间限制，永久保存，任意复制，在不同地 区和部门使用。
8.1 专家系统的概念专家系统的实用范围用专家系统来提高工作效率 人类专家的知识很快就要失传，必须通过专家系统 来收集、保存和应用 人类专家太少，必须建造专家系统来使专家们的知 识同时应用于不同的地点。
一些危险的工作环境需要专家系统来代替人类专 家。
8.1 专家系统的概念8.1.2 专家系统的类型1。
按用途分类解释型。
根据所得到的有关数据、经过分析、推理，从而 给出解释的一类专家系统。
诊断型。
根据输入信息推出相应对象存在的故障、找出产 生故障的原因并给出排除故障方案的一类专家系统。
如医 疗诊断、机器故障诊断、产品质量鉴定等专家系统。
预测型。
根据相关对象的过去及当前状况来推测未来情况 的一类专家系统。
专家系统名词解释
名词解释专家系统
专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。
就是说，专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题。
扩展资料：
专家系统适合于完成那些没有公认的理论和方法、数据不精确或信息不完整、人类专家短缺或专门知识十分昂贵的诊断、解释、监控、预测、规划和设计等任务。
一般专家系统执行的求解任务是知识密集型的。
专家系统能为它的用户带来明显的经济效益。
用比较经济的方法执行任务而不需要有经验的专家，可以极大地减少劳务开支和培养费用。
由于软件易于复制，所以专家系统能够广泛传播专家知识和经验，推广应用数量有限的和昂贵的专业人员及其知识。
— 1 —。
第六章 专家系统
6.1.1 专家系统的特点
专家系统特点
具有求解问题所需的专门知识 具有专业知识的符号表示和推理能力 灵活性
6.1.1 专家系统的特点
专家系统的优点
能够高效率、和不知疲倦地工作。 不受周围环境的影响，也不可能遗漏忘记。 专家的专长不受时间和空间的限制 汇集多领域专家的知识和经验
; 都市发展策略: 减少失业率 ; 减少失业率策略: 吸引厂商 ; 吸引厂商策略: 降低通信成本 ; 吸引厂商策略: 充足的网络 ;降低通信成本策略: 民营化
;推理规则 ; 推出所有的 目标--策略 关系 (策略本身也是一种次目标) (defrule t-gs (gs ?x ?y) (gs ?y ?z) => (assert (gs ?x ?z)) ;已知之事实用 deffacts。后来推论所得者用assert。 (printout t "欲达成" ?x "可采取策略是：" ?z crlf) )
6.1.3 专家系统的结构
人机界面
接口，人与系统进行信息交流的媒介，为用户提
供了直观方便的交互作用手段
综合数据库
用于存储领域或问题的初始数据和推理过程中得
到的中间数据，即被处理对象的一些当前事实。
6.2专家系统的类型
基于规则的专家系统 基于框架的专家系统 基于模型的专家系统
6.2.1基于规则的专家系统
构造辅助工具
提供了一整套像积木块那样的组件，利用它能够"
装配" 成专家系统 AGE：由美国斯坦福大学用INTERLISP语言实现 的专家系统工具（WWW？） TEIRESIAS （WWW？）
6.5专家系统开发工具
专家系统
图6 反向推理原理图
3.正反向混合推理 基本思想： 先根据原始数据通过正向推理帮助推理提出假 设，再用反向推理进一步寻找支持假设的证据，反 复这个过程。根据问题已有数据进行推理，但不期 望这种推理能达到总目标；而同时从目标出发进行 反向推理，也不期望该推理一直进行到每个子目标 能被上下文匹配或否定，而是期望两种推理在某些 子目标处接合起来。 集中了正向和反向推理的优点，但其控制策略 较前两者复杂。适用于数据充分、解空间不大的精 确推理。
图5 正向推理原理图
2.反向推理 先提出假设，然后由此出发，进一步寻找支持假设的证据，即所谓目 标驱动方式，当证据与用户提出 的原始信息匹配时，推理成功。 推理过程： 由用户或系统首先提出一批假设，然后系统逐一验证这些假设的真假 性。 适用于结论单一或直接提出结论要求证实的系统，并且初始数据 （事实）量很大的场合。
决策型
控制型 调试型
通常完成实时控制任务 制定并实施纠正某类故障的规划，亦称为排错型或维 修型
YES/MVS TIMM/TUNER
3. 专家系统的工作原理
用户 领域专家（DE) 知识工程师(KE) 人 机 接 口
推理机
解释机
解释机制
知识获取机制
性能系统
综合数据 库
知识库
图2 专家系统的一般结构
一个完整的专家系统通常由6个部分组成： 1.知识库 存放系统求解问题所需要的知识 2.推理机 负责使用知识库中的知识去解决实际问题 3.综合数据库 用于存放系统运行中所需要和产生的所有信息，包括问题的描述、 中间结果，解题过程的记录等信息。在专家系统中，数据的表示与组 织应做到与知识的表示组织相容。 4.知识 获取机制 负责管理知识库中的知识，包括根据需要修改、删除或添加知识及由此 引起怕一切必要的改动，维持知识库的一致性、完整等方面，是系统灵活 性的主要部件。 5.解析机制 负责回答用户提出的各种问题，包括系统与系统运行有关的问题和 与系统运行无关的关于系统自身的一些问题，是实现透明性的主要部件。 6.人机接口 把用户输入的信息转换成系统的内部表示形式，然后把这些内部表示 交给相应的部件去处理。系统输出的内部信息也由人机接口转换成用户 易于理解的外部表示显示给用户。
第七章专家系统
9
2 ES系统的组成 • 知识库——ES系统最重要的部分，存储求解问题所需的以一定
符号结构表示的专门知识。 • 推理机——具有进行推理的能力
• 根据输入的问题以及描述问题求解初始状态的数据，取 用知识库中的知识作推理，并输出最终解答；
• 可请求用户输入推理必需的数据并应用户要求解释推理 结果和推理过程。
8
专家系统与传统程序的区别
4）传统程序一般不具有解释功能，而专家系统
一般具有解释机构，可对自己的行为作出解释。
5）传统程序因为是根据算法来求解问题的，所 以每次都能产生正确的答案，而专家系统则像人 类专家那样工作，通常产生正确的答案。但是有 时也会产生错误的答案，这也是专家系统存在的 问题之一。 6）从系统的体系结构来看，传统持续与专家系 统具有不同的结构。
* 提供现成的实现ES系统的骨架， * 提供知识获取的辅助设施和知识编辑器, * 易于使用——只要按骨架规定的表示方式编写专门知识，就 可形成应用领域的ES系统, * 仅有较窄的应用范围——对任务的特征有严格的要求.
20
• 表示语言： OPS5 * 提供面向知识处理的高级编程语言, * 知识工程师可以通过编程语言来实现特别的控制结构(建立在通
•这些知*识人决工定知了识ES获系取统是的一体个系十结分构困，难并而可又指耗导时以的系过统程化—和—结缺构乏化有的效的手段去 方式获取系详统细化的和推结理构知化识地。描述问题求解的组织和推理控制。
16
•自动方式——实现知识获取自动化的一个努力方向
* 以智能编辑器取代知识工程师，通过可视化交互式知识获取界面，按预 先制定的问题求解模型，指导领域专家自行抽取和输入知识进专家系统。
(5) 专家系统能汇集多领域专家的知识和经 验以及他们协作解决重大问题的能力，它 拥有更渊博的知识、更丰富的经验和更强 的工作能力。
2 ES系统的组成 • 知识库——ES系统最重要的部分，存储求解问题所需的以一定
符号结构表示的专门知识。 • 推理机——具有进行推理的能力
• 根据输入的问题以及描述问题求解初始状态的数据，取 用知识库中的知识作推理，并输出最终解答；
• 可请求用户输入推理必需的数据并应用户要求解释推理 结果和推理过程。
8
专家系统与传统程序的区别
4）传统程序一般不具有解释功能，而专家系统
一般具有解释机构，可对自己的行为作出解释。
5）传统程序因为是根据算法来求解问题的，所 以每次都能产生正确的答案，而专家系统则像人 类专家那样工作，通常产生正确的答案。但是有 时也会产生错误的答案，这也是专家系统存在的 问题之一。 6）从系统的体系结构来看，传统持续与专家系 统具有不同的结构。
* 提供现成的实现ES系统的骨架， * 提供知识获取的辅助设施和知识编辑器, * 易于使用——只要按骨架规定的表示方式编写专门知识，就 可形成应用领域的ES系统, * 仅有较窄的应用范围——对任务的特征有严格的要求.
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• 表示语言： OPS5 * 提供面向知识处理的高级编程语言, * 知识工程师可以通过编程语言来实现特别的控制结构(建立在通
•这些知*识人决工定知了识ES获系取统是的一体个系十结分构困，难并而可又指耗导时以的系过统程化—和—结缺构乏化有的效的手段去 方式获取系详统细化的和推结理构知化识地。描述问题求解的组织和推理控制。
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•自动方式——实现知识获取自动化的一个努力方向
* 以智能编辑器取代知识工程师，通过可视化交互式知识获取界面，按预 先制定的问题求解模型，指导领域专家自行抽取和输入知识进专家系统。
(5) 专家系统能汇集多领域专家的知识和经 验以及他们协作解决重大问题的能力，它 拥有更渊博的知识、更丰富的经验和更强 的工作能力。
专家系统
6.1.3 专家系统的特点与分类
1.专家系统的基本特点 1）具有领域专家级的专门知识 2）符号处理和启发式推理 3）具有灵活性 4）具有获取知识的能力 5）具有透明性 6）具有交互性 7）具有一定的复杂性和难度
专家系统种类
解决的问题 根据可得到数据分析这些数据所支持的问题状态 根据处理对象去和现在的情况，推测未来的演变结果 根据观察到的数据来推断一个对象系统的功能故障
6.2 专家控制系统
专家控制系统与一般专家系统的区别 专家控制（ Expert Control）是智能控制的一个重要 通常的专家系统只对专门领域的问题完成咨询的功能，起到辅助用 分支，又称专家智能控制。 专家控制系统应具有的特点： 户决策的作用，它的推理是基于知识基础的，其推理结果任然是知识条 1)在线控制的实时性； 目，或者新的知识条目，对原有知识条目的增加、删减和更改。而专家 2)现场运行的高可靠性和连续性； 控制则要求能独立地、自动地对控制动作进行决策，它的推理结果可以 3)控制的灵活性与应用的通用性； 是知识条目的更改，还可以是某种解析算法的激活，其功能要具有连续 4)优良的控制性能与自学习能力； 可靠性和足够的抗干扰能力。 5)维护的方便性； 通常的专家系统一般是以离线方式工作的，对运行速度要求不高； 6)建立合适的知识表达方法。 而专家控制则要求在线动态地采集数据、实时地分析处理数据并进行推 理决策，及时对过程采取控制，因此要求具有较高的实时性和灵活性。
定义6.2 专家系统使用人类专家推理的计算机模型来处理现实世界中需要专家 作出解释的复杂问题，并得出与专家相同的结论。 定义6.3 费根鲍姆构建的“专家系统”，即在机器智能与人类智慧结晶的专家 经验只是之间建造桥梁。
比较方面 用户界面
生活中常见的专家系统的例子
生活中常见的专家系统的例子生活中常见的专家系统的例子有很多，下面列举了10个例子：1. 医疗诊断专家系统医疗诊断专家系统是一种利用人工智能技术实现的系统，能够根据患者的症状和病史等信息，进行疾病的诊断和治疗建议。
该系统基于大量的医学知识和专家经验，通过推理和推断来帮助医生进行准确的诊断和治疗。
2. 金融风险评估专家系统金融风险评估专家系统是一种用于评估金融机构风险的系统，能够根据各种因素（如市场波动、财务状况等）进行风险评估和预测。
该系统通过分析数据和规则，提供风险评估报告和决策建议，帮助金融机构做出合理的风险管理决策。
3. 智能家居控制专家系统智能家居控制专家系统是一种用于控制家居设备的系统，能够根据用户的需求和环境条件，智能地控制灯光、温度、安防等设备。
该系统通过学习用户的习惯和喜好，自动调节设备，提供舒适和便捷的居住体验。
4. 智能交通管理专家系统智能交通管理专家系统是一种用于优化交通流量和减少交通拥堵的系统，能够根据实时交通数据和交通规则，进行交通信号控制和路线规划。
该系统通过智能算法和优化模型，提供最优的交通管理方案，改善交通状况，提高路网通行效率。
5. 客户关系管理专家系统客户关系管理专家系统是一种用于管理和分析客户信息的系统，能够根据客户的需求和行为，进行个性化的营销和服务。
该系统通过分析客户数据和行为模式，提供定制化的产品推荐和沟通策略，增强客户满意度和忠诚度。
6. 环境监测与预警专家系统环境监测与预警专家系统是一种用于监测和预测环境变化的系统，能够根据各种环境指标和模型，进行环境污染和自然灾害的监测与预警。
该系统通过大数据分析和模型模拟，提供准确的环境预警和应急响应，保护环境和人民的生命财产安全。
7. 农业决策支持专家系统农业决策支持专家系统是一种用于农业生产和管理的系统，能够根据农业数据和农业知识，进行种植、养殖和农业管理的决策支持。
该系统通过分析土壤、气候、作物等信息，提供种植技术、病虫害防治等方面的建议，提高农业生产效益和农民收入。
专家系统
专家系统是比较复杂的程序系统，一般需要几 个人年的开发时间才能成为真正实用的系统。因此， 通常采用渐进式的开发策略，先建立一个专家系统 的原型，对系统采用的各种技术进行试验，在取得 经验的基础上逐步实现实用的专家系统。
三、构造
2、开发过程 （1）需求分析和可行性分析
需要考虑以下的需求：专家系统的目标，专家 系统的功能、性能的要求，领域专家求解问题的模 式等情况，用户的情况，硬件、软件环境，系统的 开发时间、进度要求等。 完成了需求分析，就可以进行系统开发的可行 性分析，并形成相应的书面文件（开发任务书，系 统规格说明书）。
（2）获取完备的知识
完备的知识是指数量上满足求解问题的需要， 质量上保证知识的一致性和完整性。
三、构造
1、构造原则 （3）知识库和推理机分离
不仅有利于对知识库的维护和管理，而且可以 把推理机设计得更灵活。
（4）选择、设计合适的知识表示模式
根据不同领域的特点，设计知识表示模式，使 之将领域知识充分的表达出来。
三、构造
2、开发过程 （9）系统维护
用户对系统试运行，如果用户发现新的问题或 提出新的要求，就需要对系统进行维护工作。
三、构造
3、评价
专家系统的评价贯穿于构造专家系统的整个过程， 可从以下几个方面对专家系统进行评价。 （1）知识的完备性
可从三个方面进行考察：①完备的知识；②知识系统的知识和 领域专家的知识的一致性；③知识的完整性。
知识库及其管理系统
二、基本结构
人机接口
一般用户，领域专家，知识工程师 和专 家系统的交互界面。
知识获取机构
把知识输入到知识库中，并维持知识的完 整性和一致性。
推理机
专家系统的核心部分。
二、基本结构
三、构造
2、开发过程 （1）需求分析和可行性分析
需要考虑以下的需求：专家系统的目标，专家 系统的功能、性能的要求，领域专家求解问题的模 式等情况，用户的情况，硬件、软件环境，系统的 开发时间、进度要求等。 完成了需求分析，就可以进行系统开发的可行 性分析，并形成相应的书面文件（开发任务书，系 统规格说明书）。
（2）获取完备的知识
完备的知识是指数量上满足求解问题的需要， 质量上保证知识的一致性和完整性。
三、构造
1、构造原则 （3）知识库和推理机分离
不仅有利于对知识库的维护和管理，而且可以 把推理机设计得更灵活。
（4）选择、设计合适的知识表示模式
根据不同领域的特点，设计知识表示模式，使 之将领域知识充分的表达出来。
三、构造
2、开发过程 （9）系统维护
用户对系统试运行，如果用户发现新的问题或 提出新的要求，就需要对系统进行维护工作。
三、构造
3、评价
专家系统的评价贯穿于构造专家系统的整个过程， 可从以下几个方面对专家系统进行评价。 （1）知识的完备性
可从三个方面进行考察：①完备的知识；②知识系统的知识和 领域专家的知识的一致性；③知识的完整性。
知识库及其管理系统
二、基本结构
人机接口
一般用户，领域专家，知识工程师 和专 家系统的交互界面。
知识获取机构
把知识输入到知识库中，并维持知识的完 整性和一致性。
推理机
专家系统的核心部分。
二、基本结构
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人工智能
之
专家系统
什么是人工智能
• 人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、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。
•
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似 的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专 家系统等。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，可以设想，未来人 工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。
在总结前三代专家系统的设计方法和实现技 术的基础上，已开始采用大型多专家协作系 统、多种知识表示、综合知识库、自组织解 题机制、多学科协同解题与并行推理、专家 系统工具与环境、人工神经网络知识获取及 学习机制等最新人工智能技术来实现具有多 知识库、多主体的第四代专家系统。
第三代专家系统属多学科综合型系统，采 用多种人工智能语言，综合采用各种知识 表示方法和多种推理机制及控制策略，并 开始运用各种知识工程语言、骨架系统及 专家系统开发工具和环境来研制大型综合 专家系统。
专家系统的发展
专家系统的发展（四代专家系统）
第一代专家系统（dendral、 macsyma等）以高度专业化、 求解专门问题的能力强为特 点。但在体系结构的完整性、 可移植性、系统的透明性和 灵活性等方面存在缺陷，求 解问题的能力弱。
第二代专家系统（mycin、casnet、prospector、 hearsay等）属单学科专业型、应用型系统，其 体系结构较完整，移植性方面也有所改善，而 且在系统的人机接口、解释机制、知识获取技 术、不确定推理技术、增强专家系统的知识示 和推理方法的启发性、通用性等方面都有所改 进。
如何工作？
专家系统的基本工作流程是，用户通过人机界面回答系统的提问， 推理机将用户输入的信息与知识库中各个规则的条件进行匹配， 并把被匹配规则的结论存放到综合数据库中。最后，专家系统将 得出最终结论呈现给用户。
专家系统能做什么？
近年来专家系统技术逐渐成熟，广泛应用在工程、科学、医药、 军事、商业等方面，而且成果相当丰硕，甚至在某些应用领域， 还超过人类专家的智能与判断。其功能应用领域列举部分如下：
关于构造（6大部分）
人机交 互界面
系统与用户进行交 流时的界面
知识库
存放专家提供的 知识
推理机
针对当前问题的条件或 已知信息，推理得出结论
解释器
根据用户的提问， 对结论、求解过 程做出说明
综合数 据库
存储推理过程中所需的 原始数据、中间结果和 最终结论
知识 获取
学习的一个过程
如何实现？
研制周期长 难度大
Thanks
解释（Interpretation）－如测试肺部测试（如PUFF）。 预测（Prediction）－如预测可能由黑蛾所造成的玉米损失 （如PLAN）。 诊断（Diagnosis）－如诊断血液中细菌的感染（MYCIN）。又如诊 断汽车柴油引擎故障原因之CATS系统。 故障排除（Fault Isolation）－如电话故障排除系统ACE。 设计（Design）－如专门设计小型马达弹簧与碳刷之专家系统 MOTORBRUSHDESIGNER。
起源与发展
20世纪60年代初， 出现了运用逻辑学 和模拟心理活动的 一些通用专家系统。 1965年，f.a.费根鲍姆等人在总结通用问 题求解系统的成功与失败经验的基础上， 结合化学领域的专门知识，研制了世界上 第一个专家系统dendral ，可以推断化学 分子构。
第一个专家系统诞生
专家系统雏形
20多年来，知识工程的研究，专家系统的理论和技术不断发展，应用 渗透到几乎各个领域，包括化学、数学、物理、生物、医学、农业、 气象、地质勘探、军事、工程技术、法律、商业、空间技术、自动控 制、计算机设计和制造等众多领域，开发了几千个的专家系统，其中 不少在功能上已达到，甚至超过同领域中人类专家的水平，并在实际 应用中产生了巨大的那么 专家系统？
专家系统是人工智能中最重要的也是最活跃 的一个应用领域，它实现了人工智能从理论 研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转 向运用专门知识的重大突破。专家系统是早 期人工智能的一个重要分支，它可以看作是 一类具有专门知识和经验的计算机智能程序 系统，一般采用人工智能中的知识表示和知 识推理技术来模拟通常由领域专家才能解决 的复杂问题。
缺点 优点
灵活实用
大大缩短了专家系统的研 制周期，从而为专家系统 在各领域的广泛应用提供 条件。
早期的专家系统采用通用的程 序设计语言（如fortran、pascal、 basic等）和人工智能语言（如 lisp、prolog、smalltalk等）
大部分专家系统研制工作已 采用专家系统开发环境或专 家系统开发工具来实现，领 域专家可以选用合适的工具 开发自己的专家系统，
之
专家系统
什么是人工智能
• 人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、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。
•
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似 的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专 家系统等。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，可以设想，未来人 工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。
在总结前三代专家系统的设计方法和实现技 术的基础上，已开始采用大型多专家协作系 统、多种知识表示、综合知识库、自组织解 题机制、多学科协同解题与并行推理、专家 系统工具与环境、人工神经网络知识获取及 学习机制等最新人工智能技术来实现具有多 知识库、多主体的第四代专家系统。
第三代专家系统属多学科综合型系统，采 用多种人工智能语言，综合采用各种知识 表示方法和多种推理机制及控制策略，并 开始运用各种知识工程语言、骨架系统及 专家系统开发工具和环境来研制大型综合 专家系统。
专家系统的发展
专家系统的发展（四代专家系统）
第一代专家系统（dendral、 macsyma等）以高度专业化、 求解专门问题的能力强为特 点。但在体系结构的完整性、 可移植性、系统的透明性和 灵活性等方面存在缺陷，求 解问题的能力弱。
第二代专家系统（mycin、casnet、prospector、 hearsay等）属单学科专业型、应用型系统，其 体系结构较完整，移植性方面也有所改善，而 且在系统的人机接口、解释机制、知识获取技 术、不确定推理技术、增强专家系统的知识示 和推理方法的启发性、通用性等方面都有所改 进。
如何工作？
专家系统的基本工作流程是，用户通过人机界面回答系统的提问， 推理机将用户输入的信息与知识库中各个规则的条件进行匹配， 并把被匹配规则的结论存放到综合数据库中。最后，专家系统将 得出最终结论呈现给用户。
专家系统能做什么？
近年来专家系统技术逐渐成熟，广泛应用在工程、科学、医药、 军事、商业等方面，而且成果相当丰硕，甚至在某些应用领域， 还超过人类专家的智能与判断。其功能应用领域列举部分如下：
关于构造（6大部分）
人机交 互界面
系统与用户进行交 流时的界面
知识库
存放专家提供的 知识
推理机
针对当前问题的条件或 已知信息，推理得出结论
解释器
根据用户的提问， 对结论、求解过 程做出说明
综合数 据库
存储推理过程中所需的 原始数据、中间结果和 最终结论
知识 获取
学习的一个过程
如何实现？
研制周期长 难度大
Thanks
解释（Interpretation）－如测试肺部测试（如PUFF）。 预测（Prediction）－如预测可能由黑蛾所造成的玉米损失 （如PLAN）。 诊断（Diagnosis）－如诊断血液中细菌的感染（MYCIN）。又如诊 断汽车柴油引擎故障原因之CATS系统。 故障排除（Fault Isolation）－如电话故障排除系统ACE。 设计（Design）－如专门设计小型马达弹簧与碳刷之专家系统 MOTORBRUSHDESIGNER。
起源与发展
20世纪60年代初， 出现了运用逻辑学 和模拟心理活动的 一些通用专家系统。 1965年，f.a.费根鲍姆等人在总结通用问 题求解系统的成功与失败经验的基础上， 结合化学领域的专门知识，研制了世界上 第一个专家系统dendral ，可以推断化学 分子构。
第一个专家系统诞生
专家系统雏形
20多年来，知识工程的研究，专家系统的理论和技术不断发展，应用 渗透到几乎各个领域，包括化学、数学、物理、生物、医学、农业、 气象、地质勘探、军事、工程技术、法律、商业、空间技术、自动控 制、计算机设计和制造等众多领域，开发了几千个的专家系统，其中 不少在功能上已达到，甚至超过同领域中人类专家的水平，并在实际 应用中产生了巨大的那么 专家系统？
专家系统是人工智能中最重要的也是最活跃 的一个应用领域，它实现了人工智能从理论 研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转 向运用专门知识的重大突破。专家系统是早 期人工智能的一个重要分支，它可以看作是 一类具有专门知识和经验的计算机智能程序 系统，一般采用人工智能中的知识表示和知 识推理技术来模拟通常由领域专家才能解决 的复杂问题。
缺点 优点
灵活实用
大大缩短了专家系统的研 制周期，从而为专家系统 在各领域的广泛应用提供 条件。
早期的专家系统采用通用的程 序设计语言（如fortran、pascal、 basic等）和人工智能语言（如 lisp、prolog、smalltalk等）
大部分专家系统研制工作已 采用专家系统开发环境或专 家系统开发工具来实现，领 域专家可以选用合适的工具 开发自己的专家系统，