专家系统(ES)应用课案
人工智能专家系统课程教案
人工智能专家系统课程教案教学内容：本章主要介绍专家系统的定义、结构、特点和类型，分析了基于规则的专家系统、基于框架的专家系统和基于模型的专家系统，归纳了协同式和分布式等新型专家系统，并结合实例介绍了专家系统的设计方法和开发工具。
教学重点：专家系统的特点、专家系统的类型、专家系统的设计等。
教学难点：专家系统的设计。
教学方法：课堂教学为主。
注意结合学生前面所学的人工智能原理、知识的表示等内容，及时提问加深学生对基本原理和概念以及专家系统开发设计等的理解。
利用网络课程中的相关内容，协助对抽象概念的理解。
教学要求：重点掌握专家系统的基本概念和设计，掌握基于规则、基于模型、基于框架的专家系统，了解新型专家系统的一些概念和类型，一般了解专家系统的开发工具以及评价方法。
1专家系统概述教学内容：本小节讨论专家系统的一些基本概念，介绍专家系统的定义、结构、特点和类型。
本小节内容是本章的一个重点，是深入学习讨论专家系统的基础。
教学重点：专家系统的定义、专家系统的结构、专家系统的一般特点、各类专家系统的任务和特点。
教学难点：专家系统的结构与建造步骤。
教学方法：主要通过课堂教学，讲解各种基本概念和系统结构，归纳专家系统的一般特点，分析各类专家系统的任务、特点并进行举例教学要求：重点掌握专家系统的定义与基本结构，掌握专家系统的特点，了解专家系统的类型1.1专家系统的特点1、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，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。
2、专家系统特点启发性：专家系统能运用专家的知识与经验进行推理、判断和决策。
透明性：专家系统能够解释本身的推理过程和回答用户提出的问题，以便让用户能够了解推理过程，提高对专家系统的信赖感。
灵活性：专家系统能不断地增长知识，修改原有知识，不断更新。
3、专家系统的优点具体地说，包括下列八个方面：(1)专家系统能够高效率、准确、周到、迅速和不知疲倦地进行工作。
专家系统的应用
MYCIN 的例子
• 有一个来自MYCIN 的例子，MYCIN 是被 设计学习医生专业知识的第一个专家系统， 他有一个规则： • 如果 • 1 ）感染主要来源于细菌感染； • 2 ）繁殖场所是经过消毒的； • 3 ）怀疑生物体的人口是肠胃管道。 • 那么这种生物体有70 ％的可能是类杆菌。
专家系统还包括
推理机
• 推理即控制规则库中规则的选择和使用， 根据当前的和历史的数据匹配规则库中的 规则，求得当前的流加量。 • 规则推理常采用正向推理，其中规则匹配 的顺序根据专家考虑同一问题的顺序确定。 • 比如首先判断发酵过程所处阶段，然后根 据阶段与系统当前状态确定流加量。
水稻生产管理
• 近年来，又建造了CALEX/RICE,用于水稻 生产管理。它的数据来源可以通过Internet 从气象数据库和加州的农药数据库得到。 在美国，许多农业专家系统的开发多是利 用商用的工具，如LEVELS, VPEXPERT, INSIGHT等。还有一些是专用的工具，例 如CALEX就是专用于作物管理的开发环境， 还有SELECT, PALMS等。
一批成果
• 河北省农业厅与廊坊市农林局应用GURU 工具开发的冀北 小麦专家系统， • 辽宁省农业科学院的水稻新品种选育专家系统， • 宁夏农林科学院等应用VPEXPERT 开发的春小麦条锈病 预测专家系统， • 北京农业大学的作物病虫预测专家系统和农作制度专家系 统， • 中国农业科学院畜牧研究所的畜禽饲料配方专家系统， • 中国农业科学院农业气象研究所的玉米低温冷害防御专家 系统， • 南京农业大学和安徽省农业科学院的水稻害虫管理和稻纵 卷叶螟管理专家系统， • 安徽省计算中心和安徽农学院合作的水稻病虫害专家系统 等等。
• 子规则1 pH下降至最底点后回升超过 △ pH0， CO2浓度 大于CRP0， pH值不小于 pH0。 • 子规则2 残糖浓度小于 Sr0， CO2浓度大于 CRP0 , pH 值不小于 pH0。 • 子规则3 (Sr- Sr0）／△t ∈［ α 1, α2 ］， CO2浓度大于 CRP0， pH 值不小于 pH0。判断条件满足后1小时进入发 酵的第二阶段。 • 子规则4 ( Sr- Sr0）／△t＜α 1 , CO2 浓度大于CRP0 , pH值不小于 pH0。判断条件满足后半小时进入发酵的第 二阶段。 • 子规则 5 发酵时间超过 T [ 0 ]。
专家系统的应用实例专家系统及其在教育中的应用研究
专家系统的应用实例专家系统及其在教育中的应用研究专家系统及其在教育中的应用研究学院专业研究方向学生姓名学号任课教师姓名任课教师职称xx年 06 月 20 日专家系统及其在教育中的应用研究摘要：作为人工智能应用研究的一个重要分支，专家系统被广泛应用于各个领域并取得了巨大的成功。
本文在介绍专家系统的内涵、基本结构原理和发展趋势的基础上对专家系统在教育领域中的应用现状作了探讨，分析了专家系统与计算机辅助教学、网络远程教学的结合应用以及在辅助教育教学方面的其他应用。
关键字：人工智能；专家系统；ITES ；ICAI ；IDSS一、引言信息技术的飞速发展正以一种前所未有的深度和广度渗透到社会的方方面面，改变着人们的生活。
其中，对于人工智能领域的关注和研究一直领跑于信息技术的前沿，标志着社会发展的智能化趋势。
而人工智能中最接近实际应用、发展最快、效益最显著的当属专家系统。
可以说“专家系统是人工智能从幻想到实践，再由实践到理论的主角川¨。
从1965年世界上第一个专家系统诞生至今，随着知识工程的深入研究，以及专家系统的理论和技术的不断发展，使得专家系统的应用渗透到几乎各个领域，并在实际应用中产生了巨大的经济效益。
当今社会对教育现代化的呼吁和关注，使专家系统在教育中的应用也越来越得到人们的重视，且具有广阔的发展前景。
尤其是专家系统与传统的计算机辅助教学、网络远程教学的结合，更能满足学生的个性化学习需求，充分体现了教与学的灵活性、互动性和适应性，同时，专家系统在辅助教育教学中的其他应用也极大地促进了教育信息化的发展。
二、有关专家系统专家系统(Expert System)是人工智能应用研究中最活跃、最成熟的一个领域。
专家系统的实质就是一种具有特定领域内大量知识和经验的计算机智能程序系统。
它包括两个方面的含义。
首先，专家系统是一种智能程序系统，因此，它不同于一般的程序系统，是一种能够运用已有知识和经验进行推理、判断与决策并对结论的推理过程作出解释的启发式程序系统。
专家系统
正向演绎推理，不完整的故障码信息也能给出结论，增加了一个实例数据库，用于存储推理结果，避免了重复推理，提高了推理效率。
图2 功能模块其中无线收发模块具有接收信息和发送信息的功能，它接收车载端发送的故障码信息，并传递给数据处理模块，并将数据处理模块传递过来的诊断结果反馈给车载端。
数据处理模块处理和转换无线收发模块传递来的故障码信息，并传递给故障诊断模块；同时处理和转换故障诊断模块传递来的诊断结果并传递给无线收发模块。
故障诊断模块接收从数据处理模块传来的车牌号和故障码，运用知识库中的知识进行推理，得出诊断结果并将车牌号和诊断结果返回给数据处理模块。
3.1数据交互协议为了使专家系统能实时准确的接受到车载端发送来的故障求助，同时将诊断结果实时准确的反馈给车载端，建立一个好的数据交互协议是很重要的专家系统数据包格式如表1 所示。
表1 汽车故障诊断专家系统数据包格式其中：Device 为设备编号，长一个字节；Node 表示通信节点；Data/Cmd 表示包的类型，若为0x00 表示数据，若为0x01 表示命令；Buf 表示包的实际内容，其长度（字节数）由Length 域的数据决定。
本系统在运行过程中，传输的数据包有显示端发出的故障求助包、网关发给服务中心的故障求助包和来自服务中心的分析结果包。
当车辆发生故障时，或用户觉得必要时，由用户发起故障求助，按下“故障求助”向服务中心请求帮助。
具体过程如下：1）显示端“故障求助”按钮通过网关向服务中心发起故障综合诊断请求，请求包格式见表2。
表2.显示端发出的故障求助包2）网关先将该请求转发给采集端。
3）采集端对关键点扫描，将扫描的故障码发给网关。
4）网关根据来自采集端的数据包确定有无故障存在，若无，直接发送故障尾包给显示端；若有，将故障码转发给显示端，同时在故障码包的Buf开始处插入“车牌号码”信息如表3 所示，将其发给服务中心，等待服务中心的诊断结果。
表3 网关发给服务中心的故障求助包5）若服务中心未返回诊断结果（如发生无法连接服务中心的情况），则直接将尾包发给显示端；若服务中心返回分析结果，则将来自服务中心的结果包（表4）和故障尾包依次发送给显示端。
七章专家系统精品PPT课件精选全文完整版
2024/10/16
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专家系统的特点
（1）从处理问题的性质看：专家系统善于解决那些不 确定性的、非结构化的、没有算法解或虽有算法解 但在现有的机器上无法实施的困难问题。
（2）从处理问题的方法看：专家系统则是靠知识和推 理来解决问题，专家系统是基于知识的智能问题求 解系统。
（3）从系统的机构来看：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。
和发展。 专家系统的形式也是普及科技知识的好
形式。
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专家系统的应用
（1）应用范围和应用领域不受限制 （2）专家系统的广泛应用产生了良好的
经济效益和社会效益。 （3）专家系统的应用实例以及在生产制
造领域中的广泛应用。
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专家系统的发展概况
20世纪60年代，DENDRAL的建成标志着专家系统的 诞生。
块
块
1
m
（1）实际问题错综复 杂，可能需要多次推 理，所以知识库是多 层的或多块的。 （2）实际问题往往 不仅需要推理，而且 还需要做一些处理， 所以增加处理模块。
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多 媒体 人 机界 面
方法 选择
参数 确定
图件 绘制
图形 评价
I
O 接口
方法 知识 库
动态 数据库
参数 知识 库
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专家系统的结构
概念结构 实际结构 网络与分布式结构 黑板模型
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概念结构
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
基于神经网络专家系统的研究与应用
摘要现代化的建设需要信息技术的支持，专家系统是一种智能化的信息技术，它的应用改变了过去社会各领域生产基层领导者决策的盲目性和主观性，缓解了我国各领域技术推广人员不足的矛盾，促进了社会的持续发展。
但传统专家系统只能处理显性的表面的知识，存在推理能力弱，智能水平低等缺点，所以本文引入了神经网络技术来克服传统专家系统的不足，来试图解决专家系统中存在的关系复杂、边界模糊等难于用规则或数学模型严格描述的问题。
本文采用神经网络进行大部分的知识获取及推理功能，将网络输出结果转换成专家系统推理机能接受的形式，由专家系统的推理机得到问题的最后结果。
最后，根据论文中的理论建造了棉铃虫害预测的专家系统，能够准确预测棉铃虫的发病程度，并能给用户提出防治建议及措施。
有力地说明了本论文中所建造的专家系统在一定程度上解决了传统专家系统在知识获取上的“瓶颈”问题，实现了神经网络的并行推理，神经网络在专家系统中的应用具有较好的发展前景。
关键词神经网络专家系统推理机面向对象知识获取AbstractModern construction needs the support of IT, expert system is the IT of a kind of intelligence, its application has changed past social each field production subjectivity and the blindness of grass-roots leader decision-making, have alleviated the contradiction that each field technical popularization of our country has insufficient people, the continued development that has promoted society. But traditional expert system can only handle the surface of dominance knowledge, existence has weak inference ability, intelligent level is low, so this paper has led into artificial neural network technology to surmount the deficiency of traditional expert system, attempt the relation that solution has in expert system complex, boundary is fuzzy etc. are hard to describe strictly with regular or mathematics model. This paper carries out the most of knowledge with neural network to get and infer function , changes network output as a result into expert system, inference function the form of accepting , the inference machine from expert system gets the final result of problem. Finally, have built the expert system of the cotton bell forecast of insect pest according to the theory in this thesis, can accurate forecast cotton bell insect become sick degree, and can make prevention suggestion and measure to user. Have proved on certain degree the expert system built using this tool have solved traditional expert system in knowledge the problem of " bottleneck " that gotten , the parallel inference that has realized neural network, Neural network in expert system application has the better prospect for development.Key words Neural network Expert system Reasoning engineObject-orientation Knowledge acquisition目录摘要 (I)Abstract (II)第1章绪论 (1)1.1 论文研究的背景 (1)1.1.1 国内外研究现状 (1)1.1.2 专家系统在开发使用中存在的缺点 (2)1.1.3 神经网络的局限性 (3)1.2 论文研究的主要内容 (3)1.3 论文研究的目标及意义 (4)1.4 论文的组织结构和安排 (4)第2章神经网络和专家系统的基本理论 (5)2.1 神经网络的基本理论 (5)2.1.1 神经网络的概述及工作原理 (5)2.1.2 神经网络的基本特征及优点 (6)2.1.3 BP神经网络模型 (8)2.1.4 BP网络结构设置 (10)2.2 专家系统的基本理论 (12)2.2.1 专家系统的功能 (12)2.2.2 专家系统的基本结构及组成 (13)第3章基于神经网络专家系统的研究 (16)3.1 神经网络专家系统整体设计 (16)3.1.1 神经网络专家系统总体结构 (16)3.1.2 神经网络专家系统的组成及功能 (16)3.2 知识表示 (17)3.2.1 传统知识表示方法 (18)3.2.2 面向对象知识表示方法 (19)3.2.3 本论文采用的知识表示方法 (20)3.3 知识获取 (21)3.3.1 知识获取的基本方法 (22)3.3.2 神经网络知识获取方法 (23)3.4 推理机 (25)3.4.1 专家系统推理机制 (25)3.4.2 神经网络专家系统的推理机制 (26)3.5 知识存储与维护更新 (26)3.5.1 神经网络知识存储 (26)3.5.2 神经网络知识维护更新 (27)3.6 用户界面 (27)第4章基于神经网络专家系统的应用 (29)4.1 例子的建造背景 (29)4.2 例子的建造过程 (30)4.2.1 特征因子选择 (30)4.2.2 网络参数配置 (30)4.2.3 样本数据处理 (31)4.2.4 训练网络 (31)4.2.5 网络训练结果分析 (34)4.2.6 专家建议 (34)4.3 例子的结果分析 (34)结论 (36)致谢 (37)参考文献 (38)附录1 外文资料中文翻译 (40)附录2 外文资料原文 (45)第1章绪论1.1 论文研究的背景专家系统(Expert System，缩写ES)是人工智能领域应用研究最活跃的领域之一，日益得到广泛的应用。
专家系统(ES)应用.
2019/1/7
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2. 专家系统的一般特点
• (2)具有知识与实用性。 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。其 次， 许多经典的人工智能程序往往是从纯学术技 术目的出发研制的一种实验性研究工具，而专家 系统解决的是人们在生产实践、科学研究、产品 设计以及其它领域的实际问题，更多地强调实用 。
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。
2019/1/7 11
3. 专家系统的起源与发展
20世纪60年代初，出现了运用逻辑学和模拟心理活动的 一些通用专家系统问题求解程序，它们可以证明定理和进 行逻辑推理。但是这些通用方法无法解决大的实际问题， 很难把实际问题改造成适合于计算机解决的形式，并且对 于解题所需的巨大的搜索空间也难于处理。 • 1968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 结构。 • 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经济效益。
• • • • • 对比专家，则专家系统也应具备以下四个要素： (1) 应用于某专门领域； (2) 拥有专家级知识； (3) 能模拟专家的思维； (4) 能达到专家级水平。
专家系统第2章专家系统概述
Chapter 2 Expert Systems
2.2.2 专家系统的结构 1）基本结构 专家系统的基本结构包括知识库和推理机两个主要部分。 特点：系统结构简单；知识工程师与领域专家直接交互，知识 工程师收集和整理领域专家的知识，将其转化为系统的内 部表示形式，并存储到知识库中；推理机根据用户的问题 求解要求和提供的初始数据，运用知识库中的知识对问题 进行求解，并将产生的结果（结论）输出给用户。
知识工程师 数据
知识库
领域专家
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推理机
结果
Expert Systems and Application
用户
图2-1 专家系统的基本结构
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Chapter 2 Expert Systems
2）一般结构 专家系统的下述结构是目前比较流行的结构形式。 用户 人机接口 推理机 解释程序
知识获 取程序
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Expert Systems and Application
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Chapter 2 Expert Systems
2.2 ES的功能与结构 2.2.1 ES的功能 （1） ES能存储用于问题求解所需要的知识； （2）能存储具体问题求解的初始数据和推理过程中涉及到的 各种信息，如中间结果、目标、子目标、假设等； （3）能根据当前输入或采集的数据，利用已有的知识，按照 一定的推理策略解决当前的问题，并控制和协调整个系统； （4）能对推理过程、结论或系统自身行为做出必要的解释， 如解题步骤、处理策略、选择此处理方法的理由、系统求 解某种问题的能力、系统组织和管理自身知识的方法等。 目的是便于用户理解和接受专家系统，也便于对系统进行 维护。
第七章专家系统
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。
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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
5. 研制专家系统的意义
理论意义：
Ⅰ. ES作为理论研究的实现工具推动了AI 的发展；它以知识为中心，从知识 表示、知识利用和知识获取这三个环节取得巨大成功。 Ⅱ. ES的实用性较强，成为检验AI 基本理论和测试AI 基本技术的较理想的实 验场所。
Ⅲ . ES应用的不断深入，向AI 提出了新的课题，促使AI 的进一步发展。
解释机制：
人机接口：实现用户输入和ES内部表达方式的转换。
(2) ES的流行结构
目前，ES的流行结构是扩充的基于规则的产生式系统，结构仍为基本结 构，仅仅是包括： 知识库——“规则”+“事实”组成； 推理机—— 规则推理机（正向、反向、双向）； 上下文—— 动态事实集。
(3) ES的理想结构
Hayes-Roth曾提出一个理想的结构“黑板结构”。思想来源： • 黑板控制结构； • 基于规则的ES结构。
Ⅰ. Standfond的费根鲍教授提出的DWNDRAL系统的出现： 它是“结合启发式程序+大量专门知识”的实用智能系统，第一次显 示 了“知识的组织”对AI 的重要性；对解的问题以符号表达为主；解空间 的 启发式搜索。标志着ES的问世。 Ⅱ. MACSYMA系统的开发：(1968年由MIT的C.Engleman等开发)
2. ES的定义、基本思想与特征
(1) 专家系统的定义：专家系统是一个（或一组）能在某特定领域内，以人类 专家水平去求解该领域中困难问题的计算机程序。 (2) 专家系统的基本思想：利用计算机存储关于某一领域的大量专门知识；有 效地利用这些知识去解决问题。 (3) ES的特征：ES以知识为中心，并具有三大特征： • 启发性（Heuristic），不仅使用逻辑知识，也使用启发性知识； • 透明性（Transparency），能向用户解释推理； • 灵活性（Flexibility），系统的知识便于修改和补充。
知识工程与知识发现(讲稿22-专家系统)
第三章专家系统（Expert System：ES）专家系统是人工智能应用研究的一个重要领域。
在20世纪60年代中期，正当大多数人热衷于博弈、定理证明、问题求解等研究时，另一个重要的研究领域---专家系统已悄然开始孕育。
（由美国斯坦福大学的费根鲍姆E.A.Feigenbaum，1965年在他领导的研究小组内研究化学专家系统DENDRAL，68年完成并投入使用）。
也正是专家系统的萌芽，才使得人工智能在后来出现的困难和挫折中很快找到了前进方向，开创了一条以知识为中心、面向应用开发的研究道路，使人工智能又进入了一个新的蓬勃发展时期。
专家系统实现了人工智能从理论研究走向实际应用，从一般思维规律探讨走向专门知识运用的重大突破，是人工智能发展史上的一次重要转折。
专家系统是一个具有大量专门知识，并能够利用这些知识去解决特定领域中需要由专家才能解决的那些问题的计算机程序。
自Feigenbaum后，相继出现了MYCIN专家系统、地质勘探专家系统PROSPECTOR，数学专家系统MACSYMA等。
知识工程的核心是专家系统，知识工程的发展首先决定于专家系统的发展，专家系统的发展必将推动人工智能的应用。
专家系统的开发有三个基本的要素：领域专家、知识工程师、大量实例。
在建立专家系统时，首先由知识工程师把领域专家的专门知识总结出来，以适当的形式存入计算机，建立起知识库（KB），根据这些专门知识，系统可以进行推理，做出判断和决策，能够解决一些只有人类专家才能解决的困难问题。
专家系统主要是指软件系统。
教学目的：●了解专家系统的基本概念●掌握专家系统的基本结构●掌握专家系统的知识获取方法和过程●了解专家系统的开发步骤、开发工具3.1 专家系统的基本概念3.1.1 什么是专家系统？目前，对专家系统还没有一个严格公认的形式化定义。
作为一种一般的解释，可以认为：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。
专家系统(ES)应用_
3. 专家系统的起源与发展
• 第二阶段（70年代中—80年代初） – MYCIN是由美国斯坦福大学研制的用于细菌感染性疾病的诊断和治 疗的专家系统 • 提出知识库概念；引入可信度方法；推理解释；英语交互 – PROSPECTOR是由美国斯坦福研究所开发的一个探矿专家系统 • 首次实地分析华盛顿州某山区一带的地质资料，发现了一个钼 矿床 • 第一个有明显经济效益的ES –CASNET是一个几乎与MYCIN同时开发的专家系统，由拉特格尔 （Rutger）大学开发，用于青光眼诊断与治疗 – AM系统是由斯坦福大学于1981年研制成功的专家系统 • 模拟人类进行概括、抽象和归纳推理，发现某些数论的概念和 定理
包括一些不确定的知识，从而以专家的决断，对问题给出权
威的解答。
一个专家系统必须满足的基本条件是：
• ①专家系统处理的是现实世界中原本应由专家分析和判断的 复杂问题；
• ② 专家系统解决问题的模型和方案来自于专家的经验和推 理方法；
• ③专家系统应该得到和专家一致的判断结论与决策。
• 本质上，专家系统只是一个高级的计算机智能程序系统。
任务八 智能技术应用
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项目二 专家系统（ES）应用
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1. 专家系统的概念
迄今为止，关于什么是专家系统，目前尚无一个十分 确切的定义。
其一般公认定义：专家系统是一个具有智能的程序系 统，其内部具有大量的专家水平的知识与经验；该系统能 利用专家的知识与推理方法来解决专门领域的问题；它能 对自身所得出的结论做出清楚、明晰、合理的解释。
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2. 专家系统的一般特点
• (4)释它的决策动机和结论 的推理过程，使用户能清楚地了解系统处理问题正确性 ，通过增强系统的透明度而取信于用户。例如，一个医 疗诊断专家系统诊断某病人患有肺炎，而且必须用某种 抗生素治疗，那么，这一专家系统应向病人解释为什么 判断他患有肺炎，解释用该抗生素治疗的原因，就像一 位医疗专家对病人详细解释病情一样。
专家系统实验报告
“专家系统”实验报告专业：智能科学与技术班级：1102学号：**********姓名：***2014年6月5日实验1 专家系统与CLIPS实验内容提要：专家系统不仅是具有特定的结构，同时，它还有多种知识表示形式，及其相应的知识推理方法。
因此，直接采用程序设计语言实现专家系统是比较困难的，而采用适当的专家系统开发工具则可以大大降低系统开发的难度。
因此，本章结合麦粒肿系统专断专家系统开发的需要，首先安排了对专家系统及其开发工具CLIPS基本理论知识，以及CLIPS基本理论知识，以及CLIPS基本使用方法的概要介绍，目的是为第6章“麦粒肿诊断专家系统开发”做好准备。
实验重点：➢专家系统的一般结构➢产生式规则的表示及其正向推理➢专家系统开发工具的结构和特点➢专家系统开发工具CLIPS的基本语法➢专家系统开发工具CLIPS的基本使用实验目的➢掌握专家系统的一般结构➢掌握产生式规则的表示及其正向推理➢掌握专家系统开发工具的结构和特点➢了解专家系统开发工具CLIPS的设计目标与特点➢掌握专家系统开发工具CLIPS的基本语法➢掌握专家系统开发工具CLIPS的基本使用实验内容及要求➢学习专家系统的一般结构➢学习产生式规则的表示及其正向推理➢学习专家系统开发工具的结构和特点➢学习专家系统开发工具CLIPS的设计目标与特点➢学习专家系统开发工具CLIPS的基本语法➢学习专家系统开发工具CLIPS的基本使用实验步骤本实验包括以下六个具体步骤，分别是：学习专家系统的一般结构、学习产生式规则的表示及其正向推理、学习专家系统开发工具的结构和特点、学习专家系统开发工具CLIPS的设计目标与特点、学习专家系统开发工具CLIPS的基本语法，以及学习专家系统开发工具CLIPS的基本使用。
1 学习专家系统的一般结构：专家系统（ES，Expert System）是利用大量专家知识，运用只是推理方法解决特定领域中实际问题的计算机程序系统。
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专家系统的工作原理
目标问题分析
根据目标问题集聚知识 知识库
形成解决问题的假设方案集
• 解释机构 –解释结构是与人——机接口相连的部件，它负责对专 家系统的行为进行解释，并通过人——机接口界面提 供给用户。 –主要功能：对系统推理过程进行跟踪和记录，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。 –主要形式：系统提示，人机对话
专家系统的工作原理
• 根据知识库中的知识和用户提供的事实进 行推理，不断地由已知的前提推出未知的 结论即中间结果，并将中间结果放到数据 库中，作为已知的新事实进行推理，从而 把求解的问题由求知状态转换为已知状态 • 在专家系统的运行过程中，会不断地通过 人机接口与用户进行交互，向用户提问， 并向用户作出解释
2018/10/20 8
2. 专家系统的一般特点
• (3)具有灵活性及可扩充性。 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。其灵活性还表现为：由于知识库 与推理机分离，使人们可把一个技术上成熟的专家系统 变为一个专家系统工具，即只要抽去知识库中的知识就 可使它变为一个专家系统外壳。当要建立另外一个其功 能与之类似的专家系统时，只要把相应的知识装入到该 外壳的知识库中就可以了。这就节省了耗时费工的开发 工作。事实上，目前有一些专家系统开发工具就是这样 得来的。例如，由专家系统MYCIN得到的构造工具EMYCIN ；由PROSPECTOR得到的ES外壳KAS等。
3. 专家系统的起源与发展
第二阶段特点： (1) 单学科专业型专家系统； (2) 系统结构完整，功能较全面，移植性好； (3) 具有推理解释功能，透明性好； (4) 采用启发推理、不精确推理； (5) 用产生式规则、框架、语义网络表达知识； (6) 用限定性英语进行人—机交互
3. 专家系统的起源与发展
4. 专家系统的结构
• 综合数据库 –又称“黑板”、“综合数据库”或“动态数据库” –用于存放用户提供的初始事实、问题描述及系统运行 过程中得到的中间结果、最终结果等信息 –是推理机不可缺少的工作场地，同时由于它可记录推 理过程中的各种有关信息，又为解释机构提供了回答 用户咨询的依据
4. 专家系统的结构
• • • • • 对比专家，则专家系统也应具备以下四个要素： (1) 应用于某专门领域； (2) 拥有专家级知识； (3) 能模拟专家的思维； (4) 能达到专家级水平。
2. 专家系统的一般特点
• 专家系统的特点： 1）知识丰富。积累了相当数量专家的知识； 2）启发性。专家系统能运用专家知识进行判断、推 理和决策； 3）复杂度高。知识库中的知识虽然涉及的面比较窄， 但是它具有较高的复杂度与难度； 4）具有获取知识的能力； 5）透明性。具有解释功能，并能回答用户提出的问 题，提高用户与系统之间的透明度； 6）灵活性。知识与推理机构彼此既有联系，又相互 独立，使专家系统具有良好的可维护性和可扩展性。
3. 专家系统的起源与发展
• 第一阶段（60年代末—70年代初） – 第一个里程碑：斯坦福大学费根鲍姆等人于 1968 年研制成功的 DENDRAL——分析化合物分子结构的专家系统分析 • 利用质谱和核磁共振等化学实验数据推断出未知化合物的可能 分子结构 – MYCSYMA系统是由麻省理工学院（MIT）于1971年开发成功并投入 应用的专家系统，它能够求解各种数学问题 – 特点 • 高度的专业化，专门问题求解能力强 • 结构、功能不完整，移植性差，缺乏解释功能
简单地说，能够向用户提供关于某一领域中专家水平 的决策与解释的智能模拟系统，称为专家系统。
专家系统作为专家的功能主要是应用了人工智能领域 的相关技术。
1. 专家系统的概念
• 现实中有许多问题，都要依靠专门领域的专家来解决 。专家对问题的推理和决策，除了依据他们的学识外，还 要取决于个人实践经历中积累的经验和练就的直觉方法。 其中，包括一些不确定的知识，从而以专家的决断，对问 题给出权威的解答。
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2. 专家系统的一般特点
• (4)具有透明性。专家系统必须具有解释功能，能
回答用户提出的问题，向用户解释它的决策动机和结论 的推理过程，使用户能清楚地了解系统处理问题正确性 ，通过增强系统的透明度而取信于用户。例如，一个医 疗诊断专家系统诊断某病人患有肺炎，而且必须用某种 抗生素治疗，那么，这一专家系统应向病人解释为什么 判断他患有肺炎，解释用该抗生素治疗的原因，就像一 位医疗专家对病人详细解释病情一样。
•
3. 专家系统的起源与发展
• 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。 • 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。
3. 专家系统的起源与发展
• 第二阶段（70年代中—80年代初） – MYCIN是由美国斯坦福大学研制的用于细菌感染性疾病的诊断和治 疗的专家系统 • 提出知识库概念；引入可信度方法；推理解释；英语交互 – PROSPECTOR是由美国斯坦福研究所开发的一个探矿专家系统 • 首次实地分析华盛顿州某山区一带的地质资料，发现了一个钼 矿床 • 第一个有明显经济效益的ES – CASNET 是一个几乎与 MYCIN 同时开发的专家系统，由拉特格尔 （Rutger）大学开发，用于青光眼诊断与治疗 – AM系统是由斯坦福大学于1981年研制成功的专家系统 • 模拟人类进行概括、抽象和归纳推理，发现某些数论的概念和 定理
2. 专家系统的一般特点
同一般的计算机应用系统（如数值计算、数据
处理系统等）相比，专家系统具有下列特点：
• (1) 具有高性能。 现实世界中，以数学化公式为
核心的知识仅约占8%，大部分问题都是非数学化的 知识。专家系统善于解决那些不确定性的、非结构 化的、没有算法解或虽有算法解但在现有的机器上 无法实施的高难问题。
4. 专家系统的结构
专家系统通常由六个部分组成：
人机接口、推理机、知识库、动态数据库、知识获取机构、解释机构
用户
领域专家
知识工程师
人 机 接 口 专 家 系 统 核 心
解释机构
知知识库
4. 专家系统的结构
• 知识库 主要用来存放领域专家提供的专门知识
(1) 知识表达方法的选择
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。
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3. 专家系统的起源与发展
20世纪60年代初，出现了运用逻辑学和模拟心理活动的 一些通用专家系统问题求解程序，它们可以证明定理和进 行逻辑推理。但是这些通用方法无法解决大的实际问题， 很难把实际问题改造成适合于计算机解决的形式，并且对 于解题所需的巨大的搜索空间也难于处理。 • 1968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 结构。 • 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经济效益。
• 第三阶段（80年代以来） – DEC公司与卡内基-梅隆大学合作开发了专家系统XCON • 为VAX计算机系统制订硬件配置方案，节约资金近1亿美元 – 专家系统开发工具的出现，它在许多领域简化了专家系统的构造 • 如骨架系统EMYCIN、KAS、EXPERT，通用知识工程语言OPS5、 RLL，模块式专家系统工具AGE等
一个专家系统必须满足的基本条件是：
• ①专家系统处理的是现实世界中原本应由专家分析和判断 的复杂问题；
• ② 专家系统解决问题的模型和方案来自于专家的经验和推 理方法；
• ③专家系统应该得到和专家一致的判断结论与决策。
• 本质上，专家系统只是一个高级的计算机智能程序系统。
1. 专家系统的概念
• 专家系统（Expert System)亦称专家咨询系统 ，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、 复杂的实际问题的计算机(软件)系统。
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2. 专家系统的一般特点
• (2)具有知识与实用性。 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。其 次， 许多经典的人工智能程序往往是从纯学术技 术目的出发研制的一种实验性研究工具，而专家 系统解决的是人们在生产实践、科学研究、产品 设计以及其它领域的实际问题，更多地强调实用 。
（最多的三种表示方法是产生式规则、框架和语义网络）
① ② ③ ④ 充分表示领域知识 能充分、有效地进行推理 便于对知识的组织、维护与管理 便于理解与实现
(2) 知识库管理系统 对知识库中的知识组织、检索和维护
4. 专家系统的结构
• 推理机
–模拟领域专家的思维过程，控制并执行对问题的求解 –推理机包括推理方法和控制策略两部分 • 推理方法有精确推理和不精确推理 • 控制策略主要指推理方向控制及推理规则选择策略 • 推理有正向推理、反向推理和正反向混合推理 • 推理策略一般还与搜索策略有关