专家系统原理

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人工智能专家系统

人工智能专家系统人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）专家系统是一种基于计算机技术和人类专家经验的智能化系统。

它能够模拟和实现人类专家在特定领域的问题解决能力，可以用于辅助决策、问题诊断和解决方案推荐等方面。

本文将从专家系统的定义、原理、组成和应用等四个方面进行论述。

一、专家系统的定义专家系统是一种基于知识工程的人工智能系统，它通过模拟和利用领域专家的经验和知识来解决特定领域的问题。

专家系统主要由知识库、推理机和用户界面三部分组成。

知识库存储了经验和知识，推理机则对知识进行推理和运算，用户界面则提供了用户与系统进行交互的接口。

二、专家系统的原理专家系统的原理可以概括为知识获取、知识表示、知识推理和知识应用四个步骤。

知识获取是指将专家的经验和知识进行提取和整理，并存储到系统的知识库中；知识表示是指将知识以适当的形式进行表达和组织，以便系统能够理解和推理；知识推理是指根据系统中的知识，通过推理机对问题进行分析和推理；知识应用是指将推理得到的结果转化为实际解决方案，供用户使用。

三、专家系统的组成专家系统主要由知识库、推理机和用户界面三部分组成。

知识库是专家系统存储知识和经验的地方，常见的形式包括规则库、案例库和模型库等。

推理机是专家系统进行推理和运算的核心组件，它能够根据知识库中的知识进行逻辑推理和问题求解。

用户界面则提供了用户与系统进行交互的接口，使用户能够方便地向系统提供问题并获取解决方案。

四、专家系统的应用专家系统在各个领域都有广泛的应用。

在医疗领域，专家系统可以用于辅助疾病诊断和治疗方案选择；在金融领域，专家系统可以用于风险评估和投资决策；在工业领域，专家系统可以用于故障诊断和维修指导。

此外，专家系统还可以应用于法律、教育、交通等领域，为人们提供更加智能化和便捷化的服务。

综上所述，人工智能专家系统是一种基于计算机技术和人类专家经验的智能化系统。

它能够模拟和实现人类专家在特定领域的问题解决能力，具有广泛的应用前景。

专家系统原理及其开发

可信度概率证据理论模糊数学
知识精确度不精确知识经验性
（三）推理机
⒈ 不同的知识表示形式的推理（1）产生式规则：假言推理ｐ，ｐ→ｑ┝ｑ（2）谓词逻辑：合一算法和归结原理模糊逻辑：模糊推理（模糊集的合成运算）（3）框架：填槽（4）语义网络：联想（5）过程性知识：算法（6）剧本：对情节的解释
（三）不确定性推理 1 事实的不确定性事实的不确定性一般用可信度 CF(Certainty Factor) 值表示，它的取值范围为： 0≤CF≤1 2 规则的不确定性规则反映了客观事物的规律性。大量的实际问题中，专家掌握的规则大多是经验性的，不是精确的。 3 推理的不确定性由于事实和规则的不确定性，从而产生了结论的不确定性。它反映不确定性的传播过程。
逆向推理示意图
（2）事实
（1） 1. F ∧ B → G 2. C ∧ D → F 3. E → D
(4) 结论
A、B、C、E D、F、G 事实库
前提结论（3）
规则库
（二）知识树（推理树）
按逆向推理思想把规则库所含的总目标（它是某些规则的结论）作为根结点，按规则的前提和结论展开成一棵树的形式。这棵树一般称为推理树或知识树，它把规则库中的所有规则都连结起来。由于连结时有“与”关系和“或” 关系，从而构成了“与或”知识树（推理树）。
对于三条规则，如： IF E1 THEN H CF(R1) IF E2 THEN H CF(R2) IF E3 THEN H CF(R3 )
先按二条规则合并方法计算出： CF12(H)＝CF1(H)+CF2(H)－CF1(H)CF2(H) 再将它和第三条规则合并： CF(H)＝CF12(H)+CF3(H)－CF12(H) CF3(H) 其中CF3(H)＝CF(R3) CF(E3)

人工智能的专家系统与规则推理

人工智能的专家系统与规则推理专家系统与规则推理是人工智能领域中的两个重要概念，它们在解决复杂问题、进行推理和决策过程中发挥着重要作用。

本文将深入探讨专家系统和规则推理的定义、原理、应用以及未来发展方向。

一、专家系统的概念和原理专家系统是通过模拟人类专家的知识和经验，以解决特定问题为目标的计算机程序。

它由知识库、推理机和用户界面三个主要组成部分构成。

知识库包含了专家知识的各种表达形式，这些知识可以是规则、事实、概念、关系等。

推理机是专家系统的核心，其作用在于根据知识库中的规则和事实，进行推理和判断，并提供解决问题的答案。

用户界面则是用户与专家系统进行交互的桥梁，使用户能够输入问题并接收系统的回答。

专家系统的原理基于规则推理，即依据一系列前提条件推导出结论的思维过程。

规则推理是基于规则库中的规则进行的，规则库是知识库的一个重要组成部分。

规则库中的规则通常采用条件-结论形式来表示，它由一个前提和一个结论组成。

前提是一个或多个条件，表示问题的特征或状态；结论是根据前提条件推导出来的结论或行动。

推理机会根据用户提供的前提条件，在规则库中寻找匹配的规则，并根据规则中的结论向用户提供答案或行动建议。

二、专家系统的应用领域专家系统的应用领域非常广泛，涵盖了医疗、金融、工业、农业等多个领域。

以下是几个典型的应用案例。

1. 医疗诊断：专家系统可以根据患者提供的症状和疾病数据库，通过规则推理的方式诊断患者疾病，给出相应的治疗建议。

2. 金融风险评估：专家系统可以根据海量的金融数据和分析模型，通过规则推理的方式评估客户的信用风险，为银行提供贷款决策的建议。

3. 工业故障诊断：专家系统可以根据设备传感器数据和故障数据库，通过规则推理的方式判断设备是否存在故障，并提供相应的维修建议。

4. 农业植物识别：专家系统可以根据植物图像和植物数据库，通过规则推理的方式识别出植物的种类以及相应的养护方法。

三、规则推理的概念和原理规则推理是基于规则库中的规则进行的推理过程，它是专家系统中的核心方法之一。

人工智能基础之专家系统介绍课件

知识获取
1
专家系统通过知识库获取知识
2
知识库包含领域知识、规则和事
实
3
知识获取方式包括手工输入、自动获取和知识发
现
4
知识获取的质量和数量对专家系统的性能产生重
要影响
优点
专家系统能够模拟人类专家的决策过程，提供高质量的解决方案。
专家系统可以集成多个领域的知识，提供全面的解决方案。
02
教育领域：提供个性化教学方案和辅导
03
工业领域：用于生产线的监控和故障诊断
04
金融领域：用于投资决策和风险评估
05
交通领域：用于交通调度和路线规划
06
法律领域：用于法律咨询和案件分析
知识表示
01
知识表示是人工智能领域的重要组成部分，用于描述和存储知识。
02
常见的知识表示方法包括：一阶逻辑、产生式规则、语义网络、框架表示等。
知识获取困难：需要专家提供大量的专业知识和经验
发展趋势
01
专家系统逐渐向智能化、自主化方向发展
03
专家系统向云端迁移，实现资源的共享和优化配置
02
专家系统与机器学习、深度学习等技术相结合，提高系统的学习能力和决策能力
04
专家系统与其他智能系统相结合，形成综合智能系统，提高系统的整体性能和效率
专家系统的组成
知识库：存储专家知识和经验的数据库
推理机：根据知识库进行推理和决策的机制
用户接口：与用户进行交互的界面
解释器：解释推理过程和结果的工具
知识获取：从专家那里获取知识和经验的方法
知识表示：将知识和经验表示成计算机可以理解的形式

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。

农业专家系统基本原理

农业专家系统基本原理
农业专家系统（Agricultural Expert System，AES）是一种以计算机应用技术为理
论基础，以模拟专家知识为目的，可用来解决农业问题和实施技术管理的应用软件体系结构，它包括以下三个主要部分：
1、模拟专家知识：农业专家系统把专家输入的知识转换成农业专家系统所需的表达
形式，以供计算机使用，它主要有三种方式：规则表示法、知识表示法和语句知识表示法。

通过知识的表达，有利于把农业的领域知识赋一定的计算机表达。

2、推理机制：农业专家系统采用推理机制来运行，它是农业专家系统模拟专家知识
应用所必需的部分，它可用于处理经验问题、诊断问题、决策问题等。

农业专家系统采用
的推理机制有规则推理（选择推理、排序推理）、相似度推理，神经网络解法，回归分析
解法，定性模糊推理等。

3、知识库：农业专家系统知识库是存储系统的核心，它主要存储各种相关的农业知识，如病虫害防治等各类农业知识，以及农民技术管理等知识数据，使得农业专家系统能
够通过数字化后的知识数据来推理农业问题，或者提供农机信息管理等决策支持服务。

以上是农业专家系统的基本原理，它为农业科技发展提供了支撑，能够以高效、理性
的方式来处理复杂的农业问题，对于提高农业生产力以及农业诊断、决策等方面都有积极
的作用。

专家系统原理与设计

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。
3.按知识表示分类目前所用的知识表示形式有：产生式规则、一阶谓词逻辑、框架、语义网等。 4.按知识分类知识可分为确定性知识和不确定性知识，所以，按
1.知识库设计
知识库设计主要是设计知识库的结构，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。这种结构模式是把知识按某种原则进行分类，然后分块分层组织存放，如按元知识、专家知识、领域知识等分层组织；而每一块和每一层还可以再分块分层。这样，整个知识库就呈树型或网状结构。例如，下图所示的就是一
题求解系统。
(3) 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。 (4) 专家系统一般还具有解释功能，即在运行过程中一方面能回答用户提出的问题，另一方面还能对最后的输出（结论）或处理问题的过程作出解释。 (5) 有些专家系统还具有“自学习”能力，即不断对自己的知识进行扩充、完善和提炼。这一点是传统系统所无法比拟的。
专家系统原理与设计
专家系统原理与设计
1.专家系统的概念
2.专家系统的结构
3.专家系统设计与实现
4.专家系统开发工具与环境
1、专家系统的概念
1 .1什么是专家系统亦称专家咨询系统，它是一种具有大量专门知识与经验的智能计算机系统，通常，主要指软件系统。它把专门领域中人类专家的知识和思考解决问题的方法、经验和诀窍组织整理且存储在计算机中，不但能模拟领域专家的思维过程，而且能让计算机宛如人类专家那样智能地解决实际问题。狭义地讲，专家系统就是人类专家智慧的拷贝，是人类专家的某种化身。广义地讲，专家系统也泛指那些具有“专家级”水平的知识系统，从总体上达到专家级水平。

人工智能专家系统构成工作原理与应用前景

人工智能专家系统构成工作原理与应用前景
一、构成
人工智能专家系统（Expert System）是一类推理处理程序，是人工智能技术的综合软件，其属于近似智能、模拟智能或假想智能的程序。

它可以帮助人们设计出一套可以模拟人类专家决策过程的计算机系统。

基本构成包括：
1、知识库（Knowledge Base）。

它是存放系统所需知识的地方，包括系统所需的语义和知识结构，专家系统的组成是基于其所拥有的知识体系，因此知识库是专家系统的核心构成部分。

2、推理机（Inference Engine）。

它是从知识库中获取信息，然后根据一定的规则进行推理，来判断当前系统接受到的输入数据是否正确，以及采取哪些行动。

3、用户界面（User Interface）。

它是专家系统的人机交互界面，它负责从用户输入中接收输入信息，并将计算结果输出给用户。

4、系统管理器（System Manager）。

它是专家系统的管理模块，负责系统的操作和维护，以及数据的备份和更新等工作。

二、工作原理
专家系统一般通过查询将输入的数据与知识库中的数据进行比较，以便进行推理、决策等任务，其工作原理可以分为四步：
1、定义问题。

首先用户需要定义一个问题，确定要做的事情及所需要的信息。

2、数据收集。

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。

人工智能与专家系统(一)2024

人工智能与专家系统（一）引言概述：人工智能（AI）和专家系统（ES）是现代科技领域中备受关注的热门话题。

AI与ES以其独特的方式对问题进行分析和解决，其应用涵盖了各个行业和领域。

本文将介绍人工智能与专家系统的基本概念和原理，并探讨它们在实际应用中的五个重要方面。

正文：一、人工智能的概念和特点1. 人工智能的定义和发展历程2. 人工智能的特点和主要应用领域3. 人工智能的智能表达和学习能力4. 人工智能的算法和技术方法5. 人工智能的优势和挑战二、专家系统的原理和构建方法1. 专家系统的基本原理和概念2. 专家系统的知识表示和推理机制3. 专家系统的知识获取和知识库构建4. 专家系统的规则引擎和推理引擎5. 专家系统的开发工具和平台选择三、人工智能与专家系统在医疗行业的应用1. 人工智能在疾病诊断和治疗方面的应用2. 专家系统在药物设计和医学研究中的应用3. 人工智能在医疗保健管理和健康监测中的应用4. 专家系统在医疗决策支持系统中的应用5. 人工智能与专家系统在医疗领域的前景和挑战四、人工智能与专家系统在智能交通领域的应用1. 人工智能在智能交通系统中的应用和作用2. 专家系统在交通信号优化和路况预测中的应用3. 人工智能与专家系统在车辆自动驾驶方面的应用4. 专家系统在交通管理和规划中的应用5. 人工智能与专家系统在智能交通领域的展望和挑战五、人工智能与专家系统在金融行业的应用1. 人工智能在金融风控和信用评估中的应用2. 专家系统在金融投资和交易决策中的应用3. 人工智能在反欺诈和网络安全中的应用4. 专家系统在金融市场预测和分析中的应用5. 人工智能与专家系统在金融行业的前景和挑战总结：人工智能和专家系统的应用领域正在不断扩大和深化，它们在医疗、交通和金融等行业中展示出了巨大的潜力。

然而，随着应用范围的扩大，诸如数据隐私、伦理道德等挑战也逐渐凸显出来。

因此，进一步深入研究和探索，不断完善和优化人工智能与专家系统，成为促进社会发展和改善人类生活质量的重要任务。

专家系统基本概念与原理

专家系统基本概念与原理专家系统是一种智能化的计算机系统，用于模拟人类专家的知识和决策过程。

它基于人工智能和专业领域的知识，通过推理和推断来解决复杂问题，提供专家级的决策支持。

专家系统的基本原理是将领域专家的知识和经验以规则的形式存储在计算机中，然后根据用户提供的问题和条件，通过推理机制来推导出最符合条件的结论。

专家系统的核心组件包括知识库、推理引擎和用户接口。

知识库是专家系统的核心部分，它存储了专家在特定领域中的知识和经验。

知识可以以规则、事实或案例的形式存在。

规则是专家系统中最常用的表达形式，它由条件部分和结论部分组成。

条件部分描述了问题的输入条件，而结论部分则表明了推导出的结果。

知识库中的知识可以通过专家系统的知识获取模块进行更新和维护。

推理引擎是专家系统的推理机制，它通过对知识库中的规则进行匹配和推理，生成最终的结论。

推理引擎采用了不同的推理方法，包括前向推理和后向推理。

前向推理从已知条件出发，逐步推导出结论；后向推理则从目标结论出发，逆向推导出满足条件的先决条件。

用户接口是专家系统与用户交互的界面，它可以是命令行界面、图形界面或基于自然语言的界面。

用户通过界面输入问题和条件，专家系统根据推理引擎生成的结论给出相应的答案或建议。

专家系统广泛应用于各个领域，如医疗诊断、金融投资、工业控制等。

它具有高效、可靠、可复用等特点，能够提供高质量的决策支持，并减少人力成本和风险。

总之，专家系统是一种基于人工智能和专业领域知识的智能化计算机系统，通过模拟专家的知识和决策过程，为用户提供决策支持。

它的基本原理包括知识库、推理引擎和用户接口，并在各个领域中得到广泛应用。

2.4 专家系统工作原理

专家系统（expert systems, ES）是一个含有知识型程序的系统，它利用捕捉人们在有限范围的知识或经验去解决一个有限范围的问题。

专家系统由以下共同的特点：①它们对进行某些人们求解的工作。

②它以规划或框架的形式表示知识③它可以和人进行相互对话④它们能同时考虑多个假设专家系统由四个部分组成：知识库、开发队伍、开发环境（AI外壳）和用户组成。

人类知识用模型化表达成计算机能懂的形式，这个模型就是知识库。

图2-5 专家系统工作环境人类知识的表达有三种方法：规则、语义网络和框架。

1.规则①一条规则说明了在一个特定的条件下应该做什么②一个标准形式是IF—THEN结构③一系列规则就组成一个知识库。

图2-6 专家系统程序框图从图2-5可以看出，执行规则的顺序，部分的取决于系统给出什么信息。

多条道路可能导出同样的结果，规则可以内部互联，可以包含复杂的规则。

2.语义网络语义网络是专家系统中另一种表示知识的方法，它比规则较为有效。

当知识涉及有互联特性的对象或群族时，用语义网络更有效。

具有继承的性能,见下例。

图2-7 语义网络这里IS-A有继承的意思。

所有下面部分的车，继承上面车类的性能，如均有马达、车轮。

均能运动。

3.框架它也是表达知识成族类。

但它是由用户确定。

框架所表示知识不是层次式的，而是概念式随意式的。

图2-7 知识框架如图2-7所示，一个汽车，它有特征或框架中的槽、如有四个轮子，一个汽油或柴油马达，可以行走或运动。

汽车的特点可以和其他类似的东西相比较，如摩托车。

专家系统的开发要有开发队伍、工具外壳和用户。

1.开发队伍开发队伍首次包括一些专家，这些专家粗略的指导知识库的指令。

其次是一个或多个知识工程师。

这些人能把实施翻译成规则、语义网络或框架。

工程师访问专家，说明决策规划和知识。

知识工程师类似系统分析员。

2.工具外壳工具外壳是专家系统的开发环境。

原理上它可以由任何语言实现。

3.专家系统的推理机制常用的有两种机制即向前推理和反向推理。

实例讲解专家系统工作原理

实例讲解专家系统工作原理寿光中学王建强根据视频和拓展资料理解学习，对专家系统工作原理知识学习总结如下：一、专家系统的构成一般完整的专家系统应包括人机接口、推理机、知识库、数据库、知识获取器和解释机构六部分。

二、专家系统的工作原理一般的专家系统是通过推理机与知识库和综合数据库的交互作用来求解领域问题的，其大致过程如下：1）根据用户的问题对知识库进行搜索，寻找有关的知识；（匹配）2）根据有关的知识和系统的控制策略形成解决问题的途径，从而构成一个假设方案集合； 3）对假设方案集合进行排序，并挑选其中在某些准则下为最优的假设方案；（冲突解决） 4）根据挑选的假设方案去求解具体问题；（执行）5）如果该方案不能真正解决问题，则回溯到假设方案序列下中的下一个一个假设方案，重复求解问题；6）循环执行上述过程，直到问题已经解决或所有可能的求解方案都不能解决问题而宣告“无解”为止。

1、正向推理在专家系统中，对知识应用的顺序和选择过程称为控制策略，它决定着如何推理以及采用何种推理方式。

正向推理(Forward Reasoning)和反向推理(Reverse Reasoning)就是两种重要的控人机接口解释机构知识获取机构数据库推理机知识库用户领域专家知识工程师制策略。

上图所示实例中，知识库中的规则： IF 苏格拉底=TURE THEN 男人=TURE. IF 男人=TURE THEN 人类=TURE. IF 人类=TURE THEN 会死的=TURE. 解释机构：顺序规则建议取得由来。

显示:会死的 = TRUE 应用规则:IF 人类 = TRUETHEN 会死的 = TRUE .显示:男人 = TRUE 应用规则:IF 苏格拉底 = TRUE THEN 男人 = TRUE .显示:人类 = TRUE 应用规则:IF 男人 = TRUE THEN 人类 = TRUE .苏格拉底是男人所有男人都属于人类人类必然要死亡苏格拉底是男人所有男人都属于人类人类必然要死亡苏格拉底是人类苏格拉底是男人所有男人都属于人类人类必然要死亡苏格拉底是人类苏格拉底必然要死亡苏格拉底是人类最终状态人类必然要死亡苏格拉底是人类苏格拉底必然要死亡你说:苏格拉底 = TRUE 建议证实.总结：推理机的工作过程如下：（1）推理机将知识库中的规则前提些与这些事事实进行匹配；一般是将每条规则的<前提>取出来，验证这些前提是否在数据库中，若都在，则匹配成功；不然的话，则取下一条规则进行匹配。

矿压控制自动判别专家系统开发原理

矿压控制自动判别专家系统开发原理1 专家系统含义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。

也就是说，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，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。

如图1所示为专家系统结构示意图。

图1 专家系统结构图2 煤矿专家系统2.1 煤矿专家系统国内外进展概述煤矿生产专家系统的相关工作与分析煤矿安全生产专家系统研究主要在欧美日开展。

20世纪80年代，美国矿业局匹兹堡研究中心、科罗拉多矿业学院、西佛吉尼亚技术大学等研究单位相继研制一批采矿专家系统，如美国国家矿业局的地下煤矿瓦斯控制专家系统、评价煤矿顶板支护的智能系统、地下采矿方法和项目评价的专家系统。

西弗吉尼亚大学开发了矿山管理支持系统软件包。

科罗拉多矿业学院开发研制了矿井生产管理智能决策支持系统IDSS。

亚利桑那大学研究开发了动态采矿环境下的采矿管理智能决策支持系统MMIDSS和矿井煤层自燃问题诊断专家系统。

英国煤炭公司技术部1984年研制开发了瓦斯危害性预报专家系统UFEL、滚筒采煤机故障诊断系统SHEARER、巷道支护设计专家系统和煤层自燃监控专家系统HEATNIGS等。

英国诺丁汉大学研制了露天矿设计专家系统和装运设备选择专家系统。

英国皇家矿业学院运用专家系统和ANN建立了可采储量的估价系统。

加拿大L.Dneis等人为改善矿井提升安全性和提高生产率开发了矿井提升专家系统和矿井提升系统选择专家系统。

加拿大拉瓦斯大学研究开发了采矿设备选择专家系统、地下开采计划专家系统和矿井通风专家系统。

法国N.Cheimnaoff等人开发了露天矿爆破设计专家系统。

第3章专家系统控制3.1概述3.2原理讲解课件

专家系统和传统的计算机“应用程序”最本质的不同之处在于，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。
1
专家系统的发展
第一代专家系统（1972～1981年）只利用人类专家的启发式知识，即只利用浅层表达方式和推理方法。
浅层知识一般表示成产生式规则的形式，即如果（前提>，那么<结论>。
另外，专家系统所求解的问题都是结构不良且难度较大的问题，不存在确定的求解方法和求解路径，这就从客观上造成了建造专家系统的困难性和复杂性。
13
2. 专家系统的类型
专家系统的类型很多，包括：演绎型、经验型、工程型、工具型和
咨询型等。
14
（1）诊断型专家系统
这是根据对症状的观察与分析，推出故障的原因及排除故障方案的一类系统。
这种形式的浅层知识之所以具有启发性，是因为它从观测到的数据（前提）联想到中间事实或最终结论，
这种逻辑推理过程短、效率高。
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新一代的专家系统
但事实证明，只靠经验知识是不够的，当人类遇到新问题时，只能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。
参数估计部分对受控模型的动态参数进行递推估计;
控制器设计部分根据受控对象参数的变化对控制器参数进行相应的调节。
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当受控对象或过程的动力学特性由于内部不确定性或外部环境干扰不确定性而发生变化时，自适应控制能自动地校正控制作用，从而使控制系统尽量保持满意的性能。
参数估计和控制器设计主要由各种算法实现，统称为自校正算法。
灵活性表现在绝大多数专家系统中都采用了知识库与推理机相分离的构造原则，彼此相互独立，使得知识的更新和扩充比较灵活方便。

第6章专家系统

❖ 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。
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6.1专家系统概述
6.1.4 专家系统的分类
❖ 3.按知识分类知识可分为确定性知识和不确定性知识，所以，
按知识分类，专家系统又可分为精确推理型和不精确推理型（如模糊专家系统）的专家系统。 ❖ 4.按求解问题的要求分类
按采用的技术分类，专家系统可分为符号推理专家系统和神经网络专家系统。前面讲的内容均为基于符号推理。
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6.1专家系统概述
6.1.2 专家系统的性能
(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。
6.1.6专家系统的类型
４.设计型专家系统（expert system for design） ⑶ 善于分析各种问题，并处理好子问题间的相互关
系。 ⑷ 能够试验性地构造出可能设计,并易于对所得设计
方案进行修改。 ⑸ 能够使用已被证明是正确的设计来解释当前的新
设计。 ❖ 例如，电路设计、土木建筑工程设计、机械产品设计、
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6.1专家系统概述
6.1.2 专家系统的性能
(5)具有自学习及自修正能力。有些专家系统还具有“自学习”能力，即不断对自己的知识进行扩充、完善和提炼。专家系统还能随时修正已有的知识或归纳出新的知识，适应新情况的需要，这一点是传统系统所无法比拟的。
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6.1专家系统概述