专家系统中知识获取及表现的示例
专家系统
专家系统-2哈尔滨工业大学管理学院阎相斌xbyan@产生式规则专家系统•产生式系统（Production System）是1943年Post提出的一种计算形式体系里所使用的术语，主要是使用类似于文法的规则，对符号串作替换运算。
从60年代开始，成为认知心理学研究人类心理活动中信息加工过程的基础，并用它来建立人类认知模型。
产生式系统形式上很简单，但在一定意义上模仿了人类思考的过程，因此它成为了专家系统的最基本的结构单元或基本模式。
产生式系统的基本组成•组成三要素：–一个综合数据库(Globle Database）—存放信息–一组产生式规则(Rules) —知识–一个控制系统(Control System/ControlStrategies) —规则的解释或执行程序，即控制策略•综合数据库：–是人工智能产生式系统所使用的主要数据结构，它用来表述问题状态或有关事实，即它含有所求解问题的信息。
•产生式规则：–其一般形式为“条件-> 行动”或“前提->结论”即表示成“if...then...”的形式；–“前提”规定了规则可应用的先决条件，“结论”描述了应用这条规则所采取的行动或得出的结论。
–一条产生式规则满足了应用的先决条件之后，就可对综合数据库进行操作，使其发生变化。
•控制系统或控制策略：–是规则的解释程序，规定了如何选择一条可应用的规则对综合数据库进行操作，即决定问题求解过程控制策略控制策略其作用是说明下一步应该选用什么规则，也就是如何应用规则。
通常从选择规则到执行操作分3步：匹配、冲突解决和操作。
(1) 匹配(2) 冲突解决当有一条以上规则的条件部分和当前数据库相匹配时，就需要决定首先使用哪一条规则，这称为冲突解决。
(3) 操作操作就是执行规则的操作部分，经过操作以后，当前数据库将被修改。
然后，其他的规则有可能被使用。
产生式系统的优点•在研究人类进行问题求解过程时，完全可以用一个产生式系统来模拟求解过程，即作为描述搜索的一种有效方法。
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。
专家系统的实例分析
专家系统的实例分析张宏昊 研电1203 1122201030一、实验要求1.1已知：电网的接线、操作前的开关、刀闸状态初始态、现场的运行规程、要操作的设备、操作前状态、操作后状态求出：是否允许某设备在当前运行方式下，由操作前状态转换到操作后状态。
信息流图（系统结构图）1.2用产生式表示刀闸的操作规则规则一：IF 与刀闸同间隔的开关分 THEN 刀闸能分或合 规则二：IF 与刀闸相关的接地刀闸/线全部为分 THEN 刀闸能合规则三：IF 刀闸是母线刀闸 且 停电操作 且出线刀闸分 THEN 刀闸能分 规则四：IF 刀闸两端具备等电位条件 THEN 刀闸能分或合 1.3知识表示方法（数据库结构设计） 以设备为核心数据类型 取值 设备名称 字符型设备类型 整型 开关1/刀闸2/接地刀闸3/接地线4 间隔名称 字符型位置整型母线侧1/出线侧2/旁路侧3设备名称 设备类型 间隔名称 位置 开关 K85 1 JG85 0 0 S853 2 JG85 2 1 S851 2 JG85 1 1 S852 2 JG85 1 0 S856 2 JG85 3 0 S855 2 Jg85 1 1 S8510 3 JG85 0 0 S85J2 4 JG85 0 0 S85J1 4 JG85 0 0 S85303JG85是否人机界面：取 设备名称，目标状态操作校验模块(推理机) 所有电网设备当前状态 所有电网设备操作规则 是否允许操作？提示不允许操作的原因生成操作术语85853851852 8530851085J185J2856 典型间隔 Typical Unit855二、程序设计2.1 程序主界面2.2程序功能介绍2.2.1 图示模块程序左上角有一个图示模块，在这个模块里可以直观的显示各个开关、断路器的开断状态，并且可以直接点击开关进行操作，操作结果也会动态显示在界面上。
2.2.2开关状态操作块这个模块可以分别对各个开关和断路器今天开断操作，操作结果会与图示模块同步显示。
农业专家系统应用实例分析资料
农业专家系统应用实例分析摘要:专家系统是人工智能领域中较为成熟的一个分支。
本文阐述了专家系统的基本概念及基本要素，介绍了专家系统在我国农业中的应用和我国农业专家系统的发展趋势。
关键词:人工智能;专家系统;农业专家系统;应用农业专家系统也可叫农业智能系统,是一个具有大量农业专门知识与经验的计算机系统。
它应用人工智能技术,依据一个或多个农业专家提供的特殊领域知识、经验进行推理和判断,模拟农业专家就某一复杂农业问题进行决策。
典型的农业专家系统主要由知识库、数据库、模型库、推理机、知识库管理系统、解释器、用户界面7个部分组成。
其中,知识库和推理机是农业专家系统最核心部分,这是任何一个农业专家系统都不可缺少的组成部分。
知识库的质量直接影响到农业专家系统质量及可信度;推理机是农业专家系统的运行动力。
而知识库管理系统则是对知识库中的知识进行检查和检索,还可以把推理过程中使用知识的实际情况显示出来,这是数据库管理系统中所没有的。
知识获取是农业专家系统开发过程中的瓶颈,其主要任务是完成领域知识的收集与整理.解释器是用来向用户,特别是专用户,解释推理的结果和在推理过程中所发生的一切。
专家系统有四个特点,即:启发性,能运用专家的知识和经验进行推理和判断;透明性,能解决本身的推理过程,能回答用户提出的问题;灵活性,能不断地增长知识,修改原有的知识。
综合性,能解答种子、土肥、植保、农经等多专业问题,克服了单个农业专家的专业局限。
研发农业专家系统的主要目的是使计算机在农业领域中起农业专家的作用,对那些需要专家知识才能解决的难题提供相关专业权威专家水平的解答。
专家系统在世界农业领域中的应用始于20世纪70年代末,经过20余年发展,应用已遍及作物栽培管理、设施园艺管理、畜禽管理、水产养殖、植物保护、育种以及经济决策等各方面。
专家系统在灌溉、施肥、栽培、病虫害的诊断与防治、作物育种、作物产量预测、畜禽饲养管理和水产养殖管理等方面,展示了广阔的应用前景。
简述专家系统的开发过程
专家系统的开发过程简介专家系统是一种模仿人类专家决策过程的人工智能系统，通过收集领域知识和规则，以及运用推理和推断技术，来解决特定领域的问题。
它主要由知识库、推理机和用户界面三个组成部分构成。
专家系统的开发过程可以分为知识获取、知识表示、知识推理以及系统评估和维护等步骤。
知识获取知识获取是专家系统开发的第一步，它是开发中最为困难和复杂的部分。
知识获取可以通过以下方法进行： 1. 领域专家访谈：与领域专家进行面对面的访谈，直接获取专家的知识和经验。
2. 文献调研：查阅相关的书籍、论文和文章，获取领域内的知识和规则。
3. 数据挖掘：通过分析大量的数据，找到其中的规律和知识。
4. 规则抽取：从现有的系统中抽取规则和知识。
知识表示知识表示是将获取到的知识进行组织和表示的过程。
常用的知识表示方法有： 1. 规则表示：基于规则的专家系统将知识表示为一系列的“如果-那么”规则，规则由前件和后件组成，前件是条件，后件是结论。
2. 框架表示：框架表示根据领域知识的特点和结构，将知识以框架的形式进行表示和存储。
3. 语义网络表示：语义网络表示将知识表示为节点和关系的网络结构，每个节点代表一个概念，关系表示概念之间的关联。
知识推理知识推理是专家系统的核心部分，通过对知识的推理和推断，来解决问题和作出决策。
常用的推理方法有： 1. 前向推理：从已知事实出发，通过匹配规则的前件条件，逐步推导出结论。
2. 后向推理：从目标结论出发，根据规则的后件条件，逆向推导出满足条件的前提。
3. 反向推理：根据用户提供的问题或目标，向后推导出满足目标的推理链。
4. 混合推理：结合前向、后向和反向推理的特点和方法，进行综合推理。
知识系统评估和维护系统评估和维护是专家系统开发过程的最后一步，它的目的是验证专家系统的有效性和可靠性，并对系统进行修正和改进。
常用的评估和维护方法有： 1. 测试和验证：对专家系统进行测试和验证，评估系统的正确性和性能。
专家系统举例分析
知识获取可以划分为两个阶段： 一个是在知识库尚未建立起来时，从领域专家及有关文献资料那获取知识。 对于这种情况，为了实现自动知识获取，需要解决自然语言的识别与理解以及从大量事例中归纳知识等问题。 一个是在系统运行过程中，通过运行实践不断总结归纳。 对于这一种情况，还需要解决如何从系统的运行实践中发现问题以及通过总结经验教训，归纳出新知识、修改旧知识等问题。
专家系统MYCIN － 知识表示
领域知识的表示
专家系统MYCIN － 知识表示－领域知识的表示
领域知识用规则表示,其一般形式为： RULE * * * IF <前提> THEN <行为> 1. * * * 是规则的编号。 2.前提的一般形式是： ($ AND <条件-1> <条件-2> … <条件-n>) 3.行为部分由行为函数表示,MYCIN中有三个专门用于表示动作的行为函数:CONCLUDE, CONCLIST和TRANLIST。其中以CONCLUDE用得最多，其形式为： ( CONCLUDE C P V TALLY CF)
创 建 知 识 库
建 立 数 据 库
推 理 机
解 释 机 构
标志结论性规则
释放规则链表
释放事实链表
匹配已知事实
动物识别系统 － 知识表示
知识用产生式规则表示，相应的数据结构为： struct RULE-TYPE{ char * result； int lastflag； struct CAUSE-TYPE* cause-chain； struct RULE-TYPE * next； }; 已知事实用字符串描述,连成链表，其数据结构为： struct CAUSE-TYPE { char cause; struct CAUSE-TYPE* next; };
专家系统第4章知识获取和知识库管理
第4章 不确定性推理
Uncertainty Reasoning
第4章 不确定性推理 Uncertainty Reasoning 8
4.1 知识获取概述
缺乏开发ES的现代技术 现行系统采用的表示方法限制了它的表达能力。即 使专家能够把知识传授给知识工程师，但要在一个给定 的表示系统中，描述一切相关的知识，往往是困难的， 甚至是不可能的。
知识测试与调试的困难性 知识的正确性需要经过反复测试与调试，为了孤立 出形成问题解答的错误，可能需要跟踪包含着数百个事 实的几十种推理。
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4.2 知识获Βιβλιοθήκη 的基本过程 建造一个ES通常要经历五个阶段： 确定阶段 概念化阶段 形式化阶段 实现阶段 测试阶段 这几个阶段是密切相关的，它们之间是相互制约的关系。
重新表示
识别问题 特征 确定
重新设计
设计组织 知识的结构 形式化
精练完善
形式化表示 知识的结构 实现
要求
找到知识表 示的概念 概念化
第4章 不确定性推理 Uncertainty Reasoning 19
4.2 知识获取的基本过程
4.2.4 实现阶段 实现阶段的主要任务有：
把形式化表示的知识，用系统可直接理解的表示形 式或语言形式具体描述出来，并用这种描述定义具 体的信息流和控制流，使之达到一种可执行的程度， 从而产生原型系统。
第4章 不确定性推理
Uncertainty Reasoning
故障诊断专家系统介绍
故障诊断专家系统
人工神经网络
一、概述
1.定义及特点 2.目前的应用情况
x1 w1
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二、基本原理
故障诊断专家系统
(3) 诊断型(Diagnosis)专家系统 这类系统根据输入 信息推断出处理对象中可能存在 的故障，如计算机 硬件故障诊断系统DART、核反应堆故障诊断系统 REACTOR、感染病诊 断与治疗系统MYCIN、旋 转机械故障诊断系统EXPLORE-EX、透平机械故障 诊断专家系统TUBMAC等。
(9) 控制型(Control)专家系统 这类系统能自动控 制系统的全部行为，通常用手生产过程的实时控 制，如维持钻机最佳钻探流特征的MUD系统、 MVS操作系统的监督控制系统YES／MVS等。
(10) 教育型(1nstruction)专家系统 这类系统能诊 断并纠正学生的行为，主要用于教学和培训，多 为诊断型和调试型的结合体，如GUIDON和 STEAMER等。
故障诊断专家系统
人工智能研究者们已提出了许多种知识表示方法， 如产生式表示、框架式表示、语义网络表示、逻辑 性表示、对象—属性—值三元组表示、过程表示和 面向对象的表示等，这些不同的表示方法各有其优 缺点和最适用的领域。
2) 产生式系统的基本组成 一个典型的产生式专家系统通常由规则库(RuleBase)、
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yn
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单层前 向网络
多层前 向网络
专家系统的意义及实现方法
专家系统的意义及实现方法一、专家系统的发展及其意义智能工程是一门关于知识的自动化处理相应用技术的计算机应用学科。
知识是指全面知识，既包含理论知识相经验知识，又包括数值模型及符号模型描述的知识。
“知识的自动化处理和应用”是指用计算机对知识进行获取、表达、集成、管理、协调及使用等。
该定义表达了智能工程的目的、内容和工作对象。
其目的是利用具有智能的计算机去解决实际问题。
专家系统是智能工程的基础，目的性偏重于应用。
专家系统(ES)是一种大型复杂的智能计算机软件，是人工智能开始走向实用化的标志和里程碑，是人工智能从一般思维规律探索定向专门知识利用的突破口．它把专门领域中若干个人类专家的知识和思考、解决问题的方法以适当方式存储在计算机中，使计算机能在推理机的控制下模仿人类专家去解决问题，在一定范围内取代专家或起专家助手作用。
自从20世纪60年代中期在美国斯坦福大学和麻省理工学院问世以来，专家系统技术迅猛发展，尤其是70年代中期以来．各种实用专家系统不断涌现，广泛应用于科学技术、工业、农业、军事、医疗、教育等众多领域，并产生了巨大的社会效益和经济效益。
1995年我国制定的九五计算机技术科技攻关规划建议把人工智能技术作为四个重点发展的关键技术之一，鼓励继续开发各种实用专家系统及其开发上具。
二、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和组织形式。
不同应用领域和不同类型的专家系统，其具体结构和功能也不尽相同。
通常一个最基本的专家系统由6个部分所组成。
(1)知识库知识库是专家系统的知识存储器，用来存放求解问题的领域知识。
通常，知识库中的知识分为两大类型：一类是领域中的事实，也即写在书本上的知识及常识；另一类是启发性知识，它是领域专家在长期工作实践中积累起来的经验总结。
(2)数据库数据库也称为全局数据库或综合数据库．用来存储有关领域问题的事实、数据、初始状态(证据)和推理过程中得到的各种中间状态及目标等。
专家系统的概述及其应用
专家系统的概述及其应用什么是专家系统？专家系统是一种基于人工智能技术的计算机系统，旨在模拟人类专家在某个特定领域中的知识和推理能力。
它通过收集和组织领域专家的知识，并利用推理规则来解决特定问题，从而为用户提供专业的建议、解决方案和决策支持。
专家系统的构成和工作原理专家系统主要由三个部分组成：知识库、推理机和用户界面。
知识库存储了领域专家的知识和经验，可以分为规则库和事实库。
规则库中包含了一系列由领域专家提供的规则，规定了问题和解决方案之间的关系。
事实库则存储了用户输入的问题相关信息。
推理机是专家系统的核心，它通过运用专家提供的规则和事实库中的信息，利用推理机制对问题进行推理和决策。
用户界面则是用户与专家系统进行交互的界面，通常采用图形用户界面或自然语言界面。
专家系统的应用领域专家系统广泛应用于各个领域，以下列举几个常见的应用领域：1. 医疗领域：专家系统可以帮助医生进行疾病的诊断和治疗方案的选择。
它可以根据病人的症状和检查结果，利用医学专家提供的规则进行推理，给出专业的建议和治疗方案。
2. 金融领域：专家系统可以用于风险评估和投资决策。
它可以基于历史数据和金融专家的知识，分析市场趋势和风险因素，为投资者提供决策建议。
3. 工程领域：专家系统可以用于设计优化和故障诊断。
它可以根据工程专家的知识和经验，分析和优化设计参数，或者通过故障检测和推理，帮助工程师快速找到故障原因并提供解决方案。
4. 决策支持系统：专家系统可以作为一个决策支持工具，帮助管理者进行决策。
它可以根据专家的经验和问题的约束条件，通过推理和分析，给出最佳的决策方案。
专家系统的优势和局限专家系统具有以下几个优势：1. 提供专业的建议和解决方案：专家系统可以利用专家的知识和推理能力，为用户提供专业的建议和解决方案。
2. 可以处理复杂的问题：专家系统可以处理大量的知识和复杂的推理过程，帮助用户解决复杂的问题。
3. 可以提高工作效率：专家系统可以提供快速的问题解决方案，帮助用户提高工作效率。
专家系统在知识管理中的应用案例分析
专家系统在知识管理中的应用案例分析引言：知识管理是一个组织在日常运营中必须面对的挑战。
有效的知识管理可以提高组织的绩效和竞争力。
专家系统作为一种人工智能技术，在知识管理领域有着广泛的应用。
本文将通过深入分析两个实际案例，探讨专家系统在知识管理中的应用。
案例一：医疗诊断专家系统背景：在医学领域，医生需要依靠大量的医学知识来作出正确的诊断。
然而，医学知识繁杂且不断更新，医生很难掌握所有的知识点。
因此，一个能够协助医生进行诊断的专家系统就显得尤为重要。
应用：一家医疗机构开发了一个医疗诊断专家系统，以辅助医生进行疾病诊断。
该专家系统基于大量的医学知识和患者病例，通过与医生的交互，能够快速分析病人的病情，提供相关的诊断意见。
医生可以根据系统提供的建议来作出最终的诊断决策。
该系统还可以自动更新医学知识库，保证诊断结果的准确性。
效果：该医疗诊断专家系统在实际应用中取得了显著的效果。
首先，它大大提高了诊断的准确性和效率，减少了误诊和漏诊的概率。
其次，它缩短了患者等候时间，提高了医疗服务的质量。
此外，该系统还帮助医生累积了更多的医学知识，提升了整个医疗团队的智力水平。
启示：该案例表明专家系统在知识管理中的应用具有巨大的潜力。
通过将专业知识转化为计算机程序，专家系统可以帮助组织存储、传播和更新知识，提高组织的绩效。
案例二：销售助理专家系统背景：在销售行业中，销售人员需要积累大量的商品知识、市场信息和销售技巧。
然而，这些知识通常散落在不同的资料和员工中，很难进行有效的整合和共享。
应用：一家大型电子商务公司开发了一个销售助理专家系统，用于集中管理销售知识。
销售人员可以通过该系统快速获取关于商品特性、竞争情报和销售技巧等方面的知识。
此外，该系统还提供智能推荐功能，根据客户的偏好和需求推荐合适的商品和销售策略。
效果：在实际应用中，该销售助理专家系统取得了显著的效果。
首先，它提高了销售人员的专业水平和销售效率，减少了销售过程中的错误和失误。
专家系统的构成和各部分的作用
专家系统的构成和各部分的作用专家系统，听上去高大上，但其实它的构成和运作就像一碗家常菜，虽然材料多样，但每个部分都缺一不可。
咱们一块儿来看看吧。
专家系统的“头脑”就是知识库，这可是真正的宝藏，里面存着专家们的智慧结晶，真是一本活的百科全书。
想象一下，知识库就像是那位总能给你提供完美建议的老奶奶，什么问题她都能给你答复。
无论是医学、金融还是工程，只要把问题一抛出去，它就像变魔术一样，把答案转给你。
哎，真是神奇，简直让人惊叹。
接下来呢，咱们聊聊推理引擎，这可是专家系统里的“大脑”。
推理引擎就像是一位聪明的侦探，能把知识库里的信息综合起来，得出结论。
举个简单的例子，如果知识库告诉你“天气冷了”，推理引擎就会提示你“穿上外套吧，别感冒了”。
所以，当你在犹豫穿什么的时候，推理引擎就能帮你做决策，真是个靠谱的伙伴。
然后，还有用户界面，听起来简单，其实可重要了。
想象一下，如果你有一个超厉害的专家系统，但它的界面像是70年代的老电脑，谁还愿意用啊？用户界面就像一扇窗，透过这扇窗，用户可以看到专家系统的全部功能，甚至还能轻松地输入问题，就像跟朋友聊天一样。
好的界面能让人倍感亲切，使用起来也是游刃有余。
再来说说解释器。
这个小家伙虽然不显眼，但它的作用可大着呢！它负责把系统得出的结论解释给用户听。
就像老师在课堂上讲解一样，能让你明白这个答案是怎么来的，背后有什么逻辑，真是省心省力。
如果没有解释器，用户可能会一头雾水，根本搞不清楚专家系统是怎么回事。
还有一个重要的部分，叫做知识获取模块。
这部分可是个辛苦的活儿，负责不断更新和补充知识库。
就像我们生活中得不断学习，知识获取模块也要不断吸取新知识。
没有这个模块，知识库就会变成过时的古董，没什么实用价值。
就算专家系统再厉害，时间一长也会变得无能为力。
别忘了外部接口。
这一部分就像是专家系统和外界沟通的桥梁。
它能把专家系统和其他系统连接起来，让数据流通无阻。
想象一下，如果你想把专家系统里的数据分享给朋友，外部接口就能轻松搞定。
第六章-专家系统PPT课件
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6.1.2 专家系统的类型
(1) 解释专家系统 ……
作为解释专家系统的例子有语音理解、图象分 析、系统监视、化学结构分析和信号解释等。 例如，卫星图象(云图等)分析、集成电路分析、 DENDRAL化学结构分析、ELAS石油测井数据分 析、染色体分类、PROSPECTOR地质勘探数据解 释和丘陵找水等实用系统。
的MACSYMA符号积分与定理证明系统，我国一些大学开发 的计算机程序设计语言和物理智能计算机辅助教学系统以 及聋哑人语言训练专家系统等。
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6.1.2 专家系统的类型
(10) 修理专家系统 修理专家系统的任务是对发生故障的对象(系
统或设备)进行处理，使其恢复正常工作。修理专 家系统具有诊断、调试、计划和执行等功能。美 国贝尔实验室的ACI电话和有线电视维护修理系统 是修理专家系统的一个应用实例。
预测专家系统的例子有气象预报、军事预测、人口预 测、交通预测、经济预测和谷物产量预测等。例如，恶劣 气候(包括暴雨、飓风、冰雹等)预报、战场前景预测和农 作物病虫害预报等专家系统
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6.1.2 专家系统的类型
(3) 诊断专家系统 诊断专家系统的任务是根据观察到的情况(数据)来推
问题求解过程就是一个推理过程，所以专家系统 必须有推理机构。
ES的核心是知识库和推理机。
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6.1.1 专家系统的特点—特点
(3) 具有启发性 ES除要利用大量专业知识外，还必须利用经
验的判断知识来对求解问题作出多个假设。 依据某些条件选定一个假设，使推理继续
进行。
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(3) 诊断专家系统 ……
实例讲解专家系统工作原理
实例讲解专家系统工作原理寿光中学 王建强根据视频和拓展资料理解学习，对专家系统工作原理知识学习总结如下： 一、专家系统的构成一般完整的专家系统应包括人机接口、推理机、知识库、数据库、知识获取器和解释机构六部分。
二、专家系统的工作原理一般的专家系统是通过推理机与知识库和综合数据库的交互作用来求解领域问题的，其大致过程如下：1）根据用户的问题对知识库进行搜索，寻找有关的知识；（匹配）2）根据有关的知识和系统的控制策略形成解决问题的途径，从而构成一个假设方案集合； 3）对假设方案集合进行排序，并挑选其中在某些准则下为最优的假设方案；（冲突解决） 4）根据挑选的假设方案去求解具体问题；（执行）5）如果该方案不能真正解决问题，则回溯到假设方案序列下中的下一个一个假设方案，重复求解问题；6）循环执行上述过程，直到问题已经解决或所有可能的求解方案都不能解决问题而宣告“无解”为止。
1、正向推理在专家系统中，对知识应用的顺序和选择过程称为控制策略，它决定着如何推理以及采用何种推理方式。
正向推理(Forward Reasoning)和反向推理(Reverse Reasoning)就是两种重要的控人机接口解释机构知识获取机构数据库 推理机知识库用户 领域专家 知识工程师制策略。
上图所示实例中，知识库中的规则： IF 苏格拉底=TURE THEN 男人=TURE. IF 男人=TURE THEN 人类=TURE. IF 人类=TURE THEN 会死的=TURE. 解释机构：顺序规则 建议取得由来。
显示:会死的 = TRUE 应用规则:IF 人类 = TRUETHEN 会死的 = TRUE .显示:男人 = TRUE 应用规则:IF 苏格拉底 = TRUE THEN 男人 = TRUE .显示:人类 = TRUE 应用规则:IF 男人 = TRUE THEN 人类 = TRUE .苏格拉底是男人所有男人都属于人类 人类必然要死亡苏格拉底是男人所有男人都属于人类 人类必然要死亡 苏格拉底是人类苏格拉底是男人所有男人都属于人类 人类必然要死亡 苏格拉底是人类苏格拉底必然要死亡苏格拉底是人类最终状态人类必然要死亡 苏格拉底是人类苏格拉底必然要死亡你说:苏格拉底 = TRUE 建议证实.总结：推理机的工作过程如下：（1）推理机将知识库中的规则前提些与这些事事实进行匹配；一般是将每条规则的<前提>取出来，验证这些前提是否在数据库中，若都在，则匹配成功；不然的话，则取下一条规则进行匹配。
基于规则和推理的专家系统设计与实现
基于规则和推理的专家系统设计与实现一、什么是专家系统？专家系统是一种利用计算机技术来模仿和扩展人类专家推理过程的人工智能系统。
它的特点是具有可读性、可操作性和可解释性，能够模拟人类的推理过程，对某一特定领域进行推理、诊断和解决问题，具有广泛的应用前景。
二、专家系统的设计原则1. 知识表达形式的选择：专家系统的知识表示是非常重要的，它直接影响着专家系统的性能和可移植性。
知识表述形式应与应用环境相适应，一般可分为规则、框架、案例、产生式和语义网络等。
2. 知识获取方法的选择：知识获取是专家系统设计的关键问题之一。
知识获取方法的选择应考虑知识工程师的能力和专家的经验，同时还应考虑到知识获取的时间和成本等因素。
3. 推理机制的设计：推理机制是专家系统中最为重要的部分之一，它的功能是从已知的事实和规则中推断新的知识。
推理机制应能自适应地选择合适的推理策略和方法，并具有快速、准确、可靠的特点。
4. 系统的可执行性和可靠性：专家系统必须具有良好的可执行性和可靠性，以确保在实际应用中能够实现正常的运行，并可提供准确和鲁棒性高的决策结果。
同时，专家系统应具有良好的易用性和可维护性，在保证可靠性的同时，降低使用和维护成本。
三、基于规则和推理的专家系统设计与实现1. 知识表示专家系统中最简单、最直观的知识表述方式是规则，它以“如果......就......”的形式进行描述。
例如，一个简单的规则如下：如果晴天，那么打篮球。
在一定程度上能够解决一些简单问题，但对于复杂的问题则显得力不从心。
因此，通常需要将多个规则结合起来，形成一个规则库，以便更好地对问题进行解决。
2. 知识获取在专家系统设计中，知识获取是十分重要的环节。
为了克服知识获取的难度，可以采用多种方法。
例如：面谈法、直接观察法、文献资料法、模拟法、对比法等。
其中，面谈法是最为常用的一种方法，可以通过向专家提问的方式获得知识。
3. 推理机制推理机制是专家系统中最为核心的部分。
知识工程与知识发现(讲稿22-专家系统)
第三章专家系统（Expert System：ES）专家系统是人工智能应用研究的一个重要领域。
在20世纪60年代中期，正当大多数人热衷于博弈、定理证明、问题求解等研究时，另一个重要的研究领域---专家系统已悄然开始孕育。
（由美国斯坦福大学的费根鲍姆E.A.Feigenbaum，1965年在他领导的研究小组内研究化学专家系统DENDRAL，68年完成并投入使用）。
也正是专家系统的萌芽，才使得人工智能在后来出现的困难和挫折中很快找到了前进方向，开创了一条以知识为中心、面向应用开发的研究道路，使人工智能又进入了一个新的蓬勃发展时期。
专家系统实现了人工智能从理论研究走向实际应用，从一般思维规律探讨走向专门知识运用的重大突破，是人工智能发展史上的一次重要转折。
专家系统是一个具有大量专门知识，并能够利用这些知识去解决特定领域中需要由专家才能解决的那些问题的计算机程序。
自Feigenbaum后，相继出现了MYCIN专家系统、地质勘探专家系统PROSPECTOR，数学专家系统MACSYMA等。
知识工程的核心是专家系统，知识工程的发展首先决定于专家系统的发展，专家系统的发展必将推动人工智能的应用。
专家系统的开发有三个基本的要素：领域专家、知识工程师、大量实例。
在建立专家系统时，首先由知识工程师把领域专家的专门知识总结出来，以适当的形式存入计算机，建立起知识库（KB），根据这些专门知识，系统可以进行推理，做出判断和决策，能够解决一些只有人类专家才能解决的困难问题。
专家系统主要是指软件系统。
教学目的：●了解专家系统的基本概念●掌握专家系统的基本结构●掌握专家系统的知识获取方法和过程●了解专家系统的开发步骤、开发工具3.1 专家系统的基本概念3.1.1 什么是专家系统？目前，对专家系统还没有一个严格公认的形式化定义。
作为一种一般的解释，可以认为：专家系统是一种具有大量专门知识与经验的智能程序系统，它能运用领域专家多年积累的经验和专门知识，模拟领域专家的思维过程，解决该领域中需要专家才能解决的复杂问题。
专家系统在问题解决中的应用与设计难点分析
专家系统在问题解决中的应用与设计难点分析姓名学号时间一、介绍专家系统是一种基于人工智能（Artificial Intelligence, AI）的计算机系统，旨在模仿人类专家的知识和问题解决能力，以便解决特定领域内的复杂问题。
这些系统被设计用于模拟专家的决策过程和推理能力，以提供与领域相关的专业建议和解决方案。
专家系统通常包括以下关键组成部分：1.知识库（Knowledge Base）：这是专家系统的核心，包含了领域专家提供的知识、规则、事实、经验和数据。
知识库是系统用来推断和解决问题的基础。
2.推理引擎（Inference Engine）：推理引擎是专家系统的决策引擎，它根据知识库中的规则和事实执行推理过程，以得出结论或建议。
它能够应用逻辑、推理和推断技术来解决问题。
3.用户界面（User Interface）：用户界面是用户与专家系统互动的窗口。
它可以是文本界面、图形界面或语音界面，使用户能够向系统提出问题或接收系统的建议。
专家系统的工作原理通常如下：4.用户提供问题或信息：用户通过用户界面向专家系统提供问题或相关信息，这些问题或信息可以涉及特定领域的知识。
5.知识获取：专家系统使用知识库中的专家知识来处理用户提供的问题或信息。
这包括使用事实、规则和推理引擎来进行推断。
6.推理过程：推理引擎通过比较用户提供的信息与知识库中的规则和事实，进行逻辑推理，以找出解决问题的最佳答案或建议。
7.结果输出：专家系统向用户提供答案、建议或解决方案，通常以易于理解的方式呈现。
专家系统的应用领域广泛，包括医疗诊断、金融分析、工程设计、客户服务、故障排除和决策支持等。
它们在帮助人们解决复杂问题、提高决策质量和加速问题解决过程方面具有重要作用。
二、问题解决中的专家系统应用专家系统在多个领域中得到广泛运用，它们模拟了领域专家的知识和决策能力，用于解决各种复杂问题。
以下是一些专家系统在不同领域中的运用示例：1.医疗诊断：疾病诊断：专家系统可以帮助医生诊断疾病，基于患者的症状和医疗历史提供诊断建议。
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。
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• Hierarchies of related concepts
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Laddered grids (Cont.)
• Medical imaging hierarchies
Medical imaging
Medical research imaging
Clinical imaging
Group B
Code B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 B8 B9 B10 B11 Concepts General processes, methods More specific algorithms Functionality Objects (parts of the body) Real things Theoritical group Common techniques, which can be used in any topics Mathematics and physics Properties, parameters Group specific things in medical imaging Outliers Num of words 14 9 3 10 7 5 13 5 3 11 4
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Structured Interview
• 2 parts • 1 hour and 5 minutes • 30 main questions and 11 more-indetails questions • 16 statements & 11 rules about using different techniques
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Concept sorting (cont.)
Group C
Code C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12 C13 C14 C15 C16 C17 C18 C19 C20 C21 C22 C23 C24 C25 C26 C27 C28 Concepts Group 1 Group 2 Group 3 Methods Parameters Common algorithms More specific algorithms Cardiac analysis Group 9 Clinic Heart Organs Tissues Common properties Real objects Properties Mathematics Physics Properties of echo images Image areas Group 21 Group 22 Group 23 Areas of image processing Physical 'parts' Areas of medical imaging Physical things in echo Group 28 Num of words 5 4 1 3 3 5 4 3 1 2 3 4 2 3 4 5 3 2 2 3 1 1 1 5 4 5 4 1
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Group A
Code A1 A2 A3 A4 A5 Concepts Algorithms Biologycal and clinical stuff Commonly used not so specific words Mathematics and physics Medical imaging Num of words 21 15 12 10 26
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Lecturer:
Prof. Walter Schaeken
Students:
Gergelyi Domonkos Ho Viet Phuong Phan Tineke Gunst Wen Du
Contents
•
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Structured Interview (cont.)
• IF you want to examine a patient’s heart AND there is no time limit AND you can afford it THEN use MRI • IF you want to examine a patient’s heart AND there is a very narrow time limit THEN use US • IF you want to detect the heart in an image THEN firstly, do pre-processing AND secondly, find one point of the heart AND thirdly, find the rest of the heart AND finally, detect the real walls while neglecting the fake ones • IF you want to detect one point of the heart THEN use the model based on the left ventricle