专家系统的名词解释

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专家系统

专家系统

6). 规划专家系统 7). 控制专家系统 8). 教学专家系统 9). 监视专家系统 10) 修理专家系统
7.2.1 专家控制系统的结构 专家系统的结构是指专家系统各组成部 分的构造方法和组织形式。 系统结构选择恰当与否,是与专家系统 的适用性和有效性密切相关的。 选择什么结构最为恰当,要根据系统的 应用环境和所执行任务的特点而定。
• 7.1.2 专家系统的基本组成 • 专家系统由知识库、推理机、综合数据库、 解释接口和知识获取等五部分组成。
• 知识库(Knowlege Base)储存专家用以解决 问题的知识。 • 推理机(Inference Mechanism)用以控制推 理过程。 • 综合数据库(Global Database)存放推理的 初始证据、中间结果以及最终结果等的工 作存储器(Working Memory)。
• 专家系统特点: 1. 启发性 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。 2. 透明性 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。 3. 灵活性 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。
• 解释接口(Explanation Interface)提供使用 者友善的解释说明及咨询功能。 • 知识获取(Knowlege Acquisition)通过人工 方法或机器学习的方法,将某个领域内的 事实性知识和领域专家所特有的经验性知 识转化为计算机程序的过程。
7.1.3 专家控制的特征和分类
1. 专家系统的基本特征 专家系统是基于知识工程的系统,其基本特征: 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) 具有一定的复杂性和难度。

第7章专家系统资料

第7章专家系统资料

3.2 知识获取 知识获取是建造专家系统的关键一步,也是较为
困难的一步,被称为建造专家系统的“瓶颈”。知识 获取大体有三种途径。
1.人工获取 人工获取,即计算机人员(或知识工程师)与领 域专家合作,对有关领域知识和专家知识,进行挖掘、 搜集、分析、综合、整理、归纳,然后以某种表示形 式存入知识库。
服务器
知识库
推理机
Web Server
知识库
推理机
人—机界面
Internet
人—机界面
客户(机)
Browser
图5 专家系统的客户(机)/服务器结构及浏览器/服务器结构
3、专家系统设计与实现
3.1 ES设计的原则
根据ES的特点,在设计中应遵循下列原则: ⑴ 专门任务。ES设计应面向专家知识和经验行之有效的
A→B A B
3.动态数据库 动态数据库也称全局数据库、综合数据库、工作 存储器、黑板等,它是存放初始证据事实、推理结果 和控制信息的场所,或者说它是上述各种数据构成的 集合。 4.人机界面 这里的人机界面指的是最终用户与专家系统的交 互界面。 5.解释模块 解释程序模块专门负责向用户解释专家系统的行 为和结果。
传统编程 数据处理步骤的描述和使用 与程序员理解水平相等 与过程型为主 处理模型 对大数据库进行处理 数值处理 重复计算过程 困难 困难 不容易做到在运行中解释 顺序的批处理 算法式
1.4 专家系统的类型 关于专家系统的分类,目前还无定论。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。

专家系统概述

专家系统概述

2 数据库
用来存放系统推理过程中用到的控制信息、中间假设和中 间结果
3 推理机
用于利用知识进行推理,求解专门问题,具有启发推理、 算法推理;正向、反向和双向推理;串行或并行推理等功能
4 解释器
用于作为专家系统与用户的“人-机”接口,功能是向用户 解释系统的行为,包括:咨询理解——对用户咨询的提问进行 “理解”,将用户输入的提问及有关事实、数据和条件转换为 推理机可以接收的信息结论解释:向用户输出推理的结论和答 案,可根据用户需要对推理过程进行理解,给出结论的可信度 估计
四 知识推理
推理,是依据一定规则从已有的事实推出结论的过程。专 家系统中的自动推理是知识推理,它是专家系统中问题求解的 主要手段,也是专家系统的灵魂。类似于专家求解问题的思维 规则。 根据知识表示的特点,知识推理方法可分为图搜索方法和 逻辑论证方法。 根据问题求解的推理过程是否运用启发性知识,可分为启 发推理和非启发推理。 根据推理过程的结论是否精确,可分为精确推理和不精确 推理。 根据问题求解过程中特殊和一般的关系,可分为演绎推理 和归纳推理 根据推理的方向,可分为正向推理、反向推理和正反混合 推理
专家系统概述
一、专家系统概述
专家系统是人工智能在信息系统中的应用,它是 一个智能计算机程序系统,其内部具有大量专家水平 的关于某个领域的知识和经验,能够利用人类专家的 知识和解决问题的方法来解决这个领域的知识。
专家系统的主要功能取决于大量的知识
设计专家系统的关键是知识的表达和运用 专家系统与一般计算机程序最本质的区别在于:专 家系统所解决的问题一般没有算法解,并且往往是要 在不完全、不精确或者不确定的信息基础上做出结论。
5 知识获取器
知识获取是专家系统和专家的“界面”,知识工程师采用

专家系统

专家系统

IF The application area IS System THEN The recommendation language IS ADA AND DISPLAY answer RULE 4 IF The application area IS Real-time THEN The recommendation language IS ADA AND DISPLAY answer RULE 5 IF The application area IS Education THEN The recommendation language IS PASCAL AND DISPLAY answer TEXT The application area Your application area is: DISPLAY answer Our recommendation is: [The recommendation language] END
搜索
人工智能就是一个数据库加上搜索, 从某种程度上,这句话也确实可以说明人 工智能的现状。无论是在知识库这一方也 好,还是在推理机那一方也好,都要涉及 到搜索这一过程。
问题空间
有了搜索的方法,那我们现在可以看 看要搜索的东西是什么样子的了。数据结 构决定算法的实现。对于我们所知道的问 题,我们可以采用状态空间或与或树的表 示方法来表示一个待搜索的问题空间。
举例
TITLE ex1 DISPLAY This is the first demonstration knowledge base about selection of General-Purpose programming languages. OBJECT The recommendation language AND The application area 1. The recommendation language RULE 1 IF The application area IS Business THEN The recommendation language IS COBOL AND DISPLAY answer RULE 2 IF The application area IS Math or Science THEN The recommendation language IS FORTRAN AND DISPLAY answer RULE 3

第二章 专家系统概述

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

专家系统

图2
专家系统的结构
接口是人与系统进行信息交流的媒介, 接口是人与系统进行信息交流的媒介,它为用户 提供了直观而方便的交互作用手段。 提供了直观而方便的交互作用手段。接口的功能是识 别与解释用户向系统提供的命令、问题和数据等信息, 别与解释用户向系统提供的命令、问题和数据等信息, 并把这些信息转化为系统的内部表示形式。另一方面, 并把这些信息转化为系统的内部表示形式。另一方面, 接口也将系统向用户提出的问题、 接口也将系统向用户提出的问题、得出的结果和作出 的解释以用户易于理解的形式提供给用户。 的解释以用户易于理解的形式提供给用户。
新型专家系统
1.分布式专家系统 分布式专家系统
这种专家系统具有分布处理的特征,其主要目的在于 这种专家系统具有分布处理的特征 其主要目的在于 把一个专家系统的功能经分解以后分布到多个处理器上 去并行地工作,从而在总体上提高系统的处理效率 从而在总体上提高系统的处理效率。 去并行地工作 从而在总体上提高系统的处理效率。它可 以工作在紧藕合的多处理器系统环境中,也可工作在松藕 以工作在紧藕合的多处理器系统环境中 也可工作在松藕 合的计算机网络环境里,所以其总体结构在很大程度上依 合的计算机网络环境里 所以其总体结构在很大程度上依 赖于其所在的硬件环境。 赖于其所在的硬件环境。
专家系统的特点
专家系统具有下列三个特点: 专家系统具有下列三个特点:
(3)灵活性 灵活性 专家系统能不断地增长知识,修改原有知识, 专家系统能不断地增长知识,修改原有知识, 不断更新。由于这一特点, 不断更新。由于这一特点,使得专家系统具有十 分广泛的应用领域。 分广泛的应用领域。
专家系统的结构
专家系统的特点
专家系统具有下列三个特点: 专家系统具有下列三个特点:

第七章_专家系统

第七章_专家系统
故具有小的状态空间,可以使用穷尽的逆向搜索方法(基于规则的逆向演 绎)。因此,只需简单的体系结构。 HEARSAY-Ⅱ——口语理解是一个相当复杂的任务,ES系统不仅要处理不可靠的 数据(语音分析的二意性和噪音),而且状态空间很大,要求更强有力的知 识组织和推理控制结构:知识源—黑板体系结构。
14
任务复杂程度和ES系 统体系结构间的相 关性 随问题求解 任务复杂程度的增 加,需要在体系结 构设计时渐增地采 用一些相适应的推 理技术。 不存在最好的 设计体系结构的通 用原则,再好的原 则也只能适用于一 定的范围。
3
1 ES系统的特点 1) 具有求解问题所需的专门知识:
应用领域的基本原理和常识——专门知识的主部,可以精确地定 义和使用,为普通技术人员所掌握,求解问题的基础;不与求解的问题 紧密结合,知识量大和推理步小,不能高效地支持问题求解。
领域专家求解问题的经验知识——对如何使用前者解决问题所作的 高度集中、抽象和浓缩的描述;使问题求解过程可以大踏步地发展, 高效高质地解决困难和复杂问题;使用这类知识的条件比较苛刻,条 件不满足时会导致不正确的解答甚至推理失败。
<条件> := <简单条件> |($OR {<简单条件>}+)
简单条件常用7类函数表示:(SAME <对象> <属性> <值>);
最常用的动作函数:(CONCLUDE <对象> <属性> <值> TALLY <结 论CF>);
TALLY——存放规则前提的可信度(CF—Certainty Factor);
用控制结构的基础上), * 能适用于较宽广的应用领域, * 增加了ES系统的开发和维护困难。 开发工具箱(开发环境): KEE

专家系统简介

专家系统简介
15
如对于不平衡故障,有下列规则: 规则2=(基频振动 (如果 振动工频分量占通频振幅的比例大于60% 0.95; 过临界时振幅明显增大,且相位变化大于100° 0.8; 稳速时,相位不随时间、负荷而变化 0.8); (则为 不平衡故障 0.9)); 规则中右列的数字为置信度。
但这种完全独立的规则集虽然增删、修改容易,但寻找 可用规则时只能顺序进行,效率很低。在实际专家系统中, 由于规则较多,所以总是以某种方式把有关规则连接起来, 如建立某种形式的索引文件。这样既方便查找,又可把规则 存放在磁盘上,避免把所有规则调入内存造成内存不足等问 题。
•简单枚举法是由某类中已观察到的事物都具有某属性,而 没有观察到相反的事例,从而推出某类事物都有某属性。 这种方法只是根据一个一个事例的枚举,没有进行深入的分 析,因此有时可靠性不大,是一种简单的初步归纳推理。9
•类比推理 在两个或两类事物在许多属性上都相同的基础上,
推出它们在其他属性上也相同,这就是类比推理。 用 A 与 B 分 别 代 表 两 个 或 两 类 不 同 的 事 物 , 用 a1 , a2 , a3 ,L , an , b, 分别代表不同的属性,则类比 法可表示如下:
可能结果 情况1框架
情况2框架
情况3框架
情况1框架
类型 描述
对象 汽轮发电机组
反映 低压转子两侧工频振动大
可能结果 低压转子不平衡或热弯曲
18
情况2框架 类型 描述 对象 汽轮发电机组 反映 各项参数正常 可能结果 机组工作正常,继续正常运转 情况3框架 类型 描述 对象 汽轮发电机组 反映 轴振动超限值 可能结果 报警,停机检修
员及其任务。要求领域专家和知识工程师一起交换意见,以 便进行知识库的开发工作。主要希望找出下列问题的解答:

专家系统名词解释

专家系统名词解释

名词解释专家系统
专家系统是一个智能计算机程序系统,其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验,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。

就是说,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。

扩展资料:
专家系统适合于完成那些没有公认的理论和方法、数据不精确或信息不完整、人类专家短缺或专门知识十分昂贵的诊断、解释、监控、预测、规划和设计等任务。

一般专家系统执行的求解任务是知识密集型的。

专家系统能为它的用户带来明显的经济效益。

用比较经济的方法执行任务而不需要有经验的专家,可以极大地减少劳务开支和培养费用。

由于软件易于复制,所以专家系统能够广泛传播专家知识和经验,推广应用数量有限的和昂贵的专业人员及其知识。

— 1 —。

专 家 系 统名词解释

专 家 系 统名词解释

专家系统名词解释
专家系统是一种人工智能系统,旨在模拟人类专家在特定领域
的知识和推理能力。

这种系统利用专家的知识来解决复杂的问题,
通常通过规则、推理和逻辑推断来进行决策和问题求解。

专家系统
通常包括知识库、推理引擎和用户接口三个主要部分。

知识库存储
了领域专家的知识和经验,推理引擎利用这些知识进行推理和决策,用户接口则使用户能够与系统进行交互并得到解决方案。

专家系统
被广泛应用于医疗诊断、工程设计、金融分析、客户服务等领域,
以辅助人类专家进行决策和问题解决。

专家系统的发展使得人们能
够利用计算机技术来处理复杂的知识和问题,为各种领域的专业人
士提供了强大的工具和支持。

随着人工智能技术的不断发展,专家
系统也在不断演进和完善,成为了现代智能化应用中的重要组成部分。

第六章专家系统

第六章专家系统
• 例子 气象预报、军事预测、人口预测、交通预测、经济预测 和谷物产量预测等。 恶劣气候(包括暴雨、飓风、冰雹等)预报、战场前景预测
和农作物病虫害预报等专家系统。
3. 诊断专家系统 (expert system for diagnosis)
• 任务 根据观察到的情况(数据)来推断出某个对象机能失常(即 故障)的原因
VAX计算机结构设计专家系统R1(XCOM)、浙江大学花布立体 感图案设计和花布印染专家系统、大规模集成电路设计专家系统、 齿轮加工工艺设计专家系统等。
5.规划专家系统 (expert system for planning)
• 任务 寻找出某个能够达到给定目标的动作序列或步骤 • 特点
– 所要规划的目标可能是动态的或静态的,需要对未来动作做 出预测
– 所涉及的问题可能很复杂,能处理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
• 例子 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
3界3号军事指挥调度系统、ROPES机器人规划专家系统、汽车 和火车运行调度专家系统、小麦和水稻施肥专家系统等
6.监视专家系统 (expert system for monitoring)
6.1.1 专家系统特点
专家系统具有一些共同的特点和优点
– 专家系统具有下列3个特点:
(1) 启发性 能运用专家的知识与经验进行推理、判断和决策。 大部分知识是非数学性的,约占8%以数学公式为核心。 化学和物理、生物学、医学等,大部分靠推理进行思考。 企业管理几乎全靠符号推理,而不是数值计算。 (2) 透明性 专家系统能够解释自身推理过程和回答用户问题,能让用户 了解推理过程,提高对专家系统的信赖感。 医疗诊断专家系统诊断某病人患有肺炎,需用某种抗生素治 疗。专家系统将会向病人解释为什么他患肺炎,像医疗专家 对病人解释病情。 (3) 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。

专家系统概述

专家系统概述
• 特点:要求掌握处理对象内部各部件的功能及相 互关系,特别要注意多种故障并存,间歇性故障。
4.专家系统的分类
(3)预测型:根据相关对象的过去及当前状况 来推测未来情况一类专家系统。
– 特点:这类系统通常需要有相应模型的支持, 时间推理是这类系统中常用的技术。
(4)设计型:按给定要求进行相应设计的一类 专家系统,工程设计、电路设计、建筑及 装修设计等。
(1)抽取知识
• 抽取知识是指把蕴含于知识源(领域专家、书本、 相关论文、经验数据)中的知识经识别、理解、 筛选、归纳等处理后抽取出来,以便用于知识库 的建立。 通常,知识并不是以某种现成的形式存在于知识 源中的。例如,对领域专家往往缺少对自己经验 的总结与归纳,甚至是只可意会不可言传的。 另一方面,系统能够在自身的运行实践中通过机 器学习功能从已有知识或实例中演绎、归纳出新 知识,系统自身必须具有一定的“学习”能力。
7. 专家系统的建造与评价
专家系统的建造原则
(1)恰当地划定求解问题的领域 • 系统的设计目标 • 领域专家的知识面及水平 (2)获取完备的知识 完备的知识指其数量能满足问题求解的需要, 质量上要保证知识的一致性以及完整性。 (3)知识库与推理机分离:可实现正向、逆向、混 合推理。
7. 专家系统的建造与评价
6. 知识获取
• • 知识获取一直是专家系统开发中的一个瓶 颈问题。 目前,专家系统的知识获取一般是由知识 工程师与专家系统中的知识获取机构共同 完成的。 至今仍无一种可以完全代替知识工程师的 自动化方法。

知识获取的任务
• 知识获取的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, 以满足领域问题求解的需求。为此,需要 做以下几项工作。 – 抽取知识 – 知识的转换 – 知识的输入 – 知识的检测

什么是专家系统?

什么是专家系统?
family(swan),
voice(muffled_musical_whistle).
bird(trumpeter_swan) :-
family(swan),
voice(loud_trumpeting).
为了能够让这些规则能够分辨不同的鸟类,我们必须储存关于某种鸟的特定的信息。例如,如果我们加入下面两个事实的话:
family(goose),
season(winter),
country(united_states),
head(black),
cheek(white).
bird(canada_goose):-
family(goose),
season(summer),
country(canada),
什么是专家系统?
>专家系统是人工智能最重要的应用之一,它的目的是让电脑在某种程度上帮助或者替代某个领域的专家解决问题。例如医疗诊断系统、投资风险分析系统、家居设计系统等等。
Domain Expert就是某个领域的专家,他提供原始的知识。Knowledge Engineer是把专家的知识翻译成电脑所能够识别的知识的工程师。某领域的专家把他所知道的知识告诉knowlegde engineer以后,由knowlegde engineer对这些知识进行处理,最后做成知识库knowledge base。System Engineer是设计专家系统的程序员,他的主要任务是编写专家系统的推理机构inferface engine,和用户界面user interface。用户使用用户界面和专家系统打交道,他和专家系统之间的交流的一些信息由工作空间working storage储存。推理机构根据用户信息和知识库中的信息为用户提供服务。

专家系统简介

专家系统简介

三专家系统简介专家系统是一种以知识推理的定性方式辅助决策的智能技术,利用专家知识进行推理的过程。

专家系统是具有大量专门知识,并能运用这些知识解决特定领域中实际问题的计算机程序系统。

(大量的专家知识,运用知识推理的方法,解决特定问题。

)知识处理的特点:知识包括事实与规则(状态转变过程);适合于符号处理;推理过程是不固定形式的;能得出未知的事实。

1. 专家系统的定义及构成专家系统是人工智能的一个最活跃的分支,产生于60年代中期,DENDRAL专家系统的出现标志着专家系统的诞生,短短的30多年时间内发展迅速。

目前同自然语言理解、机器人学并列为人工智能的三大研究方向。

至于专家系统的定义,有以下几种说法:(1)专家系统是一个智能程序系统;(2)专家系统能利用仅人类专家可用的知识和解决问题的方法来解决问题;(3)专家系统是一种计算机程序,它可以以人类专家的水平完成专门的一般是困难的问题。

图1专家系统结构1) 专家系统的核心是知识库和推理机。

专家系统=知识库+推理机。

2) 知识获取是把专家的知识按照一定的知识表示形式深入到专家系统的知识库中3) 人机接口将用户的咨询和专家系统推出的建议、结论进行人机间的翻译和转换。

4) 产生式规则知识的推理机。

产生式规则的推理机=搜索+匹配推理过程中边搜索边匹配。

匹配就是找事实,事实一是来自规则库中别的规则,另一是来自向用户提问。

搜索过程中包含回溯。

5) 产生式规则推理的解释。

跟踪和显示推理过程中的搜索和匹配过程就是解释机制。

一般说来,专家系统由下述几个部分构成:(1) 知识库 存储专家的知识、经验及书本上的知识和常识,简称领域(Domain)知识库,包括:领域的专门知识和启发性知识(经验),要求知识库具有完备性和可用性,即知识要全面,同时不能有冗余,即不能存放多余的或无用的知识。

(2)动态数据库存贮专家系统当前要处理的对象的一些事实,包括该领域内的初始论据(初始状态),推理过程得到的各种中间信息,推理的最终结果也在其中。

专家系统

专家系统
专家系统是比较复杂的程序系统,一般需要几 个人年的开发时间才能成为真正实用的系统。因此, 通常采用渐进式的开发策略,先建立一个专家系统 的原型,对系统采用的各种技术进行试验,在取得 经验的基础上逐步实现实用的专家系统。
三、构造
2、开发过程 (1)需求分析和可行性分析
需要考虑以下的需求:专家系统的目标,专家 系统的功能、性能的要求,领域专家求解问题的模 式等情况,用户的情况,硬件、软件环境,系统的 开发时间、进度要求等。 完成了需求分析,就可以进行系统开发的可行 性分析,并形成相应的书面文件(开发任务书,系 统规格说明书)。
(2)获取完备的知识
完备的知识是指数量上满足求解问题的需要, 质量上保证知识的一致性和完整性。
三、构造
1、构造原则 (3)知识库和推理机分离
不仅有利于对知识库的维护和管理,而且可以 把推理机设计得更灵活。
(4)选择、设计合适的知识表示模式
根据不同领域的特点,设计知识表示模式,使 之将领域知识充分的表达出来。
三、构造
2、开发过程 (9)系统维护
用户对系统试运行,如果用户发现新的问题或 提出新的要求,就需要对系统进行维护工作。
三、构造
3、评价
专家系统的评价贯穿于构造专家系统的整个过程, 可从以下几个方面对专家系统进行评价。 (1)知识的完备性
可从三个方面进行考察:①完备的知识;②知识系统的知识和 领域专家的知识的一致性;③知识的完整性。
知识库及其管理系统
二、基本结构
人机接口
一般用户,领域专家,知识工程师 和专 家系统的交互界面。
知识获取机构
把知识输入到知识库中,并维持知识的完 整性和一致性。
推理机
专家系统的核心部分。
二、基本结构

专家系统

专家系统

模式匹配诊断法 如果目标系统的每一个故障都对应着特定 的系统表现,则称其为故障特征模式这时的故 障诊断问题就转化为模式匹配问题这些故障的 特征模式通常经过该领域专家从多年实践经验 中获得,我们可以将这些专家经验知识转化为 启发式规则的形式进行推理诊断,这就是模式 匹配诊断法。
专家系统故障诊断方法
专家系统故障诊断原理
专家推理
专家推理就是根据一定的推理策略从知识 库中选择有关知识,对用户提供的症状进行推 理,知道找出故障。专家推理包括推理方法和 推理策略两部分。
专家系统故障诊断原理
知识库维护 知识库就是用来存放专家提供的专门知识 。在用产生式规则表示知识时,知识库中包含 了许多“事实”和“规则”。“事实”在系统 运行中可以不断改变,而“规则”可用来生成 新的事实和如何根据已有的事实提出假设。知 识库维护就是根据实际需要对知识库进行查询 、增加、删除、和修改,以完成对知识库的管 理。
专家系统故障诊断
目录
1 2 3
专家系统概述 专家系统故障诊断原理 专家系统故障诊断方法
专家系统概述
专家系统的定义
一般认为,专家系统ES(Expert System) 是一个具有大量专门知识与经验的计算机程序 系统,它是应用知识和人工智能技术,通过推 理和判断来解决那些需要大量人类专家才能解 决的复杂的问题
结构与功能模型诊断法
操作员
目标 系统
异常 检测
故障 诊断
结果 验证
结果 输出
系统模拟 目标系统模拟
专家系统概述
专家系统的分类
根据专家系统完成任务类型的不同,可将 专家系统分为十类:解释型专家系统,诊断型 专家系统,调试型专家系统,预测型专家系统 ,维修型专家系统,规划型专家系统,设计型 专家系统,监测型专家系统,控制型专家系统 和教育型专家系统
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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。

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