人工智能专家系统(PPT 28张)
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人工智能与专家系统(PPT 92页)
如果单纯用数字表示，则范围就有限制。
是否适于推理 人工智能只能处理适合推理的知识表示，因此所选
用的知识表示必须适合推理。数学模型（拉格朗日插值 法）适合推理，普通的数据库只能供浏览检索，但不适 合推理。
是否适于计算机处理 计算机只能处理离散的、量化的byte字节流。因此，
用文字表述的知识和连续形式表示的知识（如微分方程） 不适合计算机处理。
从着手；
在哲学上、自然科学以及社会学科上还有很大的争论，还 不能得到一致认同。
谷歌无人驾驶汽车
内华达州是美国对公共道路无人驾驶立法的第一个州。截至 2012年6月，谷歌的无人驾驶汽车已经在该州行进了25万英里。
谷歌无人驾驶汽车的构造示意图及其描绘的3D地形图
关于无人驾驶汽车的争议话题
如果无人驾驶汽车因为避让行人而损害了其他车 辆或给车内人员带来危险，它应该避让吗？
答：（停15秒钟后）棋子R走到R8处，将军！
从表面上看，要使机器回答按一定范围提出的问题似乎没 有什么困难，可以通过编制特殊的程序来实现。然而，如 果提问者并不遵循常规标准，编制回答的程序是极其困难 的事情。
图灵测试的示范性问题－－不按常规的提问(1)
问：你会下国际象棋吗？
答：是的。 问：你会下国际象棋吗？ 答：是的。
是否有高效的求解算法 考虑到实用的性能，必须有高效的求解算法，知识表
示才有意义。
能否表示不精确知识 自然界的信息具有先天的模糊性和不精确性，能否表
示不精确知识也是考虑的重要因素。
知识和元知识能否用统一的形式表示 知识和元知识是属于不同层次的知识，使用统一的表
示方法可以使知识处理简单。
三、专家系统原理与 产生式规则专家系统
如果说现在有一台电脑，其运算速度非常快、记亿容量和 逻揖单元的数目也超过了人脑，而且还为这台电脑编写了 许多智能化的程序，并提供了合适种类的大量数据，使这 台电脑能够做一些人性化的事情，如简单地听或说。回答 某些问题等。那么，我们是否就能说这台机器具有思维能 力了呢?或者说，我们怎样才能判断一台机器是否具存了 思维能力呢?
是否适于推理 人工智能只能处理适合推理的知识表示，因此所选
用的知识表示必须适合推理。数学模型（拉格朗日插值 法）适合推理，普通的数据库只能供浏览检索，但不适 合推理。
是否适于计算机处理 计算机只能处理离散的、量化的byte字节流。因此，
用文字表述的知识和连续形式表示的知识（如微分方程） 不适合计算机处理。
从着手；
在哲学上、自然科学以及社会学科上还有很大的争论，还 不能得到一致认同。
谷歌无人驾驶汽车
内华达州是美国对公共道路无人驾驶立法的第一个州。截至 2012年6月，谷歌的无人驾驶汽车已经在该州行进了25万英里。
谷歌无人驾驶汽车的构造示意图及其描绘的3D地形图
关于无人驾驶汽车的争议话题
如果无人驾驶汽车因为避让行人而损害了其他车 辆或给车内人员带来危险，它应该避让吗？
答：（停15秒钟后）棋子R走到R8处，将军！
从表面上看，要使机器回答按一定范围提出的问题似乎没 有什么困难，可以通过编制特殊的程序来实现。然而，如 果提问者并不遵循常规标准，编制回答的程序是极其困难 的事情。
图灵测试的示范性问题－－不按常规的提问(1)
问：你会下国际象棋吗？
答：是的。 问：你会下国际象棋吗？ 答：是的。
是否有高效的求解算法 考虑到实用的性能，必须有高效的求解算法，知识表
示才有意义。
能否表示不精确知识 自然界的信息具有先天的模糊性和不精确性，能否表
示不精确知识也是考虑的重要因素。
知识和元知识能否用统一的形式表示 知识和元知识是属于不同层次的知识，使用统一的表
示方法可以使知识处理简单。
三、专家系统原理与 产生式规则专家系统
如果说现在有一台电脑，其运算速度非常快、记亿容量和 逻揖单元的数目也超过了人脑，而且还为这台电脑编写了 许多智能化的程序，并提供了合适种类的大量数据，使这 台电脑能够做一些人性化的事情，如简单地听或说。回答 某些问题等。那么，我们是否就能说这台机器具有思维能 力了呢?或者说，我们怎样才能判断一台机器是否具存了 思维能力呢?
人工智能与专家系统-PPT精品
知识表示（Knowledge Representation） 状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法…
推理搜索（Searching & Reasoning） 启发式搜索、消解原理、不确定性推理…
计算智能（Computational Intelligence） 模糊计算、神经计算、进化计算…
构成技术（系统与语言） 产生式系统、LISP语言、Prolog语言…
2.2 问题规约法
A
A
B
C
D
与图
B
Cபைடு நூலகம்
或图
2.2 问题规约法
A
BC
G
DE F
A
N MH
BC D E FG
2.2 问题规约法
2.一些关于与或图的术语
弧线
与节 点
终叶节 点
父节
或节
点
点
A
子节
点
N MH
B
C
D E FG
3.定义
有解节点
2.2 问题规约法
t
t
t
t
t
t
（a） t
t t （b） 与或图例子
无解节点
1.3 人工智能的各种认知观
符号主义（Symbolicism）
基于物理符号系统假设和有限合理性原理
连接主义（Connectionism）
基于神经网络及其间的连接机制与学习算法
行为主义（Actionism）
基于控制论及感知—动作型控制系统
1.4 人工智能的研究及应用领 域
人工智能的基本技术
2.2 问题规约法
2.2.1 问题归约描述 （Problem Reduction 梵塔难题 Description）
推理搜索（Searching & Reasoning） 启发式搜索、消解原理、不确定性推理…
计算智能（Computational Intelligence） 模糊计算、神经计算、进化计算…
构成技术（系统与语言） 产生式系统、LISP语言、Prolog语言…
2.2 问题规约法
A
A
B
C
D
与图
B
Cபைடு நூலகம்
或图
2.2 问题规约法
A
BC
G
DE F
A
N MH
BC D E FG
2.2 问题规约法
2.一些关于与或图的术语
弧线
与节 点
终叶节 点
父节
或节
点
点
A
子节
点
N MH
B
C
D E FG
3.定义
有解节点
2.2 问题规约法
t
t
t
t
t
t
（a） t
t t （b） 与或图例子
无解节点
1.3 人工智能的各种认知观
符号主义（Symbolicism）
基于物理符号系统假设和有限合理性原理
连接主义（Connectionism）
基于神经网络及其间的连接机制与学习算法
行为主义（Actionism）
基于控制论及感知—动作型控制系统
1.4 人工智能的研究及应用领 域
人工智能的基本技术
2.2 问题规约法
2.2.1 问题归约描述 （Problem Reduction 梵塔难题 Description）
人工智能基础之专家系统介绍课件
知识获取
1
专家系统通过知 识库获取知识
2
知识库包含领域 知识、规则和事
实
3
知识获取方式包 括手工输入、自 动获取和知识发
现
4
知识获取的质量 和数量对专家系 统的性能产生重
要影响
优点
专家系统能够模拟人类 专家的决策过程，提供 高质量的解决方案。
专家系统可以集成多个 领域的知识，提供全面 的解决方案。
02
教育领域：提供个性化教 学方案和辅导
03
工业领域：用于生产线的 监控和故障诊断
04
金融领域：用于投资决策 和风险评估
05
交通领域：用于交通调度 和路线规划
06
法律领域：用于法律咨询 和案件分析
知识表示
01
知识表示是人工智 能领域的重要组成 部分，用于描述和 存储知识。
02
常见的知识表示方 法包括：一阶逻辑、 产生式规则、语义 网络、框架表示等。
知识获取困难：需要专家提 供大量的专业知识和经验
发展趋势
01
专家系统逐渐向智能化、 自主化方向发展
03
专家系统向云端迁移，实现 资源的共享和优化配置
02
专家系统与机器学习、深度 学习等技术相结合，提高系 统的学习能力和决策能力
04
专家系统与其他智能系统相 结合，形成综合智能系统， 提高系统的整体性能和效率
专家系统的组成
知识库：存储 专家知识和经 验的数据库
推理机：根据 知识库进行推 理和决策的机 制
用户接口：与 用户进行交互 的界面
解释器：解释 推理过程和结 果的工具
知识获取：从 专家那里获取 知识和经验的 方法
知识表示：将 知识和经验表 示成计算机可 以理解的形式
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”。
11人工智能与专家系统精品PPT课件
另有一事件B = BA1+BA2+…,+BAn
n
P(B)
P(Ai)P(B｜ Ai)
A1
A3
An
i1
B
称满足上述条件的
A2
A1,A2,…,An为完备事件组.
13
全概率
例:某汽车公司下属有两个汽车制造厂,全部产品的40%由甲厂
生产,60%由乙厂生产.而甲乙二厂生产的汽车不合格率分别为
1%,2%.求从公司生产的汽车中随机抽取一辆为不合品的概率.
贝叶斯网络方法
1 贝叶斯概率基础 2 贝叶斯网络概述 3 简单贝叶斯学习模型 4 贝叶斯网络的建造 5 贝叶斯网络的应用领域
贝叶斯网络是什么
贝叶斯网络是用来表示变量间连接概率的 图形模式，它提供了一种自然的表示因果 信息的方法，用来发现数据间的潜在关系。 在这个网络中，用节点表示变量，有向边 表示变量间的依赖关系。
?
1红4白
12 3
18
记 Ai={球取自i号 ={取得红球} 求P(A1|B)
由题可知
1红4白
P(A1)=1/3 =P(A2)=P(A3 1
引例:某汽车公司下属有两个汽车制造厂,全部 产品的40%由甲厂生产,60%由乙厂生产.而甲 乙二厂生产的汽车的不合格率分别为1%,2%.
从公司生产的汽车中随机抽取一辆为不合品
问它是甲厂生产的可能性多大？
即求： P(A1/ B)
甲
乙
B
A1
A2
16
由题可知 P(A1)=0.4
P(A2)=0.6
P(B/A1)=0.01 P(B/A2)=0.02
p＝P(A)
可见概率就是频率的稳定中心。任何事件A的概 率为不大于1的非负实数，即
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
人工智能与专家系统精品PPT课件
性质
可结合的 不可交换的
2.3 谓词逻辑法
合一（Unification) 合一：寻找项对变量的置换，以使两表 达式一致。 可合一：如果一个置换s作用于表达式集 {Ei}的每个元素，则我们用{Ei} s来表示 置换例的集。我们称表达式集{Ei}是可合 一的。
2.4 语义网络法 （Semantic Network Representation）
2.3 谓词逻辑法
连词和量词(Connective &Quantifiers) 连词 与及合取（conjunction) 或及析取（disjunction） 蕴涵（Implication） 非（Not） 量词 全称量词（Universal Quantifiers) 存在量词 (Existential Quantifiers)
2.3 谓词逻辑法
合适公式（WFF，well-formed formulas） 合适公式的递归定义 合适公式的性质 合适公式的真值 等价（Equivalence)
2.3 谓词逻辑法
2.3.3 置换与合一
置换 概念
假元推理 全称化推理 综合推理
定义
就是在该表达式中用置换项置换变量
系统的精确概念模型
1.4 研究及应用
1.4.15 计算智能与进化计算
计算智能
包括神经计算、模糊计算、进化计算等
进化计算的理论基础是生物进化论
1.4.16 数据挖掘与知识发现
知识获取 数据库知识挖掘 数据库中知识发现的四个特征
1.4 研究及应用
1.4.17 人工生命
人工生命概念的提出 理论基础与研究方法 研究内容
计算智能（Computational Intelligence） 模糊计算、神经计算、进化计算…
可结合的 不可交换的
2.3 谓词逻辑法
合一（Unification) 合一：寻找项对变量的置换，以使两表 达式一致。 可合一：如果一个置换s作用于表达式集 {Ei}的每个元素，则我们用{Ei} s来表示 置换例的集。我们称表达式集{Ei}是可合 一的。
2.4 语义网络法 （Semantic Network Representation）
2.3 谓词逻辑法
连词和量词(Connective &Quantifiers) 连词 与及合取（conjunction) 或及析取（disjunction） 蕴涵（Implication） 非（Not） 量词 全称量词（Universal Quantifiers) 存在量词 (Existential Quantifiers)
2.3 谓词逻辑法
合适公式（WFF，well-formed formulas） 合适公式的递归定义 合适公式的性质 合适公式的真值 等价（Equivalence)
2.3 谓词逻辑法
2.3.3 置换与合一
置换 概念
假元推理 全称化推理 综合推理
定义
就是在该表达式中用置换项置换变量
系统的精确概念模型
1.4 研究及应用
1.4.15 计算智能与进化计算
计算智能
包括神经计算、模糊计算、进化计算等
进化计算的理论基础是生物进化论
1.4.16 数据挖掘与知识发现
知识获取 数据库知识挖掘 数据库中知识发现的四个特征
1.4 研究及应用
1.4.17 人工生命
人工生命概念的提出 理论基础与研究方法 研究内容
计算智能（Computational Intelligence） 模糊计算、神经计算、进化计算…
人工智能、模式识别与专家系统(PPT 69张)
人工智能、模式识别 与专家系统
第一节 人工智能
“智能化”是当前新技术、新产品、新产 业的重要发展方向、开发策略和显著标志， 例如：智能控制（Intelligent Control）、智 能自动化（Intelligent Automation）、智能 管理（Intelligent Management）、……。因 此，人工智能具有广泛的用途。可以说，哪 里有计算机应用，哪里就在用人工智能；哪 里需要自动化或半自动化，哪里就在应用人 工智能的理论、方法和技术。
录像那样全都记下来，要么把我们的脑子胀爆，要 么我们的脑袋长得比楼房还大。
记忆、归纳推理与信息处理
人类的情感和智能都与我们大脑的记忆 特性密切相关，我们大脑有意识的活动在相 当程度上是记忆活动。探索和认识人脑的记 忆原理是实现人工智能的重要一环，也是电 脑模拟或实现人脑智能的必经之路。任何试 图逃避这一关的做法都不会成功。 电脑科技的高速发展并未导致电脑在智能 化方面有什么进展，其重要原因之一就是电 脑的记忆方式一直停留在它的初始阶段。
记忆、归纳推理与信息处理
利用已有的经验来解决新的问题需要归 纳和推理。人的这种能力是由人脑的记忆构 造决定的。人脑在发育的早期阶段记忆过程 主要是素材和基本经验块堆的建立和积累， 即机械记忆。人脑在成熟阶段记忆过程主要 是经验块堆的关联和重组，即关联记忆。由 关联记忆形成的人脑活动使人的思维模式天 生具有归纳推理能力。经验的重组使人得到 了新的经验，获得了进步。人脑的这种记忆 构造的优点是具有模糊识别和记忆修补能力， 缺点是老的关联成分会因打散而消退 , 即产 生忘却。
人的行为可分为社会行为和个人行为。 智能在人的社会行为中的作用主要是 制定社会规则、探索和发现自然规则以 及选择和套用这些规则。 而智能在人的个人行为中主要是通过 个人情感和意志起作用以处理新鲜感受。
第一节 人工智能
“智能化”是当前新技术、新产品、新产 业的重要发展方向、开发策略和显著标志， 例如：智能控制（Intelligent Control）、智 能自动化（Intelligent Automation）、智能 管理（Intelligent Management）、……。因 此，人工智能具有广泛的用途。可以说，哪 里有计算机应用，哪里就在用人工智能；哪 里需要自动化或半自动化，哪里就在应用人 工智能的理论、方法和技术。
录像那样全都记下来，要么把我们的脑子胀爆，要 么我们的脑袋长得比楼房还大。
记忆、归纳推理与信息处理
人类的情感和智能都与我们大脑的记忆 特性密切相关，我们大脑有意识的活动在相 当程度上是记忆活动。探索和认识人脑的记 忆原理是实现人工智能的重要一环，也是电 脑模拟或实现人脑智能的必经之路。任何试 图逃避这一关的做法都不会成功。 电脑科技的高速发展并未导致电脑在智能 化方面有什么进展，其重要原因之一就是电 脑的记忆方式一直停留在它的初始阶段。
记忆、归纳推理与信息处理
利用已有的经验来解决新的问题需要归 纳和推理。人的这种能力是由人脑的记忆构 造决定的。人脑在发育的早期阶段记忆过程 主要是素材和基本经验块堆的建立和积累， 即机械记忆。人脑在成熟阶段记忆过程主要 是经验块堆的关联和重组，即关联记忆。由 关联记忆形成的人脑活动使人的思维模式天 生具有归纳推理能力。经验的重组使人得到 了新的经验，获得了进步。人脑的这种记忆 构造的优点是具有模糊识别和记忆修补能力， 缺点是老的关联成分会因打散而消退 , 即产 生忘却。
人的行为可分为社会行为和个人行为。 智能在人的社会行为中的作用主要是 制定社会规则、探索和发现自然规则以 及选择和套用这些规则。 而智能在人的个人行为中主要是通过 个人情感和意志起作用以处理新鲜感受。
人工智能与专家系统(精选)18页PPT
谢谢！
51、 天 下 之 事 常成 于困约 ，而败 于奢靡 。——陆 游 52、 生 命 不 等 于是呼 吸，生 命是活 动。——卢 梭
53、 伟 大 的 事 业，需 要决心 ，能力 ，组织 和责任 感。 ——易 卜 生 54、 唯 书 籍 不 朽。——乔 特
55、 为 中 华 之 崛起而 读书。 ——周 恩来
Hale Waihona Puke 人工智能与专家系统(精选）
26、机遇对于有准备的头脑有特别的 亲和力 。 27、自信是人格的核心。
28、目标的坚定是性格中最必要的力 量泉源 之一， 也是成 功的利 器之一 。没有 它，天 才也会 在矛盾 无定的 迷径中 ，徒劳 无功。- -查士 德斐尔 爵士。 29、困难就是机遇。--温斯顿．丘吉 尔。 30、我奋斗，所以我快乐。--格林斯 潘。
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专家系统的基本结构
2.专家系统的工作原理及一般工作过程
专家系统的基本工作流程是，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。
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
(5) 建立中间假设。引入中间假设的目 的是为了减少规则数量和简化推理过程。例 如，由观测的组合可以产生中间假设组合 H1、 H2和H3。利用这些中间假设的组合合取 (H1∧H2∧H3)可以减少产生式规则组合的 增长率。同时，还可以采取以下的做法：先 独立地确定中间假设H，然后在进一步的推理 中，利用H的肯定或否定，而不是始终以事实 来推理。
专家系统的基本结构
专家系统的工作过程是根据知识库中的 知识和用户提供的事实推理，不断地由已知 的前提推出未知的结论，并把这些未知的结 论纳入工作存储空间，作为已知的新事实继 续推理，从而把求解的问题由未知状态转换 为已知状态。可见，专家系统的工作过程是 专家工作过程的一种机器模拟。
专家系统的开发
专家系统的基本结构
系统的主要部分是知识库和推理引擎。 根据到目前为止讨论的推理系统，知识库由 谓词演算事实和有关讨论主题的规则构成。 推理引擎由所有操纵知识库来演绎用户 要求的信息的过程构成-如消解、前向链或反 向链。用户接口可能包括某种自然语言处理 系统，它允许用户用一个有限的自然语言形 式与系统交互。也可是用带有菜单的图形接 口界面。解释子系统分析被系统执行的推理 结构，并把它解释给用户。
专家系统的基本结构
在实际应用中,这四个部分构成了一个系 统.在一个专家系统结构中,一个"知识工程师 "(经常是一个训练过的AI计算机科学家)与应 用领域的一个专家(或几个专家)共同工作以 便把专家的相关知识表示成一种形式,以使它 能被输入到知识库.这个过程经常由一个知识 采集子系统协助。和其他情况一样，这个子 系统检查正在增长的知识库的可能不一致和 不完备信息，然后将它们表示给专家以做出 决定。
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 具，开发某领域的专家系统基本上是运用开 发工具来实现的，如1986Hal．Lemmon 等人开发的Comax棉花生产管理专家系统。 我国也出现不少专家系统工具，如“天 马”专家系统开发工具、ASCS农业专家咨 询系统开发平台、国家863计划研究成果"农 业专家系统开发平台（PAID：Platform for Agricultural Intelligencesystem Development）等。
1.专家系统的开发条件
基础知识型数据库的建立 专家系统的核心是知识。 面向基层农户和农技人员，MVPES将 蔬菜栽培的领域知识用如下几种类型来表示 和组织： （1）描述型知识。 （2）数据型知识。 （3）规则型知识。
专家系统的开发
1.专家系统的开发条件
计算机实现的推理技术 推理是在建立知识库、规则库、数据库 的基础上，从用户提供的已有事实，推出新 的结果。 采用产生式推理方式。多条规则之间一 般都有联系，即其中某条规则的前提是另一 条规则的结论。可以按逆向推理的思想把推 理前提与推理目标之间的一系列规则展开为 一棵树型的结构，形成知识树或推理树。
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
(3) 在许多情况下，为得到许多所需的 结论，可以有许多方式来组合观测。在决定 规则时，首先从确认或区分各种假设所需的 数量最少的观测组合开始。 (4) 把那些并不具有很强的预测或区别 能力的观测组合起来，以便通过观测或结论 之间的依赖关系来改善这些观测的区别能力。
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
(1) 设计系统时，首先集中精力研究一 小部分假设，以及下述的观测或观察，也就 是说，在设计实验系统时，先不要考虑那些 不十分确定的事物。使用一部分结论，只取 那些确实可信的观察和肯定的规则。 (2) 挑选那些最有利于区别各个假设的 观测。也就是说，应用这些观测可以把各种 假设完全区分开来。
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
专家系统的概念
3.专家系统的类型
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。
专家系统的基本结构
1.专家系统的基本结构
专家系统的基本结构 如图所示，其中箭头方向 为数据流动的方向。专家 系统通常由人机交互界面、 知识库、推理机、解释器、 综合数据库、知识获取等 6个部分构成。
专家系统概论
1.专家系统的概念
2.专家系统的基本结构
3.专家系统的开发
专家系统的概念
1.什么是专家系统
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，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。
专家系统的概念
2.专家系统与一般应用程序的区别
前者把问题求解的知识隐含地编入程序， 而后者则把其应用领域的问题求解知识单独 组成一个实体，即为知识库。知识库的处理 是通过与知识库分开的控制策略进行的。更 明确地说，一般应用程序把知识组织为两级： 数据级和程序级；大多数专家系统则将知识 组织成三级；数据、知识库和控制。