第3章专家系统控制(3.1概述、3.2原理)
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统，可用于自动程序设计、机器人规
划、交通运输调度、军事计划制订及
农作物施肥方案规划等。
21
（7）控制专家系统
控制专家系统的任务是自适应地管理一个 受控对象或客体的全部行为，使之满足预 定要求。
控制专家系统的特点是，能够解释当前情 况，预测未来发生的情况、可能发生的问 题及其原因，不断修正计划并控制计划的 执行。所以说，控制专家系统具有解释、 预测、诊断、规划和执行等多种功能。
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。
1
3.1 专家系统概述 3.1.1 什么是专家系统
16
（2）解释型专家系统
根据表层信息解释深层结构或内部可
能情况的一类专家系统，如卫星云图
分析、地质结构及化学结构分析等。
17
（3）预测型专家系统
根据过去和现在观测到的数据预测未 来情况的系统。 其应用领域有气象预报、人口预测、 农业产量估计、水文、经济、军事形
势的预测等，如台风路径预报专家系
t
34
高级控制形态的参数自适应控制系统 如图：
参数估计部分对受控模型的动态参数进行递 推估计; 控制器设计部分根据受控对象参数的变化对 控制器参数进行相应的调节。
35
当受控对象或过程的动力学特性由于内部不确定性 或外部环境干扰不确定性而发生变化时，自适应控 制能自动地校正控制作用，从而使控制系统尽量保 持满意的性能。 参数估计和控制器设计主要由各种算法实现，统称 为自校正算法。
（4）有关控制的潜在知识以透明的方式存
放，能够容易地修改和扩充；
28
专家控制的理想目标（续）
（5）用户可以对控制系统的性能进行定性 的说明，例如：“速度尽可能快”，“超 调要小”等； （6）控制性能方面的问题能够得到诊断， 控制闭环中的单元，包括传感器和执行机 构等的故障可以得到检测；
29
专家控制的理想目标（续）
6
（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。 在推理过程中，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。
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。 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。
专家系统的类型很多，包括：
演绎型、经验型、工程型、工具型和
咨询型等。
15
（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。
22
（8）教学型专家系统
这是能进行辅助教学的一类系统。它 不仅能传授知识，而且还能对学生进 行教学辅导，具有调试和诊断功能， 加上多媒体技术，其具有良好的人一 机界面。
23
（9）监视型专家系统
这是用于对某些行为进行监视并在必
要时进行干预的专家系统。
例如当情况异常时发出警报，可用于
核电站的安全监视、机场监视、森林
3
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。 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。
的超调量、阻尼比和衰减振荡周期，然后根据
事先设定好的超调量，阻尼等约束条件，在线
校正Kp，Ki，Kd 这3个参数，直至过程的响
应曲线为某种指标下的最佳响应曲线。
38
传统控制技术中的启发式控制逻辑——
（3）不同算法的选择
参数自适应控制，系统有两个运行状态：控制状 态和调节状态。 当系统获得受控模型的一定的参数条件时，可以 使用不同的控制算法；最小方差控制、极点配置 控制、PID控制等。
13
（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。
14
2. 专家系统的类型
36
传统控制技术中的启发式控制逻辑——
（1）控制算法的参数整定
对于不精确模型的PID控制算法，参数整定常常 根据临界增盖（Kc）和临界周期（tc）来确定Kp， Ki，Kd的经验取值。
37
传统控制技术中的启发式控制逻辑——
（2）控制算法的参数优化
控制器参数的校正和优化 ,就是通过对系
统误差的模式识别，分别识别出过程响应曲线
专家控制所实现的控制作用是控制规律的解析 算法与各种启发式控制逻辑的有机结合。 传统控制理论和技术的成就和特长在于它针对 精确描述的解析模型进行精确的数值求解。 即它的着眼点主要限于设计和实现控制系统的 各种核心算法。 经典的PID控制就是一个精确的线性方程所表 示的算法 :
1 u (t ) K p e(t ) Ti d 0 e( )d Td dt e(t )
8
（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。
9
3.1.3 专家系统的特征及类型
富有经验的控制工程师，系统能为他提供
一个“控制工具箱”，
即可对控制、辨识、测量、监视、诊断等
方面的各种方法和算法选择自便，运用自
如，而且透明地面向系统外部的用户。
31
与一般专家系统的差别
（1）在控制功能上：
通常的专家系统只完成专门领域问题的咨
询功能，它的推理结果一般用于辅助用户
的决策；而专家控制则要求能对控制动作
监视、疾病监视、防空监视等。
24
3.2 专家控制的基本原理
专家控制是指将专家系统的设计规范和运行机 制与传统控制理论和技术相结合而成的实时控 制系统设计、实现方法。
25
3.2.1 专家控制的功能目标
专家控制的功能目标是模拟、延伸、扩展“控
制专家”的思想、策略和方法。 专家控制不仅可以提高常规控制系统的控制品 质，拓宽系统的作用范围，增加系统功能，而 且可以对传统控制方法难以奏效的复杂过程实 现闭环控制。
26
专家控制的理想目标
（1）能够满足任意动态过程的控制需要， 包括时变的，非线性的，受到各种干扰的 控制对象或生产过程；
（2）控制系统的运行可以利用对象或过程 的一些先验知识，而且只需要最少量的先 验知识；
27
专家控制的理想目标（续）
（3）有关对象或过程的知识可以不断地增
加、积累，据以改进控制性能；
11
（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。
12
（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。
39
传统控制技术中的启发式控制逻辑——
（4）不同算法的协调
如果模型不准确或参数发生变化，系统则需转 为调节状态，引入适当的激励，启动参数估计 算法。 如果对象参数发生跳变，则需对估计参数重新 初始化。 如果由于参数估计不当造成系统不稳定，则需 启发一种Kc－tc估计器重新估计参数。最后 如果发现自校正控制已收敛到最小方差控制， 则转入控制状态。
4
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。
5
（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。
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
10
（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。 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。
（7）用户可以访问系统内部的信息，并进行 交互，例如对象或过程的动态特性，控制性能 的统计分析，限制控制性能的因素，以及对当 前采用的控制作用的解释等。
专家控制的上述目标复盖了传统控制在一 定程度上可以达到的功能，但又超过了传 统控制技术。
30
专家控制的理想目标（续）
专家控制试图在控制闭环中“加入”一个
7
（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。
40
传统控制技术中的启发式控制逻辑——
（5）未建模动态的处理
在PID控制中，系统元件的非线性并未考虑。当 系统启停或设定值跳变时，由于元件的饱和等特 性，在积分项的作用下系统输出将产生很大超调， 形成弹簧式振荡，为此需要进行逻辑判断才能防 止，即若误差过大，则取消积分项。 又如当不希望执行部件过于频繁动作时，可利用 逻辑实现的带死区的PID控制等。
进行独立的、自动的决策，它的功能一定
要具有连续的可靠性，较强的抗干扰性。
32
与一般专家系统的差别
（2）在控制方式上：
通常的专家系统一般处于离线工作方式， 而专家控制则要求在线地获取动态反馈信 息，联机完成控制，它的功能一定要具有 使用的灵活性，符合要求的实时性。
33
3.2.2 控制作用的实现
2
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。 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。
统TYT。
18
（4）设计型专家系统
这是按给定的要求进行产品设计的一
类专家系统，它广泛地应用于线路设
Байду номын сангаас
计、机械产品设计及建筑设计等领域。
19
（5）决策型专家系统
这是对各种可能的决策方案进行综合
评判和选优的一类专家系统，它包括
各种领域的智能决策及咨询。
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（6）规划型专家系统
这是用于制订行动规划的一类专家系
划、交通运输调度、军事计划制订及
农作物施肥方案规划等。
21
（7）控制专家系统
控制专家系统的任务是自适应地管理一个 受控对象或客体的全部行为，使之满足预 定要求。
控制专家系统的特点是，能够解释当前情 况，预测未来发生的情况、可能发生的问 题及其原因，不断修正计划并控制计划的 执行。所以说，控制专家系统具有解释、 预测、诊断、规划和执行等多种功能。
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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3.1 专家系统概述 3.1.1 什么是专家系统
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（2）解释型专家系统
根据表层信息解释深层结构或内部可
能情况的一类专家系统，如卫星云图
分析、地质结构及化学结构分析等。
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（3）预测型专家系统
根据过去和现在观测到的数据预测未 来情况的系统。 其应用领域有气象预报、人口预测、 农业产量估计、水文、经济、军事形
势的预测等，如台风路径预报专家系
t
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高级控制形态的参数自适应控制系统 如图：
参数估计部分对受控模型的动态参数进行递 推估计; 控制器设计部分根据受控对象参数的变化对 控制器参数进行相应的调节。
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当受控对象或过程的动力学特性由于内部不确定性 或外部环境干扰不确定性而发生变化时，自适应控 制能自动地校正控制作用，从而使控制系统尽量保 持满意的性能。 参数估计和控制器设计主要由各种算法实现，统称 为自校正算法。
（4）有关控制的潜在知识以透明的方式存
放，能够容易地修改和扩充；
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专家控制的理想目标（续）
（5）用户可以对控制系统的性能进行定性 的说明，例如：“速度尽可能快”，“超 调要小”等； （6）控制性能方面的问题能够得到诊断， 控制闭环中的单元，包括传感器和执行机 构等的故障可以得到检测；
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专家控制的理想目标（续）
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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。 在推理过程中，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。
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。 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。
22
（8）教学型专家系统
这是能进行辅助教学的一类系统。它 不仅能传授知识，而且还能对学生进 行教学辅导，具有调试和诊断功能， 加上多媒体技术，其具有良好的人一 机界面。
23
（9）监视型专家系统
这是用于对某些行为进行监视并在必
要时进行干预的专家系统。
例如当情况异常时发出警报，可用于
核电站的安全监视、机场监视、森林
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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。 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。
的超调量、阻尼比和衰减振荡周期，然后根据
事先设定好的超调量，阻尼等约束条件，在线
校正Kp，Ki，Kd 这3个参数，直至过程的响
应曲线为某种指标下的最佳响应曲线。
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传统控制技术中的启发式控制逻辑——
（3）不同算法的选择
参数自适应控制，系统有两个运行状态：控制状 态和调节状态。 当系统获得受控模型的一定的参数条件时，可以 使用不同的控制算法；最小方差控制、极点配置 控制、PID控制等。
13
（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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2. 专家系统的类型
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传统控制技术中的启发式控制逻辑——
（1）控制算法的参数整定
对于不精确模型的PID控制算法，参数整定常常 根据临界增盖（Kc）和临界周期（tc）来确定Kp， Ki，Kd的经验取值。
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传统控制技术中的启发式控制逻辑——
（2）控制算法的参数优化
控制器参数的校正和优化 ,就是通过对系
统误差的模式识别，分别识别出过程响应曲线
专家控制所实现的控制作用是控制规律的解析 算法与各种启发式控制逻辑的有机结合。 传统控制理论和技术的成就和特长在于它针对 精确描述的解析模型进行精确的数值求解。 即它的着眼点主要限于设计和实现控制系统的 各种核心算法。 经典的PID控制就是一个精确的线性方程所表 示的算法 :
1 u (t ) K p e(t ) Ti d 0 e( )d Td dt e(t )
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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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3.1.3 专家系统的特征及类型
富有经验的控制工程师，系统能为他提供
一个“控制工具箱”，
即可对控制、辨识、测量、监视、诊断等
方面的各种方法和算法选择自便，运用自
如，而且透明地面向系统外部的用户。
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与一般专家系统的差别
（1）在控制功能上：
通常的专家系统只完成专门领域问题的咨
询功能，它的推理结果一般用于辅助用户
的决策；而专家控制则要求能对控制动作
监视、疾病监视、防空监视等。
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3.2 专家控制的基本原理
专家控制是指将专家系统的设计规范和运行机 制与传统控制理论和技术相结合而成的实时控 制系统设计、实现方法。
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3.2.1 专家控制的功能目标
专家控制的功能目标是模拟、延伸、扩展“控
制专家”的思想、策略和方法。 专家控制不仅可以提高常规控制系统的控制品 质，拓宽系统的作用范围，增加系统功能，而 且可以对传统控制方法难以奏效的复杂过程实 现闭环控制。
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专家控制的理想目标
（1）能够满足任意动态过程的控制需要， 包括时变的，非线性的，受到各种干扰的 控制对象或生产过程；
（2）控制系统的运行可以利用对象或过程 的一些先验知识，而且只需要最少量的先 验知识；
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专家控制的理想目标（续）
（3）有关对象或过程的知识可以不断地增
加、积累，据以改进控制性能；
11
（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。
12
（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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传统控制技术中的启发式控制逻辑——
（4）不同算法的协调
如果模型不准确或参数发生变化，系统则需转 为调节状态，引入适当的激励，启动参数估计 算法。 如果对象参数发生跳变，则需对估计参数重新 初始化。 如果由于参数估计不当造成系统不稳定，则需 启发一种Kc－tc估计器重新估计参数。最后 如果发现自校正控制已收敛到最小方差控制， 则转入控制状态。
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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。
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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。
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。 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。
（7）用户可以访问系统内部的信息，并进行 交互，例如对象或过程的动态特性，控制性能 的统计分析，限制控制性能的因素，以及对当 前采用的控制作用的解释等。
专家控制的上述目标复盖了传统控制在一 定程度上可以达到的功能，但又超过了传 统控制技术。
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专家控制的理想目标（续）
专家控制试图在控制闭环中“加入”一个
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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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传统控制技术中的启发式控制逻辑——
（5）未建模动态的处理
在PID控制中，系统元件的非线性并未考虑。当 系统启停或设定值跳变时，由于元件的饱和等特 性，在积分项的作用下系统输出将产生很大超调， 形成弹簧式振荡，为此需要进行逻辑判断才能防 止，即若误差过大，则取消积分项。 又如当不希望执行部件过于频繁动作时，可利用 逻辑实现的带死区的PID控制等。
进行独立的、自动的决策，它的功能一定
要具有连续的可靠性，较强的抗干扰性。
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与一般专家系统的差别
（2）在控制方式上：
通常的专家系统一般处于离线工作方式， 而专家控制则要求在线地获取动态反馈信 息，联机完成控制，它的功能一定要具有 使用的灵活性，符合要求的实时性。
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3.2.2 控制作用的实现
2
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。 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。
统TYT。
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（4）设计型专家系统
这是按给定的要求进行产品设计的一
类专家系统，它广泛地应用于线路设
Байду номын сангаас
计、机械产品设计及建筑设计等领域。
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（5）决策型专家系统
这是对各种可能的决策方案进行综合
评判和选优的一类专家系统，它包括
各种领域的智能决策及咨询。
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（6）规划型专家系统
这是用于制订行动规划的一类专家系