专家控制

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知识获取的方式
第一种，非自动获取。 首先由知识工程师从领域专家和有关技术文献获取原始知 识，然后由知识工程师用知识编辑软件输入知识库。 第二种，自动获取（自学习）。
指专家系统自身具有获取知识的能力，不仅可以直接与领 域专家沟通，从领域专家提供的原始信息中学到专家系统 需要的知识，还能从系统自身的运行实践中总结、归纳出 新的知识，发现知识中可能存在的错误，建立性能优良、 知识完善的知识库。
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① ②
与人类专家相比，专家系统的优越性 专家系统的知识具有永久性。 专家系统的知识可以很容易地被传播或复制，只 要对系统进行拷贝即可。
③
④ ⑤
专家系统可以使知识形式化。
专家系统博采众长，综合许多人的知识和经验。
专家系统能比人类专家产生更一致的、可重复的
结果。 专家系统的最后一个优点是它的费用低于人类专 家。
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源自文库
解释机构
通过人机接口，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为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。 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。 是专家系统区别于一般程序的重要特征之一。
知识概念化：即概括知识表示所需要的关键概念及其关系。如，
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再设计 改进 问题 知 识 化 知识 概 念 化 概念 形 式 化 结构 规 则 化 规则 合 法 化 知 识 库
重新阐述 数据类型、已知条件和目标、提出的假设以及控制策略等。 概念形式化：即确定用来组织知识的数据结构形式，应用AI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。 形式规则化：即编制规则，把形式化了的知识变换为由编程语言 表示的可供计算机执行的语句和程序。
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推理机
推理机是实现机器推理的程序。推理机是使用知 识库中的知识进行推理而解决问题的，是专家的 思维机制的一种算法表示和机器实现。
推理机的主要功能是协凋、控制整个系统，根据当前 输入的数据决定选用知识库中的哪些知识对用户提供 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。推理机的运行有不同的控制策略：
第4章 专家系统控制
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4.1 专家系统
4.2 专家控制
4.2.1 简介
4.2.2 专家控制的应用— PID专家控制
4.3 仿人智能控制
4.3.1 仿人智能控制的原理
4.3.2 仿人智能开关控制 4.3.3 仿人智能比例控制 4.3.4 仿人智能积分控制 4.3.5 基于特征辨识的多模态智能控制
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4.1 专家系统

概念 专家系统（Expert System） 一类包含知识和推理的智能计算机程序系统，内 部含有大量某领域专家水平的知识和经验，能利 用人类专家的知识和解决问题的经验方法处理该 领域的问题。即：专家系统就是模拟人类专家解 决专业领域中复杂问题的计算机程序系统。
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①
发展历史 初创期（1965-1971年）
HEARSAY 、地质探矿专家系统PROSPECTOR、
MYCIN：血液感染病诊断专家系统，标志专家系统从理论 走向应用； HEARSAY ：语音识别专家系统，标志着专家系统的理论 走向成熟。 第二代专家系统的特点：
①单学科专业型应用系统，系统结构较完整，功能较全面，移植性好； ②采用启发推理、非精确推理，具有推理解释功能，透明性好； ③采用产生式规则、框架、语义网络表示知识； ④用LISP语言编程； ⑤用限定性英语进行人机交互。
知识自动获取是一种理想的知识获取方式，其实现涉及模 式识别、自然语言理解、机器学习等多个AI的研究领域， 而且对硬件的要求更高，目前的专家系统未达到此水平。
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第三，半自动获取。
在非自动知识获取的基础上增加了部分学习功能，是系统 能从大量实例中归纳出某些知识。这样的系统不同于纯粹 的非自动知识获取，但又未达到自动知识获取的程度，故 称为半自动知识获取。
①
骨架型 在一些获得成功应用的专家系统的基础上，抽去具体的 知识内容，保留知识表达的外壳和推理机构，增强知识 获取子系统的功能而形成的一种专用工具。当领域专家 在知识工程师的协助下，装入不同于原先的具体知识后， 就构成一个新的专家系统。 这类专用工具的特点是使用方便，生成的专家系统运行 效率高；但这类工具的适用范围较窄。
正向推理(数据驱动策略)：从原始数据和已知条件推断出结论的 方法； 反向推理(目标驱动策略)：先提出结论(假设)，然后寻找支持这个 结论(假设)的条件或证据，如果成功则结论成立，推理成功； 双向推理：首先运用正向推理帮助系统提出假设，然后运用反向 推理寻找支持该假设的证据。
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数据库 又称黑板、综合数据库、全局数据库，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(Working Memory)。 综合数据库的内容是在不断变化的。
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知识获取机构 知识获取是从专业问题求解中提炼专门知识，并 经转化存入计算机知识库的过程。包括以下几项 任务：
第一，抽取知识。抽取知识是把蕴涵于领域专家、论文、 专著、系统运行实践等各方面的知识经过识别、理解、筛 选、归纳等方法抽取出来，以用于建立知识库的技术。 第二，知识转换。知识转换是把知识由一种表示形式转换 成另一种表示形式的技术。
4.3.2 仿人智能开关控制 4.3.3 仿人智能比例控制 4.3.4 仿人智能积分控制 4.3.5 基于特征辨识的多模态智能控制
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4.2 专家控制
4.2.1 简介

专家控制的概念 1983年，瑞典学者K.J.Astrom首先将专家系统 引入控制领域；1986年，Astrom提出“专家控 制”概念，构成一种智能控制方法。
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① ② ③ ④
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 专家系统的透明性和灵活性 具有一定的复杂性与难度
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专家系统的开发
通常使用人工智能语言
PROLOG、LISP等；

专家系统开发工具
已经建好的专家系统框架，包括知识表达和推理机。运用 开发工具开发专家系统时，只需要加入领域知识。
规则合法化：即确认规则化了的知识的合理性，检验规则的有效 性。
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主要步骤 确定知识类型：叙述性知识，过程性知识， 控制性知识； 确定知识表达方法；
(1) 知识库的设计
①
②
③
知识库管理系统的设计：实现规则的保存、 编辑、删除、增加、搜索等功能。
选择推理方式； 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。
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(2) 推理机的设计
① ②
(3) 人-机接口的设计
①
用户 - 专家系统接口：用于咨询、理解和结论 解释； 专家 - 专家系统接口：用于知识库扩充及系统 维护。
②
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4.1 专家系统
4.2 专家控制
4.2.1 简介
4.2.2 专家控制的应用— PID专家控制
4.3 仿人智能控制
4.3.1 仿人智能控制的原理
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在表示方法上，知识大致可分为叙述型表示方法 和过程型表示方法两类。叙述型方法中，大多数 知识可表示为一个稳定的事实集合，以及控制这 些事实的一组通用过程。过程型表示法中，知识 被表示成如何运用这些知识的过程。
产生式规则是专家系统知识最流行的表达方法。
一般形式：IF <前提>，THEN <结论>。 如：IF 偏差增大，THEN 控制量增大。 前提和结论可以用AND、OR连接。 由产生式规则表示的专家系统又称为基于规则的 系统或产生式系统。
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②
通用型 这类工具提供了一种较为通用的知识表达语言，并为这 类语言配置了相应的推理机构。 这类工具的特点是适用范围较广，但生成的专家系统运 行效率较低，且这类工具不易掌握，需要有一定的软件 专业知识。
③
工具箱型 是介于通用和专用之间的一种开发工具。它提供几种专 家系统的框架组件（如推理框架、黑板框架等），每个 框架又由若干模块组成。根据设计者的需求说明，系统 将自动生成具有一定领域针对性的专家系统。 目前已有上百个开发工具问世。
第一代专家系统 DENLDRA 和 MACSYMA 的出
现，标志着专家系统的诞生。
DENLDRA：推断化学分子结构的专家系统；
MACSYMA：用于数学运算的数学专家系统。 第一代专家系统的特点： ① 高度专业化，结构、功能不完整，可移植性差； ② 专门问题求解能力强，但缺乏推理解释功能。
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②
成熟期（1972-1977年） 医疗诊断专家系统 MYCIN 、语音识别专家系统

专家控制(Expert Control)，又称专家智能控制， 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，仿效专家的经验和 智能调控系统的一种智能控制方式。
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注：
①
专家控制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，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。
②
专家控制的实质是，基于被控对象和控制规律的 各种专家知识进行系统的构造和运行，并以智能 方式利用这些知识、使受控系统尽可能地优化和 实用化。
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数学发现专家系统 AM 等，称为第二代专家系统。
③
发展期（1978-现在）
多学科综合型专家系统 HPP-80 、骨架型专家系 统EMYCIN和EXPERT等，称为第三代专家系统。
HPP-80系统是由Stanford大学计算机系和 Stanford研究 所在Feigenbanm等领导下联合研制的多学科综合型专家 系统，涉及化学、分子遗传学、蛋白质分析、结构力学、 集成电路设计、计算机故障诊断、辅助教学、石油勘探、 医学诊断等学科，是20世纪80年代的大型知识工程系统。 专家系统走向应用领域，专家系统的数量增加。1987年： 1000种。 第三代专家系统的特点： ① 多学科综合型应用； ② 专家系统的开发工具； ③ 大型知识工程系统。
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专家系统的结构
领域专家、知识工程师
用 户
解答、建议、解释
人 机 接 口 专家系 统的核 心环节 知识获取机构
问题描述
解释机构
知识库
推理机
数据库
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人机接口
专家系统与领域专家、知识工程师、一般用户进 行交互的界面。

知识库 知识库是以某种表示形式存储于计算机中的知识 集合。知识库通常以一个个文件的形式存储在外 部介质上，专家系统运行时被调入内存。知识一 般包括领域知识、常识性知识、理论性知识、推 理规则等知识和元知识。元知识是关于调度和管 理知识的知识。 知识库中的知识在形式上可分为事实性知识和规 则性知识。
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专家系统的建立

构造专家系统的过程
①
从相关领域专家那里或从实际问题中收集、整 理、归纳专家级知识，即知识获取。 以某种结构形式表达所获取的知识，即知识表 示。 对所获取的知识进行组织和管理，即建立和维 护知识库。 建立推理机制，实现利用知识库中的知识进行 推理以解决问题，即建立推理机。
②
③
④
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专家系统的核心是知识，所以建立专家系统的首 要任务是获取知识、建立知识库。一般步骤为：
再设计 改进
问题
知 识 化
知识
概 念 化
概念
形 式 化
结构
规 则 化
规则
合 法 化
知 识 库
重新阐述
问题知识化：即辨别所研究问题的实质。如，要解决的问题是什 么，它是如何定义的，可否把它分解为子问题或子任务，它包含 哪些典型数据等。
知识转换包括两个主要过程：一是由知识工程师将专业知 识中获取的知识转换为某种表示形式，如产生式规则、框 架等；二是通过输入及翻译把用某种形式表示的知识转换 为系统可直接利用的知识。
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第三，知识输入。知识输入是把用适当的知识表示形式表 示的知识经过编辑、编译后送入知识库的过程。输入主要 通过计算机系统提供的编译软件及专门编制的知识编辑器 来实现。 第四，知识检测。知识库的建立是通过对知识的抽取、转 换、输入等环节实现的，这一过程中的任何环节上的失误 都会造成知识错误，直接影响到专家系统的性能。因此， 必须对知识库中的知识进行检测，以便尽早发现并纠正错 误。另外，经过抽取、转换后的知识可能存在知识的不一 致性和不完整等问题，也需要通过知识检测环节来发现问 题，并采取相应的修正措施，以保证知识的一致性和完整 性。