2专家系统
专家系统
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
专家系统的基本结构
专家系统的基本结构
专家系统是一种模拟人类专家解决问题的计算机程序系统，其基本结构包括以下几个部分：
1.知识库：用于存储专家系统的知识，包括事实、规则、概念等。
2.推理机：用于根据知识库中的知识进行推理，得出结论。
3.解释器：用于解释推理过程和结论，向用户提供解释。
4.知识获取模块：用于从专家或其他来源获取知识，并将其添加到知识库中。
5.用户接口：用于用户与专家系统进行交互，包括输入问题、查看结论和解释等。
这些部分相互协作，共同实现专家系统的功能。
其中，知识库是专家系统的核心，它包含了专家的知识和经验，推理机则根据知识库中的知识进行推理，得出结论。
解释器则用于向用户解释推理过程和结论，以便用户理解和接受。
知识获取模块用于不断更新和完善知识库，以提高专家系统的性能和准确性。
用户接口则提供了用户与专家系统进行交互的方式，方便用户使用专家系统。
专家系统 系统结构
二、专家系统的实际结构
齿轮故障诊断专家系统
• 齿轮故障诊断专家系统 说明：自动诊断首先通过数据采集,然后对 测点信号进行数据处理,由特征获取模块当 前状态各种有效的特征值,并将这些特征值 存入数据库,然后由系统的概念结构
II. 专家系统的实际结构
一、专家系统的概念结构
6部分组成： 部分组成： 知识库 推理机 综合数据库 知识获取机制 解释器 人机交互界面
知识库： 以某种形式存储在计算机中的知识的结合。 一般包括专家知识、领域知识、元知识。 （元知识：关于调度和管理知识的知识。） 推理机： 实现机器推理的程序。 例如：A B
综合数据库: 综合数据库: 存放初始证据事实、推理结果、控制信息的 场所。 知识获取机制： 是专家系统的一种辅助功能，用于增加和修 改知识库中的知识，维持知识的一致性、 完整性。
解释器： 专门负责向用户解释专家系统的行为和结果， 如“why、how……
人机交互界面： 最终用户和专家系统的交互界面。
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.
专家系统在医学诊断中的应用
专家系统在医学诊断中的应用1. 引言专家系统是一种基于人工智能的技术，通过将专家的知识和经验转化为计算机可执行的规则，帮助人们解决复杂的问题。
在医学领域中，专家系统的应用正在发挥越来越重要的作用。
本文将探讨专家系统在医学诊断中的应用，并分析其优势和挑战。
2. 专家系统的概述专家系统是一种仿真人类专家决策过程的计算机程序，它能够利用预设的知识和规则，通过推理和推断来解决问题。
专家系统通常由知识库、推理引擎和用户接口三个主要组成部分构成。
在医学诊断中，专家系统可以帮助医生根据患者的症状、体征和疾病特征进行准确的诊断。
3. 专家系统在医学诊断中的应用3.1 疾病诊断专家系统可以通过收集患者的症状信息，并与知识库中的疾病特征相匹配，为医生提供简要的可能诊断列表。
医生可以根据专家系统的推荐，结合自身的经验，进一步进行实验室检查和辅助检查来确定最终的诊断结果。
这样不仅可以提高诊断的准确性，还能够节省医生的时间和精力。
3.2 治疗规划专家系统可以根据患者的病情和诊断结果，结合先进的治疗指南和临床实践，为医生提供个体化的治疗方案建议。
这有助于医生更好地理解患者的疾病特点，提高治疗的效果和安全性。
同时，专家系统还可以监测患者的治疗效果，并提供相应的调整建议，确保治疗的持续优化。
3.3 家庭医生角色专家系统还可以充当家庭医生的角色，帮助人们自我监测和管理一些常见的健康问题，比如高血压、糖尿病等。
通过定期从患者收集健康指标、症状和生活方式等信息，并结合专家系统的判断和建议，人们可以更好地掌握自己的健康状态，并采取相应的预防和管理措施，提高生活质量。
4. 专家系统的优势4.1 知识的积累和传播专家系统可以将专家的知识和经验进行积累和传播，帮助更多的医生和患者受益。
通过将大量的临床数据和疾病信息输入到专家系统中，可以不断丰富和更新系统的知识库，提高系统的准确性和效果。
4.2 智能辅助决策专家系统可以智能辅助医生的决策过程，提供快速、准确的诊断和治疗建议。
专家系统的构成、工作原理及分类-人工智能导论
专家系统的构成、工作原理及分类1．专家系统概念：实际上就是一种智能的计算机程序，它运用知识和推理来解决只有专家才能解决的复杂问题。
2．专家系统基本组成：知识库（数据库，规则库）和推理机（解释程序，调度程序）3．专家系统特点：（1）编程思想不同：传统程序=数据结构+算法专家系统=知识+推理（2）知识与程序是否独立：传统程序关于问题求解的知识隐含于程序中，而专家系统知识单独组成知识库，与推理机分离。
（3）处理对象不同：传统程序进行数值计算和数据处理，而专家系统还能处理符号。
（4）是否具有解释功能：传统程序没有，专家系统有。
（5）是否给出正确答案：传统程序一定可以给出正确答案，专家系统可能给出错误答案。
4．专家系统的最基本工作原理：（1）推理机和知识库是专家系统的核心，就是要能够学习知识，然后运用知识。
（2）数据库用来存放初始的数据，可以放入中间推算的中间的结果。
（3）知识获取机构用来获取知识通过人机接口和专家和知识工程师进行知识获取（4）解释机构用来给出结果的解释，说明答案为什么是这样。
5．知识获取的过程：领域专家和知识工程师进行交流沟通，专家进行知识概念解答，工程师进行数据问题提问，知识工程师将从专家处获得的答案形式化，结构化的存到知识库中。
6．知识获取类别一般分为两种，一种是非自动知识获取，即完全是由人来进行的，就是把科技文献领域专家的知识通过阅读度化，让知识工程师掌握，然后通过知识编译器变成计算机能够存储和运用的知识。
这种方式的优点是可靠，错误很少，缺点是文献知识都要通过人工来处理，太复杂了。
二是自动知识获取，即领域专家与机器对话，通过语音识别来将专家的答案变成一个机器能够处理的文字。
或者说是文字图像经过计算机的识别，放到计算机中，然后再进行归纳理解翻译，然后变成知识库里面的知识。
通常采用两者的结合来进行事务的处理。
比如翻译英文著作，可以先通过自动获取知识的专家系统，然后再经过非自动知识获取的专家系统，那样翻译的文章就非常接近原文意思呢。
专家系统发展综述
专家系统发展综述专家系统是领域的一个重要分支，自20世纪60年代初以来，已经经历了数十年的发展。
本文将对专家系统的发展历程、基本概念、应用领域以及未来趋势进行综述。
一、专家系统的发展历程专家系统的发展可以追溯到1965年，当时美国科学家Feigenbaum提出了基于规则的专家系统概念。
随后，在1970年，Feigenbaum和Stuart Russell合著的《专家系统》一书出版，标志着专家系统的正式诞生。
在此之后，专家系统经历了快速发展和广泛应用，逐渐成为了人工智能领域的重要支柱。
二、专家系统的基本概念专家系统是一种智能计算机程序，它利用计算机技术和人工智能理论，模拟人类专家解决问题的思维过程，为用户提供专业领域的咨询和服务。
通常情况下，专家系统包括知识库和推理机两个核心组成部分，其中知识库用于存储领域专业知识，推理机则用于根据已有知识进行推理和解决问题。
三、专家系统的应用领域1、医疗领域：医生专家系统可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案制定。
例如，基于医学知识的智能问诊系统，可以根据患者症状和病史，进行初步诊断和用药建议。
2、金融领域：金融专家系统可以帮助银行、证券公司等金融机构进行投资决策、风险管理等方面的工作。
例如，基于金融市场数据的智能投顾系统，可以根据市场行情和投资者风险偏好，制定个性化的投资策略。
3、交通领域：交通管理专家系统可以帮助交通管理部门进行交通流量规划和调度指挥。
例如，基于路网信息的智能交通管理系统，可以根据实时交通信息进行路况预测和交通调度。
4、教育领域：教育专家系统可以帮助教师进行教学辅助和学生学习辅导。
例如，基于学科知识的智能教育辅导系统，可以根据学生的学习需求和学科水平，提供个性化的学习资源和教学方案。
四、专家系统的未来趋势1、知识库的构建与更新：随着知识爆炸的时代到来，专家系统的知识库需要不断更新和优化，以适应领域发展的需要。
因此，如何高效地进行知识获取、整理、表达和更新将成为未来研究的重要方向。
《vitek2 高级专家系统及替加环素的检测》
敏感结果呢？ 4）如何揭示耐药机制，并且能够日常监测预警耐药
情况呢？
ppt课件
主动筛查和预警耐药菌
菌株标红
表型提示
预警提示
ppt课件
24小时守候在试验室的专家
精通临床细菌学、药 代学及基础医学
审核、评价原始药敏 报告
修正药敏结果 推导抗生素结果 提示耐药表型
核查试验结果
已知的MIC分布
ppt课件
ppt课件
微生物室得到原始结果后
1）我的鉴定结果与药敏结果可靠吗？ 2）即使技术上是正确的，是否结果还有导致治疗失
败的风险呢？ 3）受到实际条件的限制，但如何得到更多药物的
敏感结果呢？ 4）如何揭示耐药机制，并且能够日常监测预警耐药
情况呢？
ppt课件
治疗性修正—保证体内疗效
C efotaxim e C eftazid im e
C efep im e Im ip en em
0.25 0.5 1 2 4 8 16 32 64 128
ppt课件
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微生物室得到原始结果后
1）我的鉴定结果与药敏结果可靠吗？ 2）即使技术上是正确的，是否结果还有导致治疗失
败的风险呢？ 3）受到实际条件的限制，但如何得到更多药物的
敏感结果呢？ 4）如何揭示耐药机制，并且能够日常监测预警耐药
情况呢？
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推导抗生素
CLSI规则中等效抗生素推导 例如：
肠杆菌科 头孢噻肟 或
头孢曲松
非常有限
ppt课件
推导抗生素 表型推导－AES独有
已知的表型
比等效推导得到更多药物结果
ppt课件
智能控制技术(第2章-专家系统与专家控制系统)
（3）成熟期（1972-1977年）： 在此期间斯坦福大学研究开发了最著名 的专家系统-血液感染病诊断专家系统 MYCIN，标志专家系统从理论走向应用。 另一个著名的专家系统-语音识别专家系统 HEARSAY的出现，标志着专家系统的理 论走向成熟。
（4）发展期（1978-现在） 在此期间，专家系统走向应用领域， 专家系统的数量增加，仅1987年研制成 功的专家系统就有1000种。 专家系统可以解决的问题一般包括解 释、预测、设计、规划、监视、修理、 指导和控制等。目前，专家系统已经广 泛地应用于医疗诊断、语音识别、图象 处理、金融决策、地质勘探、石油化工、 教学、军事、计算机设计等领域。
等价问题（更易）
4、“与或图”表示法
与或图构成规则 •与或图中的每个节点代表一个要解决的 单一问题或问题集合，图中的起始节点对 应总问题。 •对应于本原问题的节点为叶节点，它没 有后裔。 •对于把算符（与操作／或操作）应用于 问题 A的每种可能情况，都把问题变换为 一个子问题集合；有向弧线自A指向后继 节点，表示所求得的子问题集合。
（2）推理机的设计
① 选择推理方式；
② 选择推理算法：选择各种搜索算法，如 深度优先搜索、广度优先搜索、启发式优 先搜索等。
（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。
2.3 专家控制系统的设计方法
2. 2、专家系统的基本结构与实现
专家系统主要由知识库和推理机构 成，专家系统的结构如图2-4所示。
用户
领域专家
知识工程师
人机接口
解释机构
知识获取机构 专 家 系 统 核 心
数据库
专家系统的概述及其应用
专家系统的概述及其应用什么是专家系统？专家系统是一种基于人工智能技术的计算机系统，旨在模拟人类专家在某个特定领域中的知识和推理能力。
它通过收集和组织领域专家的知识，并利用推理规则来解决特定问题，从而为用户提供专业的建议、解决方案和决策支持。
专家系统的构成和工作原理专家系统主要由三个部分组成：知识库、推理机和用户界面。
知识库存储了领域专家的知识和经验，可以分为规则库和事实库。
规则库中包含了一系列由领域专家提供的规则，规定了问题和解决方案之间的关系。
事实库则存储了用户输入的问题相关信息。
推理机是专家系统的核心，它通过运用专家提供的规则和事实库中的信息，利用推理机制对问题进行推理和决策。
用户界面则是用户与专家系统进行交互的界面，通常采用图形用户界面或自然语言界面。
专家系统的应用领域专家系统广泛应用于各个领域，以下列举几个常见的应用领域：1. 医疗领域：专家系统可以帮助医生进行疾病的诊断和治疗方案的选择。
它可以根据病人的症状和检查结果，利用医学专家提供的规则进行推理，给出专业的建议和治疗方案。
2. 金融领域：专家系统可以用于风险评估和投资决策。
它可以基于历史数据和金融专家的知识，分析市场趋势和风险因素，为投资者提供决策建议。
3. 工程领域：专家系统可以用于设计优化和故障诊断。
它可以根据工程专家的知识和经验，分析和优化设计参数，或者通过故障检测和推理，帮助工程师快速找到故障原因并提供解决方案。
4. 决策支持系统：专家系统可以作为一个决策支持工具，帮助管理者进行决策。
它可以根据专家的经验和问题的约束条件，通过推理和分析，给出最佳的决策方案。
专家系统的优势和局限专家系统具有以下几个优势：1. 提供专业的建议和解决方案：专家系统可以利用专家的知识和推理能力，为用户提供专业的建议和解决方案。
2. 可以处理复杂的问题：专家系统可以处理大量的知识和复杂的推理过程，帮助用户解决复杂的问题。
3. 可以提高工作效率：专家系统可以提供快速的问题解决方案，帮助用户提高工作效率。
专家系统知识题解答
第七章专家系统7.1.答：（1）专家系统的定义费根鲍姆（E．A．Feigenbaum）：“专家系统是一种智能的计算机程序，它运用知识和推理步骤来解决只有专家才能解决的复杂问题”专家系统是基于知识的系统，用于在某种特定的领域中运用领域专家多年积累的经验和专门知识，求解需要专家才能解决的困难问题保存和大面积推广各种专家的宝贵知识博采众长比人类专家更可靠，更灵活（2）专家系统的特点①具有专家水平的专门知识专家系统中的知识按其在问题求解中的作用可分为三个层次：数据级、知识库级和控制级数据级知识（动态数据）：具体问题所提供的初始事实及在问题求解过程中所产生的中间结论、最终结论数据级知识通常存放于数据库中知识库级知识：专家的知识，这一类知识是构成专家系统的基础一个系统性能高低取决于这种知识质量和数量控制级知识（元知识）：关于如何运用前两种知识的知识在问题求解中的搜索策略、推理方法②能进行有效的推理推理机构——能根据用户提供的已知事实，通过运用知识库中的知识，进行有效的推理，以实现问题的求解.专家系统的核心是知识库和推理机③具有启发性除能利用大量专业知识外，还必须利用经验判断知识来对求解问题作出多个假设（依据某些条件选定一个假设，使推理继续进行）④ 能根据不确定（不精确）的知识进行推理综合利用模糊的信息和知识进行推理，得出结论⑤具有灵活性知识库与推理机相互独立，使系统易于扩充，具有较大的灵活性⑥具有透明性一般有解释机构，所以具有较好的透明性解释机构向用户解释推理过程，回答“Why ？”、“How ？”等问题⑦具有交互性一般都为交互式系统，具有较好的人机界面一方面它需要与领域专家或知识工程师进行对话以获取知识；另一方面它也需要不断地从用户处获得所需的已知事实并回答询问.7.2.答：专家系统的一般结构人机接口、推理机、知识库、动态数据库、知识获取机构、解释机构专人机接口解释机构知识获取机构知识库推理机数据库用户领域专家知识工程师家系统核心知识库：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（最多的三种表示方法是产生式规则、框架和语义网络）①充分表示领域知识②能充分、有效地进行推理③便于对知识的组织、维护与管理④便于理解与实现(2) 知识库管理冗余和矛盾一致性和完整性安全性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能根据当前已知的事实，利用知识库中的知识，按一定的推理方法和控制策略进行推理，直到得出相应的结论为止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（已在推理章节介绍）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（已在推理章节介绍）推理机性能/构造与知识的表示方法有关，但与知识的内容无关à保证推理机与知识库的独立性，提高灵活性知识获取机构“瓶颈”，是建造和设计专家系统的关键基本任务是为专家系统获取知识，建立起健全、完善、有效的知识库，以满足求解领域问题的需要要对知识进行一致性、完整性检测人机接口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更新、完善、扩充知识库；推理过程中人机交互；结束时显示结果内部表示形式与外部表示形式的转换数据库又称“黑板”、“综合数据库”或“动态数据库”，主要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、最终结果等信息数据库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（需相应的数据库管理程序）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7.3答：(1) 传统程序是依据某一确定的算法和数据结构来求解某一确定的问题，而专家系统是依据知识和推理来求解问题，这是专家系统与传统程序的最大区别.传统程序= 数据结构+ 算法专家系统= 知识+ 推理(2) 传统程序把关于问题求解的知识隐含于程序中，而专家系统则将知识与运用知识的过程即推理机分离.（使专家系统具有更大的灵活性，使系统易于修改）(3) 从处理对象来看，传统程序主要是面向数值计算和数据处理，而专家系统则面向符号处理.传统程序处理的数据多是精确的，对数据的检索是基于模式的布尔匹配，而专家系统处理的数据和知识大多是不精确的、模糊的，知识的模式匹配也多是不精确的.(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，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）.专家系统有能力从错误中吸取教训，改进对某一工作的问题求解能力.(6) 从系统的体系结构来看，传统程序与专家系统具有不同的结构.7.4答：可行性分析：威特曼（Watermam）从三方面研究如何选择适合专家系统开发的问题(1)什么情况下开发专家系统是可能的? （满足！）①问题的求解主要依靠经验性知识，而不需要大量运用常识性知识②存在真正的领域专家，这也是开发专家系统最重要的要求之一专家必须能够描述和解释他们用于解决领域问题的方法③一般某领域中有多个专家，他们应该对领域答案的选择和精确度有基本一致的看法④任务易，有明确的开发目标，且任务能被很好地理解(2)什么情况下开发专家系统是合理的？（之一！）①问题的求解能带来较高的经济效益②人类专家奇缺，但又十分需要，且十分昂贵③人类专家经验不断丢失④危险场合需要专门知识(3)什么情况下开发专家系统是合适的？（特征！）①本质——问题本质上必须能很自然地通过符号操作和符号结构来进行求解，且问题求解时需要使用启发式知识，需要使用经验规则才能得到答案②复杂性——问题不是太容易且较为重要③范围——问题需要有适当的范围.选择适当的范围是专家系统的关键，一般有两个原则：一是所选任务的大小可驾驭；二是任务要有实用价值.7.5答：专家系统的设计原则(1)专门任务领域大小(2)专家合作反复磋商，团结协作(3)原型设计从“最小系统”到“扩充式”开发(4)用户参与充实、完善知识库(5)辅助工具提高设计效率(6)知识库与推理机分离体现特征，灵活专家系统的开发步骤知识工程比软件工程更强调渐进性、扩充性重新描述(1) 问题识别阶段——知识工程师和专家确定问题的重要特点，抓住问题各主要方面的特征①确定人员和任务②问题识别：描述问题的特征及相应的知识结构，明确问题的类型和范围③确定资源：确定知识源、时间、计算设备以及经费等资源④确定目标：确定问题求解的目标(2) 概念化阶段——主要任务是揭示描述问题所需的关键概念、关系和控制机制，子任务、策略和有关问题求解的约束①什么类型的数据有用，数据之间的关系如何？②问题求解时包括哪些过程，这些过程中有哪些约束？③问题是如何划分成子问题的？④信息流是什么？哪些信息是由用户提供的，哪些信息是应当导出的？⑤问题求解的策略是什么？(3)形式化阶段——把概念化阶段概括出来的关键概念、子问题和信息流特征形式化地表示出来（究竟采用什么形式，要根据问题的性质选择适当的专家系统构造工具或适当的系统框架）三个主要的因素是：假设空间基本的过程模型数据形式化阶段假设空间①把概念描述成结构化的对象，还是处理成基本的实体？②概念之间的因果关系或时空关系是否重要，是否应当显式地表示出来？③假设空间是否有限？④假设空间是由预先确定的类型组成的，还是由某种过程生成的？⑤是否应考虑假设的层次性？⑥是否有与最终假设和中间假设相关的不确定性或其它的判定性因素？⑦是否考虑不同的抽象级别？形式化阶段基本的过程模型找到可以用于产生解答的基本过程模型是形式化知识的重要一步过程模型包括行为的和数学的模型（如果专家使用一个简单的行为模型，对它进行分析，就能产生很多重要的概念和关系）（数学模型可以提供附加的问题求解信息，或用于检查知识库中因果关系的一致性）形式化阶段数据的性质①数据是不足的、充足的还是冗余的？②数据是否有不确定性？③对数据的解释是否依赖于出现的次序？④获取数据的代价是多少？⑤数据是如何得到的？⑥数据的可靠性和精确性如何？⑦数据是一致的和完整的吗？(4)实现阶段把形式化知识变成计算机的软体，即要实现知识库、推理机、人机接口和解释系统（知识的一致性和相容性）推理机应能模拟领域专家求解问题的思维过程和控制策略必须很快地实现（实现原型系统的目的之一是检查开发早期阶段的设计是否有效）(5)测试阶段通过运行实例评价原型系统以及用于实现它的表达形式，从而发现知识库和推理机制的缺陷性能不佳的因素：①输入输出特性，即数据获取与结论表示方面存在缺陷例如，提问难于理解、含义模糊，使得存在错误或不充分的数据进入系统；结论过多或者太少，没有适当地组织和排序，或者详细的程度不适当②推理规则有错误、不一致或不完备③控制策略问题，不是按专家采用的“自然顺序”解决问题测试的主要内容：①可靠性——通过实例的求解，检查系统所得出的结论是否与已知结论一致②知识的一致性——向知识库输入一些不一致、冗余等有缺陷的知识，检查是否可检测出来检查是否会给出不应给出的答案检测获取知识的正确性（如有某些自动获取知识功能）③运行效率——知识查询及推理方面的运行效率，找出薄弱环节及求解方法与策略方面的问题④解释能力——一是检测能回答哪些问题，是否达到了要求；二是检测回答问题的质量（说服力）⑤人机交互的便利性7.6答：专家系统种类解决的问题解释根据感知数据推理情况描述诊断根据观察结果推断系统是否有故障预测推导给定情况可能产生的后果设计根据给定要求进行相应的设计规划设计动作控制控制整个系统的行为监督比较观察结果和期望结果修理执行计划来实现规定的补救措施教学诊断、调整、修改学生行为调试建议故障的补救措施(1) 解释型专家系统能根据感知数据，经过分析、推理，从而给出相应解释.（必须能处理不完全、甚至受到干扰的信息，给出一致且正确的解释）代表性：DENDRAL（化学结构说明）、PROSPECTOR（地质解释）等(2) 诊断型专家系统能根据取得的现象、数据或事实推断出系统是否有故障，并能找出产生故障的原因,给出排除故障的方案（目前开发、应用得最多的一类）代表性：PUFF（肺功能诊断系统）、PIP（肾脏病诊断系统）、DART（计算机硬件故障诊断系统）等(3) 预测型专家系统能根据过去和现在信息（数据和经验）来推断可能发生和出现的情况（天气预报、市场预测、人口预测等）(4) 设计型专家系统能根据给定要求进行相应的设计（工程设计、电路设计、服装设计）代表性：XCON（计算机系统配置系统）、KBVLSI（VLSI电路设计专家系统）等(5) 规划型专家系统能按给定目标拟定总体规划、行动计划、运筹优化等（机器人动作控制、军事规划、城市规划等）代表性：NOAH（机器人规划系统）、SECS（帮助化学家制定有机合成规划的专家系统）、TATR （帮助空军制订攻击敌方机场计划的专家系统）等(6) 控制型专家系统能根据具体情况，控制整个系统的行为代表性：YES/MVS（帮助监控和控制MVS操作系统）(7) 监督型专家系统能完成实时的监测任务，并根据监测到的现象作出相应的分析和处理代表性：REACTOR（帮助操作人员检测和处理核反应堆事故）(8) 修理型专家系统能根据故障的特点制订纠错方案，并能实施该方案排除故障，当制订的方案失效或部分失效时，能及时采取相应的补救措施(9) 教学型专家系统能根据学生学习过程中所产生的问题进行分析、评价、找出错误原因，有针对性地确定教学内容或采取其它有效的教学手段代表性：GUIDON（讲授有关细菌感染性疾病方面的医学知识）(10) 调试型专家系统能根据相应的标准检测被测试对象存在的错误，并能从多种纠错方案中选出适用于当前情况的最佳方案，排除错误专家系统的应用领域已扩展到数学、物理、化学、医学、地质、气象、农业、法律、教育、交通运输、机械、艺术以及计算机科学本身，甚至渗透到政治、经济、军事等重大决策部门，产生了巨大的社会效益和经济效益，同时也促进了人工智能基本理论和基本技术的发展.7.7答：（1）正向推理：见教材P206图7.7（2）反向推理：见教材P212图7.127.8答：（1）知识获取的任务基本任务：为专家系统获取知识，建立起健全、完善、有效的知识库，以满足求解领域问题需要①抽取知识识别、理解、筛选、归纳等，及自学习②知识的转换第一步：从专家及文献资料处抽取的知识转换为某种知识表示模式，如产生式规则、框架等（知识工程师完成）第二步：该模式表示的知识转换为系统可直接利用的内部形式.（输入及编译实现）③知识的输入知识编辑器④知识的检测不一致、不完整等⑵知识获取的模式①非自动知识获取(人工移植)知识工程师知识编辑器②自动知识获取系统具有获取知识的能力，它不仅可以直接与领域专家对话，从专家提供的原始信息中学习到专家系统所需的知识，而且还能从系统自身的运行实践中总结、归纳出新的知识，发现知识中可能存在的错误，不断自我完善，建立起性能优良、知识完善的知识库➢具有识别语音、文字、图像的能力➢具有理解、分析、归纳的能力➢具有从运行实践中学习的能力③半自动知识获取7.9答：正确性(1)系统设计的正确性①系统设计思想的正确性如目标、原则等②系统设计方法的正确性如知识表达方法、知识推理方法、控制策略、解释方法等③设计开发工具的正确性如正确使用和正确维护(2)系统测试的正确性①测试目的、方法、条件的正确性②测试结果、数据、记录的正确性(3)系统运行的正确性①推理结论、求解结果、咨询建议的正确性②推理解释及可信度估算的正确性③知识库知识的正确性语法、语义和语用及专业内容有用性(1)推理结论、求解结果、咨询建议的有用性(2)系统的知识水平、可用范围、易扩充性、易更新性等(3)问题的求解能力（解题速度、推理效率），可能场合和环境(4)人机交互的友好性(5)运行可靠性、易维护性、可移植性(6)系统的经济性（软硬件投资、运行维护费用、设计开发费用和系统运行取得的直接或间接经济效益）7.10答：（1）四种主要的类型：①用于开发专家系统的程序设计语言②骨架系统③通用型知识表达语言④专家系统开发环境（2）专家系统开发环境（工具包）AGE是斯坦福大学研制的一个专家系统开发环境.AGE是典型的模块组合式开发工具，为用户提供了一个通用的专家系统结构框架，并将该框架分解为许多在功能和结构上较为独立的的组件部件，这些组件已预先编制成标准模块存在系统中.AGE采用了黑板模型来构造专家系统结构框架.可通过两条途径构造自己的专家系统：①用户使用AGE现有的各种组件作为构造材料，很方便地来组合设计自己所需的系统.②用户通过AGE的工具界面，定义和设计各种所需的组成部件，以构造自己的专家系统.应用AGE已经开发了一些专家系统，主要用于医疗诊断、密码翻译、军事科学等方面.7.11答：EMYCIN是由MYCIN系统抽去原有的医学领域知识，保留骨架而形成的系统（产生式规则表达知识、目标驱动的反向推理控制策略）.EMYCIN具有MYCIN的全部功能：①解释程序——可以向用户解释推理过程.②知识编辑程序及类英语的简化会话语言——提供一开发知识库的环境，使得开发者可以使用比LISP更接近自然语言的规则语言来表示知识.③知识库管理和维护手段——所提供的开发知识库的环境还可以在进行知识编辑及输入时进行语法、一致性、是否矛盾和包含等检查.④跟踪和调试功能EMYCIN开发的一些专家系统（适合开发各种领域咨询、诊断型专家系统）.EMYCIN帮通过解释呼吸分析并确定病通过解释油井预测麦田是否助决定解决结构分析问题的策略测试数据来诊断肺病人血液凝固机制中有无问题SACON钻探数据来鉴定地下岩层将受黑鳞翅目幼虫之害LIGHOPIANT/CDP。
专家系统概述
8. 专家系统的开发过程
• • 编程、调试
– 模块设计 – 分调、联调
原型测试
– 可靠性：事实--结论对否，推理可信度，模糊 性 – 知识的一致性：输入不一致性的知识，是否可 检测出 – 运行效率：知识查询、推理方面的运行效率 – 解释能力：回答问题是否达到要求，是否有说 服力，质量
– 特点：要求能根据故障的特点制定纠错方案、 并能实施这个方案排除故障，当制定的方案失 效，部分失效，能及时采取补救措施。
4.专家系统的分类
(9)教育型：用于辅助教学一类的专家系。
– 特点：要求有以深层知识为基础的解释功能， 需建立各种相应的模型。
(10)调试型：对系统实施调试一类的专家系统。
– 特点：能根据相应的标准检测被调试对象存在 的错误，能从多种纠错方案中造出适用于当前 情况的最佳方案，排除错误。
• •
知识库及其管理系统
• 知识库：是知识的存储机构，用于存储领 域内的原理性知识、专家的经验性知识， 有关事实等。 知识来源于获取机构；为推理机提供知识。 知识库管理系统：负责对知识库中的知识 进行组织，检索、维护等。
• •
推理机
• 是“思维”机构，是构成专家系统的核心 部分。任务是模拟领域专家的思维过程， 控制并执行对问题的求解。 推理机的性能与知识的表示方式及组织方 式有关，与知识的内容无关，有利于推理 机与知识库的独立。 推理机的搜索策略使用了与领域有关的启 发性知识。为了保证推理机与知识库的独 立性，采用元知识来表示启发性知识。
2.专家系统的基本特征
1) 具有专家水平的专门知识
– 数据级知识：具体问题所提供的初始事实、问题 求解过程中所产生的中间结论、最终结论等。
• 例如：病人的症状，化验结果，专家推出的病因、治 疗方案等。
VITEK2COMPACT高级专家系统
高级专家系统AES
1. 生物学确认
生物学修正
如果 全部 抗生素中仅有一个 抗生素与期望的MIC分布
不符合时
AES 会建议仅修改 MIC
绿脓假单胞菌 Ticarcillin >=128
高级专家系统AES
1. 生物学确认
生物学修正
野生型
高水平耐药 Aq Pse+R Carb
(1 - 32)
(>= 64)
“这个结果与我数据库中的规则是否符合?” ➢ 是, 则提示操作者 ➢ 否, 无提示
“无提示” 的结果=可以接受此结果吗？ 条例式专家系统是否给操作者一个假象，使
操作者认为结果可靠呢？
高级专家系统AES
表型符合式专家系统 AES
第二代专家系统
具有特殊的检测抗生素耐药性的能力
每个结果都会给予一个标识说明 (绿色, 黄色, 红色和紫色)
高级专家系统AES
基因型是由特殊基因编码的一种耐药机制
➢ mecA 是甲氧西林耐药的葡萄球菌的基因型
表型则是观测到的结果的模式
➢ mecA 可通过β-内酰胺抗生素耐药模式而被观测到
通常可以通过观测到的表型来推测基因型
SHV1
ESBL
WILD
CASE
PASE
PASE
Patient Result
(>= 256)
Ceftazidime = 16
(0.25 - 4)
(>= 16)
(0.25 - 4)
Aztreonam = 4
(0.5 - 16)
(>= 16)
(0.5 - 16)
Imipenem = 2
(0.25 - 4)
(0.25 - 4)
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
2017/11/24
推理机
结果
Expert Systems and Application
用户
图2-1 专家系统的基本结构
6
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
2017/11/24
Expert Systems and Application
4
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。
专家系统的原理及应用
专家系统的原理及应用前言专家系统是一种基于人工智能的计算机系统，它通过模拟人类专家的知识和推理能力，为用户提供专业化的问题解答和决策支持。
专家系统利用领域专家的知识和经验，通过推理和解释，产生针对特定问题的合理解决方案。
本文将介绍专家系统的原理和应用，以帮助读者深入了解这一领域的知识。
1. 专家系统的原理专家系统的原理主要包括知识表示、推理机制和解释与学习。
1.1 知识表示在专家系统中，知识是通过规则的形式进行表示的。
规则是由领域专家提供的，它们描述了特定问题的解决步骤和推理过程。
专家系统的知识通常由规则库组成，每个规则由条件和结论组成。
推理机通过匹配规则库中的规则进行推理，从而得出问题的解决方案。
1.2 推理机制推理是专家系统的核心功能，它通过应用知识和推理规则，从输入的问题描述中推导出相应的结论。
推理机制通常包括正向推理和反向推理。
正向推理是从已知事实和规则出发，逐步推导出结论；反向推理是从目标结论出发，逆向推导得出问题的解决方案。
1.3 解释与学习专家系统不仅能够给出问题的解答，还能够解释其推理过程和结果。
解释功能可以增加用户对专家系统的信任和理解，提高用户对系统的接受度。
专家系统还可以通过学习功能不断完善和更新自己的知识库，以提高自身的专业水平和能力。
2. 专家系统的应用专家系统在各个领域都有广泛的应用，以下列举了几个典型的应用领域。
2.1 医疗诊断专家系统在医疗领域的应用已经取得了显著的成果。
它可以基于医学专家的知识，帮助医生进行疾病的诊断和治疗方案的选择。
专家系统通过分析病人的症状和病史，与知识库中的医学知识进行匹配，得出准确的诊断结果和治疗建议。
2.2 金融投资专家系统在金融领域的应用主要集中在投资决策和风险评估方面。
它可以基于金融专家的经验和投资规则，帮助投资人进行投资决策和风险管理。
专家系统通过分析市场数据和投资者的需求，推荐适合的投资组合和风险控制策略。
2.3 工业控制专家系统在工业控制领域的应用主要包括设备故障诊断和生产过程优化等方面。
智能控制技术(第2章-专家系统与专家控制系统)课件(2)
专家控制（Expert Control）是智能控 制的一个重要分支，又称专家智能控制。 所谓专家控制，是将专家系统的理论和 技术同控制理论、方法与技术相结合， 在未知环境下，仿效专家的经验，实现 对系统的控制。
专家控制试图在传统控制的基础上“加 入”一个富有经验的控制工程师，实现控 制的功能，它由知识库和推理机构构成主 体框架，通过对控制领域知识（先验经验、 动态信息、目标等）的获取与组织，按某 种策略及时地选用恰当的规则进行推理输 出，实现对实际对象的控制。
上世纪80年代初，人工智能中专家系统 的思想和方法开始被引入控制系统的研究和 工程应用中。
专家系统能处理定性的、启发式或不确 定的知识信息，经过各种推理来达到系统的 任务目标。专家系统为解决传统控制理论的 局限性提供了重要的启示，二者的结合导致 了专家控制这一方法。
2.1 概述
2.1.1、什么是专家系统
（2）专家系统处于离线工作方式，而 专家控制要求在线获取反馈信息，即 要求在线工作方式。
4. 分类 按专家控制在控制系统中的作用和功
能，可将专家控制器分为以下两种类型：
(1) 直接型专家控制器 直接专家控制器用于取代常规控制器，
直接控制生产过程或被控对象。具有模拟 （或延伸，扩展）操作工人智能的功能。该 控制器的任务和功能相对比较简单，但是需 要在线、实时控制。因此，其知识表达和知 识库也较简单，通常由几十条产生式规则构 成，以便于增删和修改。
间接型专家控制器可以在线或离线运 行。通常，优化型、适应型需要在线、 实时、联机运行。协调型、组织型可以 离线、非实时运行，作为相应的计算机 辅助系统。
间接型专家控制器的示意图如图所 示。
专家控制 器
控制算法
特征提取
专家系统
LOGO
人工智能
——专家系统
Contents
1
2 3
专家系统介绍
专家系统特点和发展趋势
4
动物识别专家系统
专家系统
Part1：专家系统介绍
• 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，从而达到与专家具有同 等解决问题能力。
专家系统的基本工作流程
• 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。 • 在这里，专家系统还可以通过解释器向用户 解释以下问题：系统为什么要向用户提出该 问题（Why）？计算机是如何得出最终结论 的（How）？ • 领域专家或知识工程师通过专门的软件工具， 或编程实现专家系统中知识的获取，不断地统
专家系统
• 专家系统（expert system）是人工智能领域应用 研究最活跃和最广泛的课题之一。第一个专家系 统是在1956年由Allen Newell、Herbert Simon 及J. C. Shaw所发展。其后，许多专家系统也纷 纷随之建立，但在前期多半是属于研究性质的雏 形系统。1970年代之后，人工智能与专家系统专 用的程序语言及软件开发工具逐渐开始发展，而 各种知识表示法及算法也被广泛地研究，使得专 家系统的建构与发展方式产生了不小的改变。从 1980年代后期开始，专家系统便能够逐渐脱离实 验室的研究而广泛应用于各行业中。
知识获取
• 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。
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专家系统存在的问题
知识有时难以获得； 专家知识难以提炼； 每个专家对具体问题的看法不同，但都是正确的； 即使有经验的专家难以在短时间内把经验很好叙述出来； 没有独立的机制来检验专家结论的合理性； 用于表达事实和关系的词汇还非常有限； 开发专家系统的费用和时间。
4
2.1.2 专家系统的结构和类型
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2.2.2 知识获取与表达方式
• 知识获取是建造专家系统的关键一步，较为困难，是建造专家
系统的“瓶颈”。三种途径。 （1）人工获取 计算机人员（或知识工程师）与领域专家合作，对知识进行挖掘、 搜集、分析、综合、整理、归纳，以某种表示形式存入知识库。 （2）半自动获取 利用专门的知识获取系统，采取提示、指导或问答的方式，帮助专 家提取、归纳有关知识，并自动记入知识库。 （3）自动获取 两种：一种是系统本身具有在运行过程中不断总结经验，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。 面向对象、机器学习、知识发现、数据挖掘技术为知识获取提供了 强有力支持。
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（1）
结论的表示 结论规定了所涉及专门知识的范围。在EXPERT中，每个假
设用简写的助记符号和用自然语言(中文、英语或其它设计者希望 使用的语言)写的正式的说明语句来表示。助记符号用于编写决策 规则时引用假设。 （2） 观测的表示 观测是得到结论所需要的观察或量测结果。通常可用逻辑值： 真(T)，假(F)或“不知道”，或用数字来表示。把问题组织成菜单的 编组是一种很有效的方法。
11
3 产生式系统
产生式系统的组成 主要由总数据库、规则库和推理机构组成。 产生式系统的推理 通过对解空间的搜索而求解问题的过程，推理过程按搜索方向分 为正向推理、逆向推理和双向推理。
产生式系统的推理过程举例 以动物识别系统为例
12
2.2专家系统设计
2.2.1 专家系统的设计步骤与技巧
专家系统的建立步骤
22
（2）知识库管理系统设计 1)知识操作功能设计 包括知识的添加、删除、修改、查询和统计等。这些功能可采用两 种方法实现。一是利用屏幕窗口，通过人机对话方式实现知识的增、删、 改、查等；另一是用全屏幕编辑方式，用户直接用键盘按知识描述语言 的语法格式编辑知识。 2)知识检查功能设计 包括知识的一致性、完整性、冗余性等检查。 一致性指知识库中的知识必须相容，如 r1:if P then o r2:if P then o
辨别问题的实质：解 决的任务、如何定义、 是否分解为子问题、 哪些典型数据 概括知识表示所需的关键 概念及其关系：数据类型、 已知条件、目标、提出的 假设、控制策略
确定用于组织知识的数 据结构形式、把有关概 念、子问题及信息流特 性变换为表达式
把形式化的知识变 为由编程语言表示 的可供计算机执行 的语句和程序
结构 专家系统的基本组成部分是知识库和推理机，对于不同背景，专家系统的 结构可有多种不同的表示形式 数据库（存放用于说明问题的状态、 事实、概念和各种条件及常识） 规则库（专家经验的判断性知识，如 建议、推断、命令、策略的产生规则）
运用以上两类知识并基于某种问题求解模型 进行推理和求解问题的软件
确认知识的 合理性和规 则的有效性
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设计专家系统的流程
1、问题的确定
6、性能评价
2、专家的选择
7、认同度评价 和培训
3、选择软件和 硬件工具
8、制定文档和 维护计划
4、知识获取 9、与现行系统 并行使用
5、建立专家系 统的原型
10 投入运行
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说明： (1) 在设计专家系统时，应首先清楚：系统中哪里需要专家知识？ 知识的作用？各专家模块的输入？处理什么？输出是什么？ (2) 系统投入运行后，一般，知识库还需不断扩充、更新、完善和 优化。所以专家系统的开发更适合采用快速原型法。 (3) 对系统的评价主要看解决问题是否达到专家水平。
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根据问题的特征考虑建模方法
（1）具有可靠知识与数据的小搜索空间的问题 数据可靠（无噪声、无错误、不丢失、不多余）和知识可靠（不出现 假的、近似的或推测性的结论）决定了系统具有单调性，可采用单路推理 路线，小搜索空间的问题一般允许采用穷举搜素策略； （2）不可靠的数据或知识 采用概率推理、模糊推理或专门的不确定性推理技术； （3）时变数据 一般要涉及时间推理技术，推理过程要求复杂的表示法，目前在开发； （4）大搜素空间问题 一般要引入启发式搜索策略或采用分层体系结构，以降低求解过程的 复杂程度。
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2、黑板与黑板系统
黑板模型是一种高度结构化的问题求解模型。能够决定何时和如 何运用知识来进行推理和问题求解；能够处理大量不同的、错误的和 不完全的知识。 最早的黑板模型出现在 Eman 等在 1971年 ~1976 年开发的语音理解 系统Hearsay中，可识别1000个词汇的连续语音，对于麦克风输入的语 音句子，完全正确率和语义正确率分别为74%和91%。 黑板模型主要由黑板、独立的知识源和调度器组成。
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（3）
推理规则的表示 产生式规则是决策规则最为常用的表示形式，可根据观测和假设
之间的逻辑关系分成3类： 从观测到观测的规则（FF规则） FF规则规定那些可从已确定的观测直接推导出来的观测的真值。 从观测到假设的规则（FH规则） 通过把观测和假设相组合可以描述功能更强的产生式规则形式。 在许多用于分类的专家系统中，产生式规则可对产生式结论的 可信程度进行量度。 从假设到假设的规则（HH规则） HH(从假设到假设)规则用来规定假设之间的推理。
涉 及 的 问 题 根据传感器的数据来推断状态的描述 对于给定的情形推断可能的结果 根据观测数据，推断系统的故障所在 在限制条件下配置对象 制定达到目标的计划 把观测信息与系统的薄弱环节进行比较 对系统的行为进行解释、预测、修补和监控 为系统可能出现的故障设计相应的处理方案 对学生的表现进行诊断和纠错 执行预先设定的补救措施
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2.1.3 知识表示、黑板、推理与产生式系统
知识表示、黑板、推理与产生式系统是专家系统的重要概念
1、知识表示
知识表示、知识获取和知识推理是人工智能和知识工程的重要研 究内容，知识获取是从人类专家抽取提炼知识的过程，知识的表示方 式是专家指知识在计算机中的表现形式，有状态空间、问题规 约、谓词逻辑、语义网络、框架、脚本、产生式规则等
2 专家控制系统
2、1 专家系统的基本概念和组成 2、2 专家系统设计 2、3 几种典型专家系统 2、4 专家控制系统 2、5 专家控制举例
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2.1 专家系统的基本概念和组成
专家系统（Expert System，简称ES）是人工智能应用研究最活 跃和最广泛的应用领域之一。 专家系统 域问题。 谁是专家？ 一般指具有丰富专业知识和经验并对需要解决的专门 问题非常熟悉的专门人才。 专家系统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，解决需要人类专家才能解决的复杂问题
描述学生的框架 学生 姓名：（姓、名） 年龄：（岁） 性别：（男、女） 身份：（研究生、本科生） 班级：（院系、专业、班级） 住址：（住址框架） ……..
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• 产生式规则 产生式规则是专家系统应用最广泛的知识表示方式。 类似于“如果满足某个条件，那么就应采取某种行动”的语句，通 常表示为 IF[前提] THEN[结论] IF[某种动物是哺乳动物，并且吃肉] THEN[这种动物是食肉动物] 规则的前提一般是若干个事实的逻辑积，如满足，规则被应 用，得到规则描述的结论或执行规则描述的行动。 产生式规则的推理以演绎推理为基础，通过规则的前提与数据 库中的事实的不断匹配和冲突解决等操作，最终形成一个推理链， 得到相应的结论。 以产生式规则作为知识表示方式的产生式系统具有直观、清晰、 灵活、方便和模块化等优点，得到广泛应用。
矛盾，不能同时存 在一个知识库中
完整性指知识中的约束条件，称为完整性约束。例如，小李的身 高x米，则必须满足：x<3米；又如，弟弟今年x岁，哥哥今年y岁，则 必须满足x<y。否则就破坏了知识的完整性。
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• 知识表示与知识描述语言设计
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(知识的具体语法结构形式).。 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。要求知识描述语言既能为用户 提供方便、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。 按照专家表达知识的方式，设计过程中主要利用以下表达成分: • 假设或结论 • 观测或观察 • 推理或决策规则
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•知识库与知识库管理系统设计
知识库是专家系统的核心，其质量直接关系整个系统的性能和效 率，知识库涉及知识的组织与管理。知识的组织决定了库的结构，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。 （1）知识库设计 主要设计知识库的结构，即知识的组织形式。专家系统（或知识 工程）中所涉及的知识库，一般取层次结构或网状结构模式。该结构 模式是把知识按某种原则进行分类，分块分层组织存放；而每一块和 每一层还可再分块分层，整个知识库呈树型或网状结构。 分布式知识库将成为知识库的一个重要发展方向。
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• 框架 框架是关于领域知识的形式化约定的集合，用于描述事物和 概念的固定不变的若干方面。一个框架包括事物的多个标准属性 （standard attribute)称为槽(slot).
<框架名> <槽1> <侧面11> <值111><值112>…… <侧面12> <值121><值122>…… …… <槽2> <侧面21> <值211><值212>…… <侧面22> <值221><值222>…… …… <槽n> <侧面n1> <值n11><值n12>…… <侧面n2> <值n21><值n22>…… …… 槽或侧面的取值可为二值逻辑的真或假、 数字、文字、程序或框架等，还可为一组 程序