浅谈专家系统的发展现状和展望

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人工智能技术与专家系统及其发展和应用现状

人工智能技术与专家系统及其发展和应用现状电子计算机的研制成功是科学发展史上其有开拓意义的伟大创举之一。

在短短的几十年中，它已成为现代科学不可缺少的重要工具，其功用已涉及到各行各业。

当前，科研和生产人员面临的问题越来越多，需要处理的信息量急剧增加，仅仅依靠人类的一般技能和原有的数据处理系统已无法处理和理解如此巨大数量的信息。

因此，人们设想让计算机模拟人类的智能行为变得越来越重要，从而有了人工智能技术与专家系统。

人工智能是用电子计算机模拟人的思维、推理、决策的技术。

一般地说，人类智能主要表现有以下能力。

（1）感知能力。

通过视觉、听觉、触觉等感官活动，接受并理解文字、图像、声音、语言等各种外界信息，认识和理解外界环境的能力。

（2）推理与决策能力。

通过人脑的生理与心理活动以及有关的信息处理过程，将感性知识抽象为理性知识，并能对事物运行的规律进行分析、判断和推理，这就是提出概念、建立方法，进行演绎和归纳推理，做出决策的能力。

（3）学习能力。

通过教育、训练和学习过程，更新和丰富拥有的知识和技能，这就是学习的能力。

而专家系统是人工智能的一部分，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，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，从而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。

人工智能是1956年J．MeCarthy，M．L．Minsky，C．E．Shannon，N．Lochester 等10名科学家在美国Dartmouth大学创立的。

早期的人工智能把研究重点放到了形式推埋上，后应用到了生产和研究。

而在发展人工智能的过程中，产生了专家系统。

1965年美国斯坦福大学研究出可根据化合物分子式及其质谱数据来推断分子结构的计算机程序系统DENDRAL，该系统的出现标志着人工智能领域专家系统的诞生。

专家系统的发展可分为三个阶段：早期是工程师与领域专家的台作；70年代出理了专家系统开发工具系统；80年代专家系统进人它发展的黄金时代，在数十个领域中得到成功的应用。

材料科学中专家系统的发展现状及趋势

浅析材料科学中专家系统的发展现状及趋势摘要：专家系统在材料科学领域的应用，打破了传统材料科学研究长期依靠实验的研究方法，节省了大量的资源和时间，对材料科学的发展起到了极大的促进作用。

本文对材料科学中的专家系统进行了介绍，包括材料科学专家系统的发展历史、应用领域、应用类型，并对材料设计专家系统、人工神经网络材料专家系统进行了详细介绍，并阐述了材料科学中专家系统的发展趋势。

关键词：材料科学专家系统材料设计专家系统是一种计算机程序系统，这种系统的原理是模拟人类专家解决领域问题的方法来解决领域问题，这种系统特别善于处理非线性关系，由于这种系统模拟专家的方法，因此专家系统特别善于处理需要大量专业知识和经验解决的专业问题。

专家系统包括五个部分，包括接口、知识库、推理机以及数据库等，专家系统的工作方式就是运用系统中存储的知识进行推理，从而得出解决问题的方法，处理专业问题。

专家系统已经广泛应用到各个领域，包括材料科学领域，材料科学领域传统依靠实验进行研究的方法会消耗大量的人力、物力以及时间，将专家系统应用到材料科学研究中，能够通过较少的实验得出研究结果，节约了大量资源。

一、材料科学中的专家系统发展概述1.发展历程20世纪80年代早期，科学家们开始研究应用于材料科学的专家系统，随后科学家们相继进行了许多研究，得到了很大的发展。

80年代晚期，我国开始研究应用于材料科学领域的专家系统，在合金设计和无机材料设计方面做了许多研究。

纵观国内外的研究历史，虽然材料领域的专家系统的研究时间并不长，但是在短时间内取得了很大的发展，取得许多研究成果。

20世纪90年代，材料科学领域的专家系统成为研究热点，近年来，专家系统已经应用到了材料科学的各个领域，为材料科学的发展起到了相当大的促进作用。

2.应用领域根据材料自身的性质对材料进行分类，可以将材料分为高分子材料、金属材料、复合材料等。

根据材料的作用分类，可以将材料分为功能材料和结构材料。

专家系统的发展及趋势

专家系统的发展及未来趋势作者名作者工作单位摘要专家系统是人工智能应用研究的一个重要分支。

从20世纪60年代末以来，专家系统已发展到众多领域，并产生了巨大的社会效益和经济效益。

它实现了人工智能从理论研究走向实际应用，从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破，成为人工智能从实验室研究进入实用领域的一个里程碑。

关键词专家系统人工智能专家系统的发展趋势The development and future trends of the expert systemnameaddressAbstract—The expert system is the one of the important branch of the artificial intelligence application studies. The expert system has developed to many fields and has a huge social benefits and economic benefits from the end of the 1960 s. It realized that the artificial intelligence moved from theory research to the actual application,the significant breakthrough from the general reasoning strategy discussed to the using of the specialized knowledge,and be a milestone from laboratory studies into the practical field of the artificial intelligence.Keywords—expert system , artificial intelligence , the development of expert system , trend1.引言人工智能是计算机科学的一个分支，它是当前科学技术中正在迅速发展，新思想、新观点、新理论、新技术不断涌现的一个学科，也是一门涉及数学、计算机科学、控制论、信息论、心理学、哲学等学科的交叉和边缘学科。

人工智能技术与专家系统及其发展和应用现状

人工智能技术与专家系统及其发展和应用现状
一、人工智能技术
人工智能是指以计算机程序解决科学问题的一种技术。

它不仅可以利用计算机的数据处理能力、能力以及决策能力，还可以通过数学和计算来模拟人类大脑的思维过程。

它的最终目标是让计算机模拟出人类的思维，使机器具有与人类一样的智能功能，能以人工的方式来处理各种问题。

二、专家系统
专家系统是一种人工智能的应用，它是指使用计算机软件来模拟人类专家的能力，以解决科学和实际应用问题的系统。

它具有智能化的思维模式，可以使用大量数据和计算过程，模拟出专家的思维过程和知识体系，以解决相关问题。

专家系统的特点在于它可以模拟传统的专家知识，并通过计算能力和智能化的处理方法来解决实际问题。

它不仅能够节省时间和精力，还能够提供更准确、更可靠的结果，有助于人们做出科学的决策。

随着科技的进步，人工智能技术和专家系统正发展的迅猛。

农业专家系统的发展现状及展望

［&］武波，马玉祥 * 专家系统（修订版）［ #］北京理 * 北京：工大学出版社 *)’’&*
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农业专家系统的发展展望
我国农业正由传统农业向现代农业转变，工厂
［)］潘全文等 * 专家系统的基本原理和基于 $+,-" 的专家系统设计与实现［.］ * 飞机设计 * )’’/0’/ ［1］张梅 * 作物栽培管理农业专家系统工具［ 2］ * 河北农业大学硕士学位论文 * )’’&
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农业专家系统概述
对农业专家系统的定义至今没有统一的界定，
诺斯大学开发的大豆病虫害诊断专家系统 ./(012 34 是世界上应用最早的专家系统。一个未经训练的普通人使用该系统能够识别大豆病虫害症状，提出方案。测试表明，其诊断能力超过了真正的专家。以后，美国、日本、英国、荷兰、澳大利亚、加拿大等国都相继开发了一些专家系统。到了 *# 年代中期，研究从单一的病虫害诊断转向生产管理，经济决策和分析，生态环境等。例如，东京大学建成的西红柿栽培管理专家系统就面向生产管理。目前，国外最成功的农业专家系统是美国农业部农业研究局作物模拟研究所研制的棉花管理专家系统 5 678(9 5 67::;8。 678(9 是在棉花植物生长模拟模型的基础上发展起来的第一个基于 67::;8 模型的农业专家系统。在研制过程中， 678(9 考虑了影响棉花生长的多种因素，在植物方面有根、茎、叶、花蕾和棉桃；在土壤方面有水文、肥力、养分的传输、阻抗、水分释放、容重等；在气象方面考虑了每日为基础的最高气温、太阳辐射、降雨量等。 678(9 能在农场内为棉花管理提供咨询，以确定灌溉、施肥、施用脱水剂的最佳方案。

浅谈专家系统现状与开发

人工智能・控制技术・ＣｏｎｔｒｏｌＴｅｃｈｎｉｑｕｅ
浅谈专家系统现状与开发
黄朝圣姚树新陈卫泽
（中海油能源发展股份有限公司钻采工程研究院
广东湛江５２４０５７）
【摘要】专家系统是人工智能领域最重要的应用之一。介绍了专家系统的含义与结构，对专家系统的研究与应用
现状、开发方法进行了论述，并提出了新型专家系统的发展趋势与特点。指出专家系统重大的社会和经济价值。
【关键词】专家系统；研究现状；应用现状；发展趋势；开发方法
ＣｕｒｒｅｎｔＳｉｔｕａｔｉｏｎａｎｄＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆＥｘｐｅｒｔＳｙｓｔｅｍ
ｓｙｓｔｅｍ．ｄｉｓｃｏｕｒｓｉｎｇｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈａｎｄａｐｐｌｉａｔｃｉｏｎｓｔａｔｕｓ、ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｍｅｔｈｏｄｏｆｅｘｐｅｒｔｓｙｓｔｅｍ，ａｎｄｐｕｔｔｉｎｇｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｔｒｅｎｄａｎｄｃｈａｒａｃｔｅｉｒｓｉｔｃｓｏｆｔｈｅ
统、ＰＲＯＳＰＥＣＴＯＲ专家系统等。
系统结构也有一定的差别，但基本结构一般由知识库、
数据库、推理机、知识获取、咨询解释和人机接口等６部

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。

专家系统研究现状与展望

专家系统研究现状与展望摘要：回顾了专家系统发展的历史和现状，对目前比较成熟的专家系统模型进行分析，指出各自的特点和局限性。

最后对专家系统的热点进行展望和对新型专家系统的介绍。

关键词：专家系统；知识获取；数据挖掘；多Agent系统；人工神经网络0 引言近三十年来人工智能（Artificial Intelligence，AI）获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果。

作为人工智能一个重要分支的专家系统（Expert System，ES）[1]是在20世纪60年代初期产生和发展起来的一门新兴的应用科学，而且正随着计算机技术的不断发展而日臻完善和成熟。

1982年美国斯坦福大学教授费根鲍姆给出了专家系统的定义：“专家系统是一种智能的计算机程序，这种程序使用知识与推理过程，求解那些需要杰出人物的专门知识才能求解的复杂问题。

”一般认为，专家系统就是应用于某一专门领域，由知识工程师通过知识获取手段，将领域专家解决特定领域的知识，采用某种知识表示方法编辑或自动生成某种特定表示形式，存放在知识库中，然后用户通过人机接口输入信息、数据或命令，运用推理机构控制知识库及整个系统，能像专家一样解决困难的和复杂的实际问题的计算机（软件）系统。

专家系统有三个特点，即：启发性，能运用专家的知识和经验进行推理和判断；透明性，能解决本身的推理过程，能回答用户提出的问题；灵活性，能不断地增长知识，修改原有的知识。

1 专家系统的产生与发展专家系统按其发展过程大致可分为三个阶段[2~4]：初创期(1971年前)，成熟期(1972—1977年)，发展期(1978年至今)。

1.1 初创期人工智能早期工作都是学术性的，其程序都是用来开发游戏的。

尽管这些努力产生了如国际象棋、跳棋等有趣的游戏[5]，但其真实目的在于计算机编码加入人的推理能力，以达到更好的理解。

在这阶段的另一个重要领域是计算逻辑。

1957年诞生了第一个自动定理证明程序，称为逻辑理论家。

论述专家控制系统的优势和发展趋势

摘要: 本文介绍了专家控制系统的概念，在阐述专家控制系统基本结构的基础上,介绍了专家控制系统的优势。

对目前专家控制研究热点进行了总结, 比较了各研究方向的优劣,最后对各研究方向存在的关键问题及难点进行了归纳, 提出了对应的研究策略,指明了专家控制系统的发展趋势。

关键词: 专家控制优势发展趋势目录1 引言 (3)2 专家控制系统的基本概念 (3)2.1 专家控制系统的概述 (3)2.2 专家控制系统的基本结构 (4)2.3 专家控制系统与专家系统的区别 (5)3 专家控制系统的优势 (5)4 专家控制系统的发展趋势 (6)4.1 研究现状 (6)4.1.1 一般控制理论知识和经验知识相结合 (6)4.1.2 模糊逻辑与专家控制相结合 (6)4.1.3 神经网络与专家控制相结合 (6)4.2 问题及发展方向 (7)4.2.1 面临的主要问题 (7)4.2.2 发展方向 (7)5 总结与展望 (8)参考文献： (8)论述专家控制系统的优势和发展趋势1 引言专家控制系统是专家系统家族中的重要一员，它的任务是要自适应的管理一个课题或过程的全面行为。

专家控制系统能够解释控制系统的当前状况，预测过程的未来行为，诊断可能发生的问题，不断修正和执行控制计划。

也就是说，专家控制系统具有解释、预报、诊断、规划和执行等功能。

它已广泛应用于故障诊断、工业设计和过程控制，为就决工业控制难题提供了一种新方法，是实现工业过程控制的重要技术。

专家控制的形式有二，即专家控制系统和专家式控制器。

前者结构复杂，研制代价高，因而目前应用较少。

后者结构简单，研制代价明显低于前者，性能又能满足工业过程的一般要求，因而获得日益广泛的应用。

2 专家控制系统的基本概念2.1 专家控制系统的概述专家控制(EC)是指将人工智能领域的专家系统理论和技术与控制理论方法和技术相结合，仿效专家智能，实现对较为复杂问题的控制。

基于专家控制原理所设计的系统称为专家控制系统(ECS)。

焊接专家系统的现状及趋势

焊接专家系统的现状及趋势随着工业化、信息化的不断发展，焊接技术在制造业中起着举足轻重的作用。

而焊接系统的自动化和智能化则成为了焊接专家系统的一个重大趋势和发展方向。

这篇文章将介绍焊接专家系统的现状以及未来的发展趋势。

一、焊接专家系统的现状目前，焊接专家系统主要包含基于规则、基于知识和基于数据三种类型。

基于规则的系统是将焊接方案和焊接规程编写成规则库，当用户输入参数时，系统会根据规则库中的规则进行推荐，给出最佳的焊接方案。

该系统优点是具有透明性，但是如果误差较大时，可能会推荐出不太准确的结果。

基于知识的系统是将人类的经验知识存储到数据库中，针对特定的问题，通过搜索数据库，使用人类的经验解决问题。

这种系统依靠人类专业知识，使得系统的推荐结果具有较高的准确性，但是缺点是需要大量的专业知识并花费时间建立数据库。

基于数据的系统能够根据之前的大量数据，评估和预测最佳的焊接方案，很好地提高了焊接的自动化，并且具有良好的准确性。

然而，该系统面临着从数据获取和处理方面的挑战。

二、焊接专家系统的未来趋势随着深度学习技术的不断发展，基于数据的系统在处理大数据方面已经显示出了良好的效果。

未来，深度学习技术将会为焊接专家系统带来更多的优化和改进。

未来的焊接专家系统将更注重数据驱动，在数据获取方面将会对人工智能技术以及物联网技术进行深入研究。

通过实时监测焊接过程中的数据，系统能够自主识别焊接问题并快速做出相应的决策和调整，从而实现更加智能化的生产流程。

在焊接技术中，焊接材料的选择和焊接工艺是影响焊接质量的关键因素。

焊接专家系统未来将会对焊接工艺的自动化控制、焊接材料和设备的评估以及焊接状态的监测等方面进行全面优化和提升。

通过深度学习技术和先进的模型预测算法，将实现智能化、高效化的焊接系统。

此外，近年来的工业4.0将网络、数据、物联网和先进制造技术紧密地结合在一起，未来的焊接专家系统将更加关注制造业的数字化转型，从焊接机器人的智能控制到设备状态的实时监控，甚至是自适应的生产配送系统，都将被不断优化和改进。

浅析材料科学中专家系统的发展现状及趋势

大的促进作用。２．应用领域根据材料自身的性质对材料进行分类，可以将材料分为高分子材
三、人工神经网络材料专家系统
人工神经网络不需要任何先验函数的假设，也不需要预先给定公式
的形式，直接从已有的实验数据出发，经过有限次迭代计算而得到一个反映实验数据内在规律的数学模型，而且还可利用经过训练的网络模型进行推理预测，特别适合于研究复杂非线性系统。在材料领域中，人工神经网络已用于材料选择、成分设计、智能／Ｊｕ：ｉ：与控制、工艺优化、相变规律的研究，特别是在材料性能、缺陷以及相变点等预测方面，应用更为突出。
验，因此比较容易开发出设计和优选类的专家系统。
二、材料设计专家系统材料设计专家系统是指应用积累的经验、知识、科学原理以及实验规律进行推理，得出满足要求的制造工艺的计算机程序系统。近年来，材料设计专家系统在合金材料设计、复合材料设计以及成型过程中得到了广泛的应用。应用材料设计专家系统对材料的制造工艺进行
统、人工神经网络材料专家系统进行了详细介绍，并阐述了材料科学中专家系统的发展趋势。关键词：材料科学专家系统材料设计
专家系统是一种计算机程序系统，这种系统的原理是模拟人类专家解决领域问题的方法来解决领域问题，这种系统特别善于处理非线性关系，由于这种系统模拟专家的方法，因此专家系统特别善于处理需要大量专业知识和经验解决的专业问题。专家系统包括五个部分，

论文1专家系统在故障诊断中的应用及展望

专家系统在故障诊断中的应用及展望随着设备规模和复杂性的增加，专家系统成为设备故障诊断的发展方向。

专家系统是基于人工智能方法，利用诊断知识对诊断对象进行智能化诊断的装置，其内容包括诊断知识的处理，故障的智能诊断方法，信号处理和特征提取等。

其中，知识的处理包括知识获取、知识表示和推理控制等，故障诊断方法有基于规则的诊断方法，基于案例的诊断方法，基于模型的诊断方法以及神经网络诊断方法等，信号处理和特征提取的手段有FFT技术，模糊数学，模式识别，概率统计，小波变换和分形几何等。

国内外实践证明，专家系统在设备故障诊断中的应用能够解决现场专家不足的问题，能够减少判断故障的时间和误操作，能够早期发现设备潜在的故障，避免或减少事故的发生，能够促进维修方式从预防性维修到预测性维修的转变，等等。

1 专家系统在故障诊断中的应用现状目前，国内外已开发了一系列用于设备故障诊断的智能系统，获得了较好的实际效果。

其中几个较典型的系统是：1.1 PDS系统目前在电站设备故障诊断系统使用方面，美国西屋电力公司处于领先地位。

1976年，西屋公司着手开发基于计算机的发电机在线诊断系统，并于1980年在电厂得到试用。

1982年西屋公司选择卡内基—梅隆大学研制的过程诊断系统PDS作为开发工具，在1984年夏天投入实际应用。

PDS系统由设在各个电厂的数据中心PDC和位于奥兰多的诊断操作中心DOC组成。

PDC具有数据采集、存储和压缩、状态检测、与DOC通讯等功能，不断地将数据传给DOC。

送到DOC的数据由PDS系统自动进行诊断，诊断结论从DOC返回到PDC。

DOC也将对结论的建议和不采取行动的后果传送到PDC，以便电厂操作人员采取适当的处理措施。

PDS系统分为三个子系统：TurbinAID、GenAID和ChemAID。

三个子系统各有自己的规则库，共享一个数据库。

到1990年为止，系统的诊断规则库大约有一万条规则，其中包括TurbinAID－3000多条，GenAID－近3600条，ChemAID－近3200条，能够诊断转子—轴承系统、发电机和蒸汽／水循环的故障，并能进行热效率计算等。

浅谈专家系统的发展现状和展望

浅谈专家系统的发展现状和展望摘要：专家系统是人工智能领域最重要的应用之一。

介绍了专家系统的含义与结构，对专家系统的研究与应用现状、开发方法进行了论述，并提出了新型专家系统的发展趋势与特点，指出专家系统重大的社会和经济价值。

关键词：人工智能；专家系统；研究现状；应用现状；发展趋势；开发方法；引言：电子计算机的研制成功是科学发展史上具有开拓意义的伟大创举之一。

在短短的几十年中, 它已成为现代科学不可缺少的重要工具, 其功用已涉及到各行各业。

随着大型计算机的开发和在各个领域中的广泛应用,在竞争意识相当强烈、技术更新十分迅速的今天, 传统的数据处理系统愈来愈不能满足科学发展的需要, 最终必将导致人工智能( A I) 的出现，而作为AI的重要分支，专家系统（ES）必将发挥越来越重要的作用。

1 专家系统概述1.1 专家系统的含义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。

1.2 专家系统的结构每个专家系统所需要完成的任务和特点不相同，其系统结构也有一定的差别，但基本结构一般由知识库、数据库、推理机、知识获取、咨询解释和人机接口等6 部分组成，其中知识库和推理机是核心部分。

（1）知识库：专家系统存储知识的地方。

主要用于收集和存储某领域专家的经验、知识及书本知识、常识等，包括可行操作、事实和规则等；（2）综合数据库：综合数据库又称总数据库或全局数据库，主要用于存放有关问题求解的假设、初始数据、目标、求解状态、中间结果以及最终结果；（3）推理机：推理机是专家系统的核心部分，实际是一组计算机程序，用于模拟专家的思维过程，控制、协调整个专家系统的工作。

它根据用户所提供的初始数据和问题求解要求，运用知识库中的事实和规则，按照一定的推理方法和控制策略对问题进行推理求解，并将产生的结果输出给用户；（4）知识获取子系统：在建造和维护知识库时充当专家系统和领域专家、知识工程师的接口；（5）解释子系统：解释机构由一组计算机程序组成，它对推理给出必要的解释，并根据用户问题的要求做出相应的回应，最后把结果通过人机接口输出给用户，以增强用户对系统推理的理解和信任；（6）人机接口：用户、专家系统和领域专家知识工程师之间沟通的媒介，它把三者交互的信息转换成彼此都能够理解的形式，由一组程序及相应的硬件组成，用于完成I/O工作。

专家系统研究现状及展望

专家系统研究现状及展望关于《专家系统研究现状及展望》，是我们特意为大家整理的，希望对大家有所帮助。

摘要：总结了自2000年以来专家系统在国内外的发展及应用情况，并根据知识表示方法的不同，对专家系统在各个领域的应用进行分类。

结果显示：近五年来，伴随网络时代的到来及蓬勃发展，国内外专家系统发展迅速，一些新技术已经应用于专家系统，尤其是XML和Web技术的应用，为专家系统的研究注入新的活力。

同时对目前专家系统存在的一些问题以及今后的研究和发展进行了探讨。

下载论文网关键词：专家系统；知识表示；规则；案例；神经元；万维网中图分类号：TP339文献标志码：A文章编号：1001-3695(2007)12-0001-05专家系统将人类专家的知识和经验以知识库的形式存入计算机，并模仿人类专家解决问题的推理方式和思维过程，运用知识库对现实中的问题作出判断和决策。

具体地说，就是知识工程师通过知识获取手段，将领域专家解决特定问题的知识，采用某种知识表示技术编辑成或自动生成某种特定表示形式存放在知识库中；然后用户通过数据采集系统或人机交互接口输入信息、数据与命令，并借助数据库等，运用推理机构控制知识库和整个系统工作得到问题的求解结果。

专家系统的技术基础是人工智能的知识表示和问题求解技术，一般由知识库、推理引擎、专家知识获取工具以及人机交互接口四个部分组成。

它具有知识与控制程序分离的架构、具有弹性与易扩充维护的特性、良好的人机界面等优点，可被应用于构建整个自动化系统中每一个知识密集的环节，以辅助人的脑力决策工作。

专家系统成功应用的意义不仅在于它减轻了人类专家的重复性脑力劳动、推广和保存专家经验知识，其潜在的巨大经济效益，也使人们意识到它的广阔前景。

从20世纪60年代中期起步至今,专家系统得到迅速发展,如今专家系统已经渗透到社会科技生活的各个领域，如农业生产、医疗诊断、地质勘探、智能决策、实时监控、教学和军事等，促进了国民经济发展，为社会带来巨大的经济效益。

专家系统发展历程与展望

专家系统发展历程与展望摘要：本文首先概述了专家系统的一般结构及特点。

然后按照发展时间顺序，将专家系统划分为基于规则、基于框架、基于案例、基于模型和基于网络的5个阶段。

对每个阶段分析了对应的专家系统的思想，给出典型算法。

最后展望了专家系统的发展前景，描述了分布式与协同式专家系统的工作原理以及特点。

关键词：专家系统；发展历程；分布式专家系统；协同式专家系统1. 引言专家系统（Expert System）是人工智能领域最活跃和最广泛的领域之一。

1965年第一个专家系统Dendral 在美国斯坦福大学问世，经过40多年来的发展，目前各种专家系统已经遍布各个专业领域。

专家系统与通用的问题求解程序（General Problem Solver，GPS）不同专家系统并不试图发现很强有力的和很通用的问题求解方法，它把研究范围缩小在一个特定的狭小的专业领域中。

由于我们的现实世界中专家毕竟很少，但是会有很多问题需要专家的解答，这种矛盾也推动了专家系统的发展。

2. 专家系统概述2.1 专家系统定义及结构专家系统是一类具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，通过对人类专家的问题求解能力的建模，采用人工智能中的知识表示和知识推理技术来模拟通常由专家才能解决的复杂问题，达到具有与专家同等解决问题能力的水平。

专家系统由四个部分组成：知识获取、知识库、推理机和解释器。

专家系统的简化结构图如图1所示。

图1 专家系统简化结构2.1.1 知识库知识库系统的主要工作是搜集人类的知识，将之有系统地表达或模块化，使计算机可以进行推论、解决问题。

知识库中包含两种型态：一是知识本身，即对物质及概念作实体的分析，并确认彼此之间的关系；二是人类专家所特有的经验法则、判断力与直觉。

知识库与传统数据库在信息的组织、并入、执行等步骤与方法均有所不同，概括来说，知识库所包含的是可做决策的知识，而传统数据库的内容则是未经处理过的数据，必须经由检索、解释等过程才能实际被应用。

浅谈专家系统应用与发展

浅谈专家系统应用与发展摘要：专家系统作为人工智能应用研究的课题之一在各个领域得到广泛应用，但也存在一些突出问题限制了其进一步的发展。

本文就专家系统的应用领域和研究热点及其存在问题作了讨论，并提出了新型专家系统的一些特点，指出发展新型专家系统是很有必要的。

关键字：专家系统，知识获取，数据挖掘，多AngentApplication and Prospect of Expert SystemAbstract:Expert system is one of the research subjects of the application of AI(artificial intelligence),and widely uesd in many fields,but some predominant problems confined its development.This article discussed the application areas and research hotspots of expert system,and brought up some characteristics of new style expert system,finally pointed that it’s necessary for us to develop new style expert system.Key words:expert system; knowledge acquisition; data mining; multi-agent system1专家系统概述1.1 专家系统的起源与含义专家系统（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。

医学专家系统的构建与应用

医学专家系统的构建与应用一、概述医学专家系统是一种利用计算机技术实现医学专家知识的存储、管理、推理和决策的软件工具，是医学信息化应用的重要组成部分。

医学专家系统的构建与应用，为医学诊断和治疗提供了重要的支持和帮助。

本文将从医学专家系统的构建入手，系统论述医学专家系统的应用与发展。

二、医学专家系统的构建医学专家系统的构建主要包括以下几个步骤：1.知识获取和表示：通过对医学专家的知识进行知识采集、分析和加工，将其转化为计算机可识别的形式，构建出知识库。

知识表示的方式包括规则、框架、神经网络等多种方式。

2.知识推理和决策：该步骤是医学专家系统的核心部分，通过系统将输入的病情数据与知识库进行匹配、推理和决策，输出结果。

其中，推理的方法包括正向推理和反向推理，决策方法包括基于规则的决策、基于概率的决策等。

3.用户接口设计：用户是使用医学专家系统的最终目标群体，因此用户接口设计至关重要，用户友好的界面能够大大提高用户体验。

4.系统完善和调试：医学专家系统需要进行多次完善和调试，以保证系统的稳定性和准确性。

三、医学专家系统的应用医学专家系统可以在临床诊疗中广泛应用，主要包括以下几个方面：1.疾病诊断：通过系统输入患者的临床症状，匹配知识库并进行推理和决策，得出疾病诊断结果。

医生可以通过系统输出的结果，辅助自己的诊断。

2.病例分析：对于较为复杂的病例，医生可以将患者的检查结果输入系统，通过系统进行分析和决策，得出最终的治疗方案和预后。

3.治疗方案：通过系统输入患者的临床数据和治疗方案，系统可以对治疗方案进行评估和优化，提供最佳治疗方案和药物剂量。

4.电子病历管理：医学专家系统可以对患者电子病历进行管理和分析，方便医生对患者病史、药物过敏等情况进行查询和了解。

四、医学专家系统的发展趋势医学专家系统的发展趋势主要包括以下几个方面：1.数据集成：数据集成是医学专家系统发展的趋势之一，将来的医学专家系统将具有更强的数据集成能力，可以通过集成不同数据源的医疗信息，提高系统的综合信息处理能力。

植物保护论文：植物保护专家系统的现状与发展

植物保护专家系统的现状与发展专家系统就是包含了某个领域内的大量的经验和知识的程序系统，并且人们可以根据这个系统提供的信息进行推理、判断、模拟以及处理，从而解决需要专家处理的复杂问题。

在植物保护的过程中，工作者会遇到许多复杂的问题，这些问题需要专家的指导和帮助，但是需要较高的费用和较长的时间，因此运用植物保护专家系统不仅可以解决复杂的问题，也可以提高工作的效率。

1 植物保护专家系统的现状我国对于植物保护专家系统的研究比较早，该系统已经涉及到作物的育种、施肥、灌溉等多个方面，主要集中在病虫草害诊断、预测以及决策3个方面。

1.1 病虫草害诊断准确快速地病虫草害诊断是有效进行农业生产管理的基础，因此对病虫草害的诊断与鉴别是植物保护专家系统中非常重要的一个方面。

该系统根据当前的病虫草害的危害程度和特征，模拟专家的思维方式进行判断，鉴别病虫草害的目标，然后给出有针对性的处理措施。

目前关于植物保护诊断的系统已经有许多了，比如说针对水稻的病虫草害诊断专家系统，该系统可以根据害虫的形状和水稻的状态来判断病虫草害的种类，然后为用户提供专业的、科学的咨询和措施。

1.2 病虫草害预测专家的预测系统就是根据过去和现在的经验和状况进行分析，并且对未来的状况进行推测。

该系统不仅可以对病虫草害的进行预测，还可以为政府部门的决策提供依据。

过去遇到病虫草害和疫情时，要收集和分析大量的数据信息，并且需要专家对分析的结果进行专业的解释，这种方式费事又费力。

因此运用植物保护专家系统可以解决这一问题。

专家系统的预测分为定性和定量2个方面，定性只能做出简单的分析与预测，定量分析可以将预测模型和专家系统进行结合，可以实时对病虫草害进行预报。

目前我国有白蚁虫害仿真预测系统，该系统根据不同地区和不同年份白蚁虫害的蔓延规律。

从而对水稻的白蚁虫害进行预测。

1.3 病虫草害治理决策病虫草害的治理决策是农业生产的根本目的。

决策系统是专家系统中最常用的系统。

浅谈专家系统在采矿行业的应用现状及发展前景

摘要本文在介绍专家系统基本原理和概念的基础上，论述了国内外采矿专家系统的应用现状和发展概况，出了采矿专家系统的研究方向和发展前景。提关键词专家系统；矿业工程；专家库；应用现状；发展前景中图分类号：Ｐ１．Ｔ３１３１文献标志码：Ａ文章编号：０９０９（０００ — ０５０１０ — ７７２１）６００ — ２定语言输入的事实和询问；能向用户索取事实和证据；当发现
图１专家系统结构图
面控顶距不断增大，回采巷道和工作面矿山压力显现日趋强
烈，层顶底板岩性发生了很大变化。针对工作面和回采巷道煤
（）１知识库。专家系统知识库是以一定形式存储于计算机系统内特定领域知识的集合。知识在计算机内的存储形式称
咨询服务的过程中，存储用户提供的信息、推理过程和推理的
中间及最终结果。
对专家系统的理论和实践都有着不可低估的影响。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，拟人类专家的决策过程，模以便解决哪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。
的控制及推理规则的选择策略。推理方向有正向、向和正反反
发的工作面液压支架选择模糊专家系统等。这些软件在系统的体系、知识库构成、推理机制方面已经逐步健全和统一。（）２安全生产。煤矿安全成为煤炭企业生产的第一要务，