专家系统举例
专家系统实例
专家系统实例
专家系统是一种基于知识推理的智能信息系统，用于解决特定领域的问题。
它们利用专家知识和推理规则，通过询问用户的问题来识别问题的本质，然后提供相应的解决方案。
以下是一些专家系统实例: 1. 动物识别专家系统：该实例是一个基于人工智能技术的专家系统，用于识别动物物种。
它利用了计算机视觉和自然语言处理技术，通过询问用户有关动物的特征和属性来识别动物。
2. 医学诊断专家系统：该实例是一个用于医学诊断的专家系统，它利用医学知识和推理规则，通过对用户提供的症状和疾病特征进行分析，从而作出准确的医学诊断。
3. 工业控制专家系统：该实例是一个用于工业控制的专家系统，它利用控制理论和推理技术，通过对用户提供的控制命令进行分析和优化，以实现更高效、更安全的工业控制。
4. 农业施肥专家系统：该实例是一个用于农业施肥的专家系统，它利用植物营养知识和推理规则，通过对用户提供的肥料信息和植物需求进行分析，从而提供最佳的施肥方案。
这些专家系统实例展示了人工智能技术在各个领域的应用，可以帮助用户解决各种复杂问题。
专家系统举例分析
知识获取可以划分为两个阶段： 一个是在知识库尚未建立起来时，从领域专家及有关文献资料那获取知识。 对于这种情况，为了实现自动知识获取，需要解决自然语言的识别与理解以及从大量事例中归纳知识等问题。 一个是在系统运行过程中，通过运行实践不断总结归纳。 对于这一种情况，还需要解决如何从系统的运行实践中发现问题以及通过总结经验教训，归纳出新知识、修改旧知识等问题。
专家系统MYCIN － 知识表示
领域知识的表示
专家系统MYCIN － 知识表示－领域知识的表示
领域知识用规则表示,其一般形式为： RULE * * * IF <前提> THEN <行为> 1. * * * 是规则的编号。 2.前提的一般形式是： ($ AND <条件-1> <条件-2> … <条件-n>) 3.行为部分由行为函数表示,MYCIN中有三个专门用于表示动作的行为函数:CONCLUDE, CONCLIST和TRANLIST。其中以CONCLUDE用得最多，其形式为： ( CONCLUDE C P V TALLY CF)
创 建 知 识 库
建 立 数 据 库
推 理 机
解 释 机 构
标志结论性规则
释放规则链表
释放事实链表
匹配已知事实
动物识别系统 － 知识表示
知识用产生式规则表示，相应的数据结构为： struct RULE-TYPE{ char * result； int lastflag； struct CAUSE-TYPE* cause-chain； struct RULE-TYPE * next； }; 已知事实用字符串描述,连成链表，其数据结构为： struct CAUSE-TYPE { char cause; struct CAUSE-TYPE* next; };
专家系统的概述
专家系统的概述专家系统呢，整体来看是一种很有趣也很有用的计算机程序系统。
我给你讲讲我理解的这个系统的框架哈。
大致分这几个主要部分吧。
首先得有知识库，这个知识库就像是专家的大脑存储的知识，它里面包含了特定领域大量的事实和规则。
比如说，要是一个医疗专家系统，那知识库里头就有很多疾病的症状、病因、诊断方法和治疗方案这些内容。
然后就是推理机了，这可是核心内容之一。
它就像是一个思维的引擎，能根据知识库中的知识对输入的问题进行推理。
举个例子，如果是上面说的医疗专家系统，你输入一系列身体不舒服的症状，像头痛、发热、咳嗽，推理机就从知识库中找与之匹配的疾病知识，通过分析推理得出可能的疾病诊断。
还有用户接口也很重要，这个部分主要是让用户能方便地和专家系统交互的通道。
用户可以把自己的问题通过这个接口输入进去，得到系统给的答案。
就像是咱们去医院前台挂号之后，然后跟医生叙述病情这个互动过程，用户接口就是这个桥梁。
除了这几个，还有数据库负责存储中间结果和相关数据，知识获取机构负责更新和扩充知识库。
比如说随着医学研究不断有新的疾病或者治疗方法被发现，知识获取机构就把这些新内容添加到知识库当中。
不过在我理解这个专家系统的过程中，也遇到过困惑。
比如说这个推理机的工作逻辑有时候是很复杂的，很难一下子完全清楚到底是怎样在那么多的知识里准确判断和推理的。
领悟的话，就是后来明白了这些部分之间相互依赖相互配合，少了哪个部分这个专家系统都不能很好地工作。
主要脉络就是这样的知识进入知识库，推理机利用知识库应对用户输入，交互过程中的各种数据存储在数据库，新知识不断更新知识库，然后这些流程都通过用户接口一个环节拉通，这就是专家系统大概的情况啦。
专家系统的实例分析
专家系统的实例分析【教学目的】以操作票专家系统中的操作校验功能为例，阐述以下问题：1、专家系统的设计和开发过程2、构造专家系统的关键问题：知识表示。
不同知识表示方案，决定系统性能，适用不同目标，采用最切合实际问题需要的方案。
【案例分析】1、操作校验的功能需求（1）调度/变电站的倒闸操作工作简介图：两站一联络线（都是单母分段），一系统（每站有一线与系统连接）龚家湾站华林站电气设备的四种运行方式：运行、热备用、冷备用、检修联络线正常工作方式：运行联络线检修的工作流程：调度员写调度操作票：（华林站为受端）令华林站：华龚线1114运行转冷备用令龚家湾站：龚华线1114运行转检修令华林站：华龚线1114冷备用转检修华林站值班员写变电站操作票：操作任务：华龚线1114运行转冷备用操作步骤：（二次设备忽略）拉开1114开关拉开11143刀闸拉开11141刀闸（2）操作票专家系统的功能目标：辅助调度/变电站值班员开票和管理票的审核、执行。
辅助开票方式：短语开票点图开票自动开票操作校验是智能操作票的核心之一，用来校验当前要操作的设备是否符合规程要求，操作后不会发生“五防”这样的恶性事故，不会违反现场的运行规程，符合本地区的操作习惯。
（3）（一次设备）操作校验的需求描述已知：电网的接线操作前的开关、刀闸状态初始态现场的运行规程要操作的设备、操作前状态、操作后状态求：是否允许某设备在当前运行方式下，由操作前状态转换到操作后状态。
信息流图（系统结构图）2、一次设备常用操作规则（1）五防带负荷拉合刀闸带地线/地刀合刀闸带电挂地线/合接地刀闸（2）停送电顺序停电：先负荷，后电源＝》出线：先出线刀闸，后母线刀闸＝》联络线：先负荷站，后电源站＝》主变：先低压，后高压（3）等电位操作3、用产生式表示刀闸的操作规则规则一：IF 与刀闸同间隔的开关分 THEN 刀闸能分或合规则二：IF 与刀闸相关的接地刀闸/线全部为分 THEN 刀闸能合规则三：IF 刀闸是母线刀闸且停电操作且出线刀闸分 THEN 刀闸能分规则四：IF 刀闸两端具备等电位条件 THEN 刀闸能分或合4、刀闸操作校验的实现方案1为实现上述条件的匹配，必须描述开关刀闸的属性：规则一：刀闸开关同间隔规则二：刀闸接地刀闸/线相关？规则三：母线刀闸 停电操作？ 出线刀闸 规则四：等电位？（1）知识表示方法（数据库结构设计） 方案1：以设备为核心方案2：以间隔为核心（2）推理机的设计 产生式的操作规则嵌入推理源程序输入变量：刀闸名、初态、终态、操作性质（停/送） 流程：按操作规则顺序推理用间隔为中心的表示方法的推理流程(以校验规则一为例)：由刀闸名，在间隔数据表中查找相关的开关；由开关名，在设备状态表中查分合状态；85853851852 8530851085J185J2856 图2 典型间隔 Figure 2 Typical UnitIF 开关分 THEN 刀闸能分或合，置“规则一”成立标志用设备为中心的表示方法的推理流程(以校验规则一为例)：由刀闸名，在设备数据表中查找所在的间隔；在设备数据表中查找该间隔的开关由开关名，在设备状态表中查分合状态；IF 开关分 THEN 刀闸能分或合，置“规则一”成立标志（3）方案评价优点：能实现规则1~3的校验缺点：操作规则嵌入源程序，不能维护（增加） 要解决的问题：如何将操作规则和推理机分离。
专家系统的构成和各部分的作用
专家系统的构成和各部分的作用专家系统，听上去高大上，但其实它的构成和运作就像一碗家常菜，虽然材料多样，但每个部分都缺一不可。
咱们一块儿来看看吧。
专家系统的“头脑”就是知识库，这可是真正的宝藏，里面存着专家们的智慧结晶，真是一本活的百科全书。
想象一下，知识库就像是那位总能给你提供完美建议的老奶奶，什么问题她都能给你答复。
无论是医学、金融还是工程，只要把问题一抛出去，它就像变魔术一样，把答案转给你。
哎，真是神奇，简直让人惊叹。
接下来呢，咱们聊聊推理引擎，这可是专家系统里的“大脑”。
推理引擎就像是一位聪明的侦探，能把知识库里的信息综合起来，得出结论。
举个简单的例子，如果知识库告诉你“天气冷了”，推理引擎就会提示你“穿上外套吧，别感冒了”。
所以，当你在犹豫穿什么的时候，推理引擎就能帮你做决策，真是个靠谱的伙伴。
然后，还有用户界面，听起来简单，其实可重要了。
想象一下，如果你有一个超厉害的专家系统，但它的界面像是70年代的老电脑，谁还愿意用啊？用户界面就像一扇窗，透过这扇窗，用户可以看到专家系统的全部功能，甚至还能轻松地输入问题，就像跟朋友聊天一样。
好的界面能让人倍感亲切，使用起来也是游刃有余。
再来说说解释器。
这个小家伙虽然不显眼，但它的作用可大着呢！它负责把系统得出的结论解释给用户听。
就像老师在课堂上讲解一样，能让你明白这个答案是怎么来的，背后有什么逻辑，真是省心省力。
如果没有解释器，用户可能会一头雾水，根本搞不清楚专家系统是怎么回事。
还有一个重要的部分，叫做知识获取模块。
这部分可是个辛苦的活儿，负责不断更新和补充知识库。
就像我们生活中得不断学习，知识获取模块也要不断吸取新知识。
没有这个模块，知识库就会变成过时的古董，没什么实用价值。
就算专家系统再厉害，时间一长也会变得无能为力。
别忘了外部接口。
这一部分就像是专家系统和外界沟通的桥梁。
它能把专家系统和其他系统连接起来，让数据流通无阻。
想象一下，如果你想把专家系统里的数据分享给朋友，外部接口就能轻松搞定。
专家系统应用的案例
专家系统应用的案例专家系统是一种基于人工智能技术的计算机系统，它通过模拟人类专家的知识和经验，来解决特定领域的问题。
专家系统的应用范围非常广泛，涵盖了医疗、金融、工业等各个领域。
下面将介绍几个专家系统应用的案例。
首先，让我们来看一个医疗领域的案例。
在医疗诊断中，专家系统可以帮助医生进行疾病的诊断和治疗方案的制定。
例如，某个患者出现了一系列症状，医生可以通过输入这些症状到专家系统中，系统会根据预先设定的规则和知识库，给出可能的疾病诊断和相应的治疗方案。
这样可以大大提高医生的诊断准确性和治疗效果。
其次，让我们来看一个金融领域的案例。
在金融投资中，专家系统可以帮助投资者进行投资决策。
例如，某个投资者想要投资股票市场，但是他对于股票的选择和买卖时机不确定。
他可以通过输入自己的投资目标、风险承受能力等信息到专家系统中，系统会根据预先设定的规则和知识库，给出适合他的投资组合和买卖时机。
这样可以帮助投资者降低风险，提高投资收益。
再次，让我们来看一个工业领域的案例。
在工业生产中，专家系统可以帮助工程师进行故障诊断和维修指导。
例如，某个机器设备出现了故障，工程师可以通过输入故障现象和设备信息到专家系统中，系统会根据预先设定的规则和知识库，给出可能的故障原因和维修指导。
这样可以提高故障诊断的准确性和维修效率，减少生产停机时间。
最后，让我们来看一个教育领域的案例。
在教育培训中，专家系统可以帮助学生进行学习辅导和问题解答。
例如，某个学生在学习数学时遇到了困难，他可以通过输入自己的问题到专家系统中，系统会根据预先设定的规则和知识库，给出解答和学习建议。
这样可以帮助学生更好地理解知识，提高学习效果。
综上所述，专家系统在医疗、金融、工业和教育等领域都有广泛的应用。
它可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定，帮助投资者进行投资决策，帮助工程师进行故障诊断和维修指导，帮助学生进行学习辅导和问题解答。
专家系统的应用可以提高工作效率，降低风险，提高准确性，提高学习效果。
专家系统案例
专家系统案例概述：健康管理专家系统是一个基于人工智能技术的应用程序，旨在帮助用户管理和改善他们的健康状况。
该系统通过收集用户的个人健康信息、分析症状和提供健康建议，为用户提供个性化的健康管理方案。
问题描述：小明是一位上班族，最近感觉精神疲惫、经常头痛和失眠。
他希望能够找到一种有效的方法来改善他的健康状况，提高生活质量。
于是，他决定寻求健康管理专家系统的帮助。
专家系统实施：1. 数据收集与询问系统首先会向小明询问他的个人信息，如年龄、性别、职业等。
然后，系统进一步询问他的症状、饮食习惯、生活方式等与健康相关的信息。
2. 分析与诊断基于小明提供的个人信息和症状，系统会使用内置的专业知识库和规则来进行分析和诊断。
系统可能会基于该信息判断小明可能处于工作压力过大、饮食不均衡、缺乏运动等一些常见的健康问题。
3. 提供建议与计划专家系统将根据诊断结果为小明提供健康建议和管理计划。
系统可能建议小明采取一些放松身心的方法、改善饮食结构、增加体育锻炼等措施，以改善他的健康状况。
4. 反馈与答疑系统会向小明解释和展示背后的推理过程，并回答他可能有的疑问。
小明可以通过系统的反馈了解为什么会得到这样的建议以及如何实施。
系统优势：1. 个性化：系统能够根据每个用户的个人信息和症状，提供定制化的健康建议和管理计划，满足用户不同的需求和条件。
2. 高效性：系统可以迅速收集、分析和处理大量的健康信息，快速提供诊断结果和改善方案。
3. 可靠性：系统基于专业知识库和规则，使用科学方法进行推理和分析，能够提供较为准确和可靠的健康建议。
4. 知识共享：系统还可以积累用户的健康信息和反馈数据，进一步完善系统的知识库和规则，提高系统的性能和精确度。
经过健康管理专家系统的帮助，小明能够更好地管理和改善他的健康状况，提高生活质量，以更好地应对工作和生活压力。
专家系统及其应用
专家系统及其应用计算机12班马洪旭 01055050一．专家系统的基本概念1．何谓专家系统专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。
专家系统内部含有大量的某个领域的专家水平的知识与经验，能够运用人类专家的知识和解决问题的方法进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，来解决该领域的复杂问题。
专家系统是人工智能应用研究最活跃和最广泛的应用领域之一,涉及到社会各个方面，各种专家系统已遍布各个专业领域，取得很大的成功。
根据专家系统处理的问题的类型，把专家系统分为解释型、诊断型、调试型、维修型、教育型、预测型、规划型、设计型和控制型等10种类型。
具体应用就很多了，例如血液凝结疾病诊断系统、电话电缆维护专家系统、花布图案设计和花布印染专家系统等等。
为了实现专家系统，必须要存储有该专门领域中经过事先总结、分析并按某种模式表示的专家知识(组成知识库)，以及拥有类似于领域专家解决实际问题的推理机制(构成推理机)。
系统能对输入信息进行处理，并运用知识进行推理，做出决策和判断，其解决问题的水平达到或接近专家的水平，因此能起到专家或专家助手的作用。
开发专家系统的关键是表示和运用专家知识，即来自领域专家的己被证明对解决有关领域内的典型问题有用的事实和过程。
目前，专家系统主要采用基于规则的知识表示和推理技术。
由于领域的知识更多是不精确或不确定的，因此，不确定的知识表示与知识推理是专家系统开发与研究的重要课题。
此外，专家系统开发工具的研制发展也很迅速，这对扩大专家系统的应用范围，加快专家系统的开发过程，将起到积极地促进作用。
随着计算机科学技术整体水平的提高，分布式专家系统、协同式专家系统等新一代专家系统的研究也发展很快。
在新一代专家系统中，不但采用基于规则的推理方法，而且采用了诸如人工神经网络的方法与技术。
2．专家系统的基本结构专家系统通常由人机交互界面、知识库、推理机、解释器、综合数据库、知识获取等6个部分构成。
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。
专家系统实例
一个专家系统的例子一、建立动物识别专家系统的规则库，并用与/或图来描述这个规则库。
规则库由15条规则组成，规则名分别是；rule1，rule2，┉，rule15，规则库的符号名为ruleS。
编写一段程序,把15条规则组成一个表直接赋值给规则库ruleS。
( rules((rule1(if (animal has hair)) 若动物有毛发(F1)(then (animal is mammal))) 则动物是哺乳动物(M1)((rule2(if (animal gives milk)) 若动物有奶(F2)(then (animal is mammal))) 则动物是哺乳动物(M1)((rule3(if (animal has feathers)) 若动物有羽毛(F9)(then (animal is bird))) 则动物是鸟(M4)((rule4(if (animal flies)) 若动物会飞(F10)(animal lays eggs)) 且生蛋(F11)(then (animal is bird))) 则动物是鸟(M4)((rule5(if (animal eats meat)) 若动物吃肉类(F3)(then (animal is carnivore))) 则动物是食肉动物(M2)((rule6(if (animal Raspointed teeth)) 若动物有犀利牙齿(F4)(animal has claws) 且有爪(F5)(animal has forword eyes)) 且眼向前方(F6)(then (animal is carnivore))) 则动物是食肉动物(M2)((rule7(if (animal has mammal)) 若动物是哺乳动物(M1)(animal has hoofs)) 且有蹄(F7)(then (animal is ungulate))) 则动物是有蹄类动物(M3)((rule8(if (animal has mammal)) 若动物是哺乳动物(M1)(animal chews cud)) 且反刍(F8)(then (animal is ungulate))) 则动物是有蹄类动物(M3)((rule9(if (animal is mammal)) 若动物是哺乳动物(M1)(animal is carnivore) 且是食肉动物(M2)(animal has tawny color) 且有黄褐色(F12)(animal has dark sports)) 且有暗斑点(F13)(then (animal is cheetah))) 则动物是豹(H1)((rule10(if (animal is mammal)) 若动物是哺乳动物(M1)(animal is carnivore) 且是食肉动物(M2)(animal has tawny color) 且有黄褐色(F12)(animal has black stripes) 且有黑色条纹(F15)(then (animal is tiger))) 则动物是虎(H2)((rule11(if (animal is ungulate)) 若动物是有蹄类动物(M3)(animal has long neck) 且有长脖子(F16)(animal has long legs) 且有长腿(F14)(animal has dark sports)) 且有暗斑点(F13)(then (animal is giraffe))) 则动物是长颈鹿(H3)((rule12(if (animal is ungulate)) 若动物是有蹄类动物(M3)(animal has black stripes) 且有黑色条纹(F15)(then (animal is zebra))) 则动物是斑马(H4)((rule13(if (animal is bird)) 若动物是鸟(M4)(animal does not fly) 且不会飞(F17)(animal has long neck) 且有长脖子(F16)(animal has long legs)) 且有长腿(F14)(animal black and white)) 且有黑白二色(F18)(then (animal is ostrich))) 则动物是驼鸟(H5)((rule14(if (animal is bird)) 若动物是鸟(M4)(animal does not fly) 且不会飞(F17)(animal swims) 且会游泳(F19)(animal black and white)) 且有黑白二色(F18)(then (animal is penguin))) 则动物是企鹅(H6)((rule15(if (animal is bird)) 若动物是鸟(M4)(animal flies well)) 且善飞(F20)(then (animal is albatross))) 则动物是信天翁(H6)在上述规则的说明中，用F1-F20标记的是初始事实或证据，用M1-M4标记的是中间结论，用H1-H7标记的是最终结论。
请简要举例说明专家系统的不足之处。
很多学习老师说，专家系统是一个很厉害的电脑程序，能帮你在各种各样的问题上找答案。
不过，有些专家系统也有一些不太好的地方。
这些专家系统要获取知识可太不容易了。
要不是专家们自己都不太清楚自己的知识，要不是他们不愿意共享自己的知识给这些电脑程序。
专家系统要收集那么多知识就成了一个超难的事情。
专家系统也有一些问题，就是它们的知识表示和推理能力有限。
咱们学数学的时候，有时候要解决很难的问题，可是专家系统有时候就解决不了。
有些问题太复杂或者不确定，这些专家系统就捉襟见肘了。
另外，专家系统还有一个问题，就是它们的灵活性不够。
这意思就是，假如有新的问题出现了，或者有变化发生，这些专家系统可能需要重新学习新的知识或者重新调整他们的程序。
这样一来，专家系统的反应就慢了，效果可能就不那么好了。
这些专家系统在处理不确定性的时候也有点吃力。
就是有些问题的答案不是很确定的，有点可能性或者不确定性，这些专家系统就有点难以应对了。
在数学上面，有些问题是有很多答案的，这些专家系统就不太行了。
咱们看，专家系统在田野上表现得不错，但是也存在很多问题。
这些问题限制了专家系统在实际上的效果，也给科技领域的专家们提出了很多挑战。
要想进一步提升专家系统的性能，研究者们需要在知识获取、知识表示和推理能力、灵活性以及处理不确定性方面进行更深入的研究和探索。
小明是一个初中生，遇到数学问题不知道怎么办。
他试着使用了一个专家系统找答案，可是那个系统只给了一些基础的答案，对于一个难题，专家系统的知识库和推理能力显然就不太够了。
可以看出来，专家系统在一些情况下还有很多不足之处。
第二章 专家系统及其在医学的应用
贝叶斯逐步问诊模型就是仿效这种过程， 进行逐步提问和逐步分析的计量诊断模 型。
贝叶斯逐步问诊模型的特点是把第K-1步 的验后概率作为第K步的先验概率，逐次 递推。其公式的一般形式为:
其中Bk ＝B1u1B2u2…Bkuk. 。当k＝1时，有P0(Hj|B0) B B k 1 P ＝P(Hj) 与贝叶斯公式相比，这里的Pk-1(Hj|Bk-1)就相当于 “先验概率”，但在第k-1步公式中的Pk-1(Hj|Bk-1) 又是验 后概率 。贝叶 斯逐步 向诊模 型就是 以Pk(Hj|Bk-1)为“桥梁”进行递推的。 1
3、贝叶斯专家诊断系统设计实现 贝叶斯模型与传统医生诊断的差异
–贝叶斯条件概率决策诊断模型及最大似然诊 断模型使用时必须预先知道所规定的全部征 候表现，然后再进行综合分析、判断。 –临床医师的诊断过程常是根据已掌握的病人 的临床表现，结合自己的知识与经验进行分 析、判断和逐步问诊、检查后再分析及再判 断，直至有足够把握作出结论。
对于两个或更多个症状存在的情况，仍 可用贝叶斯(Bayes)公式计算。在各个症 状彼此独立前提下，则各个症状同时出 现的概率是各自单独出现时其概率的乘 积。因此假设各症状互相独立，贝叶斯 (Bayes)公式可写为：
在运用贝叶斯模型时须要注意的问题：
(1)模型中j种疾病互斥，先验概率之和要为l(即要 构成一个完整的疾病群)。 (2)先验概率的确定。参考文献报道和历史资料 统计频率作为近似估计。 (3)条件概率的确定。 (4)用于鉴别诊断的症候指标是互相独立无关的。 (5)当计算出各后验概率P(Hj|A)后，作为临床判 断的依据只有当P(Hj|A)(j＝l，2，…,n)间差 距达五倍以上时方可下结论，或是当某一后验 概率值达0．85才下结论。
–
专家系统原型法构建例子
专家系统原型法构建例子
目前,专家系统技术已广泛地应用于各种需要进行任务分析的领域.以知识为基础的实时咨询信息系统在处理问题时,常常使用知识库.这是因为,首先,大量的专家参与了其开发过程,为知识库的建构提供专门知识和技术;其次,按特定的知识描述语言,通过人机交互将整理好的知识存入知识库;最后,知识库生成与管理子系统把上逑知识库转换成能够推理运行的内部知识库'!.在构建复杂的专家系统时,很难预先建立一个完善的系统并期望在开发过程中保持不变 ,因为无论多么优秀的专家,也不能在早期就获得明确的系统需求。
随着快速原型系统的广泛应用,如何合理运用快速原型系统的问题已日益引起人们的关注.目前,全世界已有20多种快速原型系统,而每种系统又有自己的局限性和应用领域,这就使得选择能满足特定需求的合适的快速原型系统变得越来越困难.1993年﹐Hornberger 等人利用快速原型法开发了基于计算机的辅助教学系统[2',但它基本上只能提供一般的信息.1995年,Muller等人合理地运用数据库管理系统,构造了选择雩件特性最佳组合的原型[31.1996
年,Phillipson利用快速原型法开发了较为理想的能获取知识和专门技术并存储到计算机中的专家系统4l ,用户可以用它解决一些加工工艺的编制﹑过程参数的优化等问题.但这些只是利用快速原型法开发专家系统的。
专家系统原理及其开发(3)
源程序 （符号串）
（并翻译成 二进制程序）
编译程序将符合计算机语言文法的任意程序编译成遵 循其含义的二进制（机器语言）程序。
六、编译系统对专家系统的启迪
编译程序对不符合文法的源程序给予报错，不予编译。
专家系统只能解决知识范围内的任意变化问题。
医生只能诊断和治疗他所具有的知识范围内的疾病。
结
表达式识别例
识别表达式 a*(b+c)的推导过程
E →T →T*F →T*P →F*P →P*P → i*P →i*(E) →i*(E+T) → i*(T+T) → i*(F+T) → i*(P+T) → i*(i+T) → i*(i+F) → i*(i+P) → i*(i+i)
其中 i表示变量，可以代替a，b，c，即i*(i+i) 代替 a*(b+c)
四、语法分析
程序中变化最大的 句子是表达式语句。 表达式的文法为： 表达式 E →T | E+T | E-T 项 T →F | T*F | T/F 因子 F →P | F P 初等量 P →i | ( E )
其中，i表示任意变量，（）表示括号。表示指数运算。 ＋、－、*、/表示加、减、乘、除，它们都是终结符。
防治方法=人工防治 then 防治方法=化学防治 then
if 防治方法=病毒or防治方法=细菌or防治方法=白僵菌 then 推理进入施药方法树 推理结束 推理结束
MR7 MR8 MR9
if 防治时期=任一目标值 if 施药方法=任一目标值 if 预测=任一目标值 then
第5章专家系统.
2021/7/13
12
5.1 专家系统概述
5.1.4 专家系统的分类
1.按用途分类 按用途分类，专家系统可分为：诊断型、解释型、 预测型、决策型、设计型、规划型、控制型、调 度型等几种类型。
2021/7/13
9
5.1.2 专家系统的性能
(5)具有自学习及自修正能力。有些专家系统还具有
“自学习”能力，即不断对自己的知识进行扩充、完善 和提炼。专家系统还能随时修正已有的知识或归纳出新 的知识，适应新情况的需要，这一点是传统系统所无法 比拟的。
(6)具有专业和长效性。专家系统大量使用的是专家级
比较方面
传统程序
专家系统
编程思想 编程方法 处理对象 执行过程 可修改性 操作解释
结论
依据某一算法 知识使用和知识本身混合在一起 数值量 顺序方式或批处理方式执行 难修改，需改动整个程序并重新编译
不能 正确，不容许不确定性
依据启发式方式 知识和知识的使用分离 符号量 人机交互方式执行 易修改，只需改动知识库 可能 满意，容许不确定性
水平的专门领域所谓“深知识”来决策，而不是一般系 统那样多使用常识性知识，即所谓“浅知识”；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。
2021/7/13
10
5.1 专家系统概述
5.1.3 专家系统的特点与研究意义
表5-1 专家系统特点及与传统程序的区别
2021/7/13
16
5.1 专家系统概述
5.1.5 专家系统与知识工程
2. 专家系统与知识工程
专家系统的类型
监视专家系统
监视专家系统的任务在于对系统、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，以发现异常情况，发出警报。监视专家 系统具有下列特点：
– – – –
(a)系统应具有快速反应能力，在造成事故之前及时发出警报。 (b)系统发出的警报要有很高的准确性。在需要发出警报时发 警报，在不需要发出警报时不得轻易发警报(假警报)。 (c)系统能够随时间和条件的变化而动态地处理其输入信息。 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。
规划专家系统
规划专家系统的任务在于寻找出某个能够达到给定目 标的动作序列或步骤。规划专家系统的特点如下：
– –
–
(a)所要规划的目标可能是动态的或静态的，因而需要对未来 动作做出预测。 (b)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，并通过试验性动作 得出可行规划。 规划专家系统可用于机器人规划、交通运输调度、工程项目 论证、通信与军事指挥以及农作物施肥方案规划等。比较典 型的规划专家系统的例子有军事指挥调度系统、ROPES机 器人规划专家系统、汽车和火车运行调度专家系统以及小麦 和水稻施肥专家系统等。
控制专家系统
控制专家系统的任务是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。 控制专家系统的特点为：能够解释当前情况，预测未 来可能发生的情况，诊断可能发生的问题及其原因， 不断修正计划，并控制计划的执行。也就是说，控制 专家系统具有解释、预报、诊断、规划和执行等多种 功能。 空中交通管制、商业管理、自主机器人控制、作战管 理、生产过程控制和生产质量控制等都是控制专家系 统的潜在应用方面。例如，已经对海、陆、空自主车、 生产线调度和产品质量控制等课题进行控制专家系统 的研究。
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。
- 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)。
1. * * * 是规则的编号。
2.前提的一般形式是： ($ AND <条件-1> <条件-2> „ <条件-n>) 3.行为部分由行为函数表示,MYCIN中有三个专门用于表示动作的行 为函数:CONCLUDE, CONCLIST和TRANLIST。其中以CONCLUDE用得最 多，其形式为： ( CONCLUDE C P V TALLY CF)
7.8
新一代专家系统的研究
广西师范大学计信学院
主讲人:陈诗旭
目前专家系统存在的五大问题
忽视了理论与深层知识在问题求解中的作用 缺少多个系统的协作及综合型的专家系统 在知识获取方面还缺少自动获取知识的能力 在知识表示上缺少多种表示模式的集成 在推理方面不支持多种推理策略
针对上述问题,我们开始了新一代专家系统的研究
主控模块
创 建 知 识 库
建 立 数 据 库
推 理 机
解 释 机 构
释放规则链表
标志结论性规则
释放事实链表
匹配已知事实
动物识别系统 － 知识表示
知识用产生式规则表示，相应的数据结构为：
struct RULE-TYPE{ char * result； int lastflag； struct CAUSE-TYPE* cause-chain； struct RULE-TYPE * next； };
专家系统MYCIN － 推理的控制策略
推理中注意的2个地方： 在此过程中，每当得到一个值时,都要加人到上下文树 中。 在推理中，规则前提条件是否成立取决于数据库中是否 已有相应的证据(来自于用户或者是由系统推出的）以 及它是否满足阈值条件。 CF>0.2时则调用该规则结论中的函数 CF<=0.2时则放弃该规则
3. 4. 5. 6.
VALUTYPE:临床参数是单值、二值还是多值。
EXPECT:可问参数的许可值。用(Y/N)表示要求回答yes/no PROMPT:用于向用户提问一个单值或二值参数的值。 PROMPT1：用于向用户提问一个多值参数的值。 LABDATA：用于指出相应参数的值是否可从用户那里获得。
专家系统MYCIN － 知识表示 MYCIN的知识库主要用于存储领域知识，同时还 存放了一些静态知识（参数的特性表、清单、 词典等 ）。 领域知识的表示 静态知识的表示
专家系统MYCIN － 知识表示
领域知识的表示
专家系统MYCIN － 知识表示－领域知识的表示
领域知识用规则表示,其一般形式为： RULE * * * IF <前提> THEN <行为>
已知事实用字符串描述,连成链表，其数据结构为：
struct CAUSE-TYPE { char cause; struct CAUSE-TYPE* next;
};
动物识别系统 － 适用知识的选取
为了进行推理，就需要根据数据库中的已知事 实从知识库中选用合适的知识。 适用知识：若知识的前提条件所要求的事实在 数据库中都存在，就认为它是一条适用知识。
专家系统MYCIN － 知识表示－静态知识的表示举例
属性的特性都用三元组的形式表示出来存于知识库中 例如BURN属性的属性特性表为：
对象 属性 值
BURN
BURN BURN BURN BURN BURN BURN
MEMBEROF
VALUTYPE EXPECT PROMPT LABDATA LOOKAHEAD TRANS
研究课题２－ 知识的自动获取 知识获取可以划分为两个阶段：
一个是在知识库尚未建立起来时，从领域专家及有关文 献资料那获取知识。
对于这种情况，为了实现自动知识获取，需要解决自然语言的识
别与理解以及从大量事例中归纳知识等问题。
一个是在系统运行过程中，通过运行实践不断总结归纳。
对于这一种情况，还需要解决如何从系统的运行实践中发现问题 以及通过总结经验教训，归纳出新知识、修改旧知识等问题。
PRO-PT
BINARY (Y/N) Is * a burn patient ? 1 (RULE 047) (* HAS BEEN SERIOUSLY BURNED)
专家系统MYCIN － 推理的控制策略
MYCIN采用逆向推理及深度优先的搜索策略。
1. 2. 3. 4. 系统首先在数据库中建立一棵上下文树的根节点,并为该裉节点指 定一个名字PATIENT-1 (病人-1)，其类型为PERSON。 PERSON的属性为(NAME AGE SEX REGIMEN),其中前三项都具LABDATA 特性，即可通过向用户询问得到其值。于是系统向用户提出询问。 用户输人病人的姓名、年龄及性别，并以三元组形式存入数据中。 REGIMEN不是LABDATA属性，必须由系统推出。 为了得到REGIMEN,系统将开始推理过程。推理时首先运用的一条规 则是 RULE 092 。
动物识别系统 － 推理过程
两个例子
专家系统MYCIN
专家系统MYCIN MYCIN是一个帮助内科医生诊治感染性疾病的专 家系统：
1.系统结构 2.数据表示 3.知识表示 4.推理的控制策略 5.解释功能
专家系统MYCIN － 系统结构
用户（医生）
咨询子系统 数据库 DDB 知识库 SDB
专家系统MYCIN － 知识表示－领域知识的表示举例 例如对如下规则： RULE 047 如果：（1）病原体的鉴别名不确定，且 （2）病原体来自血液，且 （3）病原体的染色是革兰氏阴性，且 （4）病原体的形态是杆状的，且 （5）病原体呈赭色 那么：该病原体的鉴别名是假单胞细菌，可信度为0.4。 它在MYCIN中的表示形式是： RULE 047 PREMISE ( $ AND (NOTDEFINITE CNTXT IDENT) (SAME CNTXT SITE BLOOD) (SAME CNTXT STAIN GRAMNEG) (SAME CNTXT MORPH ROD) (SAME CNTXT BURNT)) ACTION (CONCLUDE CNTXT IDENT PSEUDOMONAS TALLY.4) 其中，NOTDEFINITE SAME是MYCIN中专门用于表示条件的函数
解释子系统
知识获取子系统
专家、知识工程师
专家系统MYCIN － 数据表示 数据库中的数据都用如下形式的三元组描述： (对象 属性 值）
1. “对象”又称为上下文，它是系统要处理的实体， 例如：PERSON(病人） 2. “属性”又称临床参数,用于描述相应对象的特征， 例如“病人”的姓名、年龄、性别。 3. “值”是指相应属性的值，根据属性的不同类别， 其值可以是一个或多个。
专家系统MYCIN － 数据表示－ 属性分类 MYCIN中有65种属性，这些属性按其所描述的对象不同 分为六类。 例如：用于描述“病人”情况的作为一类，用于描述“培 养物” 情况的作为一类，等等。 对每一类属性都有专门的名字。 例如：用PROMPT作为描述“病人”的属性集的名字。 属性又按其取值的性质不同分为七种类别。 例如：单值的，多值的，可问的，可导出的等
7.9
专家系统举例
广西师范大学计信学院
两个例子
1 动物识别系统 2 专家系统MYCIN
两个例子
动物识别系统
动物识别系统 这是一个用以识别虎、金钱豹等七种动物的小型 专家系统 ：
1.系统结构 2.知识表示 3.适用知识的选取 4.推理的结束条件 5.推理过程
动物识别系统 － 系统结构
专家系统MYCIN － 知识表示
静态知识的表示（属性特性的表示）
专家系统MYCIN － 知识表示－静态知识的表示
从临床参数（属性）的角度来看，可认为每个临床参数都具很多 种特性。主要特性有：
1. MEMBEROF:按所描述的对象不同迸行分类时，临床参数所属的类型名， 例如:PRO-PTo
2.
研究新一代专家系统的主要课题
1 分布协同式的体系结构 2 知识的自动获取 3 深层知识的利用
4 知识表示及推理方法
研究课题1 － 分布协同式的体系结构
所谓分布协同式体系结构是指：把知识库（推理机制） 分布于一个计算机网络的不同节点上,在求解问题时， 它们能互通信息，密切合作，共同完成问题求解任务。 该体系结构应解决２个问题 （1）任务分布： 把待求解的问题分解为若干子问题,分别交给系统中不同 的成员去完成。 （2）合作策略：由于系统中的各成员都只具有部分知识， 而问題的各子问题间存在着种种内在联系,这就要求各成 员必须互相通信，合作地进行问题求解。为实现合作，需 要解决合作的方式与策略以及通信的手段。
研究课题3 － 深层知识的利用 深层知识是指：相关领域中的理论性知识、原 理性知识，而专家的经验通常被称为表层知识 或浅层知识。 对于深层知识的利用存在２个问题 （1）如何确定深层知识的容量与边缘 （2）非单调性亦是深层知识利用中的一个困难问 题
研究课题4 － 知识表示及推理方法 要使专家系统能像人类专家那样求解领域題， 就必须对知识的表示与处理作进一步的研究,使 其能真正模拟人类求解问题的思维过程。 首要解决的问题 （1）如何建立一致的知识表示框架，使之能包含 多范例的多种表示模式。 （2）如何在时态推理、定性推理、非单调推理等 方面有所突破，在不确定性的表示与处理方面 取得新的进展等。
5.
6.
规则092的前提部分涉及到临床参数TREATFOR，它是一个NONLABDATA, 因而系统调用TREATFOR的UPDATEI-BY特性所指出的第一条规则。
检查它的前提是否为真，此时如果该前提所涉及到的值是可向用户 询问的，就直接询问用户,否则再找出可推出该值的规则。如此反复 进行，直到最后推出PATIENT-1的主要临床参数 REGIMEN为止。
动物识别系统 － 推理的结束条件