专家控制系统习题答案

第五次智能控制大作业
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赵东亮
控制工程
什么是专家系统？它具有哪些特点和优点？
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相关领域专家才能解决的复杂问题。

专家系统是一个基于知识的系统，它利用人类专家提供的专门知识，模拟人类专家的思维过程，解决对人类专家都相当困难的问题。

一般来说，一个高性能的专家系统应具备如下特点：
1.启发性。

不仅能使用逻辑知识，也能使用启发性知识，它运用规范的专门知识和直觉的评判知识进行判断、推理和联想，实现问题求解。

2.透明性。

它使用户在对专家系统结构不了解的情况下，可以进行相互交往，并了解知识的内容和推理思路，系统还能回答用户的一些有关系统自身行为的问题。

3.灵活性。

专家系统的知识与推理机构的分离，使系统不断接纳新的知识，从而确保系统内知识不断增长以满足商业和研究的需要。

近20年来，专家系统获得迅速发展，应用领域越来越广，解决实际问题的能力越来越强，这是专家系统的优良性能以及对国民经济的重大作用决定的。

具体地说，专家系统的优点包括下列几个方面：
1.专家系统能够高效率、准确、周到、迅速和不知疲倦地进行工作。

2.专家系统解决实际问题时不受周围环境的影响，也不可能遗漏忘记。

3.可以使专家的专长不受时间和空间的限制，以便推广珍贵和稀缺的专家知识与经验。

4.专家系统能促进各领域的发展，它使各领域专家的专业知识和经验得到总结和精炼，能够广泛有力地传播专家的知识、经验和能力。

5.专家系统能汇集和集成多领域专家的知识和经验以及他们协作解决重大问题的能力，它拥有更渊博的知识、更丰富的经验和更强的工作能力。

6.军事专家系统的水平是一个国家国防现代化和国防能力的重要标志之一。

7.专家系统的研制和应用，具有巨大的经济效益和社会效益。

8.研究专家系统能够促进整个科学技术的发展。

专家系统由哪些部分构成？各部分的作用为何？
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。

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。

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。

人工智能中的知识表示形式有产生式、框架、语义网络等，而在专家系统中运用得较为普遍的知识是产生式规则。

产生式规则以IF…THEN…的形式出现，就像BASIC等编程语言里的条件语句一样，IF后面跟的是条件（前件），THEN 后面的是结论（后件），条件与结论均可以通过逻辑运算AND、OR、NOT进行复合。

在这里，产生式规则的理解非常简单：如果前提条件得到满足，就产生相应的动作或结论。

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。

正向链的策略是寻找出前提可以同数据库中的事实或断言相匹配的那些规则，并运用冲突的消除策略，从这些都可满足的规则中挑选出一个执行，从而改变原来数据库的内容。

这样反复地进行寻找，直到数据库的事实与目标一致即找到解答，或者到没有规则可以与之匹配时才停止。

逆向链的策略是从选定的目标出发，寻找执行后果可以达到目标的规则；如果这条规则的前提与数据库中的事实相匹配，问题就得到解决；否则把这条规则的前提作为新的子目标，并对新的子目标寻找可以运用的规则，执行逆向序列的前提，直到最后运用的规则的前提可以与数据库中的事实相匹配，或者直到没有规则再可以应用时，系统便以对话形式请求用户回答并输入必需的事实。

由此可见，推理机就如同专家解决问题的思维方式，知识库就是通过推理机来实现其价值的。

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。

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。

专家系统程序与一般的问题求解软件程序有何不同？开发专家系统与开发其他软件的任务有什么不同？
一般应用程序与专家系统的区别在于：前者把问题求解的知识隐含地编入程序，而后者则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。

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。

在数据级上，是已经解决了的特定问题的说明性知识以及需要求解问题的有关事件的当前状态。

在知识库级是专家系统的专门知识与经验。

是否拥有大量知识是专家系统成功与否的关键，因而知识表示就成为设计专家系统的关键。

在控制程序级，根据既定的控制策略和所求解问题的性质来决定应用知识库中的哪些知识。

什么叫做专家控制和专家控制系统？
专家控制是智能控制的一个重要分支，又称专家智能控制。

所谓专家控制，是将专家系统的理论和技术同控制理论、方法与技术相结合，在未知环境下，仿效专家的经验，实现对系统的控制。

专家控制试图在传统控制的基础上“加入”一个富有经验的控制工程师，实现控制的功能，它由知识库和推理机构构成主体框架，通过对控制领域知识（先验经验、动态信息、目标等）的获取与组织，按某种策略及时地选用恰当的规则进行推理输出，实现对实际对象的控制。

专家控制系统：应用专家系统概念和技术，模拟人类专家的控制知识与经验而建造的控制系统，称为专家控制系统。

专家控制系统有哪几种类型？他们有何区别？
专家控制器有时又称为基于知识控制器。

以基于知识控制器在整个系统中的作用为基础，可把专家控制系统分为直接专家控制系统和间接专家控制系统两种。

在直接专家控制系统中，控制器向系统提供控制信号，并直接对受过程产生作用，如图1（a）（b）所示。

间接专家控制系统又可称为监控式专家控制系统或参数自适应控制系统。

上述两种控制系统的主要区别是在知识的设计目标上。

直接专家控制系统的基于知识控制器直接模仿人类专家或人类的认知能力，并为控制器设计两种规则：训练规则和机器规则。

训练规则由一系列产生式规则组成，它们把控制误差直接映射为受控对象的作用。

机器规则是由积累和学习人类专家／师傅的控制经验得到的动态规则，并用于实现机器的学习过程。

在间接专家系统中，智能（基于知识）控制器用于调整常规控制器的参数，监控受控对象的某些特征，如超调、上升时间和稳定时间等，然后拟定校正ＰＩＤ参数的规则，以保证控制系统处于稳定的和高质量的运行状态。

图1。