专家系统
专家控制系统
1、什么是专家系统？它具有哪些特点和优点?1）专家系统：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，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的经验方法来处理该领域的高水平难题。
也就是说，专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，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才能处理好的复杂问题。
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。
2）专家系统的特点：①启发性：专家系统要解决的问题，其结构往往是不合理的，其问题求解知识不仅包括理论知识和常识，而且包括专家本人的启发知识；②透明性：专家系统能够解释本身的推理过程和回答用户提出的问题，以便让用户了解推理过程，增大对专家系统的信任感；③灵活性：专家系统的灵活性是指它的扩展和丰富知识库的能力，以及改善非编程状态下的系统性能，即自学习能力；④符号操作：与常规程序进行数据处理和数字计算不同，专家系统强调符号处理和符号操作（运算），使用符号表示知识，用符号集合表示问题的概念。
一个符号是一串程序设计，并可用于表示现实世界中的概念；⑤ 不确定性推理：领域专家求解问题的方法大多数是经验性的，经验知识一般用于表示不精确性并存在一定概率的问问题。
止匕外，所提供的有关问题的信息往往是不确定的。
专家系统能够综合应用模糊和不确定的信息与知识，进行推理；⑥为解决特定领域的具体问题，除需要一些公共的常识，还需要大量与所研究领域问题密切相关的知识；⑦ 一般采用启发式的解题方法；⑧在解题过程中除了用演绎方法外，有时还要求助于归纳方法和抽象方法；⑨需处理问题的模糊性、不确定性和不完全性；⑩能对自身的工作过程进行推理（自推理或解释）；11采用基于知识的问题求解方法；12知识库与推理机分离。
人工智能的专家系统与规则推理
人工智能的专家系统与规则推理专家系统与规则推理是人工智能领域中的两个重要概念，它们在解决复杂问题、进行推理和决策过程中发挥着重要作用。
本文将深入探讨专家系统和规则推理的定义、原理、应用以及未来发展方向。
一、专家系统的概念和原理专家系统是通过模拟人类专家的知识和经验，以解决特定问题为目标的计算机程序。
它由知识库、推理机和用户界面三个主要组成部分构成。
知识库包含了专家知识的各种表达形式，这些知识可以是规则、事实、概念、关系等。
推理机是专家系统的核心，其作用在于根据知识库中的规则和事实，进行推理和判断，并提供解决问题的答案。
用户界面则是用户与专家系统进行交互的桥梁，使用户能够输入问题并接收系统的回答。
专家系统的原理基于规则推理，即依据一系列前提条件推导出结论的思维过程。
规则推理是基于规则库中的规则进行的，规则库是知识库的一个重要组成部分。
规则库中的规则通常采用条件-结论形式来表示，它由一个前提和一个结论组成。
前提是一个或多个条件，表示问题的特征或状态；结论是根据前提条件推导出来的结论或行动。
推理机会根据用户提供的前提条件，在规则库中寻找匹配的规则，并根据规则中的结论向用户提供答案或行动建议。
二、专家系统的应用领域专家系统的应用领域非常广泛，涵盖了医疗、金融、工业、农业等多个领域。
以下是几个典型的应用案例。
1. 医疗诊断：专家系统可以根据患者提供的症状和疾病数据库，通过规则推理的方式诊断患者疾病，给出相应的治疗建议。
2. 金融风险评估：专家系统可以根据海量的金融数据和分析模型，通过规则推理的方式评估客户的信用风险，为银行提供贷款决策的建议。
3. 工业故障诊断：专家系统可以根据设备传感器数据和故障数据库，通过规则推理的方式判断设备是否存在故障，并提供相应的维修建议。
4. 农业植物识别：专家系统可以根据植物图像和植物数据库，通过规则推理的方式识别出植物的种类以及相应的养护方法。
三、规则推理的概念和原理规则推理是基于规则库中的规则进行的推理过程，它是专家系统中的核心方法之一。
认识专家系统 课件 2023—2024学年教科版高中信息技术选修5
从外部获取相关的专业知识和经验，并对这些知识进行整理、归纳 和验证等操作。
设计知识库和推理机
根据收集到的知识和经验，设计出合适的知识库和推理机，并确定 它们之间的交互方式和工作流程。
专家系统的构建方法和步骤
• 开发用户接口和解释子系统：设计出用户友好的用户接口和解释子系统，以便用户能够方便地使用专家系统和 理解推理过程及结果。
专家系统的应用范围和优势
• 专家系统的应用范围非常广泛，包括医疗、金融、交通、安全等领域。在医疗方面，专家系统可以用于疾病诊 断和治疗方案的制定。
• 在金融方面，专家系统可以用于投资决策和风险评估。 • 在交通方面，专家系统可以用于交通规划和交通控制等。 • 专家系统的优势在于其能够利用已有的专家知识和经验，提高工作效率和准确性，同时也可以减少人为错误和
专家系统的工作原理是
用户通过用户接口向推理机提出问题，推理机根据知识库中的知识和推理规则进行推理，推导出问题的答案，并 通过用户接口将答案返回给用户。在推理过程中，解释子系统会对推理过程和结果进行解释和说明，以便用户更 好地理解和信任专家系统的结论。
专家系统的构建方法和步骤
确定应用领域和目标
明确专家系统的应用领域和目标，以便后续的设计和开发工作能 够更加有针对性地进行。
专家系统也存在一定的局限性， 例如知识获取的难度和成本较高 ，知识库的更新和维护需要不断 投入人力物力等。此外，由于专 家系统的推理过程往往依赖于规 则和数据，因此对于复杂的问题 和不确定性较高的领域，专家系 统的表现可能不如人类专家。
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专家系统的定义和特点
专家系统的定义
专家系统的定义（续）
用户接口使非专业用户能够与专家系统进行交互，无需了解其内部工作原理。知识获取子 系统负责将人类专家的知识和经验转化为计算机可处理的形式，并存储在知识库中。
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
第8章 专家系统
2.专家系统的知识表示和推理
2.1 知识表示
知识表示是一种用来在专家系统的知识库中对知识编码的 方法。
2.1.1 知识的类型
◆过程性知识。描述如何解决问题，提供如何做事的建议。
◆陈述性知识。描述问题的相关已知信息，包括断定为真或 假的简单语句和一组更完整地描述一些对象或概念的语句。 ◆启发式 知识。描述引导推理过程的规则。它是经验性的， 并且表示专家通过求解过去问题的经验编译知识。专家将获 取有关问题的基本知识，如基本法则、函数关系等，并且把 它编译成简单的启发信息，以辅助问题求解。 ◆结构知识。描述知识的结构。这类知识描述专家对此问题 的整体智力模型。
(2)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。
(3)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。
(4)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。
◆例子 ：VAX计算机结构设计专家系统、花布立体感图 案设计和花布印染专家系统、大规模集成电路设计专 家系统以及齿轮加工工艺设计专家系统等。
规划专家系统
◆任务 ：寻找出某个能够达到给定目标的动作序列或步 骤。
◆特点 ：所要规划的目标可能是动态的或静态的，需要 对未来动作做出预测，所涉及的问题可能很复杂，要 求系统能抓住重点，处理好各子目标间的关系和不确 定的数据信息，并通过实验性动作得出可行规划 。
站进行被修设备的调整、测量与试验。在这方面的实 例还比较少见。
教学专家系统
◆任务：根据学生的特点、弱点和基础知识，以最适当的 教案和教学方法对学生进行教学和辅导。
七章专家系统精品PPT课件精选全文完整版
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专家系统的特点
（1）从处理问题的性质看：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。
（2）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，专家系统是基于知识的智能问题求 解系统。
（3）从系统的机构来看：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。
和发展。 专家系统的形式也是普及科技知识的好
形式。
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专家系统的应用
（1）应用范围和应用领域不受限制 （2）专家系统的广泛应用产生了良好的
经济效益和社会效益。 （3）专家系统的应用实例以及在生产制
造领域中的广泛应用。
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专家系统的发展概况
20世纪60年代，DENDRAL的建成标志着专家系统的 诞生。
块
块
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（1）实际问题错综复 杂，可能需要多次推 理，所以知识库是多 层的或多块的。 （2）实际问题往往 不仅需要推理，而且 还需要做一些处理， 所以增加处理模块。
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多 媒体 人 机界 面
方法 选择
参数 确定
图件 绘制
图形 评价
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O 接口
方法 知识 库
动态 数据库
参数 知识 库
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专家系统的结构
概念结构 实际结构 网络与分布式结构 黑板模型
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概念结构
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 自学习模块
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。
专家系统概述
– 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
第8讲 专家系统
第8章 专家系统8.1 专家系统的概念8.1.1 什么是专家系统专家系统（Expert system)是一个智能计算 机软件系统。
人类专家的特点具有丰富的专业知识和实践经验。
具有独特的分析问题和解决问题的方法和策略。
专家系统应具备的要素应用于某专门领域 拥有专家级知识； 能模拟专家的思维； 能达到专家级水平。
8.1 专家系统的概念专家系统的特点专家系统善于解决不确定性的、非结构化的、没有算法解 或虽有算法解但实现困难的问题。
如：医疗诊断、地质勘 探、天气预报、管理决策等。
专家系统是基于知识的智能问题求解系统。
不同于常规程 序基于固定算法。
专家系统=知识+推理，常规程序=数据 结构+算法。
从系统结构看，专家系统的知识与推理是分离的，因而系 统具有很好的灵活性和可扩充性。
专家系统具有“自学习”能力，能不断地对自己的知识进行 总结、扩充和完善。
具有解释功能。
在运行过程中能回答用户的提问，并具有 透明性，能以用户所能理解的方式解释得到结论的推理过 程。
专家系统不像人类专家那样容易疲劳、遗忘和受环境影 响。
它的工作状态始终是稳定如一的。
而且能够突破人类 专家的时间和空间限制，永久保存，任意复制，在不同地 区和部门使用。
8.1 专家系统的概念专家系统的实用范围用专家系统来提高工作效率 人类专家的知识很快就要失传，必须通过专家系统 来收集、保存和应用 人类专家太少，必须建造专家系统来使专家们的知 识同时应用于不同的地点。
一些危险的工作环境需要专家系统来代替人类专 家。
8.1 专家系统的概念8.1.2 专家系统的类型1。
按用途分类解释型。
根据所得到的有关数据、经过分析、推理，从而 给出解释的一类专家系统。
诊断型。
根据输入信息推出相应对象存在的故障、找出产 生故障的原因并给出排除故障方案的一类专家系统。
如医 疗诊断、机器故障诊断、产品质量鉴定等专家系统。
预测型。
根据相关对象的过去及当前状况来推测未来情况 的一类专家系统。
选择题 专家系统的结构
选择题专家系统的结构
专家系统的基本结构通常包括以下几个部分：
1. 用户界面：用户界面是专家系统中最重要的部分，它以可读的形式获取用户的查询，并将其传递给推理引擎。
之后，它会向用户显示结果。
换句话说，它是一个帮助用户与专家系统进行通信的界面。
2. 推理机：推理机是专家系统的大脑，包含解决特定问题的规则。
当试图回答用户的查询时，它会选择要应用的事实和规则，为知识库中的信息提供推理，有助于解决问题，并制定结论。
3. 知识库：知识库是事实的储存库，是专家系统质量的关键所在。
它包含问题求解所需要的领域知识，包括基本事实、规则和其他有关信息。
知识的表示形式可以是多种多样的，包括框架、规则、语义网络等等。
此外，还有一些其他组成部分，如解释器、综合数据库和知识获取等。
以上信息仅供参考，如需获取更多详细信息，建议查阅专家系统相关的书籍和文献。
专家系统的构成和各部分的作用
专家系统的构成和各部分的作用专家系统，听上去高大上，但其实它的构成和运作就像一碗家常菜，虽然材料多样，但每个部分都缺一不可。
咱们一块儿来看看吧。
专家系统的“头脑”就是知识库，这可是真正的宝藏，里面存着专家们的智慧结晶，真是一本活的百科全书。
想象一下，知识库就像是那位总能给你提供完美建议的老奶奶，什么问题她都能给你答复。
无论是医学、金融还是工程，只要把问题一抛出去，它就像变魔术一样，把答案转给你。
哎，真是神奇，简直让人惊叹。
接下来呢，咱们聊聊推理引擎，这可是专家系统里的“大脑”。
推理引擎就像是一位聪明的侦探，能把知识库里的信息综合起来，得出结论。
举个简单的例子，如果知识库告诉你“天气冷了”，推理引擎就会提示你“穿上外套吧，别感冒了”。
所以，当你在犹豫穿什么的时候，推理引擎就能帮你做决策，真是个靠谱的伙伴。
然后，还有用户界面，听起来简单，其实可重要了。
想象一下，如果你有一个超厉害的专家系统，但它的界面像是70年代的老电脑，谁还愿意用啊？用户界面就像一扇窗，透过这扇窗，用户可以看到专家系统的全部功能，甚至还能轻松地输入问题，就像跟朋友聊天一样。
好的界面能让人倍感亲切，使用起来也是游刃有余。
再来说说解释器。
这个小家伙虽然不显眼，但它的作用可大着呢！它负责把系统得出的结论解释给用户听。
就像老师在课堂上讲解一样，能让你明白这个答案是怎么来的，背后有什么逻辑，真是省心省力。
如果没有解释器，用户可能会一头雾水，根本搞不清楚专家系统是怎么回事。
还有一个重要的部分，叫做知识获取模块。
这部分可是个辛苦的活儿，负责不断更新和补充知识库。
就像我们生活中得不断学习，知识获取模块也要不断吸取新知识。
没有这个模块，知识库就会变成过时的古董，没什么实用价值。
就算专家系统再厉害，时间一长也会变得无能为力。
别忘了外部接口。
这一部分就像是专家系统和外界沟通的桥梁。
它能把专家系统和其他系统连接起来，让数据流通无阻。
想象一下，如果你想把专家系统里的数据分享给朋友，外部接口就能轻松搞定。
专 家 系 统名词解释
专家系统名词解释
专家系统是一种人工智能系统，旨在模拟人类专家在特定领域
的知识和推理能力。
这种系统利用专家的知识来解决复杂的问题，
通常通过规则、推理和逻辑推断来进行决策和问题求解。
专家系统
通常包括知识库、推理引擎和用户接口三个主要部分。
知识库存储
了领域专家的知识和经验，推理引擎利用这些知识进行推理和决策，用户接口则使用户能够与系统进行交互并得到解决方案。
专家系统
被广泛应用于医疗诊断、工程设计、金融分析、客户服务等领域，
以辅助人类专家进行决策和问题解决。
专家系统的发展使得人们能
够利用计算机技术来处理复杂的知识和问题，为各种领域的专业人
士提供了强大的工具和支持。
随着人工智能技术的不断发展，专家
系统也在不断演进和完善，成为了现代智能化应用中的重要组成部分。
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。
第七章专家系统
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。
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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.
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• 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。
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•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。
专家系统精品PPT课件
专家系统的研究过程及前景
过去
现在
未来
专家系统的研究历程
初创期
孕育期
成熟期
发展期
孕育期
1937年，图灵(Turing)发表了理想计算器的论文
1943年，Post产生式规则
1954年，控制规则执行的Markov算法 1956年，人工智能（Artificial Intelligence , AI）
➢预测专家系统 预测专家系统是通过对过去和现在已知状况的分析，推断未来 可能发生的情况。 特点：
1. 处理的数据随时间变化，而且是不准确和不完全的。 2. 系统需要有适应时间变化的动态模型。
➢规划专家系统 规划专家系统在于寻找出某个能够达到给定目标的动作序列或步骤。 特点：
1. 所要规划的目标可能是动态的或静态的，需要对未来动作 做比预测。
行修改。 5. 能够使用已被证明是正确的设计来解释当前的(新的)设计。
➢监视专家系统 监视专家系统对系统、对象或过程的行为进行不断观察，进行 比较，以发现异常情况，发出警报。 特点：
1. 应具有快速反应能力，在造成事故之前及时发出警报。 2. 发出的警报要有很高的准确性。 3. 系统能够随时间和条件的变化而动态地处理其输入信息。 4. 监视专家系统可用于核电站的安全监视、防空监视与警
➢ 具有灵活性:在专家系统中，其体系结构通常采用知识库与推 理机相分离的构造原则，它们彼此独立又相互联系。 ➢ 使用于特定领域：当问题的知识牵涉较广，或是没有一定的 处理程序时，就必须靠人类专家的智慧来
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专家系统类型
➢ 解释专家系统 解释专家系统是通过对已知信息和数据的分析与解释。 特点：
1. 处理的数据量大，往往不准确、有错误 。 2. 能够从不完全的信息中得出解释、假设等。 3. 推理过程可能很复杂和很长，并对推理过程做出解释
生活中常见的专家系统的例子
生活中常见的专家系统的例子生活中常见的专家系统的例子有很多，下面列举了10个例子：1. 医疗诊断专家系统医疗诊断专家系统是一种利用人工智能技术实现的系统，能够根据患者的症状和病史等信息，进行疾病的诊断和治疗建议。
该系统基于大量的医学知识和专家经验，通过推理和推断来帮助医生进行准确的诊断和治疗。
2. 金融风险评估专家系统金融风险评估专家系统是一种用于评估金融机构风险的系统，能够根据各种因素（如市场波动、财务状况等）进行风险评估和预测。
该系统通过分析数据和规则，提供风险评估报告和决策建议，帮助金融机构做出合理的风险管理决策。
3. 智能家居控制专家系统智能家居控制专家系统是一种用于控制家居设备的系统，能够根据用户的需求和环境条件，智能地控制灯光、温度、安防等设备。
该系统通过学习用户的习惯和喜好，自动调节设备，提供舒适和便捷的居住体验。
4. 智能交通管理专家系统智能交通管理专家系统是一种用于优化交通流量和减少交通拥堵的系统，能够根据实时交通数据和交通规则，进行交通信号控制和路线规划。
该系统通过智能算法和优化模型，提供最优的交通管理方案，改善交通状况，提高路网通行效率。
5. 客户关系管理专家系统客户关系管理专家系统是一种用于管理和分析客户信息的系统，能够根据客户的需求和行为，进行个性化的营销和服务。
该系统通过分析客户数据和行为模式，提供定制化的产品推荐和沟通策略，增强客户满意度和忠诚度。
6. 环境监测与预警专家系统环境监测与预警专家系统是一种用于监测和预测环境变化的系统，能够根据各种环境指标和模型，进行环境污染和自然灾害的监测与预警。
该系统通过大数据分析和模型模拟，提供准确的环境预警和应急响应，保护环境和人民的生命财产安全。
7. 农业决策支持专家系统农业决策支持专家系统是一种用于农业生产和管理的系统，能够根据农业数据和农业知识，进行种植、养殖和农业管理的决策支持。
该系统通过分析土壤、气候、作物等信息，提供种植技术、病虫害防治等方面的建议，提高农业生产效益和农民收入。
专家系统的一般步骤
专家系统的一般步骤专家系统就像是一个超级聪明的小助手，那它是怎么工作的呢？一、知识获取。
这就像是给这个小助手“喂知识”。
要从各个地方收集知识呢，比如说从书本里，那些写满了专业知识的书籍，就像宝藏一样。
还有从专家那里，专家们脑袋里装着好多宝贵的经验和见解，把这些都拿过来。
这一步就像是给小助手准备食材，食材越丰富，做出来的“菜”就越美味。
二、知识表示。
知识有了，那得让小助手能理解和使用呀。
就像把食材切好、分类，按照一定的方式摆放。
可以用规则表示，就像定好一些小规矩，什么情况下该怎么做。
也可以用框架表示，就像给小助手搭好一个个小架子，把知识分别放在不同的架子上，这样找起来就方便多了。
三、推理机制。
这是小助手的思考过程啦。
当有问题来了，小助手就要开始在自己的知识库里捣鼓了。
如果是正向推理呢，就像是从已知的条件开始，一步一步向前走，看看能得出什么结论。
要是反向推理呢，就像是从想要的结果开始倒推，看看需要哪些条件才能达到这个结果。
这个过程就像是小助手在走迷宫，要找到正确的路才能给出答案。
四、解释功能。
小助手给出答案了，可不能就这么干巴巴地说出来。
得给大家解释一下呀，为啥会得到这个答案呢。
这就像是小助手在给你讲故事，把自己思考的过程讲给你听，这样你才会相信它的答案是靠谱的，而不是随便乱猜的。
五、人机接口。
这就是小助手和我们交流的窗口啦。
要让我们能很方便地把问题告诉小助手，小助手也能把答案和解释清楚地告诉我们。
这个接口要设计得很友好，就像和朋友聊天一样轻松自在，不能让人觉得很复杂、很难操作。
专家系统就是这么一步步工作的，每个步骤都很重要，就像一个小团队里的每个成员，缺了谁都不行呢。
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
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矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。