第四章专家控制系统
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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。
第四章专家控制系统
3
4.1.2专家系统的组成
专家系统的基本组成
推理机 知识库 综合数据库
问题描述
解 释
用
接 口
户
解答、建议
或解释
知识获取
领域专家
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。
第四章专家控制系统
12
4.1.4专家系统的知识表示
2、状态空间表示法 状态空间表示法是知识表达的基本方法。 状态空间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，通常可以用三 元组来表示：
“或”树。
第四章专家控制系统
总问题 等价问题（易）
等价问题（更易） 18
4、“与或图”表示法
与或图构成规则 •与或图中的每个节点代表一个要解决的单一问 题或问题集合，图中的起始节点对应总问题。 •对应于本原问题的节点为叶节点，它没有后裔。 •对于把算符（与操作／或操作）应用于问题 A 的每种可能情况，都把问题变换为一个子问题集 合；有向弧线自A指向后继节点，表示所求得的 子问题集合。
第四章专家控制系统
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3、框架表示法
框架的结构
（<框架名>）（<槽1>（<侧面l>（<值1>）
（<值2>）
┇）
（<侧面2>（<值1>）
（<值2>）
┇）
┇）
（<槽2>（<侧面l>（<值1>）
┇）
┇）
┇）
第四章专家控制系统
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4、“与或图”表示法
与或图概念 与或图是一种超图，图中用几条超弧线连接一个 父节点和它的一组后继节点，加到一个节点上的 “与”或“或”标记取决于该节点对其父节点的 关系。
第四章专家控制系统
5
4.1.2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。
第四章专家控制系统
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4.1.2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。
第四章专家控制系统
7
4.1.3 专家系统的特征及类型
1、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
第四章专家控制系统
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4.1.3 专家系统的特征及类型
2、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
第四章专家控制系统
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4.1.4专家系统的知识表示
1、产生式规则表示法
控制器
匹配、冲突解决
规则库
匹配 检索
第四章专家控制系统
数据库
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1、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。
<｛Qs｝，F，｛Qg｝> 其中Qs表示初始状态，Qg表示目标状态，F表示 操作。
第四章专家控制系统
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4.1.4专家系统的知识表示
3、框架表示法 框架是一个嵌套的连接表，用于表达问题的状 态和操作过程及其相互联系。 框架系统的嵌套式结构便于表达不同层次的知 识。通过扩充子框架，可以进一步描述问题的细 节。
第四章专家控制系统
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4.1.2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。
•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。
第4章 专家控制系统
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。
第四章专家控制系统
1
§4.1专家系统基础
4.1.1什么是专家系统
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。
第四章专家控制系统
2
§ 4.1专家系统基础
4.1.1什么是专家系统
第四章专家控制系统
A
B
C
D
E
F
H
第四章专家控制系统
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4、“与或图”表示法
•分解“与”树 将复杂的大问题分解成 一组简单的小问题，将 总问题分解为子问题。 若所有子问题都解决了， 则总问题也解决了。这 是“与”的逻辑关系。 而子问题又可以分为子 子问题，如此类推可以 形成问题分解的树图， 称为“与”树。
第四章专家控制系统
•决策型专家系统
•控制专家系统
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4.1.4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。
总问题 子问题（简单）
子子问题（更简单）
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4、“与或图ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ表示法
•变换“或”树
将较难的问题变换为较
易的等价问题。若一个
较难问题可以等价变换
为几个容易问题，则任
何一个容易问题解决了，
也就解决了原有的难问
题，这是“或”的逻辑
关系。而这些容易问题
还有可能变换为若干更
容易的问题，如此下去，
可以形成问题变换的
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4.1.2专家系统的组成
专家系统的基本组成
推理机 知识库 综合数据库
问题描述
解 释
用
接 口
户
解答、建议
或解释
知识获取
领域专家
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。
第四章专家控制系统
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4.1.4专家系统的知识表示
2、状态空间表示法 状态空间表示法是知识表达的基本方法。 状态空间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，通常可以用三 元组来表示：
“或”树。
第四章专家控制系统
总问题 等价问题（易）
等价问题（更易） 18
4、“与或图”表示法
与或图构成规则 •与或图中的每个节点代表一个要解决的单一问 题或问题集合，图中的起始节点对应总问题。 •对应于本原问题的节点为叶节点，它没有后裔。 •对于把算符（与操作／或操作）应用于问题 A 的每种可能情况，都把问题变换为一个子问题集 合；有向弧线自A指向后继节点，表示所求得的 子问题集合。
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3、框架表示法
框架的结构
（<框架名>）（<槽1>（<侧面l>（<值1>）
（<值2>）
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（<侧面2>（<值1>）
（<值2>）
┇）
┇）
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┇）
┇）
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4、“与或图”表示法
与或图概念 与或图是一种超图，图中用几条超弧线连接一个 父节点和它的一组后继节点，加到一个节点上的 “与”或“或”标记取决于该节点对其父节点的 关系。
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4.1.2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。
第四章专家控制系统
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4.1.2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。
第四章专家控制系统
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4.1.3 专家系统的特征及类型
1、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
第四章专家控制系统
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4.1.3 专家系统的特征及类型
2、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
第四章专家控制系统
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4.1.4专家系统的知识表示
1、产生式规则表示法
控制器
匹配、冲突解决
规则库
匹配 检索
第四章专家控制系统
数据库
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1、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。
<｛Qs｝，F，｛Qg｝> 其中Qs表示初始状态，Qg表示目标状态，F表示 操作。
第四章专家控制系统
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4.1.4专家系统的知识表示
3、框架表示法 框架是一个嵌套的连接表，用于表达问题的状 态和操作过程及其相互联系。 框架系统的嵌套式结构便于表达不同层次的知 识。通过扩充子框架，可以进一步描述问题的细 节。
第四章专家控制系统
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4.1.2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。
•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。
第4章 专家控制系统
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。
第四章专家控制系统
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§4.1专家系统基础
4.1.1什么是专家系统
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。
第四章专家控制系统
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§ 4.1专家系统基础
4.1.1什么是专家系统
第四章专家控制系统
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B
C
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第四章专家控制系统
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4、“与或图”表示法
•分解“与”树 将复杂的大问题分解成 一组简单的小问题，将 总问题分解为子问题。 若所有子问题都解决了， 则总问题也解决了。这 是“与”的逻辑关系。 而子问题又可以分为子 子问题，如此类推可以 形成问题分解的树图， 称为“与”树。
第四章专家控制系统
•决策型专家系统
•控制专家系统
第四章专家控制系统
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4.1.4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。
总问题 子问题（简单）
子子问题（更简单）
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4、“与或图ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ表示法
•变换“或”树
将较难的问题变换为较
易的等价问题。若一个
较难问题可以等价变换
为几个容易问题，则任
何一个容易问题解决了，
也就解决了原有的难问
题，这是“或”的逻辑
关系。而这些容易问题
还有可能变换为若干更
容易的问题，如此下去，
可以形成问题变换的