第七章 专家系统的结构和基本原理——【吉林大学 决策支持系统】
决策支持系统
1.6 群体决策支持系统
群体决策支持系统
DSS与计算机网络技术结合构成了新型的能 供异地决策者共同参与决策的群体决策支持系 统GDSS，GDSS利用便捷的网络通信技术在多 位决策者之间沟通信息，提供良好的协商与综 合决策环境，以支持需要集体作出决定的重要 决策。
1.6 群体决策支持系统
群体决策支持系统的特点
1.2 决策支持系统的概念与功能
决策支持系统
DSS是以管理科学、运筹学、控制论和行为 科学为基础，以计算机技术、仿真技术和信息 技术为手段，面向半结构化决策问题，支持决 策活动的具有智能作用的人机系统。
1.2 决策支持系统的概念与功能
决策支持系统的功能
① 管理并随时提供与决策问题有关的组织内部信息 ② 收集、管理并提供与决策问题有关的组织外部信息 ③ 收集、管理并提供各项决策方案执行情况的反馈信息 ④ 能以一定的方式存储和管理与决策问题有关的各种数
推理机
专家系统与决策支持系统的区别
1.7 专家系统
目标 决策方 询问类型 问题域 数据库 发展演化
决策支持系统
专家系统
辅助人 人
人向机器提问 复杂、广泛 包括事实性的知识 适应于变化的环境
提供“专家”查询 系统
机器向人提问 狭窄
包括过程和数据 适应于同定的问题域
管理信息系统
专家系统的一般结 构
知识库
知识获取子系统 专家
1.7 专家系统
解释子系统 推理 机
用户界面 用户
1.6 管理信息系统的发展历程
4. 专家系统（Expert Systems，ES）
解决需要经验、专门知识和缺乏结构的问题的系统，
是人工智能的分支。
专家
用户
专家系统与决策支持PPT课件( 71页)
ELSE
ELSE 部分是与 THEN 部分是相同的，只是当所有 的“IF”部分都为假时，才被启用。
ELSE 部分是可选择的，且在大部分规则中都不是 必需的。
基于规则推理的举例
基于规则的推理 应用 If-Then 规则: 1. 如果体温超过38C, 则病人严重发烧。 2. 如果病人严重发烧并且咳嗽，则病人感冒。 当前事实: 体温超过38C, 咳嗽。 应用这两条规则，可以得出病人感冒的结论。
Rule 4: IF该物品不产生噪声，且颜色是黄色的，且形状 是矩形的 。
THEN 是法律文件 。 Rule 5: IF该物品不产生噪声，且颜色是黄色， 且形状是
圆柱形的。
THEN 是铅笔 。
推理机控制策略
规则执行的控制策略
反向推理 从假设，即要证明的结论出发，推测可 能导致该结论的条件。 一个假设可以当作一个真伪尚未确定的 事实。
这些都是专家系统欲待解决的前沿课题。
建立专家系统的条件
是否存在能够解决该问题的人类专家?
如果不存在人类专家，也就无法建立解决问题的规则。
问题是否存在可定义的解答?
专家系统被设计为在一组解决方案中选择最恰当的方法。 解决问题的具体方案必须适于表述为专家系统的语言。
问题的领域和可理解程度是否限定在有限的范围内?
电气设备发生故障的原因涉及到多个方面，很多因素与 故障之间的关系具有不确定性，只判断单一因素不能正 确识别故障。同理，单一领域的专家不能全面解决多因 素导致的故障。专家的知识是从实践中形成的，没有明 确的诊断标准，难免产生偏差和错误。
专家系统能使多个领域众多专家的专业知识和经验以及 他们相互合作解决问题的能力得以总结、综合、精炼及 发展，使特定领域的专家有了通力合作及相互参考学习 的新场所，有利于特定学科的进一步发展。
决策支持系统原理与应用
决策支持系统原理与应用决策支持系统原理与应用决策支持系统（DSS）是一种基于计算机技术的信息系统，旨在帮助决策者在复杂的决策环境中做出最佳的决策。
DSS的设计和实现需要考虑多种因素，包括决策者的需求、决策环境的特点、数据的可用性和质量等。
DSS的原理主要包括以下几个方面：1. 数据管理：DSS需要收集、存储和管理各种数据，包括结构化数据（如数据库中的数据）和非结构化数据（如文本、图像等）。
数据管理的目的是为了提供决策所需的信息。
2. 决策模型：DSS需要建立各种决策模型，以帮助决策者分析和评估不同的决策方案。
决策模型可以是定量的（如数学模型）或定性的（如专家系统）。
3. 分析工具：DSS需要提供各种分析工具，以帮助决策者对数据和决策模型进行分析。
这些工具包括数据挖掘、统计分析、模拟和优化等。
4. 用户界面：DSS需要提供易于使用的用户界面，以帮助决策者进行决策分析和评估。
用户界面应该简单、直观、易于理解和操作。
DSS的应用范围非常广泛，包括企业管理、金融、医疗、政府管理等领域。
以下是一些DSS的应用案例：1. 企业管理：DSS可以帮助企业管理者做出各种决策，如市场营销、供应链管理、人力资源管理等。
例如，一个零售企业可以使用DSS来预测销售量、优化库存管理和制定促销策略。
2. 金融：DSS可以帮助金融机构做出各种决策，如风险管理、投资组合管理、信用评估等。
例如，一个银行可以使用DSS来评估客户的信用风险、优化投资组合和制定贷款策略。
3. 医疗：DSS可以帮助医疗机构做出各种决策，如诊断、治疗、药品管理等。
例如，一个医院可以使用DSS来辅助医生进行诊断、优化药品管理和制定治疗方案。
4. 政府管理：DSS可以帮助政府机构做出各种决策，如城市规划、环境保护、公共安全等。
例如，一个城市可以使用DSS来优化交通规划、预测环境污染和制定应急预案。
总之，DSS是一种非常有用的信息系统，可以帮助决策者在复杂的决策环境中做出最佳的决策。
专家系统简介
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：
系统工程中的决策支持系统
系统工程中的决策支持系统在复杂的系统工程中，做出合理的决策是至关重要的。
然而，由于系统的复杂性和不确定性，常常会给决策者带来巨大的挑战。
这时，决策支持系统（Decision Support System，简称DSS）的出现为决策者提供了强大的工具，帮助他们做出明智的决策。
一、决策支持系统的定义和作用决策支持系统是一种信息管理系统，通过收集、整理和分析大量的数据和信息，为决策者提供决策过程中所需的各种信息，帮助他们进行决策分析和预测。
它不是替代决策者的工具，而是提供辅助性的建议和指导，使决策者能更全面、客观地看待问题，减少决策的风险。
决策支持系统在系统工程中的应用广泛，它的作用主要可以在以下几个方面：1.信息收集与整理：决策支持系统能够从各种渠道和数据源中收集大量的信息，并将其整理为决策者所需的格式和形式，减少了决策者的信息搜集成本。
2.多条件分析：在系统工程中，常常会涉及多个条件和因素的综合评估，决策支持系统能够将这些条件和因素进行量化和分析，为决策者提供全面、准确的决策依据。
3.模型和算法的支持：决策支持系统常常基于一些模型和算法，通过模拟和优化等方法，帮助决策者预测未来的发展趋势和可能的结果，以及找出最佳的解决方案。
4.可视化展示：决策支持系统将大量的数据和信息以可视化的方式展现给决策者，使其能够更直观地理解和把握问题的本质和关联性，提高了决策的透明度和效果。
二、决策支持系统的技术与方法决策支持系统利用了许多技术和方法来实现决策过程的有效支持。
以下是一些常用的技术与方法：1.数据挖掘和分析：决策支持系统能够通过对数据的挖掘和分析，发现其中的模式和规律，帮助决策者做出准确的预测和判断。
2.专家系统：专家系统是一种通过模拟人类专家知识和经验来解决问题的技术。
决策支持系统中的专家系统能够模拟专家的决策过程，为决策者提供决策建议。
3.模糊逻辑：模糊逻辑是一种能够处理不确定性和模糊性的逻辑方法。
在决策支持系统中，模糊逻辑可以用于处理问题中的模糊信息，提高决策的灵活性和鲁棒性。
决策支持系统(DDS)
决策支持系统
决策支持系统的定义 决策支持系统的分类 决策支持系统的类型 决策支持系统的结构 决策支持系统的流程分析 决策支持系统流程案例 决策支持系统的特征和功能
决策支持系统的定义
决策支持系统(decision support system ，简 决策支持系统 是辅助决策者通过数据、 称dss)是辅助决策者通过数据、模型和知识， 是辅助决策者通过数据 模型和知识， 以人机交互方式进行半结构化或非结构化决策 的计算机应用系统。它是管理信息系统 管理信息系统(mis)向 的计算机应用系统。它是管理信息系统(mis)向 更高一级发展而产生的先进信息管理系统。 更高一级发展而产生的先进信息管理系统。它 为决策者提供分析问题、建立模型、 为决策者提供分析问题、建立模型、模拟决策 过程和方案的环境，调用各种信息资源和分析 过程和方案的环境， 工具，帮助决策者提高决策水平和质量。 工具，帮助决策者提高决策水平和质量。
框架结构
问题处理系统 问题处理系统
概念结构
人机对话子系统 人机对话子系统
预测模型
数据库子系统 数据库子系统 数据库子系统
优化模型 模型库子系统
框架结构
方法库子系统
仿真模型
综合评价模型 知识库子系统
决策支持系统的流程（一般性到特殊性） 决策支持系统的流程（一般性到特殊性）
人机对话
数据库
模型库
方法库
综述： 综述：决策支持系统的基本特征
1、对准上层管理人员经常面临的结构化程 、 度不高、说明不充分的问题； 度不高、说明不充分的问题； 2、把模型或分析技术与传统的数据存取技 、 术检索技术结合起来； 术检索技术结合起来； 3、易于为非计算机专业人员以交互会话的 、 方式使用； 方式使用； 4、强调对用户决策方法改变的灵活性及适 、 应性； 应性； 5、支持但不是代替高层决策者制定决策。 、支持但不是代替高层决策者制定决策。
决策支持系统原理与应用
决策支持系统原理与应用随着信息技术的发展和应用，在众多管理工作中，决策问题变得越来越复杂和困难。
为了解决这一问题，决策支持系统（Decision Support System，简称DSS）应运而生。
决策支持系统是一种基于计算机和信息技术的管理信息系统，旨在帮助决策者进行决策，提供决策所需的信息、数据和分析工具，以支持决策过程的各个阶段。
决策支持系统的基本原理是将决策问题分解为多个子问题，通过收集、分析和处理相关数据和信息，为决策者提供决策所需的支持。
决策支持系统主要包括以下几个组成部分。
数据管理是决策支持系统的基础。
决策支持系统通过数据采集、存储和管理，为决策者提供准确、完整和可靠的数据基础。
数据管理系统还可以对数据进行预处理和清洗，以确保数据的质量和准确性。
模型和方法是决策支持系统的核心。
决策支持系统通过建立和运用各种数学模型和方法，对问题进行分析和求解。
常用的模型和方法包括线性规划、多目标规划、决策树、模拟和优化等。
这些模型和方法可以帮助决策者理清问题的复杂性，找到最佳的决策方案。
第三，用户界面是决策支持系统的重要组成部分。
用户界面是决策者与决策支持系统进行交互的平台，通过友好的界面和操作方式，使决策者能够轻松地使用和控制决策支持系统。
用户界面还可以提供可视化和图形化的展示方式，以帮助决策者更直观地理解和分析数据。
决策支持系统还可以与其他信息系统进行集成，如企业资源计划系统（ERP）、供应链管理系统（SCM）等，以实现信息的共享和交流。
通过与其他系统的集成，决策支持系统可以更好地获取和利用企业的内外部信息，从而提高决策的准确性和效果。
决策支持系统在各个领域都有广泛的应用。
在生产与运营管理中，决策支持系统可以帮助企业优化生产计划、库存管理和供应链协调。
在市场营销中，决策支持系统可以帮助企业分析市场需求、竞争对手和消费者行为，制定营销策略和决策。
在金融和投资领域，决策支持系统可以帮助投资者进行风险评估、投资组合优化和决策。
决策支持系统与专家系统共42页文档
31、只有永远躺在泥坑里的人，才不会再掉进坑里。——黑格尔 32、希望的灯一旦熄灭，生活刹那间变成了一片黑暗。——普列姆昌德 33、希望是人生的乳母。——科策布 34、形成天才的决定因素应该是勤奋。——郭沫若 35、学到很多东西的诀窍，就是一下子不要学很多。——洛克
决策支持系统与专家系统
1、纪律是管理关系的形式。——阿法 纳西耶 夫 2、改革如果不讲纪律，就难以成功。
3、道德行为训练，不是通过语言影响 ，而是 让儿童 练习 好道德 行为， 克服懒 惰、轻 率、不 守纪律 、颓废 等不良 行为。 4、学校没有纪律便如磨房里没有水。 ——夸 美纽斯
5、教导儿童服从真理、服从集体，养 成儿童 自觉的 纪律性 ，这是 儿童道 德教育 最重要 的部分 。—— 陈鹤琴
决策支持系统和专家系统-PPT精品文档
主讲内容
• • • • • 1、简介 2、发展历史 3、特征及组成 4、决策分类 5、相关应用
一、简介
• 决策支持系统
1、内涵：（Decision Support System，简称 DSS）是信息系统应用概念的深化，是在信息 系统的基础上发展起来的系统。 简单的说，决策支持系统是能参与、支 持人的决策过程的一类信息系统。它通过与决 策者的一系列人机对话过程，为决策者提供各 种可靠方案，检验决策者的要求和设想，从而 达到支持决策的目的。
• 知识经济时代的管理——知识管理（Knowledge Management, KM）与新一代Internet技术——网 格计算，都与决策支持系统有一定的关系。 知识管理系统强调知识共享，网格计算强调资 源共享。决策支持系统是利用共享的决策资源（数 据、模型、知识）辅助解决各类决策问题，基于数 据仓库的新决策支持系统是知识管理的应用技术基 础。在网络环境下的综合决策支持系统将建立在网 格计算的基础上，充分利用网格上的共享决策资源， 达到随需应变的决策支持。
二、发展历史
自从20世纪70年代决策支持系统概念被提出以 来，决策支持系统已经得到很大的发展。 1980年Sprague提出了决策支持系统三部 件结构（对话部件、数据部件、模型部件），明 确了决策支持系统的基本组成，极大地推动了决 策支持系统的发展。 20世纪80年代末90年代初， 决策支持系 统开始与专家系统（Expert System, ES）相结 合，形成智能决策支持系统 （ Intelligent Decision Support System, IDSS）。智能决策 支持系统充分发挥了专家系统以知识推理形式解 决定性分析问题的特点，又发挥了决策支持系统 以模型计算为核心的解决定量分析问题的特点， 充分做到了定性分析和定量分析的有机结合，使 得解决问题的能力和范围得到了一个大的发展。 智能决策支持系统是决策支持系统发展的一个新
决策支持系统(DSS)是支持解决半结构化或非结构化问题的...
第四章 定性测度 .................................................................................................44
4．1 4．2 4．3
知识库的基本概念 .............................................................................44 知识的产生式表示法和正向推理 .....................................................46 基于数据库的知识库系统设计 .........................................................48
第三章 模型管理 .................................................................................................20
3．1 3．2 3．3 3．4 3．5
模型的种类和表示方法 .....................................................................20 模型管理的面向对象技术基础 .........................................................22 面向对象的模型描述 .........................................................................25 模型管理系统实现 .............................................................................32 系统中的定量测度模型 .....................................................................33
决策支持系统概论
管理信息系统(MIS）—60年代初期 基本思想在于切实了解系统中信息处理的全面实际情况。在这一基础上合理的改善信息处理的组织方式和技术手段，从而达到提高信息处理效率，提高管理水平的目的。
管理信息系统(MIS）—60年代初期 FMIS涉及各个职能部门，包含多个EDP，EDP仅涉 及单一部门 F除事务处理外，包含一些高级计算，为管理层使用，EDP只为基层处理事务数据。 FMIS面向信息以生成有用信息为核心，EDP面向数据以处理数据为核心。
03
2.决策问题类型
01
用于结构化程度不高的决策领域
02
使用大量的数据和多个模型
03
支持决策制定过程
04
强调环境及用户方法改变的灵活性和适应性
05
辅助决策，而不是代替决策
、决策支持系统的特性
DSS的理论基础
信息论 信息论把信息定义为一个可量化的名词，此后，在工程、通信以及控制理论中展现了一个新的领域。DSS实质上是一类信息处理系统，DSS的主要概念和基本理论只有靠信息论提供的分析方法才能做出结论。
五．DSS与MIS的关系
n DSS与MIS的联系：
F DSS是在MIS的基础上发展起来的 F 都以数据库系统为基础，都需要进行数据处理 F MIS收集、存储组织机构所提供的大量基础信息是DSS工作的基础，而DSS能使MIS组织和保存的信息真正发挥作用。 F都能在不同程度上辅助决策
nDSS与与MIS的区别：
F传统的MIS难于适应多变的外部及内部管理环境，没给企业带来巨大收益 F人们对信息处理规律认识提高，但对不断变化的环境，要求更高层次的系统来支持决策。 F管理科学与计算机应用技术等的发展为决策支持系统提供了基础。
第七章决策支持系统与专家系统
第七章决策支持系统与专家系统随着MIS的发展，人们发现MIS的作用并没有达到所期望的社会经济效果，主要原因在于MIS主要解决的是管理中的结构化问题，而对于管理中的半结构化和非结构化决策问题则难以提供信息支持。
20世纪70年代以来，由于管理者越来越需求决策的信息，以便有效的管理和控制资源。
如何运用计算机解决管理中的决策问题，也就成了亟待解决的问题。
在此背景下，人们通过不断的求索，决策支持系统与专家系统应运而生。
另外，运筹学模型、数理统计方法及软件的发展，多目标决策分析和知识表达技术，数据库管理系统，图形软件，各种软件开发工具，高性能计算机等，也为广泛的研制和应用决策支持系统与专家系统提供了良好的技术准备和物质准备。
7.1 决策支持系统决策支持系统（decision support systems，简称DSS）是在管理信息基础上发展起来的。
从广义角度，可以认为决策支持系统是MIS的一部分，是管理信息系统概念的深化。
从20世纪70年代初提出决策支持系统的概念至今，人们对DSS 进行了不断地探索和研究，DSS 在理论和技术上都得到了迅速发展，取得了不少应用成果。
但目前DSS 这一门学科仍处于成长发展时期，尚未形成一个完整的理论体系，有待进一步完善。
7.1.1 决策支持系统的定义和特征决策支持系统是一个不断发展的新领域，我们很难给出DSS 的一个完整和统一的定义，不同的学者都是从不同的角度给予DSS 不同的解释。
最早提出DSS 概念的高瑞（Gorry ）和莫顿（Scott Morton）认为，DSS 是支持决策者对半结构化、非结构化问题进行决策的系统；瑞蒙（C.Reimen ）则强调人机之间的互相作用，他认为DSS 最重要的特征是它有一种交互的特别分析能力，使管理者尽量完整地模拟问题并使之模型化；Bonozek 和Whiston 认为DSS 是由三个部分组成的计算机系统：语言系统LS----提供用户与DSS 通信，知识系统KS----储存系统中的知识，问题处理系统PPS----对问题进行描述，提出问题的方法，得出问题的解答。
决策支持系统-考试名词解释
决策支持系统的定义:决策支持系统是综合利用大量数据，有机组合众多模型，通过人机交互，辅助各级决策者实现科学决策的系统。
决策支持系统（DSS）结构图，三部件结构图。
决策制定是由决策支持系统和它的用户共同完成的。
决策问题的结构化分类:决策问题按结构化程度分类，即对决策问题的内在规律能否用明确的程序化语言给以清晰的说明或者描述.，如果能够描述清楚的，称为结构化问题；不能描述清楚，而只能凭直觉或者经验作出判断的，称为非结构化问题；介于这两者之间的，则成为半结构化问题。
三部件结构 1.对话部件：是决策支持系统与用户的交互界面，用户通过“人机交互系统”控制实际决策支持系统的运行。
2.数据部件：数据部件包括数据库和数据库管理系统。
3.模型部件；模型部件包括模型库和模型库管理系统。
DSS与MIS的不同:1.MIS是面向中层管理人员，为管理服务的系统。
DSS是面向高层人员，为辅助决策服务的系统。
2.MIS按事务功能(生产，销售，人事)综合多个事务处理的EDP。
DSS是通过模型计算辅助决策。
3.MIS是以数据库系统为基础；以数据驱动的系统。
DSS是以模型库系统为基础的，以模型驱动的系统.4.MIS分析着重于系统的总体信息的需求，输出报表模式是固定的。
DSS分析着重于决策者的需求，输出数据的模式是复杂的。
5.MIS系统追求的是效率，即快速查询和产生报表。
DSS追求的是有效性，即决策的正确性。
6.MIS支持的是结构化决策。
这类决策是经常的、重复发生的。
DSS支持的是半结构化决策。
这类决策是指既复杂又无法准确描述处理原则又涉及大量计算，既要应用计算机又要用户干预，才能取得满意结果的决策。
决策过程中四大步骤可以分成更详细的八个步骤：提出问题；确定目标；价值准则；拟定方案；分析评价；选定方案；试验验证；普遍实施。
决策体系与决策信息:决策体系由决策系统、参谋（智囊）系统、信息系统、执行系统与监督系统这五大部分组成一个统一整体。
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专家系统的工作原理
• 人机接口 • 知识获取机构通过人机接口与领域专家及知识工程师进行交
互,要通过人机接口输入专家知识,更新、完善、扩充知识库； • 推理机通过人机接口与用户交互,在推理过程中,系统根据需要
会不断地向用户提问,以得到相应的事实数据,在推理结束时会 通过人机接口向用户显示结果; • 解释机构通过人机接口与用户交互,向用户解释推理过程,回答 用户问题。
物是食肉动物
实例：动物识别专家系统
• 规则7： IF 该动物是哺乳动物 AND 有蹄
•
THEN 该动物是有蹄类动物
• 规则8： IF 该动物是哺乳动物 AND 是嚼反刍 动物 THEN 该动物是有蹄类动物
• 规则9： IF 该动物哺乳动物 AND 是食肉动物AND 是黄褐斑 AND 身上有黑色斑点 THEN 该动物是金钱豹
Common Expert System Architecture
User
OSInyrtgsetarefnmaiczseation
User Interface
Inference Engine
Knowledge Base
User Environment
Knowledge Engineer
KE Interface
第七章 专家系统的结构和工作原理
• 专家系统的功能 • 专家系统的结构 • 专家系统的工作过程 • 专家系统的工作原理 • 实例：动物识别专家系统 • 专家系统的开发工具
专家系统的功能
• （1）存储专家知识。 • （2）存储初始数据、中间信息。 • （3）根据当前输入的数据，利用已有的知识，按照一
• 规则13： IF 该动物是鸟 AND 不会飞 AND 有 长脖子AND 有长腿 AND 有黑白两色 THEN 该 动物是鸵鸟
• 规则14： IF 该动物是鸟 AND 会游泳AND 不会飞 AND 有黑白两色 THEN 该动物是企鹅
定的推理策略，去解决当前问题，并能控制、协调整 个系统。 • （4）对推理过程、结论或系统自身做出必要的解释。 • （5）提供知识获取、修改、扩充和完善等其它维护手 段。 • （6）提供人机接口。
专家系统的结构
•
用户
领域专家 知识工程师
人机接口
解释机构
数据库及其 管理系统
推理机
知识获取机构
知识库及其 管理系统
文字、图像识别 语音识别
归纳 理解 翻译
知识库
知识获取模式
• 半自动获取 • 模式识别、自然语言理解、机器学习等,对硬件亦有较高的要
求。而且这一切目前尚处于研究阶段,有许多理论及技术上的问 题需要做进一步的研究。就目前已经取得的研究成果而言,尚不 足于真正实现半自动知识获取。
实例：动物识别专家系统
专家系统的工作原理
• 知识库 • 知识库主要用来存放领域专家提供的 专门知识。知识库中的知识来源于知识 获取机构，同时它又为推理机提供通过 求解问题所需的知识。 • （1）知识表达方法选择。 • （2）知识库管理。 •
专家系统的工作原理
• 推理机(也称控制机构、推理机构或问题求 解器) • 推理机的功能是模拟领域专家的思维过 程，控制并执行对问题的求解。推理机包 括推理方法和控制策略。 • 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的控制及推理规 则的选择策略。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。
KE Tool Kit
Development Environment
专家系统的基本工作过程
专家系统的核心是知识库和推理机。其工作过程 是根 据知识库中的知识和用户提供的事实进行推理，不断地 由已知地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。
专家系统的工作原理
• 数据库 • 数据库又称为“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。 • 数据库中还必须具有相应的数据库管理系统,负责对数 据库中的知识进行检索、维护等。
专家系统的工作原理
•解释机构 • 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。解释 机构由一组程序组成,它能跟踪并记录推 理过程,当用户提出的询问需要给出解释 时,它将根据问题的要求分别作相应的处 理,最后把解答用约定的形式通过人机接 口输出提问
知识工程师
知识 概念 解答
知识库
知识获取的任务
• 抽取的知识 • 知识的转换 • 知识的输入 • 知识的检测
知识获取的模式
• 1.非自动知识获取(人工移植)
科技文献 领域专家
阅读 对话
知识 工程师
知识 编辑器
知识库
知识获取模式
• 自动知识获取
文字、图像 领域专家
专家系统的工作原理
• 知识获取机构 • 知识获取通常是由知识工程师与专家系统中的知识结
构共同完成的。知识工程师负责从领域专家那里抽取 知识，并用适当的方法把知识表达出来。 • 知识获取机构负责把知识转换为计算机可存储的内部 形式，然后把它们存入知识库。在存储过程中，要对 知识进行一致性、完整性的检测。
1）规则库 规则1： IF 该动物有毛发 THEN 该动物是哺 乳动物 规则2： IF 该动物有奶 THEN 该动物是哺乳动物 规则3： IF 该动物有羽毛 THEN 该动物是 鸟 规则4： IF 该动物会飞 AND 会下蛋 THEN 该动物是鸟 规则5： IF 该动物吃肉 THEN 该动物是食肉动物 规则6： IF 该动物有犬牙 AND 有爪 AND 眼 盯前方THEN 该动
• 规则10： IF 该动物哺乳动物 AND 是食肉动物AND 是黄褐斑 AND 身上有黑色条纹 THEN 该动物是虎
实例：动物识别专家系统
• 规则11： IF 该动物是有蹄类动物 AND 有长脖子 AND 有长腿 AND 身上有暗斑 THEN 该动物 是长颈鹿
• 规则12： IF 该动物是有蹄类动物 AND 身上有黑 条纹 THEN 该动物是斑马