专家系统原理与设计
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。
专家系统的基本原理和基于CLIPS的专家系统设计与实现
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.
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。
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
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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
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。
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
人工智能导论-第7章 专家系统
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
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
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
型
专
专
专
专
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家
家
家
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系
系
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统
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统
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教
控
学
制
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家
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系
系
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统
规
维
调
划修试型型型专专
专
家
家
家
系
系
系
统
统
统
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
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
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。
人工智能专家系统构成工作原理与应用前景
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
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
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
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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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 • 动态数据库它是存放初始证据事实、 推理结果和控制信息的场所 • 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 • 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。
人
机
界
面
推 理 机
1.3 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
专家系统原理与设计
姓名：何强 学号：20134360 班级：楼宇13-1班
专家系统原理与设计
• 1、专家系统的起源及应用面
• 2、专家系统的发展
• 2、专家系统的概念 • 3、专家系统的结构
专家系统的起源
1.1起源 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
1.4.3第三代
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。
1.4.4第四代
• • • • • • • • • • 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 学习机制 最新人工智能技术 实现具有多知识库、多主体的第四代专家系统
1.3专家系统的应用面
• 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。
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。
1.4 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。 • 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）。 • 4.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。
1.4各代专家系统的对比
• 1.4.1第一代 • 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
• 1.4.2第二代 • 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。
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）是人类专家智能的模拟、延伸和扩展。 • 2）是专家可以信赖和利用的高水平智能助手和有效工具。 • 3）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）能高效、准确、迅速地工作。 • 5）突破了时间和空间的限制，程序可永久保存并可复制。 • 6）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。
解释模块
知识库
动态数据库
知识的理想结构
服务器
Web 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
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)。
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。