第三章产生式系统与专家系统

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专家系统

专家系统-2哈尔滨工业大学管理学院阎相斌xbyan@产生式规则专家系统•产生式系统（Production System）是1943年Post提出的一种计算形式体系里所使用的术语，主要是使用类似于文法的规则，对符号串作替换运算。

从60年代开始，成为认知心理学研究人类心理活动中信息加工过程的基础，并用它来建立人类认知模型。

产生式系统形式上很简单，但在一定意义上模仿了人类思考的过程，因此它成为了专家系统的最基本的结构单元或基本模式。

产生式系统的基本组成•组成三要素：–一个综合数据库(Globle Database）—存放信息–一组产生式规则(Rules) —知识–一个控制系统(Control System/ControlStrategies) —规则的解释或执行程序，即控制策略•综合数据库：–是人工智能产生式系统所使用的主要数据结构，它用来表述问题状态或有关事实，即它含有所求解问题的信息。

•产生式规则：–其一般形式为“条件-> 行动”或“前提->结论”即表示成“if...then...”的形式；–“前提”规定了规则可应用的先决条件，“结论”描述了应用这条规则所采取的行动或得出的结论。

–一条产生式规则满足了应用的先决条件之后，就可对综合数据库进行操作，使其发生变化。

•控制系统或控制策略：–是规则的解释程序，规定了如何选择一条可应用的规则对综合数据库进行操作，即决定问题求解过程控制策略控制策略其作用是说明下一步应该选用什么规则，也就是如何应用规则。

通常从选择规则到执行操作分3步：匹配、冲突解决和操作。

(1) 匹配(2) 冲突解决当有一条以上规则的条件部分和当前数据库相匹配时，就需要决定首先使用哪一条规则，这称为冲突解决。

(3) 操作操作就是执行规则的操作部分，经过操作以后，当前数据库将被修改。

然后，其他的规则有可能被使用。

产生式系统的优点•在研究人类进行问题求解过程时，完全可以用一个产生式系统来模拟求解过程，即作为描述搜索的一种有效方法。

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

第3章专家系统控制(3.4专家控制系统)

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知识源 —是与控制问题子任务有关的一些独立知识模块。

推理规则——采用“IF—THEN”产生式规则，条件部分是全局数据库（黑板）或是局部数据库中的状态描述，动作或结论部分是对黑板信息或局部数据库内容的修改或添加。局部数据库——存放与子任务相关的中间结果，用框架表示，其中各槽的值即为这些中间结果。操作原语——一类是对全局或局部数据库内容的增添、删除和修改操作，另一类是对本知识源或其他知识源的控制操作，包括激活、中止和固定时间间隔等待或条件等待。
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1. 专家控制系统的工作原理

知识基子系统位于系统上层，对数值算法进行决策、协调和组织，包含有定性的启发式知识，进行符号推理，按专家系统的设计规范编码，通过数值算法库与受控过程间接相连，连接的信箱中有读或写信息的队列。
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内部过程的通信功能如下：
① 出口信箱将控制配置命令、控制算法的参数变更值以及信息发送请求从知识基系统送往数值算法部分。 ② 入口信箱将算法执行结果、检测预报信号、对于信息发送请求的答案、用户命令以及定时中断信号分别从数值算法库、人一机接口及定时操作部分送往知识基系统。
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2. 知识基系统的内部组织和推理机制（1）控制的知识表示

专家控制把系统视为基于知识的系统，系统包含的知识信息可以表示如下：
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数据库包括：

事实——已知的静态数据。例如传感器测量误差、运行阈值、报警阈值、操作序列的约束条件、受控过程的单元组态等。证据——测量到的动态数据。例如传感器的输出值、仪器仪表的测试结果等。假设——由事实和证据推导提到的中间结果，作为当前事实集合的补充。例如，通过各种参数估计算法推得的状态估计等。目标——系统的性能指标。例如对稳定性的要求，对静态工作点的寻优，对现有控制规律是否需要改进的判断等。

产生式系统专家系统

人工智能生式规则简称产生式。

它是指形如α─→β或IFαTHENβ或其等价形式的一条规则,其中α称为产生式的左部或前件;β称为产生式的右部或后件。

①如果α、β分别代表需要注视的一组条件及其成立时需要采取的行动，那么称为条件-行动型产生式;②如果α、β分别代表前提及其相应的结论,那么称为前提-结论型产生式。

人工智能中的推理很多是建立在直观经验基础上的不精确推理，而产生式在表示和运用不精确知识方面具有灵活性，因此许多专家系统采用产生式系统为体系结构。

组成一个产生式系统由下列3部分组成：一个总数据库(global database)，它含有与具体任务有关的信息。

υυ一套规则，它对数据库进行操作运算。

每条规则由左右两部分组成，左部鉴别规则的适用性或先决条件，右部描述规则应用时所完成的动作。

应用规则来改变数据库。

一个控制策略，它确定应该采用哪一条适用规则，而且当数据库的终止条件满足时，就停止计算。

υ自由帕斯卡中free pascal 中的产生式系统的组成产生式系统由一个综合数据库、一组产生式规则和一个控制系统三个基本要素组成。

其中：综合数据库是产生式系统所用的主要数据结构，它主要用来表示问题的状态，即初始状态、中间状态和目标状态等，以及状态之间的关系。

它不是固定不变的，在求解的过程中，它的内容将越来越多，状态之间的关系也越来越复杂。

经常用来表示数据库的数据结构有串、集合、数组、树、表、记录、队列等。

产生式规则是对数据库进行操作的一系列规则。

规则的一般形式是：IF 条件 THEN 操作即满足应用的先决条件后，就对数据库实行后面的操作。

控制策略规定了操作的顺序，即在任何条件下用什么规则进行操作，什么条件下停止运行，它规定了问题的求解的搜索策略和路线。

控制策略一般可分为不可撤回方式和试探法两大类，试探法又包括回溯法和图搜索法两种。

工作方式产生式是系统的单元程序，它与常规程序不同之处在于，产生式是否执行并不在事前硬性规定，各产生式之间也不能相互直接调用，而完全决定于该产生式的作用条件能否满足，即能否与全局数据库的数据条款匹配。

第三章4产生式系统

动物（后件）。
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2）总数据库有时也被称作上下文、当前数据库或暂时存储器，是产生式规则的注意中心。产生式规则的前件表示的是，在启用这一规则之前总数据库内必须准备好的条件。
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3）控制策略说明下一步应该选用什么规则，也就是如何应用规则。通常从选择规则到执行操作分3步：匹配、冲突解决和操作。
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规则的表示

(a) 单个规则的表示一个规则由前项和后项两部分组成。前项表示前提条件，各个条件由逻辑连接词(合取、析取等)组成各种不同的组合。后项表示当前提条件为真时，应采取的行为或所得的结论。现仍以MYCIN和PROSPETOR系统中的规则表示为例。规则的定义与MYCIN的规则类似，只是规则的可信度是以两个称为规则强度的数值来度量。
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有了规则的具体定义，再进一步看一下一个具体的MYCIN规则以及它在机器内部的LISP语言的表示。规则的内容：前提条件 ◆ 细菌革氏染色阴性 ◆ 形态杆状 ◆ 生长需氧结论该细菌是肠杆菌属，CF=0.6。
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LISP的表达式 PREMISE: (＄AND(SAME CNTXT GRAM GRAMNEG) (SAME CNTXT MORPH ROD) (SAME CNTXT AIR AEROBIC)) ACTION: (CONCLUDE CNTXT CLASS ENTEROBACTERIACEAE TALLY 0.6) 在LISP表达式中，规则的前提和结论均以谓词+关联三元组的形式表示，这里三元组中元素的顺序有所不同，为〈object-attribute-value〉。如〈CNTXT GRAM GRAMNEG〉表示某个细菌其革氏染色特性的值是阴性，这里CNTXT是上下文(即对象)context的缩写，表示一个变量，可为某一具体对象——细菌所例化。

【2024版】人工智能导论复习

可编辑修改精选全文完整版《人工智能导论》期末复习一、题型：填空题、简答题、计算题、论述题二、复习重点：第一章：1．什么是人工智能？人工智能的三种观点分别是什么？2．实现人工智能的技术路线是哪四种？3．人工智能要研究的三个主要问题是什么？4．人工智能有哪些主要研究领域？第二章：1．什么是知识？何谓知识表示？2．用谓词逻辑表示法表示猴子摘香蕉问题。

3．产生式系统推理机的推理形式有哪三种？4．产生式系统一般由哪三个基本部分组成？5．用语义网络表示：“苹果树枝繁叶茂，上结了很多苹果，有大的，也有小的，有红的，也有绿的” 。

6．用与 / 或树方法表示三阶Hanoi 塔问题。

第三章：1．推理的含义是什么？2．应用归结原理求解下列问题：任何兄弟都有同一个父亲， John 和Peter 是兄弟，且 John 的父亲是 David ，问 Peter 的父亲是谁？第四章：1．可信度方法：例 4.1 ，例 4.22．主观 Bayes 方法：例 4.8 ，例 4.93．证据理论中描述证据和结论的不确定性采用哪两个函数度量？第五章：1．什么叫搜索？搜索的两层含义是什么？2．用全局最佳优先搜索方法求解以下八数码问题。

3．用代价树的深度优先搜索求解下面的推销员旅行问题。

第六章：1．什么是机器学习？机器学习研究的目标是什么？研究机器学习的意义何在？2．机器学习有哪些主要学习策略？3．机器学习系统的基本模型包含哪四个基本环节？4．实例学习的含义是什么？它包含哪两个空间模型？对规则空间进行搜索的方法有几种？第七章：1．什么是自然语言理解？自然语言理解过程有哪些层次？各层次的功能如何？2．对汉语语料库加工的方法是什么？汉语自动分词的方法有哪些？其难点何在？第八章：1．什么是专家系统？它有哪些基本特点？一般专家系统由哪些基本部分构成？2．知识获取的主要任务是什么？3．有哪几类专家系统开发工具？各有什么特点？第九章：1．解答 B-P 学习算法的流程图，并说明其优缺点。

产生式表示与专家系统

第三次，大臣们根据仍无人知道自己点颜色的新事实推知没有一个非白点出现，即X0=(1,1,1)。于是三人都知道自己点的颜色是白的。
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5.1.1产生式表示（7）
引入一些中介状态，并定义下述符号：
Si—— i大臣看到的非白点数； Wi—— i大臣猜出自己点的颜色否。如果他宣布已知道自己点的颜色，为1，否则为0； n——X0中白点的个数。
产生式也可以表示前面讨论过的各种操作在形式语言中的文法规则也称为产生式在推理系统中产生式的前件就是前提，后件就是结论，
所以，产生式又是一个前提-结论对。
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5.1.1产生式表示（2）
产生式规则的例子：（1）如果电视机声音太大引起邻居抱怨，则将音量调小一点儿。（2）如果申请人有良好的金融声誉和良好的资产负债表，那么贷款
Y 可用规则集为空？
N 按照某种策略从可用规则集中选择一条规则进行推理
将推理得到的事实放入动态数
据库，并从可用规则集中删除
规则
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5.1.3 产生式工作过程（5）
反向推理过程
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开始
将初始事实放入动态数据库将目标放入目标链
目标链为空？
N 取出目标链第一个目标
可对前面的分析过程形式化。
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5.1.1产生式表示（8）
第一次，大臣只知道至少有一个人是白点，排除X0={(0,0,0)}状态。 (1) (n>=1) <=>X0 { (0,0,1),(0,1,0),(0,1,1),(1,0,0),(1,0,1),(1,1,0),(1,1,1)}；第二次大臣根据没有一个人知道自己点颜色的事实推知至少两人为白点。

产生式系统

产生式系统产生式系统（production system）由波斯特（Post）于1943年提出的产生式规则（production rule）而得名。

人们用这种规则对符号进行置换运算。

1965年美国的纽厄尔和西蒙利用这个原理建立了一个人类的认知模型。

同年,斯坦福大学利用产生式系统结构设计出第一个专家系统DENDRAL。

产生式系统用来描述若干个不同的以一个基本概念为基础的系统。

这个基本概念就是产生式规则或产生式条件和操作对的概念。

在产生式系统中，论域的知识分为两部分：用事实表示静态知识，如事物、事件和它们之间的关系；用产生式规则表示推理过程和行为。

由于这类系统的知识库主要用于存储规则,因此有吧这类系统称为基于规则的系统（rule-based system）。

1、产生式系统的基本要素1.1产生式系统的组成产生式系统由三部分组成,即总数据库(Global Database）,产生式规则库（Set of Product Rules）和控制策略（Control Strategies）,各部分之间的关系如图1所示。

图1。

产生式系统的主要组成1.1.1总数据库（Global Database）总数据库又称综合数据库、上下文、黑板等，用于存放求解过程中各种当前信息的数据结构，如问题的初始状态、事实或证据、中间推理结论和最后结果等,其中的数据是产生式规矩的处理对象。

数据库中的数据根据应用的问题不同，可以使常量、变量、谓词、表结构、图像等等。

例如，关于动物世界的产生式系统有如下数据库：…(Mammal Dog)(Eat Dog Meat)…从另一个角度，数据库可视为推理过程中间结果的存储池。

随着中间结果的不断加入，是数据库描述的问题状态逐步转变为目标状态。

1。

1.2 规则库（Set of Product Rules）产生式规则库是某领域知识用规则形式表示的集合,其中包含将问题从初始状态转换到目标状态的所有变换规则。

当产生式规则中某条规则的前提与数据总库中的事实相匹配时，该规则库就被激活,并把其结论作为新的事实存入总数据库。

专家系统是如何工作的

正向推理
从事实出发，来推出一定结论的方法称为正向推理，又称为数据驱动推理方法或自下而上的推理方法。实践：
– 阅读网页教程的内容，学习水果识别专家阅读网页教程的内容，学习水果识别专家系统的第一周期推理过程。请仿照第一周期推理过程写出第二周期的推理流程图。
反向推理
反向推理就是用户或系统提出一些假设，然后系统来验证这些假设的真假。它的推理过程可以理解为从目标出发，反向使用规则进行推理。实践：
产生式规则是专家系统领域的启发式知识或经验知识。产生式规则表示通常用于描述事物之间的一种因果关系。其基本形式为：
– IF <P> THEN <Q>
实践：阅读网页中的科普资料与图片，尝试完成一个产生式规则的表示。（相关链接）个产生式规则的表示。（相关链接）
推理与推理机推理与推理机产生式规则是专家系统中最广泛使用的一种产生式规则是专家系统中最广泛使用的一种知识表示法它能模拟人类求解问题的思维知识表示法它能模拟人类求解问题的思维方式便于表达专家领域的启发式知识或经方式便于表达专家领域的启发式知识或经验知识
专家系统初步（二）专家系统初步（
推理与推理机
产生式系统
– 请从网上了解知识表示方法“与或图”，请从网上了解知识表示方法“与或图” 尝试用与或图表示出在Prolog“家庭关系” 尝试用与或图表示出在Prolog“家庭关系” 的练习中对“祖父” 的练习中对“祖父”的推理的表示。（这实际就是一种反向推理过程）
思考与练习
根据你对正向推理和反向推理的理解，你认为哪一种推理方式更接近于人类思考问题？熟悉InterModeller，完成对“水果识别” 熟悉InterModeller，完成对“水果识别” 专家系统的调试。尝试把已知规则通过 “规则编辑器”输入到InterModeller中，规则编辑器”输入到InterModeller中，验证推理过程。

产生式系统的组成

产生式系统的组成产生式系统是人工智能领域中一种重要的知识表示和推理方法。

它由一组产生式规则组成，每条规则由前件和后件构成，表示了一种条件-动作对。

产生式系统通过匹配规则的前件，选择合适的规则并执行相应的动作，从而实现推理和问题求解的过程。

一、产生式系统的基本组成1.1 前件：前件是规则中的条件部分，用于描述问题的特征和条件。

在问题求解过程中，产生式系统会根据输入的问题描述和已知条件，匹配规则的前件，以确定适用的规则。

1.2 后件：后件是规则中的动作部分，用于描述问题求解的结果和推理的结论。

当规则的前件与当前问题描述匹配成功时，产生式系统会执行规则的后件，得到相应的结果或结论。

1.3 规则库：规则库是产生式系统中存储规则的地方，它由一组产生式规则组成。

规则库中的规则根据具体问题的特点和需求，经过人工设计和编写，用于描述问题的解决思路和推理过程。

1.4 控制策略：控制策略是产生式系统中的重要组成部分，它决定了规则的执行顺序和方式。

控制策略可以根据不同的问题和应用需求进行调整和优化，以提高系统的推理效率和准确性。

二、产生式系统的工作原理产生式系统的工作原理可以简单描述为以下几个步骤：2.1 初始化：产生式系统在开始工作之前，需要初始化系统的状态和规则库。

初始化包括设置系统的初始状态和加载规则库。

2.2 匹配规则：产生式系统根据当前问题描述和已知条件，匹配规则库中的规则的前件。

匹配可以基于规则的特征和条件进行，也可以基于问题描述和已知条件的匹配度进行。

2.3 选择规则：当有多条规则的前件与当前问题描述匹配成功时，产生式系统需要根据一定的策略选择合适的规则。

选择规则可以基于规则的优先级、匹配度等进行。

2.4 执行规则：选择合适的规则后，产生式系统执行规则的后件，得到相应的结果或推理结论。

执行规则可以包括修改系统状态、生成新的问题描述、输出结果等。

2.5 更新状态：在执行规则后，产生式系统会更新系统的状态和问题描述。

《产生式系统》课件

根据知识库中的规则和当前的事实进行推理，得出新的结论或解决方案。
用户接口（User Interface）
用于用户与产生式系统进行交互，包括输入和输出。
解释器（Interpreter）
用于解释和执行产生式系统中的规则和操作。
产生式系统的特点
基于规则
产生式系统基于规则进行推理，具有清晰、简洁的表示方式。
03
产生式系统的应用
在专家系统中的应用
专家系统是一种基于知识的系统，用于提供专家级别的建议或决策。产生式系统在专家系统中发挥着核心作用，通过规则匹配和推理，模拟专家解决问题的方法。
产生式系统在专家系统中用于存储和管理专家知识，通过匹配输入数据与规则，自动或半自动地生成解决方案。
产生式系统在专家系统中的应用还包括对知识库的维护和更新，以确保系统能够随着时间的推移保持其专业性和准确性。
规则的冲突消解策略
冲突检测
在多规则系统中，规则冲突是一个常见问题。为了解决冲突，产生式系统需要具备冲突检测的能力，及时发现和识别冲突。
消解策略
一旦检测到冲突，产生式系统需要采取适当的消解策略来处理冲突。常见的消解策略包括优先级排序、规则回溯、协商决策等，根据具体场景选择合适的策略来解决问题。
05
规则的优化与简化
规则优化
随着数据和环境的变化，产生式系统中的规则可能需要进行调整和优化。这包括对规则进行动态更新、调整规则优先级等，以确保系统能够适应不同场景和需求。
规则简化
为了降低系统的复杂性和提高可维护性，产生式系统中的规则需要进行简化。这可以通过去除冗余规则、合并相似规则等方式实现，使系统更加高效和易于管理。
匹配方式
03
匹配方式可以是精确匹配或模糊匹配，根据具体问题选择合适

产生式系统

产生式认知模型
例: 用Markov算法作用于任意给定的字符串。
规则：（1）αxy → yαx （2）α→ ^ （3） ^ →α 。
输入字符串： “ ^ABC ”
✓希腊字母α、β等代表专用符号串； ✓小写字母 x、y 、z 等表示单个字符的变量；
✓专用字符 ^ 为空字符串。
执行算法过程：规则自左向右地作用输入字符串。
北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室
Slide 4
产生式认知模型
纽厄尔和西蒙 Newell & Simon（1972）将产生式模型用于表示人类问题求解的认知模型：
✓ 长期记忆 - 大脑中积累的各种知识和经验（成块的、大容量知识） ✓ 短时记忆 –临时输入的求解某具体问题所需的信息（小容量的、动
LHS: 本规则触发应满足的条件； RHS：本规则触发后可产生的结果（或应执行的操作）
例: R1: IF (x,0,y,0) THEN (v,0,y,0)；
R2: IF likes(x,y) & likes(y,x) THEN friend(x,y) R2: IF 天气太热 THEN 打开空调；
北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室 Slide 13
规则的匹配
从规则库的第一条规则开始，按排列顺序逐条用规则的前提条件与事实库中事实进行匹配；
北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室 Slide 6
基于产生式认知模型的产生式系统体系结构
长期记忆 --- 规则库（长期知识库、 …. ）
短时记忆 ---
工作存储器（事实库、工作库、综合数据库、…. )
认知处理器 --- 推理机（控制系统、控制策略、解释程序、….)
北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室 Slide 7

第3章专家系统控制概述、原理

专家系统控制概述、原理
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（4）解释接口
解释接口又称人一机界面，它把用户输入的信息转换成系统内规范化的表示形式，然后交给相应模块去处理，把系统输出的信息转换成用户易于理解的外部表示形式显示给用户，回答用户提出的“为什么？”“结论是如何得出的？”等问题。
另外，能对自己的行为做出解释，可以帮助系统建造者发现知识库及推理机中的错误，有助于对系统的调试。这是专家系统区别于一般程序的重要特征之一。
第3章专家系统控制概述、原理
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（3）专家系统的透明性和灵活性
透明性是指它能够在求解问题时，不仅能得到正确的解答，还能知道给出该解答的依据；
灵活性表现在绝大多数专家系统中都采用了知识库与推理机相分离的构造原则，彼此相互独立，使得知识的更新和扩充比较灵活方便。
系统运行时，推理机可根据具体问题的不同特点选取不同的知识来构成求解序列，具有较强的适应性。
浅层知识一般表示成产生式规则的形式，即如果（前提>，那么<结论>。
这种形式的浅层知识之所以具有启发性，是因为它从观测到的数据（前提）联想到中间事实或最终结论，
这种逻辑推理过程短、效率高。
第3章专家系统控制概述、原理
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新一代的专家系统
但事实证明，只靠经验知识是不够的，当人类遇到新问题时，只能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。
第3章专家系统控制概述、原理
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3.1.3 专家系统的特征及类型
1. 专家系统的基本特征
（1）具有专家水平的专门知识（2）能进行有效的推理（3）专家系统的透明性和灵活性（4）具有一定的复杂性与难度
第3章专家系统控制概述、原理

《产生式系统》课件

应用领域拓展展望
人工智能领域：与机器学习、深度学习等技术的结合，提高产生式系统的智能水
平
医疗领域：应用于疾病预测、诊断和治疗，提高医疗水平
和效率
交通领域：应用于智能交通系统，提高交通效率和安全
性
教育领域：应用于在线教育、智能辅导等，提高教育质量
和效率
感谢您的观看
汇报人：PPT
应用：语音识别、图像识别、自然语言处理等
人工神经网络
定义：一种模拟人脑神经元连接方式的计算模型特点：分布式存储、并行处理、自适应学习能力应用：模式识别、图像处理、自然语言处理等与产生式系统的结合：利用人工神经网络实现知识表示、推理和学习等功能
产生式系统的优缺点分析
优点分析
结构清晰：产生式系统的结构清晰，易于理解和实现灵活性高：产生式系统可以根据不同的任务和环境进行灵活的调整和优化效率高：产生式系统可以快速地处理大量的信息，并做出相应的反应
控制结构
产生式规则的组成控制结构的组成控制结构的类型控制结构的优缺点
产生式系统的推理机制
前向推理
定义：根据事实和规则，从已知事实推导出未知事实的过程
推理方式：逐点推理，从已知事实出发，逐步推导出新的事实
推理过程：通过匹配规则和事实，生成新的事实或规则，不断迭代直到得出结论
工作原理：通过知识库中的规则和事实进行推理，逐步求解问题，并为用户提供类似专家的建议或答案
应用领域：广泛应用于医疗、金融、交通等领域，提高工作效率和准确性
机器学习
定义：机器学习是一种基于数据和算法的技术，通过训练模型来自动学习和改进
分类：监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习

产生式系统推理

产生式系统推理产生式系统推理是一种基于逻辑推理的计算机算法，它通过一系列的规则和事实来推导出新的结论。

这种推理方法常用于人工智能领域的知识表示和推理系统中。

一、产生式系统的基本概念1.1 产生式规则产生式规则是产生式系统推理的基本单元。

它由一个条件部分和一个结论部分组成，形式可以表示为“如果条件则结论”。

条件部分是由一系列事实和规则组成的逻辑表达式，用来描述问题的已知信息。

结论部分是由新的事实或规则组成，它是根据条件部分的逻辑关系推导出来的。

1.2 事实事实是产生式系统推理过程中的基本元素，它是描述问题现实情况的逻辑表达式。

事实可以是已知的，也可以是通过推理推导出来的。

在产生式系统中，事实可以用来匹配产生式规则的条件部分，从而触发规则的推导过程。

1.3 推理过程产生式系统的推理过程是基于规则的匹配和推导的。

当一个或多个事实与规则的条件部分匹配时，就会触发规则的推导过程，推导出新的事实或规则。

这个推导过程会不断迭代，直到没有新的事实或规则可以推导出为止。

二、产生式系统推理的应用2.1 专家系统专家系统是一种基于产生式系统推理的人工智能应用。

它利用专家的知识和经验，通过产生式规则来模拟专家的思维过程，从而解决特定领域的问题。

专家系统可以应用于医疗诊断、工程设计、金融分析等领域，帮助人们做出决策和解决问题。

2.2 自然语言处理自然语言处理是指计算机对自然语言的理解和处理。

产生式系统推理在自然语言处理中起到了重要的作用。

通过产生式规则，可以将自然语言的句子转换为逻辑表达式，并进行推理和推导。

这样可以实现机器对自然语言的理解和回答问题的能力。

2.3 智能游戏智能游戏是一种利用人工智能技术实现智能对战的游戏。

产生式系统推理在智能游戏中被广泛应用。

通过产生式规则，智能游戏可以模拟玩家的思维过程，根据当前状态和规则进行推理和决策，从而实现自动对战和智能对手的功能。

三、产生式系统推理的优势和局限3.1 优势产生式系统推理具有以下优势：（1）灵活性：产生式系统推理可以根据具体问题和需求灵活定义规则和事实，适应不同领域和情境的推理需求。

专家系统原理及其开发

可信度概率证据理论模糊数学
知识精确度不精确知识经验性
（三）推理机
⒈ 不同的知识表示形式的推理（1）产生式规则：假言推理ｐ，ｐ→ｑ┝ｑ（2）谓词逻辑：合一算法和归结原理模糊逻辑：模糊推理（模糊集的合成运算）（3）框架：填槽（4）语义网络：联想（5）过程性知识：算法（6）剧本：对情节的解释
（三）不确定性推理 1 事实的不确定性事实的不确定性一般用可信度 CF(Certainty Factor) 值表示，它的取值范围为： 0≤CF≤1 2 规则的不确定性规则反映了客观事物的规律性。大量的实际问题中，专家掌握的规则大多是经验性的，不是精确的。 3 推理的不确定性由于事实和规则的不确定性，从而产生了结论的不确定性。它反映不确定性的传播过程。
逆向推理示意图
（2）事实
（1） 1. F ∧ B → G 2. C ∧ D → F 3. E → D
(4) 结论
A、B、C、E D、F、G 事实库
前提结论（3）
规则库
（二）知识树（推理树）
按逆向推理思想把规则库所含的总目标（它是某些规则的结论）作为根结点，按规则的前提和结论展开成一棵树的形式。这棵树一般称为推理树或知识树，它把规则库中的所有规则都连结起来。由于连结时有“与”关系和“或” 关系，从而构成了“与或”知识树（推理树）。
对于三条规则，如： IF E1 THEN H CF(R1) IF E2 THEN H CF(R2) IF E3 THEN H CF(R3 )
先按二条规则合并方法计算出： CF12(H)＝CF1(H)+CF2(H)－CF1(H)CF2(H) 再将它和第三条规则合并： CF(H)＝CF12(H)+CF3(H)－CF12(H) CF3(H) 其中CF3(H)＝CF(R3) CF(E3)

第三章专家系统

特别是一般知识库系统的建立，更加促进了这些技术的发展。所以，现在关于知识处理的技术和方法已形成一个称为 “ 知识工程 ” （ Knowledge Engineering ）的学科领域。这就是说，专家系统促使了知识工程的诞生和发展，知识工程又是为专家系统服务的。正是由于这二者的密切关系，所以，现在的 “专家系统”与“知识工程”几乎已成为同义语。

1.3 专家系统的类型关于专家系统的分类，目前还无定论。我们仅从几个不同的侧面对此进行讨论。 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。 2.按输出结果分类按输出结果分类，专家系统可分为分析型和设计型。
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，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。简而言之，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。
1 专家系统的概念
1.1什么是专家系统自从 1965 年世界上第一个专家系统 DENDRAL 问世以来，专家系统的技术和应用，在短短的 30 年间获得了长足的进步和发展。特别是20世纪80年代中期以后，随着知识工程技术的日渐丰富和成熟，各种各样的实用专家系统如雨后春笋般地在世界各地不断涌现。那么，究竟什么是专家系统呢？
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
图1 专家系统的概念结构

2.推理机（Inferense Engine）所谓推理机，就是实现（机器）推理的程序，是使用知识库中的知识进行推理而解决问题的。所以，推理机也就是专家的思维机制，即专家分析问题、解决问题的方法的一种算法表示和机器实现。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。例如： A→B A B

第三章 产生式系统与专家系统

专家系统

专家系统

第3章专家系统控制(3.4专家控制系统)

产生式系统专家系统

第三章4产生式系统

【2024版】人工智能导论复习

产生式表示与专家系统

产生式系统

专家系统是如何工作的

产生式系统的组成

《产生式系统》课件

产生式系统

第3章专家系统控制概述、原理

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产生式系统推理

专家系统原理及其开发

第三章专家系统

第三章产生式系统与专家系统

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