专家控制
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计算机程序系统。专家系统中含有大量的某个 领域专家水平的知识和经验，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。 ❖ Feigenbaum认为：专家系统的力量是从它处理 的知识中产生的，而不是从某种形式主义及其 使用的参考模式中产生的。
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专家系统的发展
❖ 自从1965年世界上第一个专家系统DENDRAL 问世以来，专家系统的技术和应用，在短短的 40多年间获得了长足的进步和发展。特别是20 世纪80年代中期以后，随着知识工程技术的日 渐丰富和成熟，各种各样的实用专家系统如雨 后春笋般地在世界各地不断涌现。那么，究竟 什么是专家系统呢？
❖ 特点 数据量很大，常不准确、有错误、不完全 能从不完全的信息中得出解释，并能对数 据做出某些假设 推理过程可能很复杂和很长
❖ 例子：语音理解、图象分析、系统监视、化 学结构分析和信号解释等
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预测专家系统
❖ 任务：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 系统处理的数据随时间变化，且可能是不 准确和不完全 系统需要有适应时间变化的动态模型
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专家系统结构
专家
用户
人 机 接口
知识获取机构
解释机构
知识库
推理机
数据库
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各部分的功能
❖ 知识库：存放领域知识、常识性知识、理论性 知识、推理规则等。使专家系统具有启发性。
❖ 数据库：存放推理的原始数据、中间结果、控 制信息等。
❖ 推理机：利用知识库的推理规则，对数据库的 信息进行推理，得到结论或决策。
❖ 特点：控制专家系统具有解释、预报、诊断、 规划和执行等多种功能
❖ 例子：空中交通管制、商业管理、自主机器 人控制、作战管理、生产过程控制和生产质 量控制等
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专家系统的实现
❖ 知识工程
知识表达：规则、框架 知识的推理：推理的策略、竞争消解 知识库的维护：知识获取、知识优化、规则的管
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
❖ 例子：军事指挥调度系统、ROPES机器人规 划专家系统、汽车和火车运行调度专家系统 等。
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控制专家系统
❖ 任务：自适应地管理一个受控对象或客体的 全面行为，使之满足预期要求
❖ 例子：有医疗诊断等
1Βιβλιοθήκη Baidu/83
设计专家系统
❖ 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 从多种约束中得到符合要求的设计 系统需要检索较大的可能解空间 能试验性地构造出可能设计，易于修改 能够使用已有设计来解释当前新的设计
❖ 例子：VAX计算机结构设计专家系统等
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目录
4.1 引言 4.2 专家控制的基本原理 4.3 专家控制应用举例
4.4 仿人智能控制
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4.2 专家控制的基本原理
4.2.1 专家控制系统的基本内容 4.2.2 知识表达 4.2.3 知识推理
4.2.4 专家控制系统的设计
4/83
4.2.1 专家控制系统的基本内容
❖ 专家控制是以专家系统为基础的。 ❖ 专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的
理
❖ 系统的组织：知识库、推理机、数据库的信息 交流
19/83
一般应用程序与专家系统的区别
一般应用程序
专家系统
把问题求解的知 识隐含地编入程序。
把其应用领域的问题 求解知识单独组成一个实
❖ 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。这一点 是传统系统所无法比拟的。
❖ 专家系统不像人那样容易疲劳、遗忘，易受环 境、情绪等的影响，它可始终如一地以专家级 的高水平求解问题。因此，从这种意义上讲， 专家系统可以超过专家本人。
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专家系统的类型
类型 解释专家系统
目录
4.1 引言 4.2 专家控制的基本原理 4.3 专家控制应用举例
4.4 仿人智能控制*
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4.1 引言
❖ 经典控制方法在复杂应用中面临着诸多问题。 ❖ 人类的经验却可以很好地控制复杂的对象。 ❖ 1983年，自适应控制方面的专家、瑞典学者
Astrom提出了将专家系统技术引入自动控制的 思想，并在1986年正式提出了“专家控制”的概 念。从此专家控制得到了广泛的研究，发展为智 能控制的一个重要分支。
❖ 例子：有气象预报、军事预测等
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诊断专家系统
❖ 任务：根据观察到的情况(数据)来推断出某个 对象机能失常(即故障)的原因
❖ 特点 能够了解被诊断对象或客体各组成部分的特 性以及它们之间的联系 能够区分一种现象及其所掩盖的另一种现象 能够向用户提出测量的数据，并从不确切信 息中得出尽可能正确的诊断
❖ 知识获取机构：获取专家的领域知识，对知识 库进行修改和维护。
❖ 解释机构：说明推理过程，回答用户问题。 ❖ 人机接口：人机交互的界面。
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专家系统的特点
❖ 启发性：常识、经验性推理 ❖ 透明性：解释机构 ❖ 灵活性：知识库更新方便
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专家系统的特点
❖ 从处理的问题性质看, 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。例 如，医疗诊断、地质勘探、天气预报、市场预测、 管理决策、军事指挥等领域的问题。
预测专家系统 诊断专家系统 设计专家系统 规划专家系统 控制专家系统
用途 PROSPECTOR地质勘探 天气、虫害等 MYCIN 、故障诊断 花布立体感图案设计 机器人规划、交通调度 专家控制
与一般的专家系统相比，专家控制系统 更强调实时性与可靠性。
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解释专家系统
❖ 任务：通过对已知信息和数据的分析与解释， 确定它们的涵义。
❖ 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，所以, 专家系统是基于知识的 智能问题求解系统。
❖ 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。
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专家系统的特点
❖ 专家系统一般具有解释功能，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。
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专家系统的发展
❖ 自从1965年世界上第一个专家系统DENDRAL 问世以来，专家系统的技术和应用，在短短的 40多年间获得了长足的进步和发展。特别是20 世纪80年代中期以后，随着知识工程技术的日 渐丰富和成熟，各种各样的实用专家系统如雨 后春笋般地在世界各地不断涌现。那么，究竟 什么是专家系统呢？
❖ 特点 数据量很大，常不准确、有错误、不完全 能从不完全的信息中得出解释，并能对数 据做出某些假设 推理过程可能很复杂和很长
❖ 例子：语音理解、图象分析、系统监视、化 学结构分析和信号解释等
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预测专家系统
❖ 任务：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 系统处理的数据随时间变化，且可能是不 准确和不完全 系统需要有适应时间变化的动态模型
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专家系统结构
专家
用户
人 机 接口
知识获取机构
解释机构
知识库
推理机
数据库
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各部分的功能
❖ 知识库：存放领域知识、常识性知识、理论性 知识、推理规则等。使专家系统具有启发性。
❖ 数据库：存放推理的原始数据、中间结果、控 制信息等。
❖ 推理机：利用知识库的推理规则，对数据库的 信息进行推理，得到结论或决策。
❖ 特点：控制专家系统具有解释、预报、诊断、 规划和执行等多种功能
❖ 例子：空中交通管制、商业管理、自主机器 人控制、作战管理、生产过程控制和生产质 量控制等
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专家系统的实现
❖ 知识工程
知识表达：规则、框架 知识的推理：推理的策略、竞争消解 知识库的维护：知识获取、知识优化、规则的管
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
❖ 例子：军事指挥调度系统、ROPES机器人规 划专家系统、汽车和火车运行调度专家系统 等。
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控制专家系统
❖ 任务：自适应地管理一个受控对象或客体的 全面行为，使之满足预期要求
❖ 例子：有医疗诊断等
1Βιβλιοθήκη Baidu/83
设计专家系统
❖ 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 从多种约束中得到符合要求的设计 系统需要检索较大的可能解空间 能试验性地构造出可能设计，易于修改 能够使用已有设计来解释当前新的设计
❖ 例子：VAX计算机结构设计专家系统等
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4.1 引言 4.2 专家控制的基本原理 4.3 专家控制应用举例
4.4 仿人智能控制
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4.2 专家控制的基本原理
4.2.1 专家控制系统的基本内容 4.2.2 知识表达 4.2.3 知识推理
4.2.4 专家控制系统的设计
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4.2.1 专家控制系统的基本内容
❖ 专家控制是以专家系统为基础的。 ❖ 专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的
理
❖ 系统的组织：知识库、推理机、数据库的信息 交流
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一般应用程序与专家系统的区别
一般应用程序
专家系统
把问题求解的知 识隐含地编入程序。
把其应用领域的问题 求解知识单独组成一个实
❖ 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。这一点 是传统系统所无法比拟的。
❖ 专家系统不像人那样容易疲劳、遗忘，易受环 境、情绪等的影响，它可始终如一地以专家级 的高水平求解问题。因此，从这种意义上讲， 专家系统可以超过专家本人。
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专家系统的类型
类型 解释专家系统
目录
4.1 引言 4.2 专家控制的基本原理 4.3 专家控制应用举例
4.4 仿人智能控制*
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4.1 引言
❖ 经典控制方法在复杂应用中面临着诸多问题。 ❖ 人类的经验却可以很好地控制复杂的对象。 ❖ 1983年，自适应控制方面的专家、瑞典学者
Astrom提出了将专家系统技术引入自动控制的 思想，并在1986年正式提出了“专家控制”的概 念。从此专家控制得到了广泛的研究，发展为智 能控制的一个重要分支。
❖ 例子：有气象预报、军事预测等
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诊断专家系统
❖ 任务：根据观察到的情况(数据)来推断出某个 对象机能失常(即故障)的原因
❖ 特点 能够了解被诊断对象或客体各组成部分的特 性以及它们之间的联系 能够区分一种现象及其所掩盖的另一种现象 能够向用户提出测量的数据，并从不确切信 息中得出尽可能正确的诊断
❖ 知识获取机构：获取专家的领域知识，对知识 库进行修改和维护。
❖ 解释机构：说明推理过程，回答用户问题。 ❖ 人机接口：人机交互的界面。
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专家系统的特点
❖ 启发性：常识、经验性推理 ❖ 透明性：解释机构 ❖ 灵活性：知识库更新方便
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专家系统的特点
❖ 从处理的问题性质看, 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。例 如，医疗诊断、地质勘探、天气预报、市场预测、 管理决策、军事指挥等领域的问题。
预测专家系统 诊断专家系统 设计专家系统 规划专家系统 控制专家系统
用途 PROSPECTOR地质勘探 天气、虫害等 MYCIN 、故障诊断 花布立体感图案设计 机器人规划、交通调度 专家控制
与一般的专家系统相比，专家控制系统 更强调实时性与可靠性。
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解释专家系统
❖ 任务：通过对已知信息和数据的分析与解释， 确定它们的涵义。
❖ 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，所以, 专家系统是基于知识的 智能问题求解系统。
❖ 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。
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专家系统的特点
❖ 专家系统一般具有解释功能，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。