第3章专家系统控制概述、原理

第3章专家系统控制概述、原理
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（4）解释接口
解释接口又称人一机界面，它把用户输入的信 息转换成系统内规范化的表示形式，然后交给 相应模块去处理，把系统输出的信息转换成用 户易于理解的外部表示形式显示给用户，回答 用户提出的“为什么？”“结论是如何得出 的？”等问题。
另外，能对自己的行为做出解释，可以帮助系 统建造者发现知识库及推理机中的错误，有助 于对系统的调试。这是专家系统区别于一般程 序的重要特征之一。
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（5）知识获取
知识获取是指通过人工方法或机器学习的方法， 将某个领域内的事实性知识和领域专家所特有 的经验性知识转化为计算机程序的过程。
早期的专家系统完全依靠领域专家和知识工程 师，把领域内的知识总结归纳出来，规范化后 送入知识库。
目前，一些专家系统已经具有了自动知识获取 的功能。
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（4）具有一定的复杂性与难度
人类的知识，特别是经验性知识，大多是 不精确、不完全或模糊的，这就为知识的 表示和利用带来了一定的困难。
另外，专家系统所求解的问题都是结构不 良且难度较大的问题，不存在确定的求解 方法和求解路径，这就从客观上造成了建 造专家系统的困难性和复杂性。
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3.1.3 专家系统的特征及类型
1. 专家系统的基本特征
（1）具有专家水平的专门知识 （2）能进行有效的推理 （3）专家系统的透明性和灵活性 （4）具有一定的复杂性与难度
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（1）具有专家水平的专门知识
人类专家之所以能称为专家，是由于他掌握了 某一领域的专门知识，使其在处理问题时比别 人技高一筹。
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（3）专家系统的透明性和灵活性
透明性是指它能够在求解问题时，不仅能得到 正确的解答，还能知道给出该解答的依据；
灵活性表现在绝大多数专家系统中都采用了知 识库与推理机相分离的构造原则，彼此相互独 立，使得知识的更新和扩充比较灵活方便。
系统运行时，推理机可根据具体问题的不同特 点选取不同的知识来构成求解序列，具有较强 的适应性。
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（1）知识库
知识库是知识的存储器，用于存储领域专家的 经验性知识以及有关的事实、一般常识等。
知识库中的知识来源于知识获取机构，同时它 又为推理机提供求解问题所需的知识。
（2）推理机
推理机是专家系统的“思维”机构，实际上是求解 问题的计算机软件系统。 其主要功能是协调、控制系统，决定如何选用知识 库中的有关知识，对用户提供的证据进行推理，求 得问题的解答或证明某个结论的正确性。
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3.1 专家系统概述 3.1.1 什么是专家系统
从本质上讲，专家系统是一类包含着知识和推理的 智能计算机程序，其内部含有大量的某个领域专家 的知识和经验，能够利用人类专家的知识和解决问 题的方法来处理该领域的问题。
专家系统可以解决的问题一般包括解释、预测、诊 断、设计、规划、监视、修理、指导和控制等。
浅层知识一般表示成产生式规则的形式，即如 果（前提>，那么<结论>。
这种形式的浅层知识之所以具有启发性，是因 为它从观测到的数据（前提）联想到中间事实 或最终结论，
这种逻辑推理过程短、效率高。
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新一代的专家系统
但事实证明，只靠经验知识是不够的，当人类 遇到新问题时，只能利用掌握的深入表示事物 的结构、行为和功能等方面的基本模型等深层 知识得出新的启发式浅层知识。
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2. 专家系统的类型
专家系统的类型很多，包括： 演绎型、经验型、工程型、工具型和
咨询型等。
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（1）诊断型专家系统
这是根据对症状的观察与分析，推出故障 的原因及排除故障方案的一类系统。
其应用领域包括医疗、电子、机械、农业、 经济等，如诊断细菌感染并提供治疗方案 的 MYCIN 专家系统，IBM公司的计算机故 障论断系统DART/DASD。
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（3）综合数据库（全局数据库）
综合数据库又称为“黑板”或“数据库”。它 是用于存放推理的初始证据、中间结果以及最 终结果等的工作存储器。
综合数据库的内容是在不断变化的。在求解问 题的初始，它存放的是用户提供的初始证据。 在推理Leabharlann Baidu程中，它存放每一步推理所得的结果。
推理机根据数据库的内容从知识库中选择合适 的知识进行推理，然后又把推理结果存人数据 库中，同时又可记录推理过程中的有关信息， 为解释接口提供回答用户咨询的依据。
第3章专家控制
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，是把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，仿效专家的智能，实现对系统 的控制。
基于专家控制的原理所设计的系统或控制 器，分别称为专家控制系统或专家控制器。
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一个专家系统为了能像人类专家那样工作，必 须表现专家的技能和高度的技巧以及有足够的 鲁棒性。
系统的鲁棒性是指不管数据是正确还是病态不 正确的；它都能够正确地处理，或者得到正确 的结论，或者指出错误。
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（2）能进行有效的推理
专家系统具有启发性，能够运用人类 专家的经验和知识进行启发式的搜索、 试探性推理、不精确推理或不完全推 理。
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。
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专家系统的发展
第一代专家系统（1972～1981年）只利用人 类专家的启发式知识，即只利用浅层表达方式 和推理方法。
因此，旨在模拟人类专家的智能程序（专家系 统）应当兼备浅层和深层两类知识。
这种不但采用基于规则的方法，而且采用基于 模型的原理的专家系统构成了新一代的专家系 统。
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3.1.2 专家系统的基本组成
专家系统由知识库、推理机、综合数据库、解 释接口和知识获取等五部分组成。