2专家系统
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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
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
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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•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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（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。
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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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• 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
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设计技巧
先取那些确实可信的观察和肯定的规则，不考虑不十分确定的事物； 挑选那些最有利于区别各个假设的观测，即利用这些观测可把各种假 设完全区分开来； 为得到所需结论，可有许多方式组合观测，决定规则时，首先从确认 或区分各种假设所需的数量最少的观测组合开始； 把不具很强预测或区别能力的观测组合起来，以便通过观测或结论之 间的依赖关系改善这些观测的区别能力； 建立中间假设，目的: 减少规则数量和简化推理过程； 以各种事例来试验所设计系统，研究那些产生不准确结论的事例，并 确定系统应做的修改，修改后，要检验系统对这些事例产生的结果及 系统的这些个性对其它事例的影响。
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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
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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
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。
2
含有大量的某个领域专家水平的知识与经验的智能计算
机程序系统，能利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领
2.1.1 专家系统的特点
• 启发性 • 透明性 能运用专家的知识与经验进行推理、判断和决策，世界 专家系统能够解释本身的推理过程并回答用户的问题， 上大部分工作和知识都是非数学性的 使用户能了解推理过程，提高对专家系统的信赖感 • 灵活性 专家系统能不断增长知识，修改原有知识，不断更新 专家系统的优点 高效、准确、周到、迅速、不知疲倦； 解决问题不受环境影响，不受空间、时间的限制； 使各领域专家的知识和经验得到总结和精炼； 汇集多领域专家的知识和经验协同工作，拥有更渊博的知识、更丰 富的经验和更强的工作能力。
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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。
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一般常规应用程序与专家系统的区别
一般应用程序
把问题求解的知识隐含地 编入程序 知识组织为两级：数据级 和程序级
专家系统
把应用领域问题求解的知识单独组 成一个实体，即为知识库。 将知识组织成三级：数据、知识库 和控制。
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专家系统的类型 类 别
解释专家系统 预测专家系统 诊断专家系统 设计专家系统 规划专家系统 监视专家系统 控制专家系统 调试专家系统 教学专家系统 修理专家系统
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
3
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。
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2.1.2 专家系统的结构和类型
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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Biblioteka Baidu
• 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。
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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 式是专家系统在构造方法上有别于常规程序系统的重要特征。 知识表示是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
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）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
• 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
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
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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•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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（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。
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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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• 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
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设计技巧
先取那些确实可信的观察和肯定的规则，不考虑不十分确定的事物； 挑选那些最有利于区别各个假设的观测，即利用这些观测可把各种假 设完全区分开来； 为得到所需结论，可有许多方式组合观测，决定规则时，首先从确认 或区分各种假设所需的数量最少的观测组合开始； 把不具很强预测或区别能力的观测组合起来，以便通过观测或结论之 间的依赖关系改善这些观测的区别能力； 建立中间假设，目的: 减少规则数量和简化推理过程； 以各种事例来试验所设计系统，研究那些产生不准确结论的事例，并 确定系统应做的修改，修改后，要检验系统对这些事例产生的结果及 系统的这些个性对其它事例的影响。
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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
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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
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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含有大量的某个领域专家水平的知识与经验的智能计算
机程序系统，能利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领
2.1.1 专家系统的特点
• 启发性 • 透明性 能运用专家的知识与经验进行推理、判断和决策，世界 专家系统能够解释本身的推理过程并回答用户的问题， 上大部分工作和知识都是非数学性的 使用户能了解推理过程，提高对专家系统的信赖感 • 灵活性 专家系统能不断增长知识，修改原有知识，不断更新 专家系统的优点 高效、准确、周到、迅速、不知疲倦； 解决问题不受环境影响，不受空间、时间的限制； 使各领域专家的知识和经验得到总结和精炼； 汇集多领域专家的知识和经验协同工作，拥有更渊博的知识、更丰 富的经验和更强的工作能力。
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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。
5
一般常规应用程序与专家系统的区别
一般应用程序
把问题求解的知识隐含地 编入程序 知识组织为两级：数据级 和程序级
专家系统
把应用领域问题求解的知识单独组 成一个实体，即为知识库。 将知识组织成三级：数据、知识库 和控制。
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专家系统的类型 类 别
解释专家系统 预测专家系统 诊断专家系统 设计专家系统 规划专家系统 监视专家系统 控制专家系统 调试专家系统 教学专家系统 修理专家系统
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
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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。
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2.1.2 专家系统的结构和类型
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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Biblioteka Baidu
• 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。
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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 式是专家系统在构造方法上有别于常规程序系统的重要特征。 知识表示是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
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）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