专家系统原理与设计
人工智能专家系统
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人工智能专家系统人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)专家系统是一种基于计算机技术和人类专家经验的智能化系统。
它能够模拟和实现人类专家在特定领域的问题解决能力,可以用于辅助决策、问题诊断和解决方案推荐等方面。
本文将从专家系统的定义、原理、组成和应用等四个方面进行论述。
一、专家系统的定义专家系统是一种基于知识工程的人工智能系统,它通过模拟和利用领域专家的经验和知识来解决特定领域的问题。
专家系统主要由知识库、推理机和用户界面三部分组成。
知识库存储了经验和知识,推理机则对知识进行推理和运算,用户界面则提供了用户与系统进行交互的接口。
二、专家系统的原理专家系统的原理可以概括为知识获取、知识表示、知识推理和知识应用四个步骤。
知识获取是指将专家的经验和知识进行提取和整理,并存储到系统的知识库中;知识表示是指将知识以适当的形式进行表达和组织,以便系统能够理解和推理;知识推理是指根据系统中的知识,通过推理机对问题进行分析和推理;知识应用是指将推理得到的结果转化为实际解决方案,供用户使用。
三、专家系统的组成专家系统主要由知识库、推理机和用户界面三部分组成。
知识库是专家系统存储知识和经验的地方,常见的形式包括规则库、案例库和模型库等。
推理机是专家系统进行推理和运算的核心组件,它能够根据知识库中的知识进行逻辑推理和问题求解。
用户界面则提供了用户与系统进行交互的接口,使用户能够方便地向系统提供问题并获取解决方案。
四、专家系统的应用专家系统在各个领域都有广泛的应用。
在医疗领域,专家系统可以用于辅助疾病诊断和治疗方案选择;在金融领域,专家系统可以用于风险评估和投资决策;在工业领域,专家系统可以用于故障诊断和维修指导。
此外,专家系统还可以应用于法律、教育、交通等领域,为人们提供更加智能化和便捷化的服务。
综上所述,人工智能专家系统是一种基于计算机技术和人类专家经验的智能化系统。
它能够模拟和实现人类专家在特定领域的问题解决能力,具有广泛的应用前景。
专家系统的基本原理和基于CLIPS的专家系统设计与实现
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接口是自然语言, 已有人宣布自然语言是最终的 人机对话类型。尽管在自然语言接口的实现上还 有许多困难, 一些具有受限的自然语言接口的专 家系统已经出现。
2 CLIPS的基本组成和推理原理
CL IPS的核心由事实库 (工作存储器 ) 、规则 库、推理机三大部分组成, 采用产生式规则作为 基本的知识表示方式 [ 2] 。 2 1 CLIPS的数据类型
3 用 CLIPS编程实现基于规则的专家系统
CL IPS专家系统开发工具已经完整地实现了 专家系统所需要的开发环境和功能, 但是, 它的 界面是类似 DOS的操作界面, 因此, 开发专家系 统的常用方法是: 运用现在流行的可视化的应用 程序开发工具 来开 发专 家系统 的操 作界 面; 用 CL IPS专家系统开发工具来实现专家系统的内部 推理机制 [ 3] 。现以 V B+ CL IPSA ctiveX O CX 为例, 简要介绍一种基于规则的专家系统的设计开发方 法, 供读者参考。
K ey w ord s: expert systm; CL IPS; reasoning
人工智能作为一门正在发展的综合性边缘学 科, 50多年来, 理论研究和实际应用均得到迅速 的发展, 它所包括的研究领域有专家系统、模式 识别、自然语言理解、问题求解、机器人等。其 中, 专家系统是当前人工智能应用中最为成功的 一个领域。专家系统是一种大型复杂的智能计算 机程序, 被广泛 应用 于那 些非结 构化 问题 的求 解。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 储存 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。
Abstract: T his paper Presents the basic concept and principle of expert system and CL IPS and discusses design and im plem entation o f an expert system using deve lopm ent too l CL IPS.
专家系统原理
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专家系统原理
专家系统是一种基于人工智能技术的计算机系统,具有模拟领域专家知识和推理能力的特点。
其原理主要包括知识表示与推理、知识获取与存储、知识推理与解释三个方面。
知识表示与推理是专家系统的核心原理之一。
专家系统通过将领域专家的知识抽象为一系列规则、概念和事实,以规则为基础进行推理和解决问题。
知识表示可以使用逻辑规则、产生式规则或者基于规则的框架表示,以捕捉专家的领域知识。
知识获取与存储是专家系统的重要组成部分。
知识获取是指从领域专家或相关资源中获取专家知识,并将其转化为计算机可理解的形式。
知识存储则是将获取的知识进行组织、分类和存储,以便专家系统能够高效地检索和利用知识。
知识推理与解释是专家系统的推理机制。
在专家系统中,推理引擎根据用户提供的问题和已知的领域知识,通过推理过程来解决问题或做出决策。
推理过程可以基于规则的前向推理、后向推理、逆向推理等方法,通过模拟专家的推理能力来求解问题。
除了以上的基本原理,专家系统还可以包括解释器、界面和知识库等组件。
解释器用于解释和理解用户的问题或输入,界面则提供用户与专家系统的交互界面,而知识库则存储了专家系统所需要的领域知识。
总体而言,专家系统通过模拟领域专家的知识和推理过程,实
现了在特定领域中做出决策和解决问题的能力。
这种基于知识的推理方法使得专家系统成为了一种重要的人工智能应用技术。
故障诊断专家系统介绍
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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
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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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单层前 向网络
多层前 向网络
专家系统的构成、工作原理及分类-人工智能导论
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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。
专家系统
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6.传统程序与专家系统具有不同的系统结构。
谢
谢!
专家系统
自1968年研制成功第一个专家系统DENDRAL 以来,专家系统技术发展迅速,已经应用到数学、 物理、化学、医学、地质、气象、农业、法律、 教育、交通运输、机械、艺术以及计算机科学本 身,甚至渗透到政治,经济,军事等重大决策部 门,产生了巨大的社会效益和经济效益,成为人 工智能的重要分支。
二、专家系统的概念
Ⅰ.专家系统的定义
专家系统是基于知识的系统,用于在特定的领域中运用领域专家多年 积累的经验和专业知识,求解需要专家才能解决的困难问题。专家系统作 为一种计算机系统,继承了计算机快速、准确的特点,在某些方面比人类 专家更可靠、更灵活,可以不受时间、地域及人为因素的影响。所以专家 系统的专业水平能够达到甚至超过人类的水平。
3.数据库
数据库主要用于存放初始事实、问题描述及系统运行过程中得到的中 间结果、最终结果等信息。
4.知识获取机构
知识获取是建造和设计专家系统的关键,也是目前建造专 家系统的
“瓶颈”。知识获取的基本任务是为专家系统获取知识,建立起健全、
完善、有效的知识库,以满足求解领域问题的能力。
5.人机接口
人机接口是专家系统与领域专家、知识工程师、一般用户之间进行交 互的界面,用于完成输入输出工作。
6.解释机构
解释机构回答用户提出的问题,解释系统的推理过程。
四、专家系统与传统程序的区别
1.从编程思想来看
传统程序 = 数据结构 +算法 专家系统 = 知识 + 推隐含于程序中,而专家系统则将知识与运 用知识的过程即推理机分离;
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人工智能专家系统PPT-28张课件
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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
人工智能导论-第7章 专家系统
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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。
专家系统的概述及其应用
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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。
人工智能基础 第七章 专家系统
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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
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专
专
专
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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。
第七章专家系统
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知识获取机构
“瓶颈”,是建造和设计专家系统的关键 基本任务是为专家系统获取知识,建立起健全、完善、有效的知识库,
以满足求解领域问题的需要 要对知识进行一致性、完整性检测
现在学习的是第19页,共38页
专家系统的一般结构
人机接口
专家系统与领域专家、知识工程师、一般用户间进行交互的界面 由一组程序及相应的硬件组成,用于完成输入输出工作 更新、完善、扩充知识库;推理过程中人机交互;结束时显示结果 数据库
保存和大面积推广各种专家的宝贵知识
博采众长
比人类专家更可靠,更灵活
现在学习的是第3页,共38页
专家系统的产生和发展
第一阶段(60年代末—70年代初)
第一个里程碑:斯坦福大学费根鲍姆等人于1968年研制成功的DENDRAL— —分析化合物分子结构的专家系统分析
利用质谱和核磁共振等化学实验数据推断出未知化合物的可能分子结构 MYCSYMA系统是由麻省理工学院(MIT)于1971年开发成功并投入应用
传统程序处理的数据多是精确的,对数据的检索是 基于模式的布尔匹配,而专家系统处理的数据和知 识大多是不精确的、模糊的,知识的模式匹配也多 是不精确的
传统程序一般不具有解释功能,而专家系统一 般具有解释机构,可解释自己的行为
现在学习的是第10页,共38页
专家系统与传统程序的区别
⑤ 传统程序根据算法求解问题,每次都能产生正 确答案,专家系统像人类专家那样工作,通常 产生正确的答案,但有时也会产生错误的答 案
现在学习的是第7页,共38页
专家系统的特点
具有专家水平的专门知识 能进行有效的推理 具有启发性 能根据不确定(不精确)的知识进行推理 具有灵活性 具有透明性 具有交互性
专家系统
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图6 反向推理原理图
3.正反向混合推理 基本思想: 先根据原始数据通过正向推理帮助推理提出假 设,再用反向推理进一步寻找支持假设的证据,反 复这个过程。根据问题已有数据进行推理,但不期 望这种推理能达到总目标;而同时从目标出发进行 反向推理,也不期望该推理一直进行到每个子目标 能被上下文匹配或否定,而是期望两种推理在某些 子目标处接合起来。 集中了正向和反向推理的优点,但其控制策略 较前两者复杂。适用于数据充分、解空间不大的精 确推理。
图5 正向推理原理图
2.反向推理 先提出假设,然后由此出发,进一步寻找支持假设的证据,即所谓目 标驱动方式,当证据与用户提出 的原始信息匹配时,推理成功。 推理过程: 由用户或系统首先提出一批假设,然后系统逐一验证这些假设的真假 性。 适用于结论单一或直接提出结论要求证实的系统,并且初始数据 (事实)量很大的场合。
决策型
控制型 调试型
通常完成实时控制任务 制定并实施纠正某类故障的规划,亦称为排错型或维 修型
YES/MVS TIMM/TUNER
3. 专家系统的工作原理
用户 领域专家(DE) 知识工程师(KE) 人 机 接 口
推理机
解释机
解释机制
知识获取机制
性能系统
综合数据 库
知识库
图2 专家系统的一般结构
一个完整的专家系统通常由6个部分组成: 1.知识库 存放系统求解问题所需要的知识 2.推理机 负责使用知识库中的知识去解决实际问题 3.综合数据库 用于存放系统运行中所需要和产生的所有信息,包括问题的描述、 中间结果,解题过程的记录等信息。在专家系统中,数据的表示与组 织应做到与知识的表示组织相容。 4.知识 获取机制 负责管理知识库中的知识,包括根据需要修改、删除或添加知识及由此 引起怕一切必要的改动,维持知识库的一致性、完整等方面,是系统灵活 性的主要部件。 5.解析机制 负责回答用户提出的各种问题,包括系统与系统运行有关的问题和 与系统运行无关的关于系统自身的一些问题,是实现透明性的主要部件。 6.人机接口 把用户输入的信息转换成系统的内部表示形式,然后把这些内部表示 交给相应的部件去处理。系统输出的内部信息也由人机接口转换成用户 易于理解的外部表示显示给用户。
人工智能专家系统构成工作原理与应用前景
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人工智能专家系统构成工作原理与应用前景
一、构成
人工智能专家系统(Expert System)是一类推理处理程序,是人工智能技术的综合软件,其属于近似智能、模拟智能或假想智能的程序。
它可以帮助人们设计出一套可以模拟人类专家决策过程的计算机系统。
基本构成包括:
1、知识库(Knowledge Base)。
它是存放系统所需知识的地方,包括系统所需的语义和知识结构,专家系统的组成是基于其所拥有的知识体系,因此知识库是专家系统的核心构成部分。
2、推理机(Inference Engine)。
它是从知识库中获取信息,然后根据一定的规则进行推理,来判断当前系统接受到的输入数据是否正确,以及采取哪些行动。
3、用户界面(User Interface)。
它是专家系统的人机交互界面,它负责从用户输入中接收输入信息,并将计算结果输出给用户。
4、系统管理器(System Manager)。
它是专家系统的管理模块,负责系统的操作和维护,以及数据的备份和更新等工作。
二、工作原理
专家系统一般通过查询将输入的数据与知识库中的数据进行比较,以便进行推理、决策等任务,其工作原理可以分为四步:
1、定义问题。
首先用户需要定义一个问题,确定要做的事情及所需要的信息。
2、数据收集。
专家系统的原理及应用
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专家系统的原理及应用前言专家系统是一种基于人工智能的计算机系统,它通过模拟人类专家的知识和推理能力,为用户提供专业化的问题解答和决策支持。
专家系统利用领域专家的知识和经验,通过推理和解释,产生针对特定问题的合理解决方案。
本文将介绍专家系统的原理和应用,以帮助读者深入了解这一领域的知识。
1. 专家系统的原理专家系统的原理主要包括知识表示、推理机制和解释与学习。
1.1 知识表示在专家系统中,知识是通过规则的形式进行表示的。
规则是由领域专家提供的,它们描述了特定问题的解决步骤和推理过程。
专家系统的知识通常由规则库组成,每个规则由条件和结论组成。
推理机通过匹配规则库中的规则进行推理,从而得出问题的解决方案。
1.2 推理机制推理是专家系统的核心功能,它通过应用知识和推理规则,从输入的问题描述中推导出相应的结论。
推理机制通常包括正向推理和反向推理。
正向推理是从已知事实和规则出发,逐步推导出结论;反向推理是从目标结论出发,逆向推导得出问题的解决方案。
1.3 解释与学习专家系统不仅能够给出问题的解答,还能够解释其推理过程和结果。
解释功能可以增加用户对专家系统的信任和理解,提高用户对系统的接受度。
专家系统还可以通过学习功能不断完善和更新自己的知识库,以提高自身的专业水平和能力。
2. 专家系统的应用专家系统在各个领域都有广泛的应用,以下列举了几个典型的应用领域。
2.1 医疗诊断专家系统在医疗领域的应用已经取得了显著的成果。
它可以基于医学专家的知识,帮助医生进行疾病的诊断和治疗方案的选择。
专家系统通过分析病人的症状和病史,与知识库中的医学知识进行匹配,得出准确的诊断结果和治疗建议。
2.2 金融投资专家系统在金融领域的应用主要集中在投资决策和风险评估方面。
它可以基于金融专家的经验和投资规则,帮助投资人进行投资决策和风险管理。
专家系统通过分析市场数据和投资者的需求,推荐适合的投资组合和风险控制策略。
2.3 工业控制专家系统在工业控制领域的应用主要包括设备故障诊断和生产过程优化等方面。
专家系统基本概念与原理
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专家系统基本概念与原理专家系统是一种智能化的计算机系统,用于模拟人类专家的知识和决策过程。
它基于人工智能和专业领域的知识,通过推理和推断来解决复杂问题,提供专家级的决策支持。
专家系统的基本原理是将领域专家的知识和经验以规则的形式存储在计算机中,然后根据用户提供的问题和条件,通过推理机制来推导出最符合条件的结论。
专家系统的核心组件包括知识库、推理引擎和用户接口。
知识库是专家系统的核心部分,它存储了专家在特定领域中的知识和经验。
知识可以以规则、事实或案例的形式存在。
规则是专家系统中最常用的表达形式,它由条件部分和结论部分组成。
条件部分描述了问题的输入条件,而结论部分则表明了推导出的结果。
知识库中的知识可以通过专家系统的知识获取模块进行更新和维护。
推理引擎是专家系统的推理机制,它通过对知识库中的规则进行匹配和推理,生成最终的结论。
推理引擎采用了不同的推理方法,包括前向推理和后向推理。
前向推理从已知条件出发,逐步推导出结论;后向推理则从目标结论出发,逆向推导出满足条件的先决条件。
用户接口是专家系统与用户交互的界面,它可以是命令行界面、图形界面或基于自然语言的界面。
用户通过界面输入问题和条件,专家系统根据推理引擎生成的结论给出相应的答案或建议。
专家系统广泛应用于各个领域,如医疗诊断、金融投资、工业控制等。
它具有高效、可靠、可复用等特点,能够提供高质量的决策支持,并减少人力成本和风险。
总之,专家系统是一种基于人工智能和专业领域知识的智能化计算机系统,通过模拟专家的知识和决策过程,为用户提供决策支持。
它的基本原理包括知识库、推理引擎和用户接口,并在各个领域中得到广泛应用。
专家系统在问题解决中的应用与设计难点分析
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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。
第6章专家系统
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6.1专家系统概述
6.1.4 专家系统的分类
❖ 3.按知识分类 知识可分为确定性知识和不确定性知识,所以,
按知识分类,专家系统又可分为精确推理型和不精 确推理型(如模糊专家系统)的专家系统。 ❖ 4.按求解问题的要求分类
按采用的技术分类,专家系统可分为符号推理专 家系统和神经网络专家系统。前面讲的内容均为基 于符号推理。
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6.1专家系统概述
6.1.2 专家系统的性能
(2)具有知识与实用性。 从处理问题的方法看,专家系 统则是靠知识和推理来解决问题(不像传统软件系统 使用固定的算法来解决问题),所以,专家系统是基 于知识的智能问题求解系统。其次, 许多经典的人工 智能程序往往是从纯学术技术目的出发研制的一种实 验性研究工具,而专家系统解决的是人们在生产实践、 科学研究、产品设计以及其它领域的实际问题,更多 地强调实用。
6.1.6专家系统的类型
4.设计型专家系统(expert system for design) ⑶ 善于分析各种问题,并处理好子问题间的相互关
系。 ⑷ 能够试验性地构造出可能设计,并易于对所得设计
方案进行修改。 ⑸ 能够使用已被证明是正确的设计来解释当前的新
设计。 ❖ 例如,电路设计、土木建筑工程设计、机械产品设计、
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6.1专家系统概述
6.1.2 专家系统的性能
(5)具有自学习及自修正能力。有些专家系统还 具有“自学习”能力,即不断对自己的知识进 行扩充、完善和提炼。专家系统还能随时修正 已有的知识或归纳出新的知识,适应新情况的 需要,这一点是传统系统所无法比拟的。
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6.1专家系统概述
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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。
3.按知识表示分类 目前所用的知识表示形式有:产生式规则、一阶谓 词逻辑、框架、语义网等。 4.按知识分类 知识可分为确定性知识和不确定性知识,所以,按
同一般的计算机应用系统(如数值计算、数据处
理系统等)相比,专家系统具有下列特点: (1) 从处理的问题性质看,专家系统善于解决那些 不确定性的、非结构化的、没有算法解或虽有算法解 但在现有的机器上无法实施的困难问题。 (2) 从处理问题的方法看,专家系统则是靠知识和 推理来解决问题(不像传统软件系统使用固定的算法 来解决问题),所以,专家系统是基于知识的智能问
1.知识库设计
知识库设计主要是设计知识库的结构,即知识的 组织形式。专家系统(或知识工程)中所涉及的知识 库,一般取层次结构或网状结构模式。这种结构模式 是把知识按某种原则进行分类,然后分块分层组织存 放,如按元知识、专家知识、领域知识等分层组织; 而每一块和每一层还可以再分块分层。这样,整个知 识库就呈树型或网状结构。例如,下图所示的就是一
方法就是利用屏幕窗口,通过人机对话方式实现知识 的增、删、改、 查等;另一种方法就是用全屏幕编辑 方式,让用户直接用键盘按知识描述语言的语法格式 编辑知识。
分布式结构则是一种适合于分布式计算环境的专家系
统。例如那些多学科、多专家联合作业,协同解题的大型 专家系统,就可以设计成分布式结构。这类专家eb Server
知识库
推理机
知识库
推理机
Internet
人—机界面
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
的机器学习系统,让机器自动从实际问题中获取知识,
并填充知识库。
3.3 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。
3.4 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。
神经网络ES 自动获取模块输入、组织并存储专家提供的学习实例 、选定神经网络的结构、调用神经网络的学习算法,为知 识库实现知识获取。当新的学习实例输入后,知识获取模 块通过对新实例的学习,自动获得新的网络权值分布,从 而更新了知识库。如图所示。
专家 神经网络 用户
学习示例
网络结构 知识获取
知识库
学习算法
1.2专家系统的特点 : 专家系统与人类专家比较具有以下一些特点: 1)专家系统是人类专家智能的模拟、延伸和扩展。 2)专家系统是专家可以信赖和利用的高水平智能助手和有 效工具。 3)专家系统可具有一个或多个专家的知识和经验,具有专 门知识的启发性,能以接近于人类专家的水平在特定领域 工作,注重特定问题的求解。 4)专家系统能高效、准确、迅速地工作。 5)专家系统突破了时间和空间的限制,程序可永久保存并 可复制。 6)专家系统能进行有效推理。 7)具有透明性,能以可理解的方式解释推理过程。 8)具有自学习能力,总结规律,扩充和完善系统自身。
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。
6.知识库管理系统
知识库管理系统是知识库的支撑软件。知识库管 理系统对知识库的作用,类似于数据库管理系统对数 据库的作用,其功能包括知识库的建立、删除、重组; 知识的获取 (主要指录入和编辑)、维护、查询、更 新;以及对知识的检查,包括一致性、冗余性和完整 性检查等等。
专家系统原理与设计
专家系统原理与设计
1.专家系统的概念
2.专家系统的结构
3.专家系统设计与实现
4.专家系统开发工具与环境
1、 专家系统的概念
1 .1什么是专家系统 亦称专家咨询系统,它是一种具有大量专门知识 与经验的智能计算机系统,通常,主要指软件系统。 它把专门领域中人类专家的知识和思考解决问题的方 法、经验和诀窍组织整理且存储在计算机中,不但能 模拟领域专家的思维过程,而且能让计算机宛如人类 专家那样智能地解决实际问题。 狭义地讲,专家系统就是人类专家智慧的拷贝,是人类 专家的某种化身。 广义地讲,专家系统也泛指那些具有“专家级”水平的 知识系统,从总体上达到专家级水平。
(6) 专家系统不像人那样容易疲劳、遗忘,易受环
境、情绪等的影响,它可始终如一地以专家级的高水平 求解问题。
1.3知识的编程和传统的计算机编程的比较
项目 内容 能力 表现 模型 用途 手法 运算 理解 扩充 解释 处理 规则 知识型编程 知识的定义、表示和使用 超过程序员理解水平 与说明型为主 思考模型 对大知识库处理、问题求解 符号处理 推理控制过程 容易 容易 容易做到在运行中解释 高度的集成处理 启发式 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
知识获取 模块
推理机模块
知识库模块
学习模块 规则库 知识库 事实库 知识解释模块
专家系统设计结构图
建立专家系统的一般步骤
由图中可以看出,专家系统的开发有如下特点:
(1)知识获取与知识表示设计是一切工作的起点; (2) 知识表示以及知识描述语言确定后,各项设计 (图中并列的六个设计)可同时进行。 还需说明的是:
水平。 (4) 上述的所谓“纯专家系统”就是一个实际专家 系统中的专家模块部分。那么,对于系统其他部分的 分析与设计,原则上讲,与一般计算机应用系统完全
一样,即可按软件工程规范和程序进行。
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
解释器
推理机
神经网络ES的基本结构
2、 专家系统的结构
2.1 概念结构 从概念来讲,一个专家系统应具有如图1所示的一般 结构模式。其中知识库和推理机是两个最基本的模块。
1.知识库(KnowledgeBase)
所谓知识库,就是以某种表示形式存储于计算机中 的知识的集合。知识库通常是以一个个文件的形式存放 于外部介质上,专家系统运行时将被调入内存。知识库 中的知识一般包括专家知识、领域知识和元知识。
个医疗诊断知识库的层次结构。
医疗诊断知识库
消化 系统 知识 库
呼吸 系统 知识 库
……
肝病 知识 库
胃病 知识 库
……
医疗诊断知识库层次结构
2.知识库管理系统设计 知识库管理系统应包括知识一级和知识库一级的 各种管理功能。 1)知识操作功能设计 知识操作功能包括知识的添加、删除、修改、查
询和统计等。这些功能可采用两种方法来实现。一种
人
机
界
面
推理 机
解释模块
知识库
动态数据库
知识库管理系统
自学习模块
图2 专家系统的理想结构
2.2 实际结构 上面介绍的专家系统结构,是专家系统的概念模 型,或者说是只强调知识和推理这一主要特征的专家 系统结构。但专家系统终究仍是一种计算机应用系统。 所以,它与其它应用系统一样是解决实际问题的。而
实际问题往往是错综复杂的,比如,可能需要多次推
(1) 对于一个实际的专家系统,在系统分析阶段就
应该首先弄清楚:系统中哪里需要专家知识,专家知 识的作用是什么?以及系统中各专家模块的输入是什 么?处理是什么?输出又是什么?
(2) 系统投入运行后,一般来说,其知识库还需不
断扩充、更新、完善和优化。所以专家系统的开发更 适合采用快速原型法。
(3) 对系统的评价主要看它解决问题是否达到专家
人
机
界
面
推 理 机
解释模块
知识库
动态数据库
知识库管理系统
图 1专家系统的概念结构
2.推理机(Inferense Engine)
所谓推理机,就是实现(机器)推理的程序。这 里的推理,是一个广义的概念,它既包括通常的逻辑 推理,也包括基于产生式的操作。例如: 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。
自学习 模 块
知 识 库 管 理 系统
图4 地质图件绘制智能辅助系统结构
2.3 网络与分布式结构 在网络环境下,专家系统也可以设计成网络结构,如 “客户机/服务器”(Client/Server)结构(如图5(a)所示), 或浏览器 / 服务器 (Browser/Server) 结构 ( 如图 5(b) 所示 ) 。我 们称后一种结构的专家系统为网上专家系统。