专家系统
专家系统
它是一种具有智能的程序系统。能运用专家知 识和经验进行推理的启发式程序系统。 它必须包含有大量专家水平的领域知识，并能 在运行过程中不断地对这些知识进行更新。 它能应用人工智能技术模拟人类专家求解问题 的推理过程，解决那些本来应该由领域专家才 能解决的复杂问题。
专家系统的一般特点
• 专家系统的特点：
根 据 任 务 要 求 ， 计 算 出满 足 设 计 问 题 约 束 的 目 标配 置。 按 给 定 目 标 拟 定 总 体 规划 、 行 动 计 划 、 运 筹 优 化等 。 根 据 具 体 情 况 ， 控 制 整个 系 统 的 行 为 ， 适 用 于 对各 种 大 型 设 备 及 系 统 进 行控 制。 根 据 监 测 到 的 现 象 与 正常 情 况 相 比 ， 及 时 作 出 相应 的分析和处理。 的分析和处理 。 对 发 生 故 障 的 系 统 、 对象 或 设 备 进 行 处 理 ， 制 定纠 错 方 案 ， 并 实 施 方 案 ，使 其恢复正常。 其恢复正常 。 根 据 相 应 的 标 准 检 测 被测 试 对 象 存 在 的 错 误 ， 并能 从 多 种 纠 错 方 案 中 选 出适 用 于 当 前 情 况 的 最 佳方 排除错误。 案 ， 排除错误 。
专家系统的结构
• 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。 用户 接口 事实规则
解释器 计划 知识库 执行器
议程 中间解 黑板
调度器 协调器
理 想 专 家 系 统 结 构 图
专家系统的主要组成部分
1. 知识库（Knowledge Base) 知识库用于存储某领域专家系统的专门知识，包括事实、 可行操作与规则。 2. 综合数据库（global database) 综合数据库又称全局数据库或总数据库，它用于储存领域 或问题的初始数据和推理过程中得到的中间数据（信息）， 即被处理对象的一些当前事实。 3. 推理机（reasoning machine) 用于记忆所采用的规则和控制策略的程序，使整个专家系 统能够以逻辑方式协调的工作。推理机能够根据知识进行 推理和导出结论，而不是简单搜索现成的答案。
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。
专家控制系统
1、什么是专家系统？它具有哪些特点和优点?1）专家系统：专家系统（Expert System）是一种在特定领域内具有专家水平解决问题能力的程序系统，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经验方法来处理该领域的高水平难题。
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才能处理好的复杂问题。
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。
2）专家系统的特点：①启发性：专家系统要解决的问题，其结构往往是不合理的，其问题求解知识不仅包括理论知识和常识，而且包括专家本人的启发知识；②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，以便让用户了解推理过程，增大对专家系统的信任感；③灵活性：专家系统的灵活性是指它的扩展和丰富知识库的能力，以及改善非编程状态下的系统性能，即自学习能力；④符号操作：与常规程序进行数据处理和数字计算不同，专家系统强调符号处理和符号操作（运算），使用符号表示知识，用符号集合表示问题的概念。
一个符号是一串程序设计，并可用于表示现实世界中的概念；⑤ 不确定性推理：领域专家求解问题的方法大多数是经验性的，经验知识一般用于表示不精确性并存在一定概率的问问题。
止匕外，所提供的有关问题的信息往往是不确定的。
专家系统能够综合应用模糊和不确定的信息与知识，进行推理；⑥为解决特定领域的具体问题，除需要一些公共的常识，还需要大量与所研究领域问题密切相关的知识；⑦ 一般采用启发式的解题方法；⑧在解题过程中除了用演绎方法外，有时还要求助于归纳方法和抽象方法；⑨需处理问题的模糊性、不确定性和不完全性；⑩能对自身的工作过程进行推理（自推理或解释）；11采用基于知识的问题求解方法；12知识库与推理机分离。
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。
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.
人工智能专家系统PPT-28张课件
专家系统的开发
2.专家系统的基本设计思想与基本设计原则
(6) 以各种事例来试验所设计的系统。 研究那些产生不准确结论的事例，并且确定 系统可以做些什么修改以校正错误。修改系 统后要检验系统对这些事例产生的结果以及 系统的这些修改对其它事例的影响。
专家系统的开发
2.专家系统的基本设计思想与基本设计原则
各类专家系统之间具有一些共同的问题。 对于一些任务相似的专家系统，由于问题特 征不同而具有不同的求解方法；而另一些任 务不同的专家系统，由于问题性质相近而具 有类似的求解方法。显然，从问题的一般特 征出发来考虑建立模型的方法，能够更易于 抓住问题的本质。
专家系统的开发
3.专家系统的开发工具 目前国外出现了许多专用的专家系统工
•
6、无论你正遭遇着什么，你都要从落魄中站起来重振旗鼓，要继续保持热忱，要继续保持微笑，就像从未受伤过一样。
•
7、生命的美丽，永远展现在她的进取之中;就像大树的美丽，是展现在它负势向上高耸入云的蓬勃生机中;像雄鹰的美丽，是展现在它搏风击雨如苍天之魂的翱翔中;像江
河的美丽，是展现在它波涛汹涌一泻千里的奔流中。
专家系统的开发
3.专家系统的开发步骤
(1) 设计初始知识库。知识库的设计是 建立专家系统最重要和最艰巨的任务。初始 知识库的设计包括：
(c) 概念形式化，即确定用来组织知 识的数据结构形式，应用人工智能中各种知 识表示方法把与概念化过程有关的关键概念 、子问题及信息流特性等变换为比较正式的 表达，它包括假设空间、过程模型和数据特 性等。
•
4、心中没有过分的贪求，自然苦就少。口里不说多余的话，自然祸就少。腹内的食物能减少，自然病就少。思绪中没有过分欲，自然忧就少。大悲是无泪的，同样大悟
专家系统简介
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。
这种基于知识的系统设计方法是以知识库和推理机为中心而展开的，即专家系统 = 知识库 + 推理机它把知识从系统中与其他部分分离开来。
专家系统强调的是知识而不是方法。
很多问题没有基于算法的解决方案，或算法方案太复杂，采用专家系统，可以利用人类专家拥有丰富的知识，因此专家系统也称为基于知识的系统（Knowledge-Based Systems）。
一般说来，一个专家系统应该具备以下三个要素：（1）具备某个应用领域的专家级知识；（2）能模拟专家的思维；（3）能达到专家级的解题水平。
专家系统与传统的计算机程序的主要区别如表7.1所示。
表7.1 专家系统与传统的计算机程序的主要区别列项传统的计算机程序专家系统适用范围无限制封闭世界假设建造一个专家系统的过程可以称为“知识工程”，它是把软件工程的思想应用于设计基于知识的系统。
知识工程包括下面几个方面：（1）从专家那里获取系统所用的知识（即知识获取）（2）选择合适的知识表示形式（即知识表示）（3）进行软件设计（4）以合适的计算机编程语言实现。
专家系统的发展史1965年斯坦福大学的费根鲍姆（E.A. Feigenbaum）和化学家勒德贝格（J. Lederberg）合作研制DENDRAL 系统，使得人工智能的研究以推理算法为主转变为以知识为主。
20世纪70年代，专家系统的观点逐渐被人们接受，许多专家系统相继研发成功，其中较具代表性的有医药专家系统MYCIN、探矿专家系统PROSPECTOR等。
20世纪80年代，专家系统的开发趋于商品化，创造了巨大的经济效益。
1977年美国斯坦福大学计算机科学家费根鲍姆 (E.A.Feigenballm)在第五届国际人工智能联合会议上提出知识工程的新概念。
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
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
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
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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
5、规划专家系统
规划专家系统的任务在于寻找出某个能够达到 给定目标的动作序列或步骤。规划专家系统的特点 如下： 1)、所要规划的目标可能是动态的或静态的， 因而需要对未来动作做出预测。 2)、所涉及的问题可能很复杂，要求系统能 抓住重点，处理好各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。
三、类型
对专家系统可以按不同的方法分类。 通常，可以按应用领域、知识表示方法、控制 策略、任务类型等分类。如按任务类型来划分， 常见的有解释型、预测型、诊断型、调试型、 维护型、规划型、设计型、监督型、控制型、 教育型等。
1、解释专家系统
解释专家系统的任务是通过对已知信息和数据 的分析与解释，确定它们的涵义。解释专家系统具 有下列特点： 1）、系统处理的数据量很大，而且往往是不 准确的、有错误的或不完全的。 2）、系统能够从不完全的信息中得出 解释， 并能对数据做出某些假设。 3）、 系统的推理过程可能很复杂和很 长，因而要求系统具有对自身的推理过程作 出解释的能力。
五、未来的专家系统
目前的专家系统发展确实存在着一些限制， 在未来的年代中，许多今日专家系统缺失将会 被改善，相信未来专家系统应该继续研究的项 目有： 1）、具有处理常识的能力； 2）、发展深层的推论系统； 3）、不同层次解释的能力； 4）、使专家系统具有学习的能力； 5）、分布式专家系统； 6）、轻易获取与更新知识的能力。
未来发展的专家系统，能经由感应器直接 由外界接受资料，也可由系统外的知识库获得 资料，在推理机中除推理外，上能拟定规划， 仿真问题状况等。知识库所存的不只是静态的 推论规则与事实，更有规划、分类、结构模式 及行为模式等动态知识。
第三代专家系统属多学科综合型系统，采 用多种人工智能语言，综合采用各种知识表示方法和 多种推理机制及控制策略，并开始运用各种知识工程 语言、骨架系统及专家系统开发工具和环境来研制大 型综合专家系统。 在总结前三代专家系统的设计方法和实 现技术的基础上，已开始采用大型多专家协 作系统、多种知识表示、综合知识库、自组 织解题机制、多学科协同解题与并行推理、 专家系统工具与环境、人工神经网络知识获 取及学习机制等最新人工智能技术来实现具 有多知识库、多主体的第四代专家系统。
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。
生活中常见的专家系统的例子
生活中常见的专家系统的例子生活中常见的专家系统的例子有很多，下面列举了10个例子：1. 医疗诊断专家系统医疗诊断专家系统是一种利用人工智能技术实现的系统，能够根据患者的症状和病史等信息，进行疾病的诊断和治疗建议。
该系统基于大量的医学知识和专家经验，通过推理和推断来帮助医生进行准确的诊断和治疗。
2. 金融风险评估专家系统金融风险评估专家系统是一种用于评估金融机构风险的系统，能够根据各种因素（如市场波动、财务状况等）进行风险评估和预测。
该系统通过分析数据和规则，提供风险评估报告和决策建议，帮助金融机构做出合理的风险管理决策。
3. 智能家居控制专家系统智能家居控制专家系统是一种用于控制家居设备的系统，能够根据用户的需求和环境条件，智能地控制灯光、温度、安防等设备。
该系统通过学习用户的习惯和喜好，自动调节设备，提供舒适和便捷的居住体验。
4. 智能交通管理专家系统智能交通管理专家系统是一种用于优化交通流量和减少交通拥堵的系统，能够根据实时交通数据和交通规则，进行交通信号控制和路线规划。
该系统通过智能算法和优化模型，提供最优的交通管理方案，改善交通状况，提高路网通行效率。
5. 客户关系管理专家系统客户关系管理专家系统是一种用于管理和分析客户信息的系统，能够根据客户的需求和行为，进行个性化的营销和服务。
该系统通过分析客户数据和行为模式，提供定制化的产品推荐和沟通策略，增强客户满意度和忠诚度。
6. 环境监测与预警专家系统环境监测与预警专家系统是一种用于监测和预测环境变化的系统，能够根据各种环境指标和模型，进行环境污染和自然灾害的监测与预警。
该系统通过大数据分析和模型模拟，提供准确的环境预警和应急响应，保护环境和人民的生命财产安全。
7. 农业决策支持专家系统农业决策支持专家系统是一种用于农业生产和管理的系统，能够根据农业数据和农业知识，进行种植、养殖和农业管理的决策支持。
该系统通过分析土壤、气候、作物等信息，提供种植技术、病虫害防治等方面的建议，提高农业生产效益和农民收入。
什么是专家系统？
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。
专家系统的一般步骤
专家系统的一般步骤专家系统就像是一个超级聪明的小助手，那它是怎么工作的呢？一、知识获取。
这就像是给这个小助手“喂知识”。
要从各个地方收集知识呢，比如说从书本里，那些写满了专业知识的书籍，就像宝藏一样。
还有从专家那里，专家们脑袋里装着好多宝贵的经验和见解，把这些都拿过来。
这一步就像是给小助手准备食材，食材越丰富，做出来的“菜”就越美味。
二、知识表示。
知识有了，那得让小助手能理解和使用呀。
就像把食材切好、分类，按照一定的方式摆放。
可以用规则表示，就像定好一些小规矩，什么情况下该怎么做。
也可以用框架表示，就像给小助手搭好一个个小架子，把知识分别放在不同的架子上，这样找起来就方便多了。
三、推理机制。
这是小助手的思考过程啦。
当有问题来了，小助手就要开始在自己的知识库里捣鼓了。
如果是正向推理呢，就像是从已知的条件开始，一步一步向前走，看看能得出什么结论。
要是反向推理呢，就像是从想要的结果开始倒推，看看需要哪些条件才能达到这个结果。
这个过程就像是小助手在走迷宫，要找到正确的路才能给出答案。
四、解释功能。
小助手给出答案了，可不能就这么干巴巴地说出来。
得给大家解释一下呀，为啥会得到这个答案呢。
这就像是小助手在给你讲故事，把自己思考的过程讲给你听，这样你才会相信它的答案是靠谱的，而不是随便乱猜的。
五、人机接口。
这就是小助手和我们交流的窗口啦。
要让我们能很方便地把问题告诉小助手，小助手也能把答案和解释清楚地告诉我们。
这个接口要设计得很友好，就像和朋友聊天一样轻松自在，不能让人觉得很复杂、很难操作。
专家系统就是这么一步步工作的，每个步骤都很重要，就像一个小团队里的每个成员，缺了谁都不行呢。
专家系统
知识表示是对知识的一种描述，或者说是一组约定，是一种计算机可以接受的用于描述知识的数据结构。
知识外部表示模式：是与软件开发与运行的软件工具与平台无关的知识表示的形式化描述。
知识内部表示模式：是与开发软件工具与平台有关的知识表示的存储结构。
命题是具有真假意义的语句。
命题代表人们进行思维时的一种判断，或者是肯定，或者是否定。
谓词公式的永真性、可满足性、不可满足性、等价性蕴含式与产生式的差别：①蕴含式只能表示精确知识；产生式可以表示精确知识，也可以表示不精确知识。
②蕴含式要求匹配是精确的；产生式匹配可以是精确的，也可以是不精确的。
产生式系统有三个基本组成部分：规则库、综合数据库和控制机构专家系统的基本特征：知识库和推理机的分离产生式系统的推理方式：正向推理（数据驱动、自底向上）反向推理（目标驱动、自顶向下）双向推理由问题的全部状态及一切可用算符所构成的集合称为问题的状态空间，一般用一个三元组表示：（S，F，G）其中S是问题的所有初始状态构成的集合；F是算符的集合；G是目标状态的集合。
状态空间的图示形式称为状态空间图。
其中，节点表示状态；有向边（弧）表示算符。
本原问题：直接可解的子问题称为本原问题。
端节点与终叶节点：没有子节点的节点称为端节点；本原问题所对应的端节点称为终叶节点。
宽度优先搜索：在搜索树的生成过程中，只有对搜索树中同一层的所有节点都考查完之后，才会对下一层的节点进行考查。
深度优先搜索：在搜索树的生成过程中，对open表中同一层的节点只选择表中一个节点进行考查和扩展，只有当这个节点是不可扩展的。
才选择同层的兄弟节点进行考查和扩展。
博弈树的特点：①博弈的初始格局是初始节点。
②在博弈树中，“或”节点和“与”节点是逐层交替出现的。
自己一方扩展的节点之间是“或”关系，对方扩展的节点之间是“与”关系。
双方轮流地扩展节点。
③所有能使自己一方获胜的终局都是本原问题，相应的节点是可解节点，所有使对方获胜的终局都是不可解节点。
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
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
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专家控制系统
(4) 信息获取与处理。信息获取是通过闭环控制系统 的反馈信息及系统的输入信息，获取控制系统的 误差及误差变化量、特征信息。信息处理包括特 征识别、滤波等。 (5) 动态数据库。用来存放推理过程中的数据、中间 结果、实时采集与处理的数据。
功能
（1）能够满足任意动态过程的控制需要， 尤其适用于带有时变、非线性和强干扰的控制；
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。
专家系统的组成
知识库
数据库
知识获取
专家
规则库
推理机
解释程序 调度程序
推理咨询
系统用户
专家系统的组成
(1)知识库 用于存取和管理所获取的专家知识和经验．供推理 机利用，具有知识存贮、检索、编辑、增删、修改 和扩充等功能。
专家控制（Expert Control）是智能控 制的一个重要分支，又称专家智能控制。 所谓专家控制，是将专家系统的理论和 技术同控制理论、方法与技术相结合，在未 知环境下，仿效专家的经验，实现对系统的 控制。
二、基本原理
1．结构
知识库 实时 推理机 控制 算法库
A/D
被控 对象 专家控制的基本结构
知识 编 辑器
知识库
文字、图象 领域专家
文字、图象识别 语音识别 自动知识获取
归纳 理解 翻译
知识库
自学习高炉丏家系统
高炉是一个多变量、大滞后、非线性的巨大系统，目前尚 无确定的算法可以实现类似系统的控制，各个高炉的操作 也主要是由人工进行控制，由于人为因素影响，高炉容易 失常，高炉失常都会造成巨大损失。 经过很多年的摸索，感觉模式识别控制技术和人工智能 相结合对于解决高炉过程控制是一个不错的选择。
专家系统的工作原理
知识获取的过程
抽取知识、知识的转换、知识的输入、知识的检测 。
数据 问题 提问 领域专家 知识 概念 解答 知识获取的过程 知识工程师
形式化 结构知识
知识库
专家系统的工作原理
知识获取的模式
非自动知识获取、自动知识获取、半自动知识获取。
科技文献 阅读 领域专家 对话
知识 工程师 非自动化知识获取
专家系统的产生和发展
第三阶段：发展期（20世纪80年代至今）
我国研制开发的专家系统：
施肥专家系统（中国科学院合肥智能机械研究所） 新构造找水专家系统（南京大学）
勘探专家系统及油气资源评价专家系统（吉林大学）
服装剪裁专家系统及花布图案设计专家系统（浙江大学）
关幼波肝病诊断专家系统（北京中医学院）
专家系统
专家系统的产生和发展
第一阶段 : :（初创期20世纪60年代中期－ 20世纪70年代初 第一阶段 （初创期20世纪60年代中期－ 20世纪70年代） ） DENDRAL系统（1968年，斯坦福大学费根鲍姆等人）——推
断化学分子结构的专家系统
MYCSYMA系统（1971年，麻省理工学院 ）——用于数学运
丏家控制系统
瑞典学者K. J. Astrom于1983年utotuner Using Expert
System Ideas”一文中，首先把人工智能中的专
家系统引入智能控制领域，于1986年在“Expert
Control”提出“专家控制”的概念，构成一种 智能控制方法。
专家系统基础
什么是专家系统
从本质上讲，专家系统是一类包含着知识和推 理的智能计算机程序 。 现在习惯于把每一个利用了大量领域知识的大 而复杂的人工智能系统都统称为专家系统。 专家系统可以解决的问题一般包括解释、预测、 诊断、设计、规划、监视、修理、指导和控制 等。
专家系统基础
定义：
一个智能计算机程序，它应用知识和推理 过程来求解那些需要大量的人类专家经验才能 解决的难题。（费根鲍姆）
专家系统：知识单独组成知识库，与推理机分离。 （3）处理对象： 传统程序：数值计算和数据处理。 专家系统：符号处理。
专家系统的组成
丏家系统与传统程序的比较 （4）传统程序：不具有解释功能。
丏家系统：具有解释功能。
（5）传统程序：产生正确的答案。
专家系统：通常产生正确的答案，有时产生错误的答案。
（6）系统的体系结构不同。
算的数学专家系统
专家系统的产生和发展
第二阶段: 成熟期（20世纪70年代中期－ 20世纪80年代）
MYCIN系统（斯坦福大学 ）——血液感染病诊断专家系统
PROSPECTOR系统（斯坦福研究所 ）——探矿专家系统 CASNET系统（拉特格尔大学）：用于青光眼诊断与治疗 HEARSAY系统（卡内基－梅隆大学）——语音识别专家系统
专家系统的产生和发展
第三阶段：发展期（20世纪80年代至今）
专家系统XCON（DEC公司、卡内基－梅隆大学 ）：为VAX 计算机系统制订硬件配置方案。 专家系统开发工具：
骨架系统：EMYCIN、KAS、EXPERT 等。 通用型知识表达语言： OPS5 等。 专家系统开发环境： AGE 等。
D/A
专家控制系统
专家控制系统
(1) 知识库。由事实集和经验数据、经验公式、规则 等构成。 (2) 控制算法库。存放控制策略及控制方法，如PID、 PI、Fuzzy、神经控制NC、预测控制算法等，是 直接基本控制方法集。 (3) 实时推理机。根据一定的推理策略(正向推理)从 知识库中选择有关知识，对控制专家提供的控制 算法、事实、证据以及实时采集的系统特性数据 进行推理，直到得出相应的最佳控制决策，由决 策的结果指导控制作用。
专家控制系统
依据专家知识和通过以往实验数据总结 出来的经验，确定出可以反映系统特性的特 征参数，对于不同工况下的液压挖掘机采取 不同的控制量来调节，建立相应的规则库， 将经过模糊化的偏差和偏差的变化率以及通 过推理机的推理实现对比例因子Kp积分因子 Ki和微分因子Kd的实时调节，提高液压挖掘 机的控制精度。
(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、反向或双向推理；串行或 并行推理等功能。
专家系统的组成
(4)解释器
用于作为专家系统与用户之间的“人－机”接口，其 功能是向用户解释系统的行为，包括：咨询理解、结 论解释。
发动机—变量泵系统的匹配不佳产生的能量损失， 压力损失以及流程损失等。 PID专家控制系统可以降低挖掘机的能耗。
一般的PID控制器的参数整定需要有具有丰富经验 的技术人员来实现，这样就耗费时间和人力缺陷， 而专家系统模糊PID控制技术可以根据系统误差绝 对值以及控制误差绝对值变化方向对液压挖掘机进 行有效地节能控制，从而能够快速地提高控制精度 ，节约能量，减少液压挖掘机的工作故障。
(5)知识获取器
是专家系统与专家的“界面”，采用“专题面 谈”、“口语记录分析” 以及“知识获取辅助工具” 等来辅助专家整理知识或辅助扩充和修改知识库。
专家系统的组成
丏家系统与传统程序的比较 （1）编程思想：
传统程序 = 数据结构+算法 专家系统 = 知识+推理
（2）传统程序：关于问题求解的知识隐含于程序中。
（2）控制过程可以利用对象的先验知识；
（3）通过修改、增加控制规则，可不断积 累知识，改进控制性能；
（4）可以定性地描述控制系统的性能，如 “超调小”、“偏差增大”等； （5）对控制性能可进行解释；
专家控制系统
液压挖掘机工作过程比较复杂，而且在工作过程中 负荷变化比较频繁，负荷变化范围比较大，因此液 压挖掘机的能量消耗非常大。
自学习高炉丏家系统
通过借助于高炉过程的监测信息对高炉现象（ 气流分布、炉型变化、典型参数变化特征等）进行 模式识别，将模式识别的结果在数据库中存放起来 专家系统的规则也是也是根据各种炉况及高炉现象 的模式制定，在专家系统运行时首先获取推理时段 的高炉过程监测数据，判断控制现象的当前模式其 次检索高炉控制知识库中的规则，判断是否要对该 现象进行调整，如需要调整就给出操作建议。
谢 谢！