人工智能原理及应用39.pptx

2.专家系统的发展历程
20世纪60年代初，出现了运用逻辑学和模拟心理活动的一些通用问题 求解程序，它们可以证明定理和进行逻辑推理。但是这些通用方法无 法解决大的实际问题，很难把实际问题改造成适合于计算机解决的形 式，并且对于解题所需的巨大的搜索空间也难于处理。1965年，f.a. 费根鲍姆等人在总结通用问题求解系统的成功与失败经验的基础上， 结合化学领域的专门知识，研制了世界上第一个专家系统dendral ， 可以推断化学分子结构。20多年来，知识工程的研究，专家系统的理 论和技术不断发展，应用渗透到几乎各个领域，包括化学、数学、物 理、生物、医学、农业、气象、地质勘探、军事、工程技术、法律、 商业、空间技术、自动控制、计算机设计和制造等众多领域，开发了 几千个的专家系统，其中不少在功能上已达到，甚至超过同领域中人 类专家的水平，并在实际应用中产生了巨大的经济效益。
3.专家系统的构造及工作过程
构造
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。其中尤以知识库与推理机相互分 离而别具特色。专家系统的体系结构随专家系统的类型、功能和规模 的不同，而有所差异。
3.专家系统的构造及工作过程
为了使计算机能运用专家的领域知识，必须要采用一定的方式表 示知识。目前常用的知识表示方式有产生式规则、语义网络、框架、 状态空间、逻辑模式、脚本、过程、面向对象等。基于规则的产生式 系统是目前实现知识运用最基本的方法。产生式系统由综合数据库、 知识库和推理机3个主要部分组成，综合数据库包含求解问题的世界 范围内的事实和断言。知识库包含所有用“如果：〈前提〉，于是：〈 结果〉”形式表达的知识规则。推理机（又称规则解释器）的任务是运 用控制策略找到可以应用的规则。
综合数据库专门用于存储推理过程中所需的原始数据、中间结果 和最终结论，往往是作为暂时的存储区。解释器能够根据用户的提问， 对结论、求解过程做出说明，因而使专家系统更具有人情味。
知识获取是专家系统知识库是否优越的关键，也是专家系统设计 的“瓶颈”问题，通过知识获取，可以扩充和修改知识库中的内容， 也可以实现自动学习功能。
专家系统的发展阶段
第三代专家系统属多学科综合型系统，采用多种人工智能语言，综合 采用各种知识表示方法和多种推理机制及控制策略，并开始运用各种 知识工程语言、骨架系统及专家系统开发工具和环境来研制大型综合 专家系统。
第四代专家系统是在在总结前三代专家系统的设计方法和实现技术的 基础上，已开始采用大型多专家协作系统、多种知识表示、综合知识 库、自组织解题机制、多学科协同解题与并行推理、专家系统工具与 环境、人工神经网络知识获取及学习机制等最新人工智能技术来实现 具有多知识库、多主体的专家系统。
一.专家系统的介绍
1.什么是专家系统 专家系统是人工智能中最重要的也是最活跃的一个应
用领域，它实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从 一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系 统是早期人工智能的一个重要分支，它可以看作是一类具 有专门知识和经验的计算机智能程序系统，一般采用人工 智能中的知识表示和知识推理技术来模拟通常由领域专家 才能解决的复杂问题。
3.专家系统的构造及工作过程
推理机
推理机针对当前问题的条件或已知信息，反复匹配知 识库中的规则，获得新的结论，以得到问题求解结果。在 这里，推理方式可以有正向和反向推理两种。
3.专家系统的构造及工作过程
其他部分
人机界面是系统与用户进行交流时的界面。通过该界面，用户输 入基本信息、回答系统提出的相关问题，并输出推理结果及相关的解 释等。
专家系统的发展阶段
专家系统的发展已经历了3个阶段，正向第四代过渡和发展。
第一代专家系统（dendral、macsyma等）以高度专业化、求解专门 问题的能力强为特点。但在体系结构的完整性、可移植性、系统的透 明性和灵活性等方面存在缺陷，求解问题的能力弱。
第二代专家系统（mycin、casnet、prospector、hearsay等）属单学 科专业型、应用型系统，其体系结构较完整，移植性方面也有所改善， 而且在系统的人机接口、解释机制、知识获取技术、不确定推理技术、 增强专家系统的知识表示和推理方法的启发性、通用性等方面都有所 改进。
3.专家系统的构造及工作过程
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。
二.基于规则的专家系统
1.基于规则的专家系统的基本特征
在20世纪70年代早期，来自卡内基-梅隆大学的Newell和 Simon提出了产生式系统模型，为现代的基于规则的专家 系统奠定了基础（Newell and Simon，1972）。产生式模 型的思路是，对于一个用相关信息表达了的指定问题，人 类运用知识（用产生式规则表达）能够解决。产生式规则 存储在长期存储器中，问题相关的信息或事实存储在短期 存储器中。图2.2是产生式系统模型和基于规则的专家系 统的基本结构。
3.专家系统的构造及工作过程
知识库
知识库用来存放专家提供的知识。专家系统的问题求解过程是通 过知识库中的知识来模拟专家的思维方式的，因此，知识库是专家系 统质量是否优越的关键所在，即知识库中知识的质量和数量决定着专 家系统的质量水平。一般来说，专家系统中的知识库与专家系统程序 是相互独立的，用户可以通过改变、完善知识库中的知识内容来提高 专家系统的性能。
人工智能原理及应用
制作小组成员：张恒维 许荣泽 乌龟侠 刘寒静
目录
一.专家系统的介绍
1.什么是专家系统 2.专家系统的发展历程 3.专家系统的构造及工作过程
二.基于规则的专家系统
1.基于规则的专家系统的基本特征 2.前向链接和后向链接推理技术 3.冲突消解
三.规则专家系统的有点和缺点 四.实例展示
二.基于规则的专家系统
Hale Waihona Puke Baidu
二.基于规则的专家系统