专家系统及其常用开发语言

简述专家系统的开发过程

专家系统的开发过程简介专家系统是一种模仿人类专家决策过程的人工智能系统，通过收集领域知识和规则，以及运用推理和推断技术，来解决特定领域的问题。

它主要由知识库、推理机和用户界面三个组成部分构成。

专家系统的开发过程可以分为知识获取、知识表示、知识推理以及系统评估和维护等步骤。

知识获取知识获取是专家系统开发的第一步，它是开发中最为困难和复杂的部分。

知识获取可以通过以下方法进行： 1. 领域专家访谈：与领域专家进行面对面的访谈，直接获取专家的知识和经验。

2. 文献调研：查阅相关的书籍、论文和文章，获取领域内的知识和规则。

3. 数据挖掘：通过分析大量的数据，找到其中的规律和知识。

4. 规则抽取：从现有的系统中抽取规则和知识。

知识表示知识表示是将获取到的知识进行组织和表示的过程。

常用的知识表示方法有： 1. 规则表示：基于规则的专家系统将知识表示为一系列的“如果-那么”规则，规则由前件和后件组成，前件是条件，后件是结论。

2. 框架表示：框架表示根据领域知识的特点和结构，将知识以框架的形式进行表示和存储。

3. 语义网络表示：语义网络表示将知识表示为节点和关系的网络结构，每个节点代表一个概念，关系表示概念之间的关联。

知识推理知识推理是专家系统的核心部分，通过对知识的推理和推断，来解决问题和作出决策。

常用的推理方法有： 1. 前向推理：从已知事实出发，通过匹配规则的前件条件，逐步推导出结论。

2. 后向推理：从目标结论出发，根据规则的后件条件，逆向推导出满足条件的前提。

3. 反向推理：根据用户提供的问题或目标，向后推导出满足目标的推理链。

4. 混合推理：结合前向、后向和反向推理的特点和方法，进行综合推理。

知识系统评估和维护系统评估和维护是专家系统开发过程的最后一步，它的目的是验证专家系统的有效性和可靠性，并对系统进行修正和改进。

常用的评估和维护方法有： 1. 测试和验证：对专家系统进行测试和验证，评估系统的正确性和性能。

专家系统(Expert System,简称ES)

7. 专家系统(Expert System，简称ES)专家系统的任务是解决需要经验、专门知识和缺乏结构的问题的计算机应用系统，它是人工智能发展的一个重要分支。

专家系统与用户进行“咨询对话”，对于用户而言，就象他在与某些方面有经验的专家进行对话一样，解释他的问题，建议进行某些试验以及向专家系统提出询问以求得到有关解答等。

目前的专家系统，在咨询任务如化学和地质数据分析、计算机系统结构、建筑工程以及医疗诊断等方面，其质量已达到较高的水平，可以把专家系统看做人类专家(他们用“知识获取模型”与专家系统进行人机对话)和人类用户(他们用“咨询模型”与专家系统进行人机对话)之间的媒介。

专家系统的基本结构如图1-1-3所示。

其各部分的功能如下：图1-1-3 专家系统的基本结构(1)知识库(包括知识库及管理系统)用于存取和管理所获取的专家知识和经验，供推理机使用。

具有知识存储、检索、编排、增删、修改和扩充等功能。

(2)推理机(包括推理机及其控制系统)利用知识进行推理，求解专门问题，具有启发推理、算法推理；正向、反向成混合推理，并行或串行推理等功能。

(3)咨询解释装置主要功能是接受用户的问题并进行理解，向用户输出推理结果并进行解释。

(4)知识获取手段从人类专家那儿获得知识并存贮到知识库中。

专家系统可以解决的问题通常包括解释预测、诊断、设计、规划、监视、修理、指导和控制等。

管理决策可以分为：程序性决策（结构性决策）：是指可以利用一定的规章或公式来解决的决策。

非程序性决策：是指一般没有公式可算，无章可循的决策问题。

半结构化决策：是介于程序性和非程序性决策之间，有的决策问题有一定的决策规律，有的则无章可循。

MIS是解决程序性决策的现代方式。

应用MIS支持决策，就要研究如何使非程序性的、非数量化的、单次性的、不确定性的决策数量化，程序化，如何把人的经验和智慧吸收进来，把计算机和人结合起来。

在人机决策系统中，计算机的长处是：(1)可储存大量数据，能对保存收集的数据进行筛选、分析和提炼。

专家系统7.7

7.7
专家系统的开发工具
广西师范大学计信学院
目录
7.7.1 人工智能语言 7.7.2 专家系统外壳 7.7.3 通用专家系统工具
7.7.4 专家系统开发环境
专家系统的开发是一件复杂比较困难的工作，人们从大量的开发实践中深深的体会到工具的重要性，并且设计和研制了一批复杂程度不等，支持环境不同、使用方法不一的开发工具，为专家系统的建造提供了许多便利。开发工具分为四种主要类型（1）人工智能语言（2）专家系统外壳（3）通用型专家系统工具（4）专家系统开发环境
函数EQ及EQUAL分别用于判断两个原子或两个S-表达式是否相同，若相同其值为T否则为NIL。例如（EQ 〞A 〞A）值为T （EQUAL 〞（A B）〞（B A））值为NIL 函数MEMBER用于判断一个S-表达式是否为另一个S-表达式中的元素。若是，则值为T，否则为NIL。例如 (MEMBER 〞A 〞(A B C)) 值为T (MEMBER 〞A 〞(B C)) 值为NIL 函数LAST用于取表中的最后一个元素，且将它构成一张表。例如（LAST 〞(A B C)）=(C) （LAST 〞(A (B C)）)=(B C)
定义函数的形式为（DEFUN 函数名（参数1 参数2„参数n）过程描述）例如用DEFUN定义LAST函数为：（DEFUN LAST（L））（COND（（NULL L）NIL） ((NULL(CDR L)) L ) (T (LAST (CDR L))))) (3)LISP程序的通常形式是一串函数定义，其后跟着一串带有参数的函数调用，而且它的主要控制结构是递归，不像一般程序设计语言那样用循环作为控制结构。程序的一般形式为：
2.KAS KAS原来是PROSPECTOR的知识获取系统，后来发展为把 PROSPECTOR的具体知识抽出去后的专家系统外壳。当把某个领域的知识用KAS所要求的形式表示出来并输入到知识库中后，它成为一个可用PROSPECYOR的推理机构求解问题的专家系统。 KAS的知识表示主要有三种形式，及产生规则、语义网络、和概念层次。而其采用正逆混合推理，在推理的过程中推理的方向是不断改变的。 KAS具有一个功能很强的网络编辑程序RENE和网络匹配程序 MATCHER。 KAS也被用于开发了一些专家系统。如CONPHYDE、AIRID等

简述专家系统的开发过程

简述专家系统的开发过程
专家系统是一种基于人工智能、知识表示和推理等技术的计算机
程序，可以模拟人类专家分析和解决实际问题。

专家系统的开发过程
一般包括以下几个阶段：
一、需求分析和知识获取阶段：确定问题领域和专家系统的功能
需求，采集领域知识并将其转化为计算机能够理解和处理的形式。

主
要的方法包括面谈、问卷、实地观察、文献研究等。

二、知识表示和建模阶段：将获取到的领域知识进行逻辑分类和
表达，并转化为适合计算机处理的形式，使用知识表示语言和工具进
行表达和管理。

主要的知识表示方法包括规则表示法、框架表示法、
本体论等。

三、推理机设计和实现阶段：基于知识表示和推理算法，设计和
实现专家系统的推理机。

主要的推理算法包括前向推理、后向推理、
混合推理等。

推理机的实现可以使用专门的工具，如CLIPS、PROLOG、JESS等。

四、用户接口设计和实现阶段：专家系统的用户接口应该清晰友好，方便用户操作和查询，包括命令行界面、图形界面、语音界面等。

这个过程也会根据需求来设计相应的接口。

五、测试、优化和维护阶段：对专家系统进行功能测试和性能优化，发现并修复问题，确定是否可以投入使用。

同时，也需要模糊测试进行。

以上是专家系统开发的主要过程，建议在开发过程中，注重知识的获取和表示，遵循面向对象的设计原则，采用现代软件工程方法和工具，同时充分考虑专家系统的实用性、可靠性和可维护性等方面，以便为企业和个人提供高效的知识服务。

专家系统

专家控制系统
(4) 信息获取与处理。信息获取是通过闭环控制系统的反馈信息及系统的输入信息，获取控制系统的误差及误差变化量、特征信息。信息处理包括特征识别、滤波等。 (5) 动态数据库。用来存放推理过程中的数据、中间结果、实时采集与处理的数据。
功能
（1）能够满足任意动态过程的控制需要，尤其适用于带有时变、非线性和强干扰的控制；
专家系统和传统的计算机“应用程序”最本质的不同之处在于，专家系统所要解决的问题一般没有算法解，并且经常要在不完全、不精确或不确定的信息基础上做出结论。
专家系统的组成
知识库
数据库
知识获取
专家
规则库
推理机
解释程序调度程序
推理咨询
系统用户
专家系统的组成
(1)知识库用于存取和管理所获取的专家知识和经验．供推理机利用，具有知识存贮、检索、编辑、增删、修改和扩充等功能。
专家控制（Expert Control）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。
二、基本原理
1．结构
知识库实时推理机控制算法库
A/D
被控对象专家控制的基本结构
知识编辑器
知识库
文字、图象领域专家
文字、图象识别语音识别自动知识获取
归纳理解翻译
知识库
自学习高炉丏家系统
高炉是一个多变量、大滞后、非线性的巨大系统，目前尚无确定的算法可以实现类似系统的控制，各个高炉的操作也主要是由人工进行控制，由于人为因素影响，高炉容易失常，高炉失常都会造成巨大损失。经过很多年的摸索，感觉模式识别控制技术和人工智能相结合对于解决高炉过程控制是一个不错的选择。

智能控制技术(第2章-专家系统与专家控制系统)

（3）成熟期（1972-1977年）：在此期间斯坦福大学研究开发了最著名的专家系统-血液感染病诊断专家系统 MYCIN，标志专家系统从理论走向应用。另一个著名的专家系统-语音识别专家系统 HEARSAY的出现，标志着专家系统的理论走向成熟。
（4）发展期（1978-现在）在此期间，专家系统走向应用领域，专家系统的数量增加，仅1987年研制成功的专家系统就有1000种。专家系统可以解决的问题一般包括解释、预测、设计、规划、监视、修理、指导和控制等。目前，专家系统已经广泛地应用于医疗诊断、语音识别、图象处理、金融决策、地质勘探、石油化工、教学、军事、计算机设计等领域。
等价问题（更易）
4、“与或图”表示法
与或图构成规则 •与或图中的每个节点代表一个要解决的单一问题或问题集合，图中的起始节点对应总问题。 •对应于本原问题的节点为叶节点，它没有后裔。 •对于把算符（与操作／或操作）应用于问题 A的每种可能情况，都把问题变换为一个子问题集合；有向弧线自A指向后继节点，表示所求得的子问题集合。
（2）推理机的设计
① 选择推理方式；
② 选择推理算法：选择各种搜索算法，如深度优先搜索、广度优先搜索、启发式优先搜索等。
（3）人─机接口的设计
① 设计“用户─专家系统接口”：用于咨询理解和结论解释； ② 设计“专家─专家系统接口”：用于知识库扩充及系统维护。
2.3 专家控制系统的设计方法
2. 2、专家系统的基本结构与实现
专家系统主要由知识库和推理机构成，专家系统的结构如图2-4所示。
用户
领域专家
知识工程师
人机接口
解释机构
知识获取机构专家系统核心
数据库

专家系统开发技术手册

专家系统开发技术手册1. 简介专家系统是一种使用人工智能技术来模拟人类专家决策过程的计算机程序。

它能够根据特定领域的知识和规则，模拟出专家在该领域中做出决策的过程，并通过推理和逻辑推断来解决复杂的问题。

本技术手册将介绍专家系统的开发过程和相关技术。

2. 专家系统的开发流程2.1 知识获取在开发专家系统之前，首先需要获取特定领域的专家知识。

这可以通过面对面的专家访谈、文档资料的收集、领域中已有的知识库等方式进行。

知识获取的关键是准确、全面地收集到领域专家的知识和规则。

2.2 知识建模知识建模是将领域专家所提供的知识和规则表示为计算机可以理解和推理的形式。

常用的知识建模方法包括产生式规则、框架结构、语义网络和决策树等。

根据实际情况选择适合的知识建模方法，并将专家知识转化为相应的数据结构和规则。

2.3 知识表达知识表达是将知识和规则以计算机可识别的形式进行表示和存储。

在专家系统中，常用的知识表达方法包括规则库、知识库和本体库等。

通过采用合适的知识表达方法，可以方便地进行知识的检索和推理。

2.4 推理机制推理机制是专家系统的核心部分，它能够基于已有的知识和规则，通过逻辑推断和推理，解决实际问题。

常用的推理机制包括前向推理、后向推理、混合推理和基于案例推理等。

在开发专家系统时，应根据具体需求选择适合的推理机制。

2.5 用户界面设计用户界面设计是专家系统开发中不可忽视的一环。

合理的用户界面设计能够提高用户的使用体验和工作效率。

在设计用户界面时，应考虑用户的背景和技术水平，简化操作过程，提供清晰的提示和反馈。

3. 专家系统开发技术3.1 编程语言专家系统的开发可以使用多种编程语言，如Java、Python、Prolog 等。

选择合适的编程语言可以更好地满足开发需求，并提高系统的性能和可维护性。

3.2 开发工具为了提高开发效率，可以使用一些专门的开发工具来辅助专家系统的开发。

例如，利用Protege可以方便地创建本体库，使用Clips可以快速构建专家系统的推理引擎。

专家系统概述

– 建立知识编辑器，把领域知识“传授”给专家系统，建立知识库。
– 系统自身具有学习能力，能从系统运行中总结出新知识，使知识库越来越丰富，完善。
➢ 具有灵活性
– 知识库—推理机分离。
2.专家系统的基本特征
➢ 具有透明性
– 透明性：是指系统自身及其行为能被用户所理解。
– 解释机构：向用户解释它的行为动机及得出某些答案的推理过程。
➢ 常规程序是精确的；专家系统不精确、模糊的。 ➢ 专家系统具有解释机构；常规程序没有。 ➢ 常规程序与专家系统具有不同的体系结构。
4. 专家系统的分类
• 按专家系统的特性及处理问题的类型分类。
(1)解释型：从所得到的有关数据，经过分析、推理，从而给出相应解释的一类专家系统。
• 特点：必须能处理不完全，甚至受到干扰的信息，并能对所得到的数据给出一致且正确的解释。
1. 什么是专家系统
• 它是一个智能程序系统； • 它具有相关领域内大量的专家知识； • 它能应用人工智能技术模拟人类专家求解问题的
思维水平。 • 专家系统是一种具有大量专门知识与经验的智能程序系统，它能运用领域专家多年积累的经验和专门知识，模拟领域专家的思维过程，解决该领域中需要专家才能解决的复杂问题。
– 详细设计要求完成的工作
• 进行模块化设计 • 模块间的界面要清晰，便于通信 • 便于实现
8. 专家系统的开发过程
• 知识获取
– 与领域专家交谈，抽取所需知识，掌握专家处理问题的方法、思路
– 查阅有关文献、获得有关概念的描述、参数 – 对获得的知识进行分析、比较、归纳、整理、
找出知识的内在联系、规律 – 对所得知识进行检查 – 对确定下来的知识用总体设计时确定的知识表

软件开发中的常见编程语言与开发工具

软件开发中的常见编程语言与开发工具随着科技的进步和信息技术的快速发展，软件开发已经成为现代社会不可或缺的一部分。

在软件开发的过程中，选择适合的编程语言和开发工具至关重要。

本文将介绍一些常见的编程语言和开发工具，帮助读者更好地了解软件开发的基础知识。

一、常见的编程语言1. JavaJava是一种广泛应用于软件开发的编程语言，它拥有良好的跨平台性能，即一次编写，到处运行的特点。

Java具有较强的面向对象的特性，易于学习和使用。

它被广泛用于Web开发、移动应用开发以及企业级的大型系统开发。

2. PythonPython是一种动态解释型编程语言，简洁、易读、易写的特点使得它成为很多新手和教育界的首选。

Python拥有丰富的第三方库和生态系统，可以应用于Web开发、数据分析、人工智能等多个领域。

3. C++C++是一种通用的编程语言，它继承了C语言的优点，并加入了面向对象的特性。

C++在系统开发、游戏开发等方面有广泛的应用。

尽管学习曲线较陡峭，但C++的高性能和灵活性使得它成为开发高要求应用的首选。

4. JavaScriptJavaScript是一种用于Web前端开发的脚本语言，它能够在浏览器中实现动态交互效果。

随着前端技术的快速发展，JavaScript也逐渐扩展到了后端开发（Node.js）等领域。

二、常见的开发工具1. EclipseEclipse是一种开源的、跨平台的集成开发环境（IDE），它支持多种编程语言，如Java、C++、Python等。

Eclipse具有强大的代码编辑、调试、版本控制等功能，常被Java开发者广泛使用。

2. Visual StudioVisual Studio是由微软公司开发的一套集成开发环境，支持多种编程语言，如C++、C#、.NET等。

Visual Studio提供了丰富的开发工具和调试功能，被广泛用于Windows平台的软件开发。

3. XcodeXcode是苹果公司开发的一套集成开发环境，主要用于开发iOS和Mac应用程序。

用Prolog编写的人工智能专家系统设计与实现

用Prolog编写的人工智能专家系统设计与实现人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为一门前沿的科学技术，正在逐渐渗透到各个领域，并在其中发挥着重要作用。

专家系统（Expert System）作为人工智能的一个重要分支，在知识表示和推理方面具有独特优势，被广泛应用于医疗、金融、工业控制等领域。

而Prolog作为一种逻辑编程语言，其规则引擎和模式匹配特性使其成为构建专家系统的理想选择。

本文将介绍如何使用Prolog编写人工智能专家系统，包括设计思路、实现步骤和案例分析。

1. 专家系统概述专家系统是一种模拟人类专家决策过程的计算机程序，通过将专家的知识和经验转化为计算机可处理的形式，来解决复杂的问题。

专家系统通常由知识库、推理机制和用户接口三部分组成，其中知识库存储了领域知识，推理机制根据用户输入的问题和知识库中的规则进行推理，最终给出结论或建议。

2. Prolog简介Prolog是一种基于逻辑的编程语言，其核心思想是利用逻辑规则进行推理。

Prolog程序由事实（Facts）和规则（Rules）组成，通过匹配规则中的条件来实现推理过程。

Prolog具有强大的模式匹配能力和自动回溯机制，非常适合用于构建专家系统。

3. 人工智能专家系统设计3.1 知识表示在设计人工智能专家系统时，首先需要将领域知识表示为Prolog 中的事实和规则。

事实通常包括对象之间的关系或属性，而规则描述了根据某些条件得出结论的推理过程。

例如，在医疗领域的专家系统中，可以表示疾病与症状之间的关系，以及根据症状推断可能患有的疾病。

3.2 推理机制推理是专家系统的核心功能，Prolog通过自动搜索匹配规则来实现推理过程。

当用户提出问题时，系统会根据用户输入的信息和知识库中的规则进行匹配，并逐步推导出结论。

如果存在多个可能的结论，Prolog会尝试不同路径直到找到所有可能解。

3.3 用户接口为了方便用户与专家系统交互，需要设计友好的用户接口。

专家系统原理及其开发(3)

源程序（符号串）
（并翻译成二进制程序）
编译程序将符合计算机语言文法的任意程序编译成遵循其含义的二进制（机器语言）程序。
六、编译系统对专家系统的启迪

编译程序对不符合文法的源程序给予报错，不予编译。

专家系统只能解决知识范围内的任意变化问题。

医生只能诊断和治疗他所具有的知识范围内的疾病。
结
表达式识别例

识别表达式 a*(b+c)的推导过程
E →T →T*F →T*P →F*P →P*P → i*P →i*(E) →i*(E+T) → i*(T+T) → i*(F+T) → i*(P+T) → i*(i+T) → i*(i+F) → i*(i+P) → i*(i+i)

其中 i表示变量，可以代替a，b，c，即i*(i+i) 代替 a*(b+c)

四、语法分析

程序中变化最大的句子是表达式语句。表达式的文法为：表达式 E →T | E+T | E-T 项 T →F | T*F | T/F 因子 F →P | F P 初等量 P →i | ( E )
其中，i表示任意变量，（）表示括号。表示指数运算。＋、－、*、/表示加、减、乘、除，它们都是终结符。
防治方法=人工防治 then 防治方法=化学防治 then
if 防治方法=病毒or防治方法=细菌or防治方法=白僵菌 then 推理进入施药方法树推理结束推理结束
MR7 MR8 MR9
if 防治时期=任一目标值 if 施药方法=任一目标值 if 预测=任一目标值 then

人工智能专家系统

专家系统一般都有推理机和知识库两部分，而规
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

第七章专家系统

推理策略一般还与搜索策略有关（已在推理章节介绍）
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

专家系统及常用开发语言

第３第３０卷期２１００年６月
辽宁工业大学学报（自然科学版）
ＪｕｎｌｆｉｏｉｇＵｉｅｓｙｏｅｈｏｏｙＮａｕａＳｉｎｅｄｔｎｏｒａｏａｎｎｎｖｒｔｆｃｎｌｇ（ｔｒｌｃｅｃｉｏ）ＬｉＴＥｉ
中图分类号：Ｔ３２Ｐ１文献标识码：Ｂ文章编号：１７ —２１２１）３０４ —４６４３６（０００－１７０
ＥｘｅｔｙｔｍｎｔｖｌｐｄＬａｇａｅｐｒｓｅａｄＩｓＤｅｅｏｅｎｕｇｓＳ
１专家系统简介
１１专家系统的定义．
特点：
（）１适应性强。专家知识在任何计算机上都是
可用的，是专家知识的集成体。（）本低。提供给用户的专家知识成本非常２成
低。
专家系统（ｐｒｓｓｍ，Ｅ）ｅｅｔｙｔｘｅＳ是人工智能研究
ｂｕｎｎｐｎｏｅｅｒｈｅｓＴｈｅｅｒｈｒｓａｉｕｓｓｔｒｅｌｇｕｇｏｄｖｌｐａｒｉｇｏｉｔｒｒｓａｃｒ．ｅｒｓａｃｅｓｕｅｖｒｏｏｆｗａａｆｎａｅｓｔｅｅｏＥＳ．ｎｏｄｒｎＩｒｅｔｌｅｅｒｈｒｏｆｎｄａｍｏｅｓｉａｌａｇｕｇｏｄｅｌｐｓｓｅ，ｅｃｃｐｎｅｓｒｔｒｆｏｈｅｐｒｓａｃｅｓｔｉｒｕｔｂｅｌｎａｅｔｖｅｏｙｔｍｔｏｎｅｔａｄｔｔｕｃｕｅｏｈｈｅｐｒｙｓｅｒｎｒｕｅＩｄｉｉｎ，ｅｅａｏｘｅｓｔｍｓｗｅｅｉｔｏｄｃｄ．ｎａｄｔｏｓｖｒｃｍｍｏｘｒｙｓｅｌｇａｅｅｅｏｄｗｅｅｔｌｎｅｐｔｓｔｍａｕｇｓｄｖｌｐｒｅｎｅｎｌｚｄａａｙｅ．Ａｎｄａｓｅｒａａｔｇｓａｄｄｓｄｖｔｇｓｌｏｔｉｄｖａｅｈｎｎｉａａａｅｗｅｅｃｍｐａｅｎｒｏｒｄ．Ｆｉｌｌｏｒｐａｓｆｒｎａｙｓｍｅｐｏｏｓｌｏｄｆｅｅｘｅｙｔｍｅｅｏｍｅｔｒｕｇｅｔｄ．ｉｒｎｔｐｒｓｓｅｄｖｌｐｎｅｓｇｓｅｅｔｗｅ

第七章专家系统

9
2 ES系统的组成 • 知识库——ES系统最重要的部分，存储求解问题所需的以一定
符号结构表示的专门知识。 • 推理机——具有进行推理的能力
• 根据输入的问题以及描述问题求解初始状态的数据，取用知识库中的知识作推理，并输出最终解答；
• 可请求用户输入推理必需的数据并应用户要求解释推理结果和推理过程。
8
专家系统与传统程序的区别
4）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，可对自己的行为作出解释。
5）传统程序因为是根据算法来求解问题的，所以每次都能产生正确的答案，而专家系统则像人类专家那样工作，通常产生正确的答案。但是有时也会产生错误的答案，这也是专家系统存在的问题之一。 6）从系统的体系结构来看，传统持续与专家系统具有不同的结构。
* 提供现成的实现ES系统的骨架， * 提供知识获取的辅助设施和知识编辑器, * 易于使用——只要按骨架规定的表示方式编写专门知识，就可形成应用领域的ES系统, * 仅有较窄的应用范围——对任务的特征有严格的要求.
20
• 表示语言： OPS5 * 提供面向知识处理的高级编程语言, * 知识工程师可以通过编程语言来实现特别的控制结构(建立在通
•这些知*识人决工定知了识ES获系取统是的一体个系十结分构困，难并而可又指耗导时以的系过统程化—和—结缺构乏化有的效的手段去方式获取系详统细化的和推结理构知化识地。描述问题求解的组织和推理控制。
16
•自动方式——实现知识获取自动化的一个努力方向
* 以智能编辑器取代知识工程师，通过可视化交互式知识获取界面，按预先制定的问题求解模型，指导领域专家自行抽取和输入知识进专家系统。
(5) 专家系统能汇集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。

常用的开发语言介绍

常用的开发语言介绍在软件开发领域，有许多种不同的编程语言可供选择。

每种编程语言都有其自身的特点和用途，因此开发者需要根据项目需求和个人偏好来选择合适的开发语言。

在本文中，我们将介绍一些常用的开发语言，包括它们的特点、用途和优缺点。

1. Java。

Java是一种广泛应用的编程语言，它被用于开发各种类型的应用程序，包括企业级应用、移动应用和嵌入式系统。

Java具有跨平台性，因此可以在不同的操作系统上运行，这使得它成为了许多开发者的首选语言。

此外，Java拥有丰富的类库和强大的生态系统，使得开发者可以快速地构建复杂的应用程序。

然而，Java的性能可能不如一些其他语言，这使得它在一些对性能要求较高的场景中表现不佳。

2. Python。

Python是一种易学易用的编程语言，它被广泛应用于数据分析、人工智能、Web开发等领域。

Python的语法简洁清晰，使得开发者可以快速地编写代码。

此外，Python拥有丰富的第三方库和工具，使得开发者可以轻松地实现各种功能。

然而，Python的性能可能不如一些其他语言，这使得它在一些对性能要求较高的场景中表现不佳。

3. C++。

C++是一种高性能的编程语言，它被广泛应用于系统级开发、游戏开发等领域。

C++具有强大的性能和灵活的语法，使得开发者可以编写高效的代码。

此外，C++还支持面向对象编程和泛型编程，使得开发者可以轻松地实现各种复杂的功能。

然而，C++的语法较为复杂，使得学习和使用起来可能较为困难。

4. JavaScript。

JavaScript是一种用于Web开发的脚本语言，它被广泛应用于前端开发和后端开发。

JavaScript具有灵活的语法和强大的功能，使得开发者可以轻松地实现各种交互式的功能。

此外，JavaScript还支持异步编程和事件驱动编程，使得开发者可以编写高效的代码。

然而，JavaScript的语法较为灵活，使得开发者需要花费更多的时间来编写和调试代码。

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。

专家系统

专家系统是比较复杂的程序系统，一般需要几个人年的开发时间才能成为真正实用的系统。因此，通常采用渐进式的开发策略，先建立一个专家系统的原型，对系统采用的各种技术进行试验，在取得经验的基础上逐步实现实用的专家系统。
三、构造
2、开发过程（1）需求分析和可行性分析
需要考虑以下的需求：专家系统的目标，专家系统的功能、性能的要求，领域专家求解问题的模式等情况，用户的情况，硬件、软件环境，系统的开发时间、进度要求等。完成了需求分析，就可以进行系统开发的可行性分析，并形成相应的书面文件（开发任务书，系统规格说明书）。
（2）获取完备的知识
完备的知识是指数量上满足求解问题的需要，质量上保证知识的一致性和完整性。
三、构造
1、构造原则（3）知识库和推理机分离
不仅有利于对知识库的维护和管理，而且可以把推理机设计得更灵活。
（4）选择、设计合适的知识表示模式
根据不同领域的特点，设计知识表示模式，使之将领域知识充分的表达出来。
三、构造
2、开发过程（9）系统维护
用户对系统试运行，如果用户发现新的问题或提出新的要求，就需要对系统进行维护工作。
三、构造
3、评价
专家系统的评价贯穿于构造专家系统的整个过程，可从以下几个方面对专家系统进行评价。（1）知识的完备性
可从三个方面进行考察：①完备的知识；②知识系统的知识和领域专家的知识的一致性；③知识的完整性。
知识库及其管理系统
二、基本结构
人机接口
一般用户，领域专家，知识工程师和专家系统的交互界面。
知识获取机构
把知识输入到知识库中，并维持知识的完整性和一致性。
推理机
专家系统的核心部分。
二、基本结构

专家系统及其常用开发语言

简述专家系统的开发过程

专家系统(Expert System,简称ES)

专家系统7.7

简述专家系统的开发过程

专家系统

智能控制技术(第2章-专家系统与专家控制系统)

专家系统开发技术手册

专家系统概述

软件开发中的常见编程语言与开发工具

用Prolog编写的人工智能专家系统设计与实现

专家系统原理及其开发(3)

人工智能专家系统

第七章专家系统

专家系统及常用开发语言

第七章专家系统

常用的开发语言介绍

人工智能第6章 专家系统

专家系统

人工智能第6章专家系统