第二章专家控制系统.
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推理方法的分类
1、根据知识表示的特点，知识推理方法可分 为图搜索方法和逻辑论证方法两类。
2、根据问题求解的推理过程中是否运用启发 性知识，知识推理方法可分为启发推理和非 启发推理两类。 3、根据问题求解的推理过程中结论是否精确， 知识推理方法可分为精确推理和不精确推理 两类。
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推理方式的分类
着专家系统的诞生。
DENLDRA 为 推 断 化 学 分 子 结 构 的 专 家 系 统 ， 由 Stanford大学研制。MACSMA为数学专家系统，由麻省理 工学院完成。
4
2、专家系统发展历史
（2）成熟期（1972-1977年）：
在此期间斯坦福大学研究开发了最著名的专家系统-血
液感染病诊断专家系统，标志专家系统从理论走向应用。 另一个著名的专家系统-语音识别专家系统的出现，标 志着专家系统的理论走向成熟。
（2）用于推理、问题求解的控制性规则；
（ 3 ）用于说明问题的状态、事实和概念以及当前条 件的数据。
8
3.专家系统的组成
知识库包含多种功能模块，主要有知识查询、检索、
增删、修改和扩充等。知识库通过人机接口与领域专
家相沟通，实现知识的获取。
•推理机
推理机是专家系统的“思维”机构，实际上是求解问 题的计算机软件系统。 推理机的运行可以有不同的控制策略。
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6.专家系统的推理机制
推理是指依据一定的原则从已有的事实推出结 论的过程，这个原则就是推理的核心。专家系统 中的自动推理是知识推理。而知识推理是指在计 算机或智能机器中，在知识表达的基础上，进行 机器思维，求解问题，实现知识推理的智能操作 过程。 在专家系统中，可以依据专家所具有的知识的 特点来选择知识表示的方法，而知识推理技术同 知识表示方法有密切关系。
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。
2
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。
3
2、专家系统发展历史
分为三个时期： (1) 初创期（1965-1971年） 第一代专家系统 DENLDRA 和 MACSMA 的出现，标志
综合数据库
解 释 接 口
用
解答、建议 或解释
户
知识获取
领域专家
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3.专家系统的组成
•知识库 知识库是知识的存储器，用于存储领域专家的经验性 知识以及有关的事实、一般常识等。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求解问 题所需的知识。 知识库包含三类知识： （1）基于专家经验的判断性规则；
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3.专家系统的组成
•综合数据库（全局数据库）
又称为“黑板”或“数据库”。它是用于存放推理的 初始证据、中间结果以及最终结果等的工作存储器 （Working Memory）。 •解释接口 又称人-机界面，它把用户输人的信息转换成系统内规 范化的表示形式，然后交给相应模块去处理，把系统 输出的信息转换成用户易于理解的外部表示形式显示 给用户，回答用户提出的“为什么？”“结论是如何 得出的？”等问题。
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2、专家系统发展历史
（3）发展期（1978-现在）
在此期间，专家系统走向应用领域，专家系统的数量
增加，仅1987年研制成功的专家系统就有1000种。 1、蔬菜栽培农业专家系统开发框架； 2、农业专家系统知识库与数据库规范与系统实现；
6
3.专家系统的组成
专家系统的基本组成
问题描述
推 理 机
知识库
第2章 专家控制
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。
它在将人工智能中专家系统的理论和技 术同自动控制的理论、方法和技术有机 结合的基础上，在未知环境下模仿专家 的智能，实现对系统的有效控制。
1
§2.1专家系统
1、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。
专家系统的基本特征
•具有专家水平的专门知识 •能进行有效的推理
•专家系统的透明性和灵活性
•具有一定的复杂性与难度
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4. 专家系统的特征及类型
专家系统的类型
•诊断型专家系统
•解释型专家系统
•预测型专家系统 •设计型专家系统 •决策型专家系统 •控制专家系统
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5.专家系统的知识表示
知识表示就是知识的形式化，就是研究用机 器表示知识的可行的、有效的、通用的原则 和方法。 目前常用的知识表示方法有：逻辑表示法、 语义网络法、产生式规则、特性表示法、框 架表示法、与或图法、过程表示法、黑板结 构、Petri网络法、神经网络等。
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产生式规则表示法
产生式规则表示法
控制器
匹配、冲突解决
匹配
规则库
检索
数据库
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产生式规则表示法
规则库：存放了若干规则，每条产生式规则是一个 以“如果满足这个条件，就应当采取这个操作”形式 表示的语句。 数据库：是产生式规则注意的中心，每个产生式规 则的左半部分表示在启用这一规则之前数据库内必须 准备好的条件。 控制器 ：是说明下一步应该选用什么规则，也就是 如何运用规则。通常从选择规则到执行规则分成三步： 匹配、冲突解决和操作。
10
3.专家系统的组成
•知识获取
知识获取是指通过人工方法或机器学习的方法， 将某个领域内的事实性知识和领域专家所特有 的经验性知识转化为计算机程序的过程。 对知识库的修改和扩充也是在系统的调试和验 证中进行的，是一件很困难的工作。知识获取 被认为是专家系统中的一个“瓶颈”问题。
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4. 专家系统的特征及类型
4、根据问题求解的推理过程中特殊和一般的 关系，知识推理方法可分为演绎推理、归纳 推理两类。
5、根据问题求解的推理过程中推理的方向， 知识推理方法可分为正向推理、反向推理和 正反向混合推理三类。
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推理方式的Baidu Nhomakorabea类
专家系统中把领域知识表示成必然的因果关系、逻辑关 系，推理的结论是肯定的，这种推理称为精确推理。除 此以外，更重要的是以专家的经验知识对不确定的事实， 根据不充分的证据和不完全的知识进行推理，这种推理 称为不精确推理。应该指出，所谓不精确推理不是要使 推理变得不精确，而是提供一种在采用目前已有的精确 推理方式无法进行推理的情况下的推理方式，以便得到 更加精确的推理结论。不精确推理又称非精确性推理， 其核心问题是处理在推理过程中专家知识的不精确性和 推理证据的不精确性，并给出这些不精确性在推理过程 中的传播规则。
推理方法的分类
1、根据知识表示的特点，知识推理方法可分 为图搜索方法和逻辑论证方法两类。
2、根据问题求解的推理过程中是否运用启发 性知识，知识推理方法可分为启发推理和非 启发推理两类。 3、根据问题求解的推理过程中结论是否精确， 知识推理方法可分为精确推理和不精确推理 两类。
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推理方式的分类
着专家系统的诞生。
DENLDRA 为 推 断 化 学 分 子 结 构 的 专 家 系 统 ， 由 Stanford大学研制。MACSMA为数学专家系统，由麻省理 工学院完成。
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2、专家系统发展历史
（2）成熟期（1972-1977年）：
在此期间斯坦福大学研究开发了最著名的专家系统-血
液感染病诊断专家系统，标志专家系统从理论走向应用。 另一个著名的专家系统-语音识别专家系统的出现，标 志着专家系统的理论走向成熟。
（2）用于推理、问题求解的控制性规则；
（ 3 ）用于说明问题的状态、事实和概念以及当前条 件的数据。
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3.专家系统的组成
知识库包含多种功能模块，主要有知识查询、检索、
增删、修改和扩充等。知识库通过人机接口与领域专
家相沟通，实现知识的获取。
•推理机
推理机是专家系统的“思维”机构，实际上是求解问 题的计算机软件系统。 推理机的运行可以有不同的控制策略。
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6.专家系统的推理机制
推理是指依据一定的原则从已有的事实推出结 论的过程，这个原则就是推理的核心。专家系统 中的自动推理是知识推理。而知识推理是指在计 算机或智能机器中，在知识表达的基础上，进行 机器思维，求解问题，实现知识推理的智能操作 过程。 在专家系统中，可以依据专家所具有的知识的 特点来选择知识表示的方法，而知识推理技术同 知识表示方法有密切关系。
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。
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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。
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2、专家系统发展历史
分为三个时期： (1) 初创期（1965-1971年） 第一代专家系统 DENLDRA 和 MACSMA 的出现，标志
综合数据库
解 释 接 口
用
解答、建议 或解释
户
知识获取
领域专家
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3.专家系统的组成
•知识库 知识库是知识的存储器，用于存储领域专家的经验性 知识以及有关的事实、一般常识等。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求解问 题所需的知识。 知识库包含三类知识： （1）基于专家经验的判断性规则；
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3.专家系统的组成
•综合数据库（全局数据库）
又称为“黑板”或“数据库”。它是用于存放推理的 初始证据、中间结果以及最终结果等的工作存储器 （Working Memory）。 •解释接口 又称人-机界面，它把用户输人的信息转换成系统内规 范化的表示形式，然后交给相应模块去处理，把系统 输出的信息转换成用户易于理解的外部表示形式显示 给用户，回答用户提出的“为什么？”“结论是如何 得出的？”等问题。
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2、专家系统发展历史
（3）发展期（1978-现在）
在此期间，专家系统走向应用领域，专家系统的数量
增加，仅1987年研制成功的专家系统就有1000种。 1、蔬菜栽培农业专家系统开发框架； 2、农业专家系统知识库与数据库规范与系统实现；
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3.专家系统的组成
专家系统的基本组成
问题描述
推 理 机
知识库
第2章 专家控制
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。
它在将人工智能中专家系统的理论和技 术同自动控制的理论、方法和技术有机 结合的基础上，在未知环境下模仿专家 的智能，实现对系统的有效控制。
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§2.1专家系统
1、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。
专家系统的基本特征
•具有专家水平的专门知识 •能进行有效的推理
•专家系统的透明性和灵活性
•具有一定的复杂性与难度
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4. 专家系统的特征及类型
专家系统的类型
•诊断型专家系统
•解释型专家系统
•预测型专家系统 •设计型专家系统 •决策型专家系统 •控制专家系统
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5.专家系统的知识表示
知识表示就是知识的形式化，就是研究用机 器表示知识的可行的、有效的、通用的原则 和方法。 目前常用的知识表示方法有：逻辑表示法、 语义网络法、产生式规则、特性表示法、框 架表示法、与或图法、过程表示法、黑板结 构、Petri网络法、神经网络等。
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产生式规则表示法
产生式规则表示法
控制器
匹配、冲突解决
匹配
规则库
检索
数据库
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产生式规则表示法
规则库：存放了若干规则，每条产生式规则是一个 以“如果满足这个条件，就应当采取这个操作”形式 表示的语句。 数据库：是产生式规则注意的中心，每个产生式规 则的左半部分表示在启用这一规则之前数据库内必须 准备好的条件。 控制器 ：是说明下一步应该选用什么规则，也就是 如何运用规则。通常从选择规则到执行规则分成三步： 匹配、冲突解决和操作。
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3.专家系统的组成
•知识获取
知识获取是指通过人工方法或机器学习的方法， 将某个领域内的事实性知识和领域专家所特有 的经验性知识转化为计算机程序的过程。 对知识库的修改和扩充也是在系统的调试和验 证中进行的，是一件很困难的工作。知识获取 被认为是专家系统中的一个“瓶颈”问题。
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4. 专家系统的特征及类型
4、根据问题求解的推理过程中特殊和一般的 关系，知识推理方法可分为演绎推理、归纳 推理两类。
5、根据问题求解的推理过程中推理的方向， 知识推理方法可分为正向推理、反向推理和 正反向混合推理三类。
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推理方式的Baidu Nhomakorabea类
专家系统中把领域知识表示成必然的因果关系、逻辑关 系，推理的结论是肯定的，这种推理称为精确推理。除 此以外，更重要的是以专家的经验知识对不确定的事实， 根据不充分的证据和不完全的知识进行推理，这种推理 称为不精确推理。应该指出，所谓不精确推理不是要使 推理变得不精确，而是提供一种在采用目前已有的精确 推理方式无法进行推理的情况下的推理方式，以便得到 更加精确的推理结论。不精确推理又称非精确性推理， 其核心问题是处理在推理过程中专家知识的不精确性和 推理证据的不精确性，并给出这些不精确性在推理过程 中的传播规则。