人工智能-专家系统
人工智能与专家系统-详细版本
降低成本和提高利润率。
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未来发展
人工智能的发展前景非常广阔，它将在未来几年内成为许多行业的关
键技术。随着技术的发展，人工智能系统将变得更加智能化、自主化、
高效化和普惠化，从而带来更多的商业和社会利益。
二、专家系统
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定义
专家系统（ES）是一种基于人工智能技术的计算机程序，它具有专家
级别的知识和推理能力。专家系统可以模拟人类专家的思考过程和决
进行交互和沟通。
.
应用
人工智能在许多领域中都有广泛的应用，例如：
（1）自动驾驶：AI 系统可以实现自主驾驶和交通管制。
（2）医疗保健：AI 系统可以帮助医生诊断和治疗疾病，并预测病情
和治疗效果。
（3）金融服务：AI 系统可以帮助银行和金融机构进行风险管理和欺
诈检测。
（4）制造业：AI 系统可以帮助制造企业提高生产效率和质量，从而
人工智能与专家系统-详细版本
人工智能和专家系统是两种重要的计算机科学技术，它们在许多行业
中得到广泛应用。下面将详细介绍它们的定义、特点、应用和未来发
展。
一、人工智能
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定义
人工智能（AI）是指利用计算机技术开发智能系统的科学。它旨在模
拟人类的智能和行为，例如学习、推理、思考、感知和语言。人工智
能可以帮助计算机实现自主决策、自主学习和自主控制。
（3）智能制造：专家系统可以帮助制造企业提高生产质量和效率， 从而提高市场竞争力。
（4）智能家居：专家系统可以帮助家庭管理和控制各种设备和设施， 从而提高居住舒适度和安全性。
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未来发展
专家系统是一种非常有前途的计算机技术，它将在未来几年内得到广
泛应用和发展。随着技术的进步，专家系统将变得更加智能化、自主
人工智能专家系统
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。
人工智能与专家系统感想
姓名：万伟学号：**********人工智能与专家系统感想，英文缩写为AI。
它是研究、开发用于模拟、人工智能(Artificial Intelligence)延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能技术导论这门课的学习，让我知道了人工智能从诞生发展到今天经历了一条漫长的路，许多科研人员为此而不懈努力。
人工智能的开始可以追溯到电子学出现以前。
象布尔和其他一些哲学家和数学家 建立的理论原则后来成为人工智能逻辑学的基础。
而人工智能真正引起 研究者的兴趣则是1943年计算机发明以后的事。
技术的发展最终使得人们可以仿真 人类的智能行为，至少看起来不太遥远。
接下来的四十年里，尽管碰到许多阻碍，人工智能仍然从最初只有十几个研究者成长到现在数以千计的工程师和专家在研究； 从一开始只有一些下棋的小程序到现在的用于疾病诊断的专家系统，人工智能的发展有目共睹。
人工智能经过几十年的发展，其应用在不少领域得到发展，在我们的日常生活和学习当中也有许多地方得到应用。
我通过网络查找，知道了以下领域的人工智能的发展。
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。
专家系统内部含有大量的某个领域的专家水平的知识与经验，能够运用人类专家的知识和解决问题的方法进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，来解决该领域的复杂问题。
专家系统是人工智能应用研究最活跃和最广泛的应用领域之一,涉及到社会各个 方面，各种专家系统已遍布各个专业领域，取得很大的成功。
根据专家系统处理的问题的类型，把专家系统分为解释型、诊断型、调试型、维修型、教育型、预测型、规划型、设计型和控制型等10种类型。
具体应用就很多了，例如血液凝结疾病诊断系统、电话电缆维护专家系统、花布图案设计和花布印染专家系统等等。
专家系统的名词解释
专家系统的名词解释
专家系统是一种人工智能系统,通过学习和分析大量专家知识和经验,为非专家用户提供智能化的建议和决策支持。
专家系统通常由以下几个部分组成:
1. 专家知识库:存储了专家的经验和知识,包括领域知识、规则、方法、技能等。
2. 模型:对专家知识库进行建模,建立一个可以识别和提取知识的方法,以便系统能够从数据中学习。
3. 推理引擎:根据用户提供的问题或输入,通过模型对专家知识库进行推理,并生成相应的建议或决策。
4. 用户界面:提供一个友好的用户界面,让用户可以方便地获取和使用系统提供的建议和决策。
专家系统的应用非常广泛,例如医疗诊断、金融风险评估、工业过程控制、项目管理等。
在医疗领域,专家系统可以帮助医生为患者提供个性化的治疗方案,在金融领域,专家系统可以帮助银行家评估投资风险并提供合适的投资建议,在工业领域,专家系统可以帮助工程师制定优化的工艺方案。
虽然专家系统已经取得了很大的进展,但仍然存在一些挑战和限制,例如知识库的更新和维护、模型的可解释性和安全性等。
因此,未来专家系统的发展将更加注重智能化、自动化和可解释性,以提高系统的实用性和可靠性。
人工智能之专家系统
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）。 5.按技术分类 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。
6.按规模分类
按规模分类，可分为大型协同式专家系统和微专 家系统。 7.按结构分类 按结构分类可分为集中式和分布式，单机型和网
络型(即网上专家系统)。
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
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。
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。
6.知识库管理系统
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。
人工智能中的专家系统与推理机制
人工智能中的专家系统与推理机制在人工智能领域，专家系统和推理机制是两个重要的概念。
专家系统是一种模拟人类专家知识与推理能力的计算机系统，而推理机制则是专家系统实现知识推理和问题求解的核心机制。
本文将深入探讨人工智能中的专家系统与推理机制，并分析其在现实生活中的应用。
一、专家系统的概念与特点专家系统是一种基于人工智能技术构建的软件系统，旨在模拟人类专家的知识和推理能力，用于解决特定领域的问题。
其特点主要包括以下几点：1. 知识库：专家系统通过建立一个包含大量领域知识的专家知识库，其中包括实际专家的决策过程、经验和实践等。
这些知识以规则、事实、案例等形式存储。
2. 推理机制：专家系统利用专门的推理机制对知识库中的知识进行推理和解决问题。
推理机制是根据领域知识和逻辑规则，通过一系列的推理过程来实现对问题的求解。
3. 解释能力：专家系统不仅能够给出问题的答案，还可以解释其推理过程和结果。
这种解释功能使其在实际应用中更加可信和可靠。
4. 学习能力：专家系统可以通过学习和训练不断提升自身的解决问题能力。
例如，通过与领域专家的交互学习新的知识和经验。
二、推理机制的分类与应用推理机制是专家系统实现问题求解的核心机制，根据其实现方式和思想，可以分为经典推理机制和概率推理机制。
1. 经典推理机制：经典推理机制是基于逻辑推理和规则匹配的方法，主要包括前向推理、后向推理和混合推理。
前向推理从已知事实出发，根据规则逐步推导出结论；后向推理从目标结论出发，反向推导出需要的事实；混合推理结合前向和后向推理的特点，在求解过程中进行动态调整。
2. 概率推理机制：概率推理机制基于概率和统计理论，将不确定性引入问题求解过程中。
主要包括贝叶斯推理、马尔可夫链推理和模糊推理等。
概率推理机制更适用于处理信息不完备或存在不确定性的问题。
这些推理机制在各个领域中都有广泛应用。
例如，在医疗领域，专家系统可以根据患者的症状和病历数据，利用推理机制给出疾病的诊断和治疗建议；在金融领域，专家系统可以分析市场数据和投资策略，帮助投资者做出决策；在工业生产中，专家系统可以根据生产数据和经验知识，优化生产过程并提高效率。
人工智能--专家系统
读书报告院系计算机学院专业年级班级学生姓名学号报告题目专家系统完成时间2013 年12月1 绪论 (3)1.1 课题背景 (3)1.2 专家系统与人工智能的关系 (3)1.3 技术现状 (4)2 系统设计方案的研究 (4)2.1 系统的特点与优点 (4)2.1.1 专家系统的特点 (4)2.1.2 专家系统的优点 (4)2.2 专家系统的结构 (5)2.3 专家系统的类型 (6)3 专家系统的开发和工作过程 (7)3.1 开发过程 (7)3.1.1 开发步骤 (7)3.1.2 知识获取 (7)3.1.3 开发工具与环境 (7)3.2 工作过程 (7)4 专家系统的实际应用 (8)5 专家系统的现状和发展前景 (8)6 总结 (9)专家系统（11科技1班）摘要: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，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。
关键词:专家系统；程序系统；人类专家；模拟Expert systemAbstract：Expert system,is a computer program system to simulate the humanexperts to solve the problems,the application of artificial intelligence technologyand computer technology,according to one or more experts in a field of knowledgeand experience,reasoning and judgment,simulate the decision process of humanexperts,in order to solve complex problems that require a human expert treatment.Keywords：Expert system；Program system；The human expert；Simulation1 绪论1.1 课题背景专家系统能为它的用户带来明显的经济效益。
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
专家系统
专家系统专家系统是基于人工智能技术开发的一种智能计算机系统，它能够模拟和复制人类专家在特定领域内的知识和经验，从而能够进行问题的分析、推理和解决。
本文将介绍一些关于专家系统的基本概念、分类以及其在不同领域中的应用。
首先，我们来了解一下专家系统的基本概念。
专家系统是一种模仿专家解决问题的计算机程序，它通过获取专家的知识和经验，建立相关的知识库和推理机制，从而能够自主地进行问题的分析和解决。
专家系统通常由三部分组成：知识库（knowledge base）、推理机（inference engine）和用户接口（user interface）。
知识库保存了专家的知识和经验，推理机利用这些知识和经验进行问题的推理和解决，而用户接口则提供了与用户交互的方式。
根据专家系统的分类方法，可以将其分为基于规则的专家系统（rule-based expert systems）和基于案例的专家系统（case-based expert systems）。
基于规则的专家系统通过使用一系列的规则来描述专家的知识和经验，然后使用这些规则进行问题的推理和解决。
而基于案例的专家系统则是根据专家的经验案例来进行问题的处理和解决。
这些案例包含了问题的描述和解决方法，系统可以通过比较新问题和已有案例的相似度，来找到最佳的解决方案。
在不同领域中，专家系统都有着广泛的应用。
在医学领域中，专家系统可以帮助医生诊断各种疾病和制定治疗方案。
通过分析患者的症状和病历，专家系统可以根据专家的知识和经验给出准确的诊断结果和治疗建议。
在工程领域中，专家系统可以用于辅助设计和优化工程方案。
通过分析工程问题的各种参数和限制条件，专家系统可以提供最佳的设计解决方案，从而提高工程效率和质量。
除了医学和工程领域，专家系统在金融、法律、环境保护等多个领域都有应用。
在金融领域中，专家系统可以用于股票交易和投资决策。
通过分析市场数据和专家的投资经验，专家系统可以帮助投资者进行投资决策，提高投资的成功率和收益率。
人工智能的专家系统技术
人工智能的专家系统技术导言：人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一门研究如何使计算机可以像人一样智能地执行任务的学科。
专家系统是其中一种应用广泛的人工智能技术，它模仿人类专家的知识和推理能力，通过计算机实现对复杂问题的解决和决策。
一、专家系统的概述专家系统是一种基于知识的计算机系统，能够模拟人类专家的决策过程，对特定领域的问题进行分析和解决。
它主要由知识库、推理机和用户界面组成。
专家系统的知识库是存储各种领域专家知识的地方，包括事实、规则、经验、案例等。
知识库使用特定的语言表示和存储知识，使得专家系统能够在特定领域中模拟专家的决策过程。
推理机是专家系统的核心，它通过使用专家系统的知识库和推理规则对问题进行推理和决策。
推理机根据用户输入的问题和已有的知识，进行搜索和匹配，产生一系列推理结果。
推理机还可以根据问题的特点，使用不同的推理方式，如正向推理、反向推理、混合推理等。
用户界面是专家系统与用户之间的桥梁，用户通过界面与专家系统交互，输入问题和获取答案。
用户界面可以是命令行界面、图形界面或自然语言界面等，使得用户能够方便地使用专家系统。
二、专家系统的组成1. 知识获取知识获取是专家系统开发的第一步，它通过采访领域专家、查阅文献、观察现场等方式，收集专家知识并转化为计算机可识别的形式。
知识获取的关键是提取和表示知识，需要选择适当的表示方法和知识表示语言。
2. 知识表示知识表示是将采集到的知识以适当的形式表示和存储，使得计算机可以理解和使用这些知识。
常用的知识表示方法有规则表示、语义网络表示、框架表示等。
规则表示是最常用的方法，将知识表示为一系列条件-动作规则，通过匹配规则，实现对问题的推理和决策。
3. 知识推理知识推理是专家系统的核心功能，它利用知识库和推理规则对问题进行推理和决策。
专家系统的推理机通常采用基于规则的推理方法，通过匹配规则和问题，产生推理结果。
推理过程可以是正向推理、反向推理或混合推理，根据问题的特点，选择合适的推理方式。
智能制造中的人工智能与专家系统
决策支持：为管理者提供决策支持，提高决策准确性和效率
专家系统在智能制造中的优势与挑战
优势：提高生产效率，减少人工成本，提高产品质量
优势：实现智能化生产，提高生产灵活性，降低生产成本
挑战：需要大量的数据支持，需要专业的技术人员进行维护和更新
挑战：需要与智能制造系统进行有效的集成和协调，需要解决数据安全和隐私问题
人工智能与专家系统在智能制造中具有重要作用
案例分析表明，人工智能与专家系统可以提高生产效率和产品质量
案例分析启示我们，人工智能与专家系统在智能制造中具有广阔的应用前景和巨大的发展潜力
感谢您的观看
汇报人：
专家系统在智能制造中的具体应用
故障诊断：通过分析设备运行数据，及时发现并诊断设备故障
设备维护：根据设备运行数据，预测设备维护需求，降低设备维护成本
生产优化：根据生产数据，优化生产流程，提高生产效率
供应链管理：通过数据分析，优化供应链管理，提高供应链效率
质量控制：通过数据分析，及时发现产品质量问题，提高产品质量
智能制造中的人工智能与专家系统
汇报人：
目录
01
添加目录标题
02
智能制造概述
03
人工智能在智能制造中的应用
04
专家系统在智能制造中的应用
05
人工智能与专家系统的比较与结合
06
案例分析
添加章节标题
智能制造概述
智能制造的定义与特点
定义：智能制造是一种通过智能技术、自动化设备和信息技术，实现生产过程智能化、柔性化、高效化的制造模式。特点： a. 智能化：通过人工智能、大数据等技术，实现生产过程的智能化决策和控制。 b. 柔性化：能够快速适应市场需求变化，实现多品种、小批量的生产。 c. 高效化：通过自动化设备和信息技术，提高生产效率和质量。 d. 绿色化：注重环保和可持续发展，实现生产过程的节能减排。a. 智能化：通过人工智能、大数据等技术，实现生产过程的智能化决策和控制。b. 柔性化：能够快速适应市场需求变化，实现多品种、小批量的生产。c. 高效化：通过自动化设备和信息技术，提高生产效率和质量。d. 绿色化：注重环保和可持续发展，实现生产过程的节能减排。
人工智能专家系统
则集存于知识库内。在一个理想的专家系统中，推理 机完全独立于求解问题领域。系统功能上的完善或改
变，只依赖于规则集的完善和改变。由此，借用以前 开发好的专家系统，将描述领域知识的规则从原系统
中“挖掉”，只保留其独立于问题领域知识的推理机
部分，这样形成的工具称为骨架型工具。这类工具因 其控制策略是预先给定的，使用起来很方便，用户只
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
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
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
人工智能基础之专家系统介绍课件
系统实现：编写程序代码，实现系统的功能
05
系统测试：对系统进行测试，确保其功能和性能满足要求
06
系统维护：对系统进行维护和更新，确保其持续满足用户需求
07
知识获取
01
知识来源：专家经验、文献资料、实验数据等
02
知识表示：采用合适的知识表示方法，如框架、规则、案例等
03
知识获取方法：访谈、问卷调查、观察、实验等
专家系统向移动设备、物联网设备等终端设备发展，实现随时随地的专家服务。
谢谢
知识更新困难：随着技术的发展和知识的更新，专家系统需要不断更新和维护
推理效率较低：专家系统的推理过程可能较为复杂，导致推理效率较低
发展趋势
专家系统逐渐向智能化、自主化方向发展，能够自主学习、适应环境变化。
专家系统向云端迁移，实现资源共享和协同工作。
专家系统与机器学习、深度学习等技术相结合，提高系统的准确性和效率。
02
工业领域：用于设备故障诊断和生产过程优化
03
金融领域：进行风险评估和投资决策
04
交通领域：用于交通调度和路线规划
05
环保领域：用于环境监测和污染治理方案制定
06
专家系统的组成
知识库
知识库是专家系统的核心部分，存储着专家系统的知识。
知识库通常由领域专家提供，包括事实、规则、策略等。
知识库需要不断更新和维护，以适应新的需求和变化。
04
知识整理：对获取的知识进行整理、分类和存储，形成知识库
系统实现
知识库：存储专家知识和经验的数据库
01
用户界面：用户与专家系统进行交互的界面
03
推理机：根据知识库进行推理和决策的机制
人工智能--专家系统
人工智能--专家系统（ES）专家系统是人工智能走向实际应用的一个成功典范，它是人工智能的一个发展分支，自1968年费根鲍姆等人研制成功第一个专家系统DENDEL以来，专家系统获得了飞速的发展，并且运用于医疗、军事、地质勘探、教学、化工等领域，产生了巨大的经济效益和社会效益。
现在，专家系统已成为人工智能领域中最活跃、最受重视的领域。
一、人工智能的简介人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。
它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能的传说可以追溯到古埃及，但随着1941年以来电子计算机的发展，技术已最终可以创造出机器智能，“人工智能”(Artificial Intelligence)一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的，从那以后,研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展，在它还不长的历史中，人工智能的发展比预想的要慢，但一直在前进，从40年前出现到现在，已经出现了许多AI程序，并且它们也影响到了其它技术的发展。
二、专家系统的概念与简单介绍专家系统（Expert System)是一种在特定领域内具有专家水平解决问题能力的程序系统。
它能够有效地运用专家多年积累的有效经验和专门知识，通过模拟专家的思维过程，解决需要专家才能解决的问题。
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。
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。
人工智能与专家系统
人工智能与专家系统人工智能（Artificial Intelligence,）AI 是一门旨在模拟、延伸和扩展人类智能的学科，涉及机器学习、自然语言处理、计算机视觉、知识表示和推理等领域。
而专家系统（Expert System）则是人工智能的一个重要应用领域，它通过运用专家知识和推理技术，模拟人类专家的思维过程，解决具有专门知识领域的问题。
一、人工智能的发展与应用从最早的机器学习算法到如今的深度学习网络，人工智能技术已经取得了巨大的突破。
人工智能已广泛应用于自动驾驶、语音识别、图像识别、机器翻译等领域，成为当今科技发展的关键驱动力。
人工智能的快速发展使得专家系统在各个领域中有了更广泛的应用。
二、专家系统的基本原理与结构专家系统是一种模拟专家决策过程的计算机程序。
它由知识库、推理机和解释器三个主要部分组成。
知识库储存专家的知识和规则，推理机根据知识库中的知识和规则进行推理和决策，而解释器则负责解释推理结果并与用户进行交互。
三、专家系统在医疗领域的应用专家系统在医疗领域的应用十分广泛。
例如，利用专家系统可以帮助医生进行疾病诊断与治疗方案的选择，提高医疗效率和诊断准确性。
专家系统还可以用于监测患者的生理参数，实时预警并提供相应的治疗建议。
四、专家系统在金融领域的应用在金融领域，专家系统可以帮助投资人进行投资决策、风险评估和资产配置。
通过分析市场数据和行业动态，专家系统可以提供准确的投资建议，辅助投资人做出更明智的决策。
五、专家系统在工业制造中的应用专家系统在工业制造中的应用也非常广泛。
它可以通过分析生产数据和设备状态，实现智能化生产调度和故障预测。
借助专家系统，企业可以提高生产效率、降低生产成本，并实现工业制造的智能化转型。
六、专家系统的优势与挑战专家系统具有快速决策、高效率和可靠性等优势，可以有效提高工作效率和决策准确性。
然而，专家系统在知识获取、知识表示和知识更新等方面仍面临挑战。
由于领域知识的复杂性和不断变化，专家系统需要不断学习和更新知识，以保持其应用的准确性和可靠性。
人工智能第6章 专家系统
专家系统实例
每个上下文有一组属性(Attribute)，也称为临床参数(clinical Parameters)。每个临床参数表示上下文的一个特征，如病人的 姓名、培养物的地点、机体的形态、药物的剂量等等。 临床参数用二元组＜属性，上下文，值＞来表示。例如，三元 组(形态、机体—1、杆状)表示机体1的形态为杆状。 临床参数按其所属的上下文类型可分为六类：
专家系统实例
PIP
应用领域：医学 主要研制人员： S．G．Pauker，P．Szolovits (麻省理 工学院) 功能：模拟肾脏病专家采集肾病患者现病史的活动 病症用框架表示，这些知识都附有似然系数。
专家系统实例
INTERNIST - 1
应用领域：医学 主要研制人员： J．D．Mvers，H．E ． Pople (匹兹堡 大学，1982年) 功能：内科学诊断 病症用框架表示，这些知识都附有似然系数。
PROSPECTOR
应用领域：地质学 主要研制人员： Gaschnig，1982年； Duda等， 1979 Reboh，1981年,(斯坦福大学国际研究所) 功能：帮助地质学家评价储矿地点以寻找潜在的矿物资源。 概述 PROSPECTOR是用来帮助地质学家评价某个勘探地点或地区在寻 找特定类型矿床方面是否有利的专家系统。该系统通过对话接受 用户的野外勘探资料，在诊断过程结束时提供一份清单，列出可 能储有的矿床类型以及它们的似然性大小。如果储有矿床的似然 性足够大，那么该系统就继续确定最有利的钻探地点。 同某一类矿床有关的一般知识用一组产生式规则表示，这些规则 都附有不确定性系数。
专家系统实例
MYClN系统
MYClN系统是由斯坦福大学开发的，从1972年开始， 于1974年基本完成。它是一个用于诊断和治疗血液感 染性疾病的专家咨询系统。该系统功能比较全面，是 一个典型的基于规则的专家系统。
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● 用EST开发的一个小型专家系统示例：
work(main):
{主程序}
make window(1,117,0,"d",3,10,4,30),nl,{定义主窗口}
write("微机故障诊断专家系统"),nl,nl,
make window(2,27,0,"a",9,40,1,16)
7.2 系统结构 7.2.1 概念结构
1. 知识库 (Knowledge Base, KB) 2. 推理机 (Inference Engine,IE) 3. 动态数据库 4. 人机界面 5. 解释模块 6. 知识库管理系统
专家系统的概念结构
专家系统的理想结构
7.2.2 实际结构
专家系统的实际结构示例
知识库中三种网络的关系
7.3.3 推理模型 PROSPECTOR的不确定性推理模型是建立在概
率论的基础上的，称为主观贝叶斯方法。（详 见教材8.2.2节） 7.3.4 控制策略 1. 正向推理 2. 主动式推理 3. 反向推理 7.3.5 解释系统
7.4 系统设计与实现
7.4.1 一般步骤与方法
7.3.2 知识表示
1. 分类学网络
分类学网络
2. 分块语义网络
语义空间
3. 推理网络
PROSPECTOR中的规则形式： E→H(LS，LN)
其中, E为前提(称为证据); H为结论(称为假设); P(H)为H 为真的先验概率;LS, LN分别为充分似然性因子和必要似 然性因子：
推理网络示例
7.6.3 神经网络专家系统
7.6.4 大型协同分布式专家系统 7.6.5 网上(多媒体)专家系统 神经网络专家系统概念结构 7.6.6 事务处理专家系统
§ 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)两类。
§ 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。
§ 按规模分类, 可分为大型协同式专家系统和微专家系统。 § 按结构分类可分为集中式和分布式, 单机型和网络型(即
网上专家系统)等。
7.1.4 专家系统与基于知识的系统 7.1.5 专家系统与知识工程
计等。 2) 知识检查功能设计
知识检查包括知识的一致性、完整性、冗余性等检查。 r1: if P then Q r2: if P then ﹁Q
r1: if P then Q r2: if Q then R r3: if R then P 3) 知识库操作设计 知识库操作包括知识库的建立、删除、分解、合并等。
7.4.2 快速原型与增量式开发 7.4.3 知识获取 1. 人工获取 2. 半自动获取 3. 自动获取
7.4.4 知识表示与知识描述语言设计
7.4.5 知识库与知识库管理系统设计 1. 知识库设计
医疗诊断知识库层次结构
2. 知识库管理系统设计
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
地质图件绘制智能辅助系统结构
7.2.3 黑板模型
黑板结构
7.2.4 网络与分布式结构
专家系统的客户/服务器结构及浏览器/服务器结构
7.3 实例分析
--勘探专家系统 PROSPECTOR
7.3.1 PROSPECTOR的 功能与结构
(1) 勘探评价 (2) 区域资源评价 (3) 井位选择
PROSPECTOR总体结构
——从系统的结构来看, 专家系统则强调知识与推理的分 离, 因而系统具有很好的灵活性和可扩充性。
——专家系统一般还具有解释功能, 即在运行过程中一方 面能回答用户提出的问题,另一方面还能对最后的输出 (结论)或处理问题的过程作出解释。
——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。这一点是传统系统所无 法比拟的。
第7章 专家系统
7.1 基本概念 7.2 系统结构 7.3 实例分析 7.4 系统设计与实现 7.5 开发工具与环境 7.6 专家系统的发展
7.1 基本概念
7.1.1 什么是专家系统
◆专家系统(Expert System,ES)就是能像人类专家一样解 决困难、复杂的实际问题的计算机(软件)系统。 ◆专家系统的四个要素：
read char(_),
dialog(yes),
{开人机对话}
meta KB(kb0), {将元知识调入内存}
goal trouble(Y), {推理目标}
reasoning(backward) {启动反向推理机}
7.6 专家系统的发展
7.6.1 深层知识专家系统 7.6.2 模糊专家系统
模糊控制系统结构
(1) 应用于某专门领域。 (2) 拥有专家级知识。 (3) 能模拟专家的思维。 (4) 能达到专家级水平。
7.1.2 专家系统的特点
——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。例如,医疗诊断、地质勘 探、天气预报、市场预测、管理决策、军事指挥等领域 的问题。 ——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。
——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。因此, 从这种意义上讲,专专家系统的类型
§ 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。
§ 按输出结果分类, 专家系统可分为分析型和设计型。 按知识表示分类,可分为基于产生式规则的专家系统、 基于一阶谓词的专家系统、基于框架的专家系统、基 于语义网的专家系统等等。
7.4.6 推理机与解释机制设计 1. 从哪里着手
2. 还应考虑些什么 3. 算法设计与程序设计 4. 解释机制如何实现 7.4.7 系统结构设计 7.4.8 人机界面设计
7.5 开发工具与环境
7.5.1 开发工具 1. 面向AI的程序设计语言
2. 知识表示语言 3. 外壳系统 4. 组合式构造工具 5. 专家系统工具EST