人工智能导论-第7章 专家系统
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第7章专家控制系统
第7章 专家控制系统教学内容首先介绍专家系统基本概念、特征、组成以及基本类型。
然后讲授专家控制系统的工作原理，最后介绍了建立专家系统的步骤和专家控制器。
教学重点1．专家系统的概念，即它是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。
将专家系统同控制理论和技术相结合，对系统进行控制形成专家控制系统。
把专家系统作为控制器称为专家控制器。
专家系统的基本组成，即由知识库、推理机、解释接口等组成。
2．专家控制系统工作原理。
专家系统设计的基本步骤：认识和阶段化概念，实现阶段，获取知识、构造外部知识库，调试和检验阶段。
教学难点专家系统的工作原理、知识的表示和获取，专家系统的设计。
教学要求1．了解专家系统的概念，理解专家控制系统、专家控制器的概念。
2．掌握专家系统的特征、组成和基本类型。
3．理解专家控制系统的工作原理。
知识的表示和获取。
4．掌握建立专家系统的步骤。
5．了解专家控制器的组成，专家控制器的设计原则。
7.1 概述7.1.1 专家系统的起源与发展人工智能科学家一直在致力于研制在某种意义上讲能够思维的计算机软件，用以“智能化”的处理、解决实际问题。
60年代，科学家们试图通过找到解决多种不同类型问题的通用方法来模拟思维的复杂过程，并将这些方法用于通用目的的程序中。
然而事实证明这种“通用”程序处理的问题类型越多，对任何个别问题的处理能力似乎就越差。
后来，科学家们认识到了问题的关键即计算机界程序解决问题的能力取决于它所具有的知识量的大小。
为使一个程序智能化，必须使其具有相关领域的大量高层知识。
为解决某具体专业领域问题的计算机程序系统的开发研制工作，导致专家系统这一新兴学科的兴起。
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，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识和经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域的问题。
1965年斯坦福大学开始建立用于分析化合物内部结构的DENTRAL系统，首先使用了“专家系统”的概念。
第7章专家系统人工智能
Reasoning Machine can select various relative knowledge from KB and construct problem solving sequences according to the particulars of the specific solved problems.
知识库 以一套规则建立人的长期存储器模型 工作存储器 建立人的短期存储器模型，存放问题事实和由规则激发而推断出的新事实。 推理机 借助于把存放在工作存储器内的问题事实和存放在知识库内的规则结合起来，建立人的 推理模型，以推断出新的信息 。
2. 基于规则专家系统的结构 推理机
工作存储器
解释器
知识库
用户界面
基于框架专家系统的主要设计步骤与基于规则的专家系统相似,主要差别在于如何看待和使用知识 在设计基于框架的专家系统时，把整个问题和每件事想像为编织起来的事物 在辨识事物之后，寻找把这些事物组织起来的方法 对于任何类型的专家系统，其设计是个高度交互的过程
开发基于框架专家系统的主要任务
定义问题，包括对问题和结论考察与综述 分析领域，包括定义事物、事物特征、事件和框架结构 定义类及其特征 定义例及其框架结构 确定模式匹配规则 规定事物通信方法 设计系统界面 对系统进行评价 对系统进行扩展，深化和扩宽知识
6.4.1 基于模型专家系统的提出
❖ 关于人工智能的一个观点 ❖ 综合各种模型的专家系统比基于逻辑心理模型的系统具有更强的功能，从而有可能显著改
进专家系统的设计 ❖ 在诸多模型中，人工神经网络模型的应用最为广泛
6.4 Model-based Expert System 基于模型的专家系统
The contribution & limitation of Rule-based ES Use various qualitative models to AI An expert system integrated with various models
知识库 以一套规则建立人的长期存储器模型 工作存储器 建立人的短期存储器模型，存放问题事实和由规则激发而推断出的新事实。 推理机 借助于把存放在工作存储器内的问题事实和存放在知识库内的规则结合起来，建立人的 推理模型，以推断出新的信息 。
2. 基于规则专家系统的结构 推理机
工作存储器
解释器
知识库
用户界面
基于框架专家系统的主要设计步骤与基于规则的专家系统相似,主要差别在于如何看待和使用知识 在设计基于框架的专家系统时，把整个问题和每件事想像为编织起来的事物 在辨识事物之后，寻找把这些事物组织起来的方法 对于任何类型的专家系统，其设计是个高度交互的过程
开发基于框架专家系统的主要任务
定义问题，包括对问题和结论考察与综述 分析领域，包括定义事物、事物特征、事件和框架结构 定义类及其特征 定义例及其框架结构 确定模式匹配规则 规定事物通信方法 设计系统界面 对系统进行评价 对系统进行扩展，深化和扩宽知识
6.4.1 基于模型专家系统的提出
❖ 关于人工智能的一个观点 ❖ 综合各种模型的专家系统比基于逻辑心理模型的系统具有更强的功能，从而有可能显著改
进专家系统的设计 ❖ 在诸多模型中，人工神经网络模型的应用最为广泛
6.4 Model-based Expert System 基于模型的专家系统
The contribution & limitation of Rule-based ES Use various qualitative models to AI An expert system integrated with various models
人工智能课件之专家系统(PPT 35页)
7.5 专家系统设计与实现
7.5.5 知识库与知识库管理系统设计
知识库是专家系统的核心。知识库的质量 直接关系到整个系统的性能和效率。因此，知 识库涉及知识的组织与管理。知识的组织决定 了知识库的结构，知识的管理包括知识库的建 立、删除、重组及维护和知识的录入、查询、 更新、优化等，还有知识的完整性、一致性、 冗余性检查和安全保护等方面的工作。知识管 理由知识库管理系统负责。
(4)选择、设计合适的知识表示模式： 充分考虑领域知识的特点，表示模型与推理模型 统筹。
(5)推理应能模拟领域专家求解问题的思维过程。 (6)建立友好的交互环境。 (7)渐增式的开发策略。
2
7.5 专家系统设计与实现
7.5.2 一般步骤与方法 由于专家系统也是一种计
算机应用系统，所以，一般说 来，其开发过程也要遵循软件 工程的步骤和原则，即也要进 行系统分析、系统设计等几个 阶段的工作。但又由于它是专 家系统，而不是一般的软件系 统，所以，又有其独特的地方。 如果我们仅就“纯专家系统” 而言，则其设计与实现的一般 步骤可如图所示。
7.5 专家系统设计与实现
7.5.4 知识表示与知识描述语言设计
知识表示与知识描述语言设计是根据所获得知 识的特点，选择或设计某种知识表示形式，并为这种 表示形式设计相应的知识描述语言。所谓知识描述语 言，就是知识的具体语法结构形式。所以，知识描述 语言既要面向人、面向用户，又要面向知识表示、面 向机器，还要面向推理、面向知识运用。这就要求知 识描述语言既能为用户提供一种方便、易懂的外部知 识表达形式，又能将这种外部表示转换成容易存储、 管理、运用的内部形式。
7.5 专家系统设计与实现
7.5.3 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”。
7人工智能导论
7.2 专家系统的概念
7.2.1 专家系统的定义 7.2.2 专家系统的特点
12
7.2.1 专家系统的定义
1. 定义
费根鲍姆（E. A. Feigenbaum）： “专家系统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。”
专家系统：一类包含知识和推理的智能计算机程序 。
（6）系统的体系结构不同。
17
（2）传统程序：关于问题求解的知识隐含于程序中。 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。
16
7.2.2 专家系ຫໍສະໝຸດ 的特点o 专家系统与传统程序的比较
（4）传统程序：不具有解释功能。 专家系统：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。
13
7.2.1 专家系统的定义
2. 专家系统的基本组成
知识库
数据库 规则库
知识获取
推理机
解释程序 调度程序
推理咨询
专家
系统用户
14
7.2 专家系统的概念
7.2.1 专家系统的定义 7.2.2 专家系统的特点
15
7.2.2 专家系统的特点
o 专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
7.2.1 专家系统的定义 7.2.2 专家系统的特点
12
7.2.1 专家系统的定义
1. 定义
费根鲍姆（E. A. Feigenbaum）： “专家系统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。”
专家系统：一类包含知识和推理的智能计算机程序 。
（6）系统的体系结构不同。
17
（2）传统程序：关于问题求解的知识隐含于程序中。 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。
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7.2.2 专家系ຫໍສະໝຸດ 的特点o 专家系统与传统程序的比较
（4）传统程序：不具有解释功能。 专家系统：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。
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7.2.1 专家系统的定义
2. 专家系统的基本组成
知识库
数据库 规则库
知识获取
推理机
解释程序 调度程序
推理咨询
专家
系统用户
14
7.2 专家系统的概念
7.2.1 专家系统的定义 7.2.2 专家系统的特点
15
7.2.2 专家系统的特点
o 专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
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。
智能控制第七章 专家系统
7.4 专家控制系统
1、结构原理图
间接专家系统控制图2
7.4 专家控制系统
2、专家系统PLD控制结构设计
用专家系统实现智能PND控制的过程，实际上是模拟操作 人员调解PID参数判断和决策过程，是将数字PID控制方法 与专家系统融合起来，从模仿人征订参数的推理决策入手， 以经典Ziegler-Nichols相现在最优控制征订规则为基础，利 用实时控制信息和系统输出信息，将归纳为一系列征订规则， 并把征订过程分成预整定和自整定两部分，预整定运用于系 统初始投入运行且无法给出PID初始参数的场合，自整定运 用于系统正常运行时，不必再辨别对象特性和参数控制，只 需随对象特性的变化而进行迭代优化的场合。
7.2 专家系统的知识表示法
(1) 黑板：黑板用于存储所有知识源可访问的知识，它的全局数据结构被用 于组织问题求解数据，并处理各知识源之间的通讯问题。放在黑板上的对象 可以是输入数据、局部结果、假设、选择方案和最后结果等。各知识源之间 的交互作用是通过黑板执行的。一个黑板可被分割为无数个子黑板；也就是 说，按照求解问题的不同方面，可把黑板分为几个黑板层。 (2) 知识源：知识源是领域知识的自选模块；每个知识源可视为专门用于处 理一定类型的较窄领域信息或知识的独立程序，而且具有决定是否应当把自 身信息提供给问题求解过程的能力。黑板系统中的知识源是独立分开的，每 个知识源具有自己的工作过程或规则集合和自有的数据结构，包含知识源正 确运行所必须的信息。知识源的动作部分执行实际的问题求解，并产生黑板 的变化。知识源能够遵循各种不同的知识表示方法和推理机制。因此，知识 源的动作部分可为一个含有正向／逆向搜索的产生式规则系统，或者是一个 具有填槽过程的基于框架的系统。 (3) 控制器：黑板系统的主要求解机制是由某个知识源向黑板增添新的信息 开始的。然后，这一事件触发其它对新送来的信息感兴趣的知识源。接着， 对这些被触发的知识源执行某些测试过程，以决定它们是否能够被合法执行。 最后，一个被触发了的知识源被选中，执行向黑板增添信息的任务。这个循 环不断进行下去。
7 人工智能与专家系统(2014)
7
问题的可解性
可解的：在每个连通部分，每个弧代表一个运 算符，将状态改变 / 如果从代表初始状态的节 点出发，有一条路径通向目标状态，则称此目 标状态所代表的问题在当前初始状态下是可解 的 搜索空间：在解题过程中达到过的所有状态的 集合，称为搜索空间
–不同于状态空间，搜索空间只是其中
8
一部分 –状态空间和搜索空间都属于过程性知 识表示
37
5.4 启发式搜索
启发性信息
按其用途划分, 启发性信息可分为以下三类： (1) 用于扩展节点的选择, 即用于决定应先扩 展哪一个节点, 以免盲目扩展。 (2) 用于生成节点的选择 , 即用于决定应生成 哪些后续节点,以免盲目地生成过多无用节点。 (3) 用于删除节点的选择 , 即用于决定应删除 哪些无用节点, 以免造成进一步的时空浪费。
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宽 度 优 先 算 法 框 图
25
宽度优先搜索方法分析
宽度优先搜索方法能够保证在搜索树中找到一 条通向目标节点的最短途径；这棵搜索树提供 了所有存在的路径（如果没有路径存在，那么 对有限图来说，我们 就说该法 失败 退出；对于 无限图来说，则永远不会终止）。 例：把宽度优先搜索应用于八数码难题时所生 成的搜索树，这个问题就是要把初始棋局变为 如图所示的目标棋局问题。
① 搜索的基本问题
● 搜索过程是否一定能找到解；
● 搜索过程是否终止运行或是否会陷入死循环； ● 当搜索过程找到一个解时，是否为最佳解； ● 搜索过程的时间与空间复杂性如何。
9
② 搜索的主要过程
（1）从初始或目的状态出发，并将它作为当前状态；
（2）扫描操作算子集，运用操作算子得到新的状态，
并建立指向其父节点的指针；
《人工智能》--课后习题答案
《人工智能》课后习题答案第一章绪论1.1答：人工智能就是让机器完成那些如果由人来做则需要智能的事情的科学。
人工智能是相对于人的自然智能而言，即用人工的方法和技术，研制智能机器或智能系统来模仿延伸和扩展人的智能，实现智能行为和“机器思维”，解决需要人类专家才能处理的问题。
1.2答：“智能”一词源于拉丁“Legere”，意思是收集、汇集，智能通常用来表示从中进行选择、理解和感觉。
所谓自然智能就是人类和一些动物所具有的智力和行为能力。
智力是针对具体情况的，根据不同的情况有不同的含义。
“智力”是指学会某种技能的能力，而不是指技能本身。
1.3答：专家系统是一个智能的计算机程序，他运用知识和推理步骤来解决只有专家才能解决的复杂问题。
即任何解题能力达到了同领域人类专家水平的计算机程序度可以称为专家系统。
1.4答：自然语言处理—语言翻译系统，金山词霸系列机器人—足球机器人模式识别—Microsoft Cartoon Maker博弈—围棋和跳棋第二章知识表达技术2.1解答：（1）状态空间(State Space)是利用状态变量和操作符号，表示系统或问题的有关知识的符号体系，状态空间是一个四元组（S，O，S0，G）：S—状态集合;O—操作算子集合;S0—初始状态,S0⊂S;G—目的状态,G⊂S,(G可若干具体状态，也可满足某些性质的路径信息描述)从S0结点到G结点的路径被称为求解路径。
状态空间一解是一有限操作算子序列，它使初始状态转换为目标状态：O1 O2 O3 OkS0→−−−S1→−−−S2→−−−……→−−−G其中O1，…，Ok即为状态空间的一个解(解往往不是唯一的)（2）谓词逻辑是命题逻辑的扩充和发展，它将原子命题分解成客体和谓词两个部分。
与命题逻辑中命题公式相对应，谓词逻辑中也有谓词（命题函数）公式、原子谓词公式、复合谓词公式等概念。
一阶谓词逻辑是谓词逻辑中最直观的一种逻辑。
（3）语义网络是一种采用网络形式表示人类知识的方法。
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> |（$OR {<简单条件>}+）
简单条件常用7类函数表示：（SAME <对象> <属性> <值>）；
最常用的动作函数：(CONCLUDE <对象> <属性> <值> TALLY <结 论CF>)；
TALLY——存放规则前提的可信度(CF—Certainty Factor)；
用控制结构的基础上)， * 能适用于较宽广的应用领域， * 增加了ES系统的开发和维护困难。 开发工具箱(开发环境)： KEE
14
任务复杂程度和ES系 统体系结构间的相 关性 随问题求解 任务复杂程度的增 加，需要在体系结 构设计时渐增地采 用一些相适应的推 理技术。 不存在最好的 设计体系结构的通 用原则，再好的原 则也只能适用于一 定的范围。
3
1 ES系统的特点 1) 具有求解问题所需的专门知识：
应用领域的基本原理和常识——专门知识的主部，可以精确地定 义和使用，为普通技术人员所掌握，求解问题的基础；不与求解的问题 紧密结合，知识量大和推理步小，不能高效地支持问题求解。
领域专家求解问题的经验知识——对如何使用前者解决问题所作的 高度集中、抽象和浓缩的描述；使问题求解过程可以大踏步地发展， 高效高质地解决困难和复杂问题；使用这类知识的条件比较苛刻，条 件不满足时会导致不正确的解答甚至推理失败。
<条件> := <简单条件> |（$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
人工智能基础 第七章 专家系统
专家、知识工程师
用户
人机交互界面
专业知识
知识获取
机器能理解的 表达形式
知识库
解释器
综合数据 库
推理机
专家系统的工作过程
专家系统的基本工作过程是，用户通过人机界面回答系统的提 问，推理机将用户输入的信息与知识库中各个规则的条件进行匹 配，并把被匹配规则的结论存放到综合数据库中。最后，专家系 统将得出最终结论呈现给用户。
专家系统概述
专家系统定义
专家系统（Expert System，ES）是人工智能的一个重要分支， 也是目前人工智能中最活跃、最广泛、最有成效的应用研究领域。
专家可以很好地解决本领域的问题，是因为具有本领域的专门 知识。计算机系统将社会专家的专业领域知识进行充分的整理、 集中并总结表达出来,运用知识和推理来解决只有专家才能解决的 复杂问题，就是专家系统研究的目的。
专家系统概述
专家系统的类型
解
预
诊
设
监
释
测
断
计
视
型
型
型
型
型
专
专
专
专
专
家
家
家
家
家
系
系
系
系
系
统
统
统
统
统
教
控
学
制
型
型
专
专
家
家
系
系
统
统
规
维
调
划修试型型型专专
专
家
家
家
系
系
系
统
统
统
专家系统的结构与工 作原理
专家系统的基本结构
专家系统因领域和功能特点不同，结构有一定差别，但专家系统通常由 人机接口、推理机、知识库及其管理系统、数据库及其管理系统、知识 获取机构、解释机构六个部分构成，如图所示。
人工智能-第7章专家系统
2016/6/28 12
7.1
专家系统概述
专家系统的Leabharlann 类7.1.41.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。
2016/6/28
13
7.1.4
2016/6/28
20
7.1
7.1.6
专家系统概述
一个关于专家系统的事例
按照这种思路和数学模型，人们很容易获得关于物理学的很 多定律。诸如： f=ma; S=vt U=RI Q=CU F=kX E=Mc2 P=F/S2 ( PxVx)/Tx= ( P0V0)/T0=R(常数) …等
2016/6/28 21
行星
一个关于专家系统的事例
表8-2 行星运动定律的发现
p D d/p d2/p d3/p2
Mercury
Venus Earth
1
8 27
1
4 9
1．0
0．5 0．33
1．0
2016/6/28 14
7.1
专家系统概述
专家系统的分类
7.1.4
5.按规模分类
按规模分类，可分为大型协同式专家系统和微专 家系统。
6.按结构分类
按结构分类可分为集中式和分布式，单机型和网络 型(即网上专家系统)。
2016/6/28
15
7.1
7.1.5
专家系统概述
专家系统与知识工程
1. 专家系统与知识系统
专家系统的分类
3.按知识分类
7.1
专家系统概述
专家系统的Leabharlann 类7.1.41.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。
2016/6/28
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7.1.4
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7.1
7.1.6
专家系统概述
一个关于专家系统的事例
按照这种思路和数学模型，人们很容易获得关于物理学的很 多定律。诸如： f=ma; S=vt U=RI Q=CU F=kX E=Mc2 P=F/S2 ( PxVx)/Tx= ( P0V0)/T0=R(常数) …等
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行星
一个关于专家系统的事例
表8-2 行星运动定律的发现
p D d/p d2/p d3/p2
Mercury
Venus Earth
1
8 27
1
4 9
1．0
0．5 0．33
1．0
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7.1
专家系统概述
专家系统的分类
7.1.4
5.按规模分类
按规模分类，可分为大型协同式专家系统和微专 家系统。
6.按结构分类
按结构分类可分为集中式和分布式，单机型和网络 型(即网上专家系统)。
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7.1
7.1.5
专家系统概述
专家系统与知识工程
1. 专家系统与知识系统
专家系统的分类
3.按知识分类
人工智能基础之专家系统介绍课件
04
系统实现：编写程序代码，实现系统的功能
05
系统测试：对系统进行测试，确保其功能和性能满足要求
06
系统维护：对系统进行维护和更新，确保其持续满足用户需求
07
知识获取
01
知识来源：专家经验、文献资料、实验数据等
02
知识表示：采用合适的知识表示方法，如框架、规则、案例等
03
知识获取方法：访谈、问卷调查、观察、实验等
专家系统向移动设备、物联网设备等终端设备发展，实现随时随地的专家服务。
谢谢
知识更新困难：随着技术的发展和知识的更新，专家系统需要不断更新和维护
推理效率较低：专家系统的推理过程可能较为复杂，导致推理效率较低
发展趋势
专家系统逐渐向智能化、自主化方向发展，能够自主学习、适应环境变化。
专家系统向云端迁移，实现资源共享和协同工作。
专家系统与机器学习、深度学习等技术相结合，提高系统的准确性和效率。
02
工业领域：用于设备故障诊断和生产过程优化
03
金融领域：进行风险评估和投资决策
04
交通领域：用于交通调度和路线规划
05
环保领域：用于环境监测和污染治理方案制定
06
专家系统的组成
知识库
知识库是专家系统的核心部分，存储着专家系统的知识。
知识库通常由领域专家提供，包括事实、规则、策略等。
知识库需要不断更新和维护，以适应新的需求和变化。
04
知识整理：对获取的知识进行整理、分类和存储，形成知识库
系统实现
知识库：存储专家知识和经验的数据库
01
用户界面：用户与专家系统进行交互的界面
03
推理机：根据知识库进行推理和决策的机制
系统实现：编写程序代码，实现系统的功能
05
系统测试：对系统进行测试，确保其功能和性能满足要求
06
系统维护：对系统进行维护和更新，确保其持续满足用户需求
07
知识获取
01
知识来源：专家经验、文献资料、实验数据等
02
知识表示：采用合适的知识表示方法，如框架、规则、案例等
03
知识获取方法：访谈、问卷调查、观察、实验等
专家系统向移动设备、物联网设备等终端设备发展，实现随时随地的专家服务。
谢谢
知识更新困难：随着技术的发展和知识的更新，专家系统需要不断更新和维护
推理效率较低：专家系统的推理过程可能较为复杂，导致推理效率较低
发展趋势
专家系统逐渐向智能化、自主化方向发展，能够自主学习、适应环境变化。
专家系统向云端迁移，实现资源共享和协同工作。
专家系统与机器学习、深度学习等技术相结合，提高系统的准确性和效率。
02
工业领域：用于设备故障诊断和生产过程优化
03
金融领域：进行风险评估和投资决策
04
交通领域：用于交通调度和路线规划
05
环保领域：用于环境监测和污染治理方案制定
06
专家系统的组成
知识库
知识库是专家系统的核心部分，存储着专家系统的知识。
知识库通常由领域专家提供，包括事实、规则、策略等。
知识库需要不断更新和维护，以适应新的需求和变化。
04
知识整理：对获取的知识进行整理、分类和存储，形成知识库
系统实现
知识库：存储专家知识和经验的数据库
01
用户界面：用户与专家系统进行交互的界面
03
推理机：根据知识库进行推理和决策的机制
人工智能导论教学课件U7
1.协同方法 常用下面三种协同法：
(1)多专家系统规划法 (2)功能化有效协同法 (3)谈判法
2.知识的组织和分布 (1)共享性知识与私有性知识 (2)静态知识与动态知识
协同式专家系统
3.裁决方法 是非问题的裁决方法：若多个智能体对同一个是非问题产生多个局 部解，可以用以下方法裁决： (1)表决法 (2)加权平均法 (3)评分问题的裁决方法
组合型开发工具
组合型开发工具是比骨架系统和通用知识表示语言的通用性更强的一 类专家系统开发工具。其主要任务就是从一类任务中分离出知识工程 中所用技术，并构成描述这些技术的多种类型的推理机制和多种任务 的知识库的预购件，以及建立使用这些预购件的辅助设施，其突出的 例子如AGE、ADVISE、ESP/ADVISOR等。
知识获取的步骤
1.知识获取的步骤 知识获取过程是多个步骤相互连接、反复进行人机交互的过程。包括： (1)学习某个应用领域 (2)建立目标数据集 (3)数据预处理 (4)数据转换 (5)选定数据挖掘功能 (6)选定数据挖掘算法 (7)数据挖掘 (8)解释/评价 (9)发现知识 (10)知识抽取
知识获取的步骤
基于互联网的专家系统
基于互联网的专家系统结构模型
基于互联网的专家系统
基于ASP技术的专家系统结构模型
基于PHP技术的专家系统结构模型
案例分析
医学专家系统
建立医学专家系统要求将专家的知 识转换为机器处理，在系统分析工 作中，要求完全崭新的基于知识的 设计方法，使得计算机从数据处理 过渡到知识处理，从计算和存储数 据转为推理和提供知识。
通用人工智能语言
通用人工智能比面向数据高级程序语言（C.FORTRAN）有较强的符号 处理和逻辑处理能力。目前最流行的人工智能语言为LISP和PROLOG及 Smalltalk。用C和C++语言开发的专家系统也日益增多。而用通过人工 智能编写的专家系统时有较大的灵活性和自由度，但需要高度的标称 技巧，必须自己构成所需知识表达模式和推理方法，工作量很大，它 是一种最初级的，但也是最通用的专家系统开发工具，LISP是面向符 号和数据处理语言，有一定使用它设计各种推理控制策略
第7章机器学习 人工智能与专家系统(第二版) 尹朝庆
人工智能与专家系统(第二版）中国水利水电出版社
7.2.2．ID3算法
ID3算法
对属性的选择给出一种启发式搜索方法，通过计算 实例集的熵来选择平均信息量最小的属性来划分实例 集，扩展生成决策树。 (1)初始化： 输入初始学习实例，组成初始学习实例集合T 输入分类属性，组成初始属性表： AttrList=(A1，A2，…，Ai，…An) 输入各属性的值，组成各属性的值域表： Value(A1)，Value(A2)，…，Value(Ai)，…，Value(An)
类别
类别 类别
人工智能与专家系统(第二版）中国水利水电出版社
(3)对规则集中的规则合并 对后件相同的规则，可考察前件包含的条件，合并 成新规则来代替原有规则。 R3与R7可合并为：发色 =“黑色” → 类别=“N” R2与R5可合并为： (发色 =“亚麻色”)∧(眼色 =“黑色”) → 类别 =“N” R1与R4可合并为： (发色 =“亚麻色”)∧(眼色 =“兰色”) → 类别 =“P” R6：(身高 =“高”)∧(发色 =“棕色”) → 类别 =“P”
人工智能与专家系统(第二版）中国水利水电出版社
Loop3: 取属性表中第1个属性“眼色”划分T11和T21，2个子 循环分别是： Loop31: 属性“眼色”划分T11为2个子集： 眼色 =“兰色”的子集T111 = ( 1(P) ) 终叶节点，标记为P 眼色 =“黑色”的子集T112 = ( 8(N) ) 终叶节点，标记为N Loop32: 属性“眼色”划分T21为2个子集： 眼色 =“兰色”的子集T211 = ( 6(P) ) 终叶节点，标记为P 眼色 =“黑色”的子集T212 = ( 2(N) ) 终叶节点，标记为N 删除属性表中第1个属性，使AttrList = （ ） Loop4: 所有叶节点都是终叶节点，故算法成功终止。
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第七章专家系统
课题名称：专家系统
学习过程：
课程名称
人工智能导论
教学内容
专家系统
学时
6课时
翻转课时
第1、2、5、6课时
教学环境
多媒体教室
教学方法
情境教学法、任务驱动法、
讲练结合法、小组讨论教学法
一、学习内容分析
专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的智能计算机程序，其内部包含大量的某一领域专家水平的知识与经验，通过知识进行推理和判断来解决只有专家才能解决的复杂问题。
(三)任务实施
（1）查阅相关文献资料，展望2030年的专家系统将会在哪些应用领域大显身手？
（2）自己设计一个专家系统，说明其功能、用途和原理。
（3）未来的专家系统将会怎样改变我们的生活？
（四）归纳总结
通过案例阅读，了解专家系统的应用及发展。
2、联系实际生活，谈一谈专家系统将会在哪些应用领域大显身手？
六、授课过程
一、二节
(一)案例引入
1.智能诊疗—Watson机器人正在成为全球最顶尖的医疗专家；
2.机器学习专家系统：Driverless AI；
3.个性化教育:Querium；
4.案件预测系统：法狗狗；
(二)知识归纳
专家系统：
专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的智能计算机程序，其内部包含大量的某一领域专家水平的知识与经验，通过知识进行推理和判断来解决只有专家才能解决的复杂问题
例如，在医学界有许多医术高明的医生，他们在各自的工作领域中都具有丰富的实践经验和高人一筹的“绝招”，如果把某一具体领域（如肝病的诊断与治疗）的医疗经验集中起来，并以某种表示模式存储到计算机中形成知识库，然后再把专家们运用这些知识诊治疾病的思维过程编成程序构成推理机，使得计算机能像人类专家那样诊治疾病，那么这样的程序系统就是一个专家系统。
(三)任务实施
试着绘制一个专家系统的工作流程图。
（四）归纳总结
通过本节课的学习，了解专家系统的结构与工作原理。
五、六节
(一)案例引入
以增值税纳税申报系统为例来介绍专家系统的设计与实现
延伸阅读：农业专家系统平台助力智慧农业
(二)知识归纳
专家系统的应用：专家系统能够用于解决日常生活与工作中，人们遇到的需要“专家”水平才能解决的复杂问题，模拟了领域专家的帮助与指导，能够在较短的时间、较低的费用和便捷的方式下,实现专业的技术支持。
(三)任务实施
1、以教学专家系统为例，说明其主要功能和应用。
（1）查阅一个专家系统的应用实例。
（2）哪些领域可以应用专家系统解决问题？
（四）归纳总结
通过案例阅读，了解专家系统的相关概念，知道专家系统的简单应用。
三、四节ห้องสมุดไป่ตู้
(一)引入
专家系统是如何进行工作的？
病历，特别是专家写的病历，本身就是一笔巨大的知识财富，将这些知识进行处理、分析、统计、挖掘，可以构成一个病历知识库，供更多的人共享。病历知识库、循证医学知识库、科研文献知识库、用药知识库共同构成一个辅助诊疗知识库，通过知识匹配搜索引擎对外提供服务。患者或者医生录入病史、检查结果等信息，系统匹配初步诊断结果，搜索诊疗计划，产生多个辅助诊疗建议，供患者和医生进行参考。这样就构成一个智能辅助诊疗系统。整体架构如图10所示。
二、教学目标
知识目标
能力目标
1、了解专家系统的定义、特点和优势
2、了解专家系统的结构与工作原理、设计与实现。
1、能够联系实际生活，列举出专家系统的应用
2、能够绘制专家系统的一般结构
三、教学重点
1、专家系统、设计与实现
2、系统的结构与工作原理
四、教学难点
专家系统的应用
五、课前任务设计
思考：
第一、二节课:
(二)知识归纳
专家系统的结构与工作原理：
专家系统通常由人机接口、推理机、知识库及其管理系统、数据库及其管理系统、知识获取机构、解释机构六个部分构成
专家系统的基本工作过程是，用户通过人机界面回答系统的提问，推理机将用户输入的信息与知识库中各个规则的条件进行匹配，并把被匹配规则的结论存放到综合数据库中。最后，专家系统将得出最终结论呈现给用户。
1、阅读案例人工智能之专家系统
1智能专家来助力，省时省力又高效
1.智能诊疗—Watson机器人正在成为全球最顶尖的医疗专家；
2.机器学习专家系统：Driverless AI；
3.个性化教育:Querium；
4.案件预测系统：法狗狗；
2、专家系统是什么？
第五、六节课：
1、延伸阅读：农业专家系统平台助力智慧农业
专家系统的基本工作过程是，用户通过人机界面回答系统的提问，推理机将用户输入的信息与知识库中各个规则的条件进行匹配，并把被匹配规则的结论存放到综合数据库中。最后，专家系统将得出最终结论呈现给用户。
在这里，专家系统还可以通过解释器向用户解释以下问题：系统为什么要向用户提出该问题（Why）；计算机是如何得出最终结论的（How）等。领域专家或知识工程师通过专门的软件工具，或编程实现专家系统中知识的获取，不断地充实和完善知识库中的知识。
课题名称：专家系统
学习过程：
课程名称
人工智能导论
教学内容
专家系统
学时
6课时
翻转课时
第1、2、5、6课时
教学环境
多媒体教室
教学方法
情境教学法、任务驱动法、
讲练结合法、小组讨论教学法
一、学习内容分析
专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的智能计算机程序，其内部包含大量的某一领域专家水平的知识与经验，通过知识进行推理和判断来解决只有专家才能解决的复杂问题。
(三)任务实施
（1）查阅相关文献资料，展望2030年的专家系统将会在哪些应用领域大显身手？
（2）自己设计一个专家系统，说明其功能、用途和原理。
（3）未来的专家系统将会怎样改变我们的生活？
（四）归纳总结
通过案例阅读，了解专家系统的应用及发展。
2、联系实际生活，谈一谈专家系统将会在哪些应用领域大显身手？
六、授课过程
一、二节
(一)案例引入
1.智能诊疗—Watson机器人正在成为全球最顶尖的医疗专家；
2.机器学习专家系统：Driverless AI；
3.个性化教育:Querium；
4.案件预测系统：法狗狗；
(二)知识归纳
专家系统：
专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的智能计算机程序，其内部包含大量的某一领域专家水平的知识与经验，通过知识进行推理和判断来解决只有专家才能解决的复杂问题
例如，在医学界有许多医术高明的医生，他们在各自的工作领域中都具有丰富的实践经验和高人一筹的“绝招”，如果把某一具体领域（如肝病的诊断与治疗）的医疗经验集中起来，并以某种表示模式存储到计算机中形成知识库，然后再把专家们运用这些知识诊治疾病的思维过程编成程序构成推理机，使得计算机能像人类专家那样诊治疾病，那么这样的程序系统就是一个专家系统。
(三)任务实施
试着绘制一个专家系统的工作流程图。
（四）归纳总结
通过本节课的学习，了解专家系统的结构与工作原理。
五、六节
(一)案例引入
以增值税纳税申报系统为例来介绍专家系统的设计与实现
延伸阅读：农业专家系统平台助力智慧农业
(二)知识归纳
专家系统的应用：专家系统能够用于解决日常生活与工作中，人们遇到的需要“专家”水平才能解决的复杂问题，模拟了领域专家的帮助与指导，能够在较短的时间、较低的费用和便捷的方式下,实现专业的技术支持。
(三)任务实施
1、以教学专家系统为例，说明其主要功能和应用。
（1）查阅一个专家系统的应用实例。
（2）哪些领域可以应用专家系统解决问题？
（四）归纳总结
通过案例阅读，了解专家系统的相关概念，知道专家系统的简单应用。
三、四节ห้องสมุดไป่ตู้
(一)引入
专家系统是如何进行工作的？
病历，特别是专家写的病历，本身就是一笔巨大的知识财富，将这些知识进行处理、分析、统计、挖掘，可以构成一个病历知识库，供更多的人共享。病历知识库、循证医学知识库、科研文献知识库、用药知识库共同构成一个辅助诊疗知识库，通过知识匹配搜索引擎对外提供服务。患者或者医生录入病史、检查结果等信息，系统匹配初步诊断结果，搜索诊疗计划，产生多个辅助诊疗建议，供患者和医生进行参考。这样就构成一个智能辅助诊疗系统。整体架构如图10所示。
二、教学目标
知识目标
能力目标
1、了解专家系统的定义、特点和优势
2、了解专家系统的结构与工作原理、设计与实现。
1、能够联系实际生活，列举出专家系统的应用
2、能够绘制专家系统的一般结构
三、教学重点
1、专家系统、设计与实现
2、系统的结构与工作原理
四、教学难点
专家系统的应用
五、课前任务设计
思考：
第一、二节课:
(二)知识归纳
专家系统的结构与工作原理：
专家系统通常由人机接口、推理机、知识库及其管理系统、数据库及其管理系统、知识获取机构、解释机构六个部分构成
专家系统的基本工作过程是，用户通过人机界面回答系统的提问，推理机将用户输入的信息与知识库中各个规则的条件进行匹配，并把被匹配规则的结论存放到综合数据库中。最后，专家系统将得出最终结论呈现给用户。
1、阅读案例人工智能之专家系统
1智能专家来助力，省时省力又高效
1.智能诊疗—Watson机器人正在成为全球最顶尖的医疗专家；
2.机器学习专家系统：Driverless AI；
3.个性化教育:Querium；
4.案件预测系统：法狗狗；
2、专家系统是什么？
第五、六节课：
1、延伸阅读：农业专家系统平台助力智慧农业
专家系统的基本工作过程是，用户通过人机界面回答系统的提问，推理机将用户输入的信息与知识库中各个规则的条件进行匹配，并把被匹配规则的结论存放到综合数据库中。最后，专家系统将得出最终结论呈现给用户。
在这里，专家系统还可以通过解释器向用户解释以下问题：系统为什么要向用户提出该问题（Why）；计算机是如何得出最终结论的（How）等。领域专家或知识工程师通过专门的软件工具，或编程实现专家系统中知识的获取，不断地充实和完善知识库中的知识。