最新第9章专家系统课件PPT
合集下载
专家系统整体讲述课件
11
2. 发展历史
初创期（1965-1971） 成熟期（1972-1977） 发展期（1978-至今）
12
(1)初创期（1965-1971年） 第 一 代 专 家 系 统 DENLDRA 和 MACSYMA的出现，标志着专家系统的诞 生。其中DENLDRA为推断化学分子结构的 专家系统，由专家系统的奠基人，Stanford 大学计算机系的Feigenbaum教授及其研究 小组研制。MACSYMA为用于数学运算的 数学专家系统，由麻省理工完成。
算法，如深度优先搜索、广度优先搜索、
启发式优先搜索等。
47
（3）人─机接口的设计
① 设计“用户─专家系统接口”：用 于咨询理解和结论解释； ② 设计“专家─专家系统接口”：用 于知识库扩充及系统维护。
48
1.2 专家控制
专家控制概述 专家控制的基本原理 专家控制系统分类 专家控制的关键技术及特点
33
• 知识获取(Knowledge Acquisition)
通过人工方法或机器学习的方法，将某个 领域内的事实性知识和领域专家所特有的经 验性知识转化为计算机程序的过程。
知识获取是专家系统知识库是否优越的 关键，也是专家系统设计的“瓶颈”问题， 通过知识获取，可以扩充和修改知识库中的 内容，也可以实现自动学习功能。
34
• 解释接口(Explanation Interface)
解释接口提供使用者友善的解释说明及 咨询功能。
35
• 人机界面（Human-Machine Interface）
人机界面是系统与用户进行交流时的界 面。通过该界面，用户输入基本信息、回答 系统提出的相关问题，并输出推理结果及相 关的解释等。
人工智能课件之专家系统(PPT 35页)
7.5 专家系统设计与实现
7.5.5 知识库与知识库管理系统设计
知识库是专家系统的核心。知识库的质量 直接关系到整个系统的性能和效率。因此，知 识库涉及知识的组织与管理。知识的组织决定 了知识库的结构，知识的管理包括知识库的建 立、删除、重组及维护和知识的录入、查询、 更新、优化等，还有知识的完整性、一致性、 冗余性检查和安全保护等方面的工作。知识管 理由知识库管理系统负责。
(4)选择、设计合适的知识表示模式： 充分考虑领域知识的特点，表示模型与推理模型 统筹。
(5)推理应能模拟领域专家求解问题的思维过程。 (6)建立友好的交互环境。 (7)渐增式的开发策略。
2
7.5 专家系统设计与实现
7.5.2 一般步骤与方法 由于专家系统也是一种计
算机应用系统，所以，一般说 来，其开发过程也要遵循软件 工程的步骤和原则，即也要进 行系统分析、系统设计等几个 阶段的工作。但又由于它是专 家系统，而不是一般的软件系 统，所以，又有其独特的地方。 如果我们仅就“纯专家系统” 而言，则其设计与实现的一般 步骤可如图所示。
7.5 专家系统设计与实现
7.5.4 知识表示与知识描述语言设计
知识表示与知识描述语言设计是根据所获得知 识的特点，选择或设计某种知识表示形式，并为这种 表示形式设计相应的知识描述语言。所谓知识描述语 言，就是知识的具体语法结构形式。所以，知识描述 语言既要面向人、面向用户，又要面向知识表示、面 向机器，还要面向推理、面向知识运用。这就要求知 识描述语言既能为用户提供一种方便、易懂的外部知 识表达形式，又能将这种外部表示转换成容易存储、 管理、运用的内部形式。
7.5 专家系统设计与实现
7.5.3 知识获取 知识获取是建造专家系统的关键一步，也是较为 困难的一步，被称为建造专家系统的“瓶颈”。
专家系统PPT教学课件
9
图灵测试
• 如果电脑能在5分钟内回答由人类测试者提出的一 系列问题，且其超过30%的回答让测试者误认为 是人类所答，则电脑通过测试。
10
• 图灵测试问题举例
• 问： 你会下国际象棋吗？
• 问：你会下国际象棋吗？ • 答：是的。
• 答：是的。
• 问：你会下国际象棋吗？
• 问：你会下国际象棋吗？ • 答：是的。
有知识，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。
7
专家系统的特点
(4) 实用性 专家系统是根据问题的实际需求开发的，这一特 点就决定了它具有坚实的应用背景。
8
专家系统的特点
(5)具有一定的复杂性及难度 专家系统拥有知识，可以运用知识进行推 理，模拟人类的思维过程。但是，人类的 知识是丰富多彩的，思维方式也是多种多 样的。因此，要真正实现对人类思维的模 拟，是一件非常困难的工作，并有赖于其 他许多学科的共同发展。
• 答：是的，我不是已经说 过了吗？
• 问：请再次回答，你会下国际 • 问：请再次回答答：你烦不烦，干吗老提 同样的问题。
11
• 2014年6月7日发生了一件事情：聊天程序“尤金·古斯特 曼”（Eugene Goostman）在英国皇家学会举行的2014 图灵测试大会上冒充一个13岁乌克兰男孩而骗过了33%的 评委，从而“通过”了图灵测试。
3
小 i机器人
/
4
专家系统的特点
专家系统具有下列特点： (1)具有专家水平的专门知识 专家系统为了能够像人类专家那样去解决 实际问题，就必须具有专家级的知识．知 识越丰富，解决问题的能力就越强。
5
专家系统的特点
(2)透明性 专家系统能够解释本身的推理过程并回答
图灵测试
• 如果电脑能在5分钟内回答由人类测试者提出的一 系列问题，且其超过30%的回答让测试者误认为 是人类所答，则电脑通过测试。
10
• 图灵测试问题举例
• 问： 你会下国际象棋吗？
• 问：你会下国际象棋吗？ • 答：是的。
• 答：是的。
• 问：你会下国际象棋吗？
• 问：你会下国际象棋吗？ • 答：是的。
有知识，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。
7
专家系统的特点
(4) 实用性 专家系统是根据问题的实际需求开发的，这一特 点就决定了它具有坚实的应用背景。
8
专家系统的特点
(5)具有一定的复杂性及难度 专家系统拥有知识，可以运用知识进行推 理，模拟人类的思维过程。但是，人类的 知识是丰富多彩的，思维方式也是多种多 样的。因此，要真正实现对人类思维的模 拟，是一件非常困难的工作，并有赖于其 他许多学科的共同发展。
• 答：是的，我不是已经说 过了吗？
• 问：请再次回答，你会下国际 • 问：请再次回答答：你烦不烦，干吗老提 同样的问题。
11
• 2014年6月7日发生了一件事情：聊天程序“尤金·古斯特 曼”（Eugene Goostman）在英国皇家学会举行的2014 图灵测试大会上冒充一个13岁乌克兰男孩而骗过了33%的 评委，从而“通过”了图灵测试。
3
小 i机器人
/
4
专家系统的特点
专家系统具有下列特点： (1)具有专家水平的专门知识 专家系统为了能够像人类专家那样去解决 实际问题，就必须具有专家级的知识．知 识越丰富，解决问题的能力就越强。
5
专家系统的特点
(2)透明性 专家系统能够解释本身的推理过程并回答
人工智能专家系统PPT-28张课件
专家系统的开发
2.专家系统的基本设计思想与基本设计原则
(6) 以各种事例来试验所设计的系统。 研究那些产生不准确结论的事例，并且确定 系统可以做些什么修改以校正错误。修改系 统后要检验系统对这些事例产生的结果以及 系统的这些修改对其它事例的影响。
专家系统的开发
2.专家系统的基本设计思想与基本设计原则
各类专家系统之间具有一些共同的问题。 对于一些任务相似的专家系统，由于问题特 征不同而具有不同的求解方法；而另一些任 务不同的专家系统，由于问题性质相近而具 有类似的求解方法。显然，从问题的一般特 征出发来考虑建立模型的方法，能够更易于 抓住问题的本质。
专家系统的开发
3.专家系统的开发工具 目前国外出现了许多专用的专家系统工
•
6、无论你正遭遇着什么，你都要从落魄中站起来重振旗鼓，要继续保持热忱，要继续保持微笑，就像从未受伤过一样。
•
7、生命的美丽，永远展现在她的进取之中;就像大树的美丽，是展现在它负势向上高耸入云的蓬勃生机中;像雄鹰的美丽，是展现在它搏风击雨如苍天之魂的翱翔中;像江
河的美丽，是展现在它波涛汹涌一泻千里的奔流中。
专家系统的开发
3.专家系统的开发步骤
(1) 设计初始知识库。知识库的设计是 建立专家系统最重要和最艰巨的任务。初始 知识库的设计包括：
(c) 概念形式化，即确定用来组织知 识的数据结构形式，应用人工智能中各种知 识表示方法把与概念化过程有关的关键概念 、子问题及信息流特性等变换为比较正式的 表达，它包括假设空间、过程模型和数据特 性等。
•
4、心中没有过分的贪求，自然苦就少。口里不说多余的话，自然祸就少。腹内的食物能减少，自然病就少。思绪中没有过分欲，自然忧就少。大悲是无泪的，同样大悟
人工智能基础之专家系统介绍课件
04
系统实现：编写程序代码，实现系统的功能
05
系统测试：对系统进行测试，确保其功能和性能满足要求
06
系统维护：对系统进行维护和更新，确保其持续满足用户需求
07
知识获取
01
知识来源：专家经验、文献资料、实验数据等
02
知识表示：采用合适的知识表示方法，如框架、规则、案例等
03
知识获取方法：访谈、问卷调查、观察、实验等
专家系统向移动设备、物联网设备等终端设备发展，实现随时随地的专家服务。
谢谢
知识更新困难：随着技术的发展和知识的更新，专家系统需要不断更新和维护
推理效率较低：专家系统的推理过程可能较为复杂，导致推理效率较低
发展趋势
专家系统逐渐向智能化、自主化方向发展，能够自主学习、适应环境变化。
专家系统向云端迁移，实现资源共享和协同工作。
专家系统与机器学习、深度学习等技术相结合，提高系统的准确性和效率。
02
工业领域：用于设备故障诊断和生产过程优化
03
金融领域：进行风险评估和投资决策
04
交通领域：用于交通调度和路线规划
05
环保领域：用于环境监测和污染治理方案制定
06
专家系统的组成
知识库
知识库是专家系统的核心部分，存储着专家系统的知识。
知识库通常由领域专家提供，包括事实、规则、策略等。
知识库需要不断更新和维护，以适应新的需求和变化。
04
知识整理：对获取的知识进行整理、分类和存储，形成知识库
系统实现
知识库：存储专家知识和经验的数据库
01
用户界面：用户与专家系统进行交互的界面
03
推理机：根据知识库进行推理和决策的机制
系统实现：编写程序代码，实现系统的功能
05
系统测试：对系统进行测试，确保其功能和性能满足要求
06
系统维护：对系统进行维护和更新，确保其持续满足用户需求
07
知识获取
01
知识来源：专家经验、文献资料、实验数据等
02
知识表示：采用合适的知识表示方法，如框架、规则、案例等
03
知识获取方法：访谈、问卷调查、观察、实验等
专家系统向移动设备、物联网设备等终端设备发展，实现随时随地的专家服务。
谢谢
知识更新困难：随着技术的发展和知识的更新，专家系统需要不断更新和维护
推理效率较低：专家系统的推理过程可能较为复杂，导致推理效率较低
发展趋势
专家系统逐渐向智能化、自主化方向发展，能够自主学习、适应环境变化。
专家系统向云端迁移，实现资源共享和协同工作。
专家系统与机器学习、深度学习等技术相结合，提高系统的准确性和效率。
02
工业领域：用于设备故障诊断和生产过程优化
03
金融领域：进行风险评估和投资决策
04
交通领域：用于交通调度和路线规划
05
环保领域：用于环境监测和污染治理方案制定
06
专家系统的组成
知识库
知识库是专家系统的核心部分，存储着专家系统的知识。
知识库通常由领域专家提供，包括事实、规则、策略等。
知识库需要不断更新和维护，以适应新的需求和变化。
04
知识整理：对获取的知识进行整理、分类和存储，形成知识库
系统实现
知识库：存储专家知识和经验的数据库
01
用户界面：用户与专家系统进行交互的界面
03
推理机：根据知识库进行推理和决策的机制
专家系统(全套课件277P)
• 从推理方向的角度划分，可分为正向推理专家系统、逆向推理专 家系统及混合推理专家系统；从知识表示技术的角度划分，可分 为基于逻辑的专家系统、基于产生式规则的专家系统、基于语义 网络的专家系统等；从应用领域的角度划分，分为医疗诊断专家 系统、化学专家系统、地质勘探专家系统、气象专家系统等；从 求解问题所采用的基本方法来划分，可分为诊断/分析型的专家 系统及构造/综合型的专家系统等。
• 专家系统另一个特点是其专用性。虽然专家系统的原理具有一 般性，但实际的系统却没有通用性。一个实用的小麦专家系统 不可能用来指导玉米种植。
4、农业专家系统的组成
• 农业专家系统一般由知识库、推理机、工作存储区（中 间数据库）、解释器、知识获取机构以及人机接口组成， 如图所示。
知识库(Knowledge Base)
第一章 农业专家系统概述
一、人工智能
1、什么是人工智能(麦卡锡等人提出) 广义地讲，人工智能是关于人造物的智能行为，而
智能行为包括知觉、推理、学习、交流和在复杂 环境中的行为。
3、人工智能的研究领域
• 人工智能的研究更多的是结合具体领域进行的， 主要研究领域有专家系统，机器学习，模式识别， 自然语言理解，自动定理证明，自动程序设计， 机器人学，博弈，智能决定支持系统和人工神经 网络。
3、专家系统的分类
• 海叶斯-罗斯（F.Heyes-Roth）等人按专家系统的特性及处理 问题的类型将专家系统分为如下10类：解释型、诊断型、预测 型、设计型、规划型、控制型、监测型、维修型、教育型、调试 型。此外，近些年还研制开发出了决策型及管理型的专家系统。
• 若按系统的体系结构进行分类，专家系统可分为集中式专家系统、 分布式专家系统、神经网络专家系统、符号系统与神经网络相结 合的专家系统等4类。
• 专家系统另一个特点是其专用性。虽然专家系统的原理具有一 般性，但实际的系统却没有通用性。一个实用的小麦专家系统 不可能用来指导玉米种植。
4、农业专家系统的组成
• 农业专家系统一般由知识库、推理机、工作存储区（中 间数据库）、解释器、知识获取机构以及人机接口组成， 如图所示。
知识库(Knowledge Base)
第一章 农业专家系统概述
一、人工智能
1、什么是人工智能(麦卡锡等人提出) 广义地讲，人工智能是关于人造物的智能行为，而
智能行为包括知觉、推理、学习、交流和在复杂 环境中的行为。
3、人工智能的研究领域
• 人工智能的研究更多的是结合具体领域进行的， 主要研究领域有专家系统，机器学习，模式识别， 自然语言理解，自动定理证明，自动程序设计， 机器人学，博弈，智能决定支持系统和人工神经 网络。
3、专家系统的分类
• 海叶斯-罗斯（F.Heyes-Roth）等人按专家系统的特性及处理 问题的类型将专家系统分为如下10类：解释型、诊断型、预测 型、设计型、规划型、控制型、监测型、维修型、教育型、调试 型。此外，近些年还研制开发出了决策型及管理型的专家系统。
• 若按系统的体系结构进行分类，专家系统可分为集中式专家系统、 分布式专家系统、神经网络专家系统、符号系统与神经网络相结 合的专家系统等4类。
专家系统精品PPT课件
报等。
专家系统的研究过程及前景
过去
现在
未来
专家系统的研究历程
初创期
孕育期
成熟期
发展期
孕育期
1937年，图灵(Turing)发表了理想计算器的论文
1943年，Post产生式规则
1954年，控制规则执行的Markov算法 1956年，人工智能（Artificial Intelligence , AI）
➢预测专家系统 预测专家系统是通过对过去和现在已知状况的分析，推断未来 可能发生的情况。 特点：
1. 处理的数据随时间变化，而且是不准确和不完全的。 2. 系统需要有适应时间变化的动态模型。
➢规划专家系统 规划专家系统在于寻找出某个能够达到给定目标的动作序列或步骤。 特点：
1. 所要规划的目标可能是动态的或静态的，需要对未来动作 做比预测。
行修改。 5. 能够使用已被证明是正确的设计来解释当前的(新的)设计。
➢监视专家系统 监视专家系统对系统、对象或过程的行为进行不断观察，进行 比较，以发现异常情况，发出警报。 特点：
1. 应具有快速反应能力，在造成事故之前及时发出警报。 2. 发出的警报要有很高的准确性。 3. 系统能够随时间和条件的变化而动态地处理其输入信息。 4. 监视专家系统可用于核电站的安全监视、防空监视与警
➢ 具有灵活性:在专家系统中，其体系结构通常采用知识库与推 理机相分离的构造原则，它们彼此独立又相互联系。 ➢ 使用于特定领域：当问题的知识牵涉较广，或是没有一定的 处理程序时，就必须靠人类专家的智慧来
3
专家系统类型
➢ 解释专家系统 解释专家系统是通过对已知信息和数据的分析与解释。 特点：
1. 处理的数据量大，往往不准确、有错误 。 2. 能够从不完全的信息中得出解释、假设等。 3. 推理过程可能很复杂和很长，并对推理过程做出解释
专家系统的研究过程及前景
过去
现在
未来
专家系统的研究历程
初创期
孕育期
成熟期
发展期
孕育期
1937年，图灵(Turing)发表了理想计算器的论文
1943年，Post产生式规则
1954年，控制规则执行的Markov算法 1956年，人工智能（Artificial Intelligence , AI）
➢预测专家系统 预测专家系统是通过对过去和现在已知状况的分析，推断未来 可能发生的情况。 特点：
1. 处理的数据随时间变化，而且是不准确和不完全的。 2. 系统需要有适应时间变化的动态模型。
➢规划专家系统 规划专家系统在于寻找出某个能够达到给定目标的动作序列或步骤。 特点：
1. 所要规划的目标可能是动态的或静态的，需要对未来动作 做比预测。
行修改。 5. 能够使用已被证明是正确的设计来解释当前的(新的)设计。
➢监视专家系统 监视专家系统对系统、对象或过程的行为进行不断观察，进行 比较，以发现异常情况，发出警报。 特点：
1. 应具有快速反应能力，在造成事故之前及时发出警报。 2. 发出的警报要有很高的准确性。 3. 系统能够随时间和条件的变化而动态地处理其输入信息。 4. 监视专家系统可用于核电站的安全监视、防空监视与警
➢ 具有灵活性:在专家系统中，其体系结构通常采用知识库与推 理机相分离的构造原则，它们彼此独立又相互联系。 ➢ 使用于特定领域：当问题的知识牵涉较广，或是没有一定的 处理程序时，就必须靠人类专家的智慧来
3
专家系统类型
➢ 解释专家系统 解释专家系统是通过对已知信息和数据的分析与解释。 特点：
1. 处理的数据量大，往往不准确、有错误 。 2. 能够从不完全的信息中得出解释、假设等。 3. 推理过程可能很复杂和很长，并对推理过程做出解释
专家系统PPT
正向推理求解或 逆向推理求解。
正向推理求解即从已知事实出发,正向运用推理规则,不断 推论出新的事实,直至达到目标为止.
实际上从欲求证的目标(假设结论)出发,逆向使用推理 规则,不断寻找使欲求证目标成立的条件(事实),直至 与已知事实相吻合为止的逆向推理求解对许多问题更 为有效。
正向推理求解(1/3)
PS的组成--产生式规则(2/2)
then部分被称为操作、结果或后项. 在PS的执行过程中,如果某规则的前项满足了,那么, 该规则就可以被应用,也就是说,系统的控制部分可以 执行规则后项的操作部分. 产生式规则的前后项可用谓词逻辑、逻辑函数、符号和 语言的形式,或用很复杂的过程语句来表示. 这取决于所采用知识表示的方法与数据结构的类型.
PS的组成--冲突解决(4/6)
(3) 规模排序 按规则的前项的规模排列优先级,优先使用被满足的条件 较多的规则. (4) 规则排序
某些领域问题,预先可知道它的某些特点,此时可根据这些 特点把知识(规则)排成固定的顺序.如：
当领域问题有固定的解题次序时,可按该次序排列相 应的知识,排在前面的知识优先被应用; 当已知某些产生式规则被应用后会明显的有利于问 题的求解时,就使这些产生式规则优先被应用.
1972年法国马塞大学的Prolog语言;
1975年M.L.Minsky提出的理解复杂行为的框架表示法.
引言--基本成熟期(2/3)
ES的基本成熟期 该时期是与一批涉及数学、医疗、自然语言理解、地质 等领域的ES系统的诞生相关联的.其中贡献最大的有: mycin系统: 一个基于规则的PS,运用可信度因子实现不确定 性推理. casnet系统: 用于语言理解,采用黑板结构.
引言--深化与应用期(2/2)
正向推理求解即从已知事实出发,正向运用推理规则,不断 推论出新的事实,直至达到目标为止.
实际上从欲求证的目标(假设结论)出发,逆向使用推理 规则,不断寻找使欲求证目标成立的条件(事实),直至 与已知事实相吻合为止的逆向推理求解对许多问题更 为有效。
正向推理求解(1/3)
PS的组成--产生式规则(2/2)
then部分被称为操作、结果或后项. 在PS的执行过程中,如果某规则的前项满足了,那么, 该规则就可以被应用,也就是说,系统的控制部分可以 执行规则后项的操作部分. 产生式规则的前后项可用谓词逻辑、逻辑函数、符号和 语言的形式,或用很复杂的过程语句来表示. 这取决于所采用知识表示的方法与数据结构的类型.
PS的组成--冲突解决(4/6)
(3) 规模排序 按规则的前项的规模排列优先级,优先使用被满足的条件 较多的规则. (4) 规则排序
某些领域问题,预先可知道它的某些特点,此时可根据这些 特点把知识(规则)排成固定的顺序.如：
当领域问题有固定的解题次序时,可按该次序排列相 应的知识,排在前面的知识优先被应用; 当已知某些产生式规则被应用后会明显的有利于问 题的求解时,就使这些产生式规则优先被应用.
1972年法国马塞大学的Prolog语言;
1975年M.L.Minsky提出的理解复杂行为的框架表示法.
引言--基本成熟期(2/3)
ES的基本成熟期 该时期是与一批涉及数学、医疗、自然语言理解、地质 等领域的ES系统的诞生相关联的.其中贡献最大的有: mycin系统: 一个基于规则的PS,运用可信度因子实现不确定 性推理. casnet系统: 用于语言理解,采用黑板结构.
引言--深化与应用期(2/2)
9专家系统(白)
• 控制专家系统
根据具体情况，控制整个系统的行为，
适用于对各种大型设备及系统进行控制。为了实现对
被控对象的实时控制，控制型专家系统必须具有能直 接接收到来自被控对象的信息，并能迅速地进行处理， 及时地做出判断和采取相应行动的能力。 • 教学专家系统 对学生的学习行为进行检查和指导。 它不但能传授知识，而且能提问，指出学生回答问题
解释机构 解释机构回答用户提出的问题，解释系统 的推理过程，使系统对用户透明。解释机构由一组程 序组成，它能跟踪并记录推理过程，当用户提出的询 问需要给出解释时，它将根据问题的要求分别做相应 的处理，最后把解答用约定的形式通过人机接口输出 给用户。
人机接口 人机接口是专家系统与领域专家、知识 工程师、一般用户间进行交互的界面，由一组程序 及相应的硬件组成，用于完成输入、输出工作。专 家系统一般要求有较好的人机界面。这是因为知识 获取机构通过人机接口与领域专家及知识工程师进 行交互，通过人机接口输入专家知识，更新、完善、 扩充知识库；推理机通过人机接口与用户交互，在 推理过程中，系统根据需要会不断地向用户提问， 以得到相应的事实数据，在推理结束时会通过人机 接口向用户显示结果；解释机构通过人机接口与用 户交互，向用户解释推理过程，回答用户问题。
2. 专家系统的应用分类 • 预测专家系统 根据过去和现在的信息（数据和经验） 来推断可能发生和出现的情况。如天气预报、地震预报、 市场预测、人口预测、灾害预测等专家系统。 • 诊断专家系统 根据症状的观察与分析，推断可能发生 的故障所在、原因，并给出排除故障的方案。是目前开 发、应用最多的一类专家系统。包括医学、电子、机械、 社会、经济和农业等方面的各种诊断系统。 • 规划专家系统 按照给定目标拟定总体规划、行动计 划、运筹优化等。适用于工程规划、军事规划、城市规 划、生产规划等。这类系统一般要求在一定的约束条件 下能以较小的代价达到给定的目标。
【人工智能课件】专家系统44页PPT
36、自己的鞋子，自己知道紧在哪里。——西班牙
37、我们唯一不会改正的缺点是软弱。——拉罗什福科
xi—亚伯拉罕·林肯
39、勿问成功的秘诀为何，且尽全力做你应该做的事吧。——美华纳
40、学而不思则罔，思而不学则殆。——孔子
【人工智能课件】专家系统
11、战争满足了，或曾经满足过人的 好斗的 本能， 但它同 时还满 足了人 对掠夺 ，破坏 以及残 酷的纪 律和专 制力的 欲望。 ——查·埃利奥 特 12、不应把纪律仅仅看成教育的手段 。纪律 是教育 过程的 结果， 首先是 学生集 体表现 在一切 生活领 域—— 生产、 日常生 活、学 校、文 化等领 域中努 力的结 果。— —马卡 连柯(名 言网)
13、遵守纪律的风气的培养，只有领 导者本 身在这 方面以 身作则 才能收 到成效 。—— 马卡连 柯 14、劳动者的组织性、纪律性、坚毅 精神以 及同全 世界劳 动者的 团结一 致，是 取得最 后胜利 的保证 。—— 列宁 摘自名言网
15、机会是不守纪律的。——雨果
谢谢！
相关主题
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
9.4.4 知识表示与知识描述语言设计
9.4 专家系统的设计与实现
9.4.2 快速原型与增量式开发
所谓快速原型与增量式开发，就是在开发一个大型软件系统之前，先尽快地 建立一个简单的小型的系统“模型”-称为系统原型；然后，对原型进行扩充，即 在原型的基础上进行继续开发，即增量式开发。
9.4 专家系统的设计与实现
9.4.3 知识获取
知识获取大体有以下三种途径。 1.人工获取 即计算机人员与领域专家合作，对有关领域知识和专家知识，进行挖掘、搜 集、分析、综合、整理、归纳，然后以某种形式存入知识库。 2.半自动获取 即利用某种专门的知识获取系统，采取提示、指导或问答的方式。 3.自动获取 自动获取又可分为两种形式：一种是系统本身具有一种机制，使得系统在运 行过程中能不断地总结经验，并修改和扩充自己的知识库；另一种是开发专门的 机器学习系统，让机器自动从实际问题中获取知识，并填充知识库。
所谓推理机，就是实现(机器)推理的程序。这里的推理是一个广义的概念，它既
包括通常的逻辑推理，也包括基于产生式的操作。
3.动态数据库
动态数据库也称为全局数据库、综合数据库、工作存储器、黑板等，它是存放初
始证据事实、推理结果和控制信息的场所。
9.2 专家系统的结构
9.2.1 概念结构
4.人机界面 这里的人机界面指的是最终用户与专家系统的交互界面。 5.解释模块 解释程序模块专门负责向用户解释专家系统的行为和结果。 6.知识库管理系统 知识库管理系统是知识库的支撑软件。知识库管理系统主要在专家系统的开发 阶段使用，所以，它的生命周期实际和相应的专家系统一样。对如图9.1所示的结构 再添上自学习模块，就称为更理想的一种专家系统1.1 什么是专家系统
专家系统(Expert System)也称为专家咨询系统，它是一种智能计算机 (软件)系统。顾名思义，专家系统就是能像人类专家一样解决困难、复杂的实际 问题的的计算机(软件)系统。
准确一点讲，专家系统应该就是：应用于某一专门领域，拥有该领域相当数 量的专家级知识，能模拟专家的思维，能达到专家级水平，能像专家一样解决困 难和复杂的问题的计算机(软件)系统。
总控
专 处处
专
家 理理
家
模 模模
模
块 块块
块
1
n
1
m
图9.3 专家系统的实际结构示例
9.2 专家系统的结构
9.2.3 分布式结构
在网络环境下，专家系统也可以设计成分布式结构，如“客户机/服务器”结构
(如图9.5(a)所示)，或者浏览器/服务器结构(如图9.5(b)所示)。我们称后一种结构
的专家系统为网上专家系统。
服务员
Web Server
知识库 推理机
知识库 推理机
人-机界面
Internet 人-机界面
客户(机)
客户(机)
图9.5 专家系统的客户(机)/服务器结 构及浏览器/服务器结构
9.2 专家系统的结构
9.2.4 黑板模型
1.黑板 所谓“黑板”，就是一个分层的全局工作区(或称全局数据库)。它用来存储初始 数据、中间结果集和族中结果。 2.知识源 所谓知识源，就是一个知识模块。黑板结构中也有多个知识源，每个知识源能 用来完成某些特定的解题功能。 3.控制机构 控制机构是求解问题的推理结构，由监督程序和调度程序组成。
9.1专家系统的概念
9.1.2 专家系统的特点
专家系统具有下列特点： (1) 从处理问题的性质来看，专家系统善于解决那些不确定性的、非结构化的、 没有算法或虽有算法解但在现有的机器上无法实施的困难问题。 (2) 从处理问题的方法来看，专家系统则是靠知识和推理来解决问题，所以， 专家系统是基于智能问题来求解。 (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。 (5) 有些专家系统还具有“自学习”能力。 (6) 专家系统不像人那样容易疲劳、遗忘，易受环境、情绪等的影响，它可始 终如一地以专家级的高水平求解问题。
9.2 专家系统的结构
9.2.1 概念结构
从概念来讲，一个专家系统应具有如图9.1所示的一般结构模式。
人机界面
推理机
解释模块
知识库
动态数据库
知识库管理系统
1.知识库 (Knowledge Base)
图9.1 专家系统的概念结构
所谓知识库，就是以某种表示形式存储于计算机中的知识的集合。
2.推理机(Inference Engine)
人机界面
推理机
解释模块
知识库
动态数据库
知识库管理系统
自学习模块
图9.1 专家系统的理想结构
9.2 专家系统的结构
9.2.2 实际结构
上面介绍的专家系统结构，是专家系统的概念模型，或者说是只强调知识和推理 这一只要特征的专家系统结构。在实际问题中往往不仅需要推理，而且还要做一些其 它处理。例如，图9.3所示的实际结构可以看出，专家系统只作为整个系统的一个模 块嵌套在一个实际的应用系统中。
9.4 专家系统的设计与实现
9.4.1 一般步骤与方法
由于专家系统也是一种计算机应用系统，所以，一般来说，其开发过 程也要遵循软件工程的步骤和原则，即也要进行系统分析、系统设计等几 个阶段的工作。 1.系统总体设计 2.知识获取 3.知识表示与知识描述语言设计 4.知识库设计 、推理机制设计 、 总控与界面设计… 5.编程与调试 6.运行与维护
控制机构 监督程序 调度程序
层次n ...
层次2 层次1
图9.6 黑板结构
知识源1 知识源2
... 知识源n
9.3 专家系统的应用与发展状况
9.3.1 专家系统的意义
专家系统是一种智能计算机系统，所以，专家系统将计算机的应用提高到了一 个新的高度和水平。专家系统的建立，一方面，实现了人类专家的“分身”和“延 年”。另一方面，建造专家系统可以可以使专家本人得到提高和发展。
9.3.2 专家系统的应用
由于专家系统是一种计算机应用系统，所以，其应用范围没有什么限制。如它 可以代替高级医生看、开处方，可以协助地质专家估计矿藏量等等。从应用领域来 看，在诸如农业咨询、工业控制、地质勘探、天气预报、数据解释、医疗诊断、法 律咨询、系统仿真、企业管理、军事指挥等领域都可以使用专家系统。
9.4 专家系统的设计与实现
9.4.2 快速原型与增量式开发
所谓快速原型与增量式开发，就是在开发一个大型软件系统之前，先尽快地 建立一个简单的小型的系统“模型”-称为系统原型；然后，对原型进行扩充，即 在原型的基础上进行继续开发，即增量式开发。
9.4 专家系统的设计与实现
9.4.3 知识获取
知识获取大体有以下三种途径。 1.人工获取 即计算机人员与领域专家合作，对有关领域知识和专家知识，进行挖掘、搜 集、分析、综合、整理、归纳，然后以某种形式存入知识库。 2.半自动获取 即利用某种专门的知识获取系统，采取提示、指导或问答的方式。 3.自动获取 自动获取又可分为两种形式：一种是系统本身具有一种机制，使得系统在运 行过程中能不断地总结经验，并修改和扩充自己的知识库；另一种是开发专门的 机器学习系统，让机器自动从实际问题中获取知识，并填充知识库。
所谓推理机，就是实现(机器)推理的程序。这里的推理是一个广义的概念，它既
包括通常的逻辑推理，也包括基于产生式的操作。
3.动态数据库
动态数据库也称为全局数据库、综合数据库、工作存储器、黑板等，它是存放初
始证据事实、推理结果和控制信息的场所。
9.2 专家系统的结构
9.2.1 概念结构
4.人机界面 这里的人机界面指的是最终用户与专家系统的交互界面。 5.解释模块 解释程序模块专门负责向用户解释专家系统的行为和结果。 6.知识库管理系统 知识库管理系统是知识库的支撑软件。知识库管理系统主要在专家系统的开发 阶段使用，所以，它的生命周期实际和相应的专家系统一样。对如图9.1所示的结构 再添上自学习模块，就称为更理想的一种专家系统1.1 什么是专家系统
专家系统(Expert System)也称为专家咨询系统，它是一种智能计算机 (软件)系统。顾名思义，专家系统就是能像人类专家一样解决困难、复杂的实际 问题的的计算机(软件)系统。
准确一点讲，专家系统应该就是：应用于某一专门领域，拥有该领域相当数 量的专家级知识，能模拟专家的思维，能达到专家级水平，能像专家一样解决困 难和复杂的问题的计算机(软件)系统。
总控
专 处处
专
家 理理
家
模 模模
模
块 块块
块
1
n
1
m
图9.3 专家系统的实际结构示例
9.2 专家系统的结构
9.2.3 分布式结构
在网络环境下，专家系统也可以设计成分布式结构，如“客户机/服务器”结构
(如图9.5(a)所示)，或者浏览器/服务器结构(如图9.5(b)所示)。我们称后一种结构
的专家系统为网上专家系统。
服务员
Web Server
知识库 推理机
知识库 推理机
人-机界面
Internet 人-机界面
客户(机)
客户(机)
图9.5 专家系统的客户(机)/服务器结 构及浏览器/服务器结构
9.2 专家系统的结构
9.2.4 黑板模型
1.黑板 所谓“黑板”，就是一个分层的全局工作区(或称全局数据库)。它用来存储初始 数据、中间结果集和族中结果。 2.知识源 所谓知识源，就是一个知识模块。黑板结构中也有多个知识源，每个知识源能 用来完成某些特定的解题功能。 3.控制机构 控制机构是求解问题的推理结构，由监督程序和调度程序组成。
9.1专家系统的概念
9.1.2 专家系统的特点
专家系统具有下列特点： (1) 从处理问题的性质来看，专家系统善于解决那些不确定性的、非结构化的、 没有算法或虽有算法解但在现有的机器上无法实施的困难问题。 (2) 从处理问题的方法来看，专家系统则是靠知识和推理来解决问题，所以， 专家系统是基于智能问题来求解。 (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。 (5) 有些专家系统还具有“自学习”能力。 (6) 专家系统不像人那样容易疲劳、遗忘，易受环境、情绪等的影响，它可始 终如一地以专家级的高水平求解问题。
9.2 专家系统的结构
9.2.1 概念结构
从概念来讲，一个专家系统应具有如图9.1所示的一般结构模式。
人机界面
推理机
解释模块
知识库
动态数据库
知识库管理系统
1.知识库 (Knowledge Base)
图9.1 专家系统的概念结构
所谓知识库，就是以某种表示形式存储于计算机中的知识的集合。
2.推理机(Inference Engine)
人机界面
推理机
解释模块
知识库
动态数据库
知识库管理系统
自学习模块
图9.1 专家系统的理想结构
9.2 专家系统的结构
9.2.2 实际结构
上面介绍的专家系统结构，是专家系统的概念模型，或者说是只强调知识和推理 这一只要特征的专家系统结构。在实际问题中往往不仅需要推理，而且还要做一些其 它处理。例如，图9.3所示的实际结构可以看出，专家系统只作为整个系统的一个模 块嵌套在一个实际的应用系统中。
9.4 专家系统的设计与实现
9.4.1 一般步骤与方法
由于专家系统也是一种计算机应用系统，所以，一般来说，其开发过 程也要遵循软件工程的步骤和原则，即也要进行系统分析、系统设计等几 个阶段的工作。 1.系统总体设计 2.知识获取 3.知识表示与知识描述语言设计 4.知识库设计 、推理机制设计 、 总控与界面设计… 5.编程与调试 6.运行与维护
控制机构 监督程序 调度程序
层次n ...
层次2 层次1
图9.6 黑板结构
知识源1 知识源2
... 知识源n
9.3 专家系统的应用与发展状况
9.3.1 专家系统的意义
专家系统是一种智能计算机系统，所以，专家系统将计算机的应用提高到了一 个新的高度和水平。专家系统的建立，一方面，实现了人类专家的“分身”和“延 年”。另一方面，建造专家系统可以可以使专家本人得到提高和发展。
9.3.2 专家系统的应用
由于专家系统是一种计算机应用系统，所以，其应用范围没有什么限制。如它 可以代替高级医生看、开处方，可以协助地质专家估计矿藏量等等。从应用领域来 看，在诸如农业咨询、工业控制、地质勘探、天气预报、数据解释、医疗诊断、法 律咨询、系统仿真、企业管理、军事指挥等领域都可以使用专家系统。