专家系统简介
专家系统是一类具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，通过对人类专家的问题求解能力的建模，采用人工智能中的知识表示和知识推理技术来模拟通常由专家才能解决的复杂问题，达到具有与专家同等解决问题能力的水平。这种基于知识的系统设计方法是以知识库和推理机为中心而展开的，即
专家系统 = 知识库 + 推理机
它把知识从系统中与其他部分分离开来。专家系统强调的是知识而不是方法。很多问题没有基于算法的解决方案，或算法方案太复杂，采用专家系统，可以利用人类专家拥有丰富的知识，因此专家系统也称为基于知识的系统（Knowledge-Based Systems）。一般说来，一个专家系统应该具备以下三个要素：（1）具备某个应用领域的专家级知识；
（2）能模拟专家的思维；
（3）能达到专家级的解题水平。
专家系统与传统的计算机程序的主要区别如表7.1所示。
表7.1 专家系统与传统的计算机程序的主要区别
列项传统的计算机程序专家系统
适用范围无限制封闭世界假设
建造一个专家系统的过程可以称为“知识工程”，它是把软件工程的思想应用于设计基于知识的系统。知识工程包括下面几个方面：
（1）从专家那里获取系统所用的知识（即知识获取）
（2）选择合适的知识表示形式（即知识表示）
（3）进行软件设计
（4）以合适的计算机编程语言实现。
专家系统的发展史
1965年斯坦福大学的费根鲍姆（E.A. Feigenbaum）和化学家勒德贝格（J. Lederberg）合作研制DENDRAL 系统，使得人工智能的研究以推理算法为主转变为以知识为主。20世纪70年代，专家系统的观点逐渐被人们接受，许多专家系统相继研发成功，其中较具代表性的有医药专家系统MYCIN、探矿专家系统PROSPECTOR等。20世纪80年代，专家系统的开发趋于商品化，创造了巨大的经济效益。
1977年美国斯坦福大学计算机科学家费根鲍姆 (E.A.Feigenballm)在第五届国际人工智能联合会议上提出知识工程的新概念。他认为，“知识工程是人工智能的原理和方法，对那些需要专家知识才能解决的应用难题提供求解的手段。恰当运用专家知识的获取、表达和推理过程的构成与解释，是设计基于
知识的系统的重要技术问题。”知识工程是一门以知识为研究对象的学科，它将具体智能系统研究中那些共同的基本问题抽出来，作为知识工程的核心内容，使之成为指导具体研制各类智能系统的一般方法和基本工具，成为一门具有方法论意义的科学。20世纪80年代以来，在知识工程的推动下，涌现出了不少专家系统开发工具，例如EMYCIN、CLIPS(OPS5, OPS83)、G2、KEE、OKPS等。
早在1977年，中国科学院自动化研究所就基于关幼波先生的经验，研制成功了我国第一个“中医肝病诊治专家系统”。1985年10月中科院合肥智能所熊范纶建成“砂姜黑土小麦施肥专家咨询系统”，这是我国第一个农业专家系统。经过20多年努力，一个以农业专家系统为重要手段的智能化农业信息技术在我国取得了引人瞩目的成就，许多农业专家系统遍地开花，将对我国农业持续发展发挥作用。中科院计算所史忠植与东海水产研究所等合作，研制了东海渔场预报专家系统。在专家系统开发工具方面，中科院数学研究所研制了专家系统开发环境“天马”，中科院合肥智能所研制了农业专家系统开发工具“雄风”，中科院计算所研制了面向对象专家系统开发工具“OKPS”。
专家系统的基本结构
专家系统的基本结构如图7.1所示，其中箭头方向为信息流动的方向。专家系统通常由人机交互界面、知识库、推理机、解释器、综合数据库、知识获取等6个部分构成。
图
7.1 专家系统的基本结构
知识库是问题求解所需要的领域知识的集合，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。知识库中的知识源于领域专家，是决定专家系统能力的关键，即知识库中知识的质量和数量决定着专家系统的质量水平。知识库是专家系统的核心组成部分。一般来说，专家系统中的知识库与专家系统程序是相互独立的，用户可以通过改变、完善知识库中的知识内容来提高专家系统的性能。
推理机是实施问题求解的核心执行机构，它实际上是对知识进行解释的程序，根据知识的语义，对按一定策略找到的知识进行解释执行，并把结果记录到动态库的适当空间中。推理机的程序与知识库的具体内容无关，即推理机和知识库是分离的，这是专家系统的重要特征。它的优点是对知识库的修改无须改动推理机，但是纯粹的形式推理会降低问题求解的效率。将推理机和知识库相结合也不失为一种可选方法。
专家系统综述
专家系统综述 摘要：专家系统是人工智能中较为成熟的、最活跃的一个分支，是人工智能发展最主要的发展动力。它是人工智能从一般思维规律探索走向实际系统设计，从实验进入现实世界的典范、转折点和突破口。专家系统的成功开发应用，对实现脑力劳动自动化具有特别重要的意义。 关键字：专家系统的优点；专家系统的结构；专家系统的建造；专家系统的应用；专家系统的研究方向； 0.引言 本文介绍专家系统的特点及其优点，专家系统的简单结构及专家系统的建造，使人们更加了解专家系统原理，通过介绍专家系统的应用及目前的研究方向，更加明确了专家系统在人们生活中的广大应用及专家系统为人们带来的种种利处，让大家更广泛的认识专家系统，从而激发人们对专家系统研究的兴趣。 1.专家系统的研究意义 专家系统是人工智能应用研究最活跃和最广泛的课题之一，是一种具有代表性的智能应用系统，它旨在研究如何模拟人类专家的决策过程，解决那些需要专家才能解决的复杂问题。专家系统是人工智能中较为成熟的、最活跃的一个分支，是人工智能发展最主要的发展动力。它是人工智能从一般思维规律探索走向实际系统设计，从实验进入现实世界的典范、转折点和突破口。专家系统的成功开发应用，对实现脑力劳动自动化具有特别重要的意义。 专家系统研究的意义可以从以下几个主要方面来讨论。 （1）专家系统研究是计算机科学与技术的应用和发展的需要 专家系统作为人工智能的一个应用领域，它使人工智能从实验走向现实世界，成为检测人工智能基本理论和基本技术的一个重要实验场所，同时也向人们不断提出新的研究课题，推动了新的计算机体系的研究。各种专家系统的研制和使用扩大了计算机应用的领域，促进了计算机科学与技术的进一步发展。 （2）专家系统为人类保存、传播、使用和评价只是提供了一种有效的手段 知识是一种宝贵的资产，尤其是专家的专门知识。人类社会最昂贵的是人类专家，培养专家需要耗费大量的资金和时间，专家的数量和质量是一个国家强盛程度的一个标志。社会对专家的需求是迫切的，即使是技术先进的国家也会感到专家的紧缺。专家的知识能否得到很好的继承关系到该领域的工作效率和领域发展的水平，因此保存和传播专家的专门知识无疑是一项重要的意义的工作，它有助于遏制社会最珍贵财富的流失，而且还可以把专家从知识传播中部分的解脱出来，是他们有更多的时间和精力去研究本领域中一些规律性的实质问题，同时，通过专家系统的解释机制，还能显示其知识库的已有知识和解释问题求解的推理路径，
人工智能与专家系统复习
人工智能与专家系统复习尹朝庆，尹皓中国水利水电出版社 第一章 【P1】1.1何谓人工智能？人类智能主要包括哪些能力？ 答：人工智能是研究、设计和应用智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力、以延伸人类智能的科学。 四种能力： 认识和理解外界环境的能力； 进行演绎和归纳推理、作出决策的能力； 学习的能力； 自适应的能力。 【P6-8】1.4人工智能有哪几个主要学派？各学派的基本理论框架和研究方法有何不同？答：（1）符号主义学派的框架： 知识是智能的基础，人工智能的核心问题是知识表示和知识推理，可以用一个符号系统在计算机上形式化的描述和模拟人的思维活动过程。 研究方法：功能模拟方法，力图用数理逻辑方法来建立人工智能的统一理论体系。 （2）联接主义学派的框架： 利用人工神经网络模仿人类智能，认为人的智能的基本单位是神经元，由人工神经元联接起来的人工神经网络可以具有学习和自适应能力。 研究方法：结构模拟。 （3）行为主义学派的框架： 提出智能行为的“感知-动作模式”。 研究方法：行为模拟方法。 【P8-9】1.5人工智能的近期研究目标和远期研究目标分别是什么？ 近期：建造智能计算机。 远期：研究人类智能和机器智能的基本原理，用智能机器来模拟人类的思维过程和智能行为。 【P9-12】1.6人工智能主要的研究应用领域？ 十条：定理证明；专家系统；机器学习；自然语言理解；智能检索；机器人学；自动程序设计；组合调度问题；模式识别；机器视觉。 第二章 【P19】2.2简述谓词逻辑中的下述推理规则： （1）P规则：在推理的任何步骤上都可引入前提； （2）T规则：在推理时，如果前面步骤中有一个或多个公式永真蕴含公式S，则可把S引入推理过程中； （3）CP规则：如果能从R和前提集合中推出S来，则可从前提集合推出R→S。 （4）反证法规则：P=>Q，当且仅当P∧┑Q＜=>F。即Q为P的逻辑结论，当且仅当P∧┑Q是不可满足的。 【P20-21】2.3一阶谓词逻辑表示法适合于表示哪种类型的知识？它有主要哪些特点？ 答：谓词逻辑适合于表示事物的状态、属性、概念等事实性的知识，也可以用来表示事物间确定的因果关系，即规则。
人工智能专家系统论文
人工智能专家系统概述 摘要:人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 专家系统是人工智能应用研究的主要领域。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处理的复杂问题，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。 关键词：人工智能，专家系统。 Abstract: The artificial intelligence (Artificial Intelligence), English abbreviation is AI. It is the research, the development uses in simulating, extending and expands human's intelligence theory, the method, technical and an application system new technical science. The artificial intelligence is a computer science branch, it attempts the understanding intelligence the essence, the parallel intergrowth delivers one kind newly to be able to make the response by the human intelligence similar way the intelligent machine, this domain research including robot, language recognition, pattern recognition, natural language processing and expert system and so on. An expert system is artificial intelligence application research of the main fields. An expert system is a has a large number of specialized knowledge and experience of the program system, it used artificial intelligence technology and computer technology, according to a field one or more experts to provide the knowledge and experience, reasoning and judgment, simulation of human experts decision-making process, so as to solve the need to deal with complicated problems of human experts, in short, the expert system is a kind of simulation to solve the problem domain experts human
专家系统
专家系统发展概
述 院系：化工学院化工机械系 班级：10自动化（1） 姓名：李正智 学号：1020301016 日期：2013年10月1日 专家系统发展概述 摘要:回顾了专家系统发展的历史和现状。对目前比较成熟的专家系统模型进行分析,指出各自的特点和局限性。最后对专家系统的热点进行展望并介绍了新型专家系统。 关键词:专家系统;知识获取;数据挖掘;多代理系统;人工神经网络 Abstract:The history and recent research ofexpertsystem was reviewed. Severalwell-researched expertsystemmodelswereintroduced respectively, and their featuresand limitationswere analyzed. Finally, the hotspotofexpertsystem wasoverlookedand future research direction ofexpertsystem wasdiscussed. Key words:expertsystem; knowledge acquisition; datamining; multi-agentsystem; artificialneuralnetwork 近三十年来人工智能(Artificial Intelligence,AI)获得了迅速的发展,在很多学科领域都获 得了广泛应用,并取得了丰硕成果。作为人工智能一个重要分支的专家系统在20世纪60年代初期产生并发展起来的一门新兴的应用科学,而且正随着计算机技术的不断发展而日臻完善和成熟。一般认为,专家系统就是应用于某一专门领域,由知识工程师通过知识获取手段, 将领域专家解决特定领域的知识,采用某种知识表示方法编辑或自动生成某种特定表示形式存放在知识库中;然后用户通过人机接口输入信息、数据或命令,运用推理机构控制知识库及整个系统,能像专家一样解决困难的和复杂的实际问题的计算机(软件)统。 专家系统有三个特点:1.启发性,能运用专家的知识和经验进行推理和判断;2.透明性,能解决本身的推理过程,回答用户提出的问题;3.灵活性,能不断地增长知识,修改原有知识。 1 专家系统的产生与发展 专家系统按其发展过程大致可分为三个阶段[1~3],即初创期(1971年前)、成熟期(1972)1977年)和发展期(1978年至今)。 1.1 初创期 人工智能早期工作都是学术性的,其程序都是用来开发游戏的。尽管这些努力产生了如国际象棋、跳棋等有趣的游戏[4],但其真实目的在于在计算机编码中加入人的推理能力,以
3S技术和专家系统在林火管理中的应用研究综述
3S技术和专家系统在林火管理中的应用研究综述 中南林业科技大学计算机与信息工程学院 高 瑜 夏国荣 【摘要】基于3S技术的专家系统的应用研究极大提高了林火管理的水平。介绍了专家系统（ES）与3S技术结合的可行性以及未来在林火管理领域的应用。分析了ES与3S技术在林火管理中的结合点及所面对的问题，进一步体现了现有林火管理科学化、智能化和信息化。 【关键词】3S技术；专家系统；林火管理系统 Survey of Expert System in Forest Fire Management Based on 3S Technology （College of Computer Science，Central South University of Forestry & Technology，Gao Yu，Xia Guorong） Abstract：The application research of ES in forestry management based on 3S has improved greatly the development level of forest management.This paper discusses the feasibility of the ES（expert system）and the 3S technology and the application in the aspects of forest fire management，And also analyzes the combination and questions between Expert System and 3S.It embodies science intelligence and information of existing forest fire management. Key Words：3S technology；Expert System；Forest fire management system 1.引言 森林火灾给国家带来巨大经济损失的同时，也严重威胁着国家林业经济效益和地球生态环境。如何建立一个完善的辅助森林防火管理信息系统也就显得有十分重要的意义。虽然3S技术（遥感技术（Remote Sensing，RS）、地理信息系统（Geography Information Systems，GIS）、全球定位系统（Global Positioning Systems，GPS））在我国森林管理中的应用起步晚，但是发展却非常迅速。尤其伴随着以计算机为代表的信息技术在林火各个方面中的嵌入应用，基于3S和ES四项技术的森林防火管理信息系统正快速发展。 2.‘3S’（GIS、RS、GPS）和ES概述 2.1 相关概念 GIS是管理和分析空间数据的计算机（软件、硬件、不同的方法）系统，该系统采集、管理（存储、运算、查询等）和分析具有空间含义的地理信息并进行表达，以便将空间及属性信息准确真实地输出给用户，最终借助其独有的空间分析功能进行各种决策支持。 RS是以航空测量为基础对地进行观测的综合性技术，用于实时地提供目标及其环境的语义或非语义分析，及时更新GIS中的数据[3]。 GPS是被用于实时快速地提供目标， 做到单点或多点定位，可以提供不同精度 的空间定位数据。 ES作为人工智能应用研究领域最重要 和活跃的课题之一，把解决某一特定领域 问题的大量人类专家水平的专业经验知识 和解决问题的方法应用到智能程序中[2]。 2.2 相互关系 3S（GIS、GPS、RS）技术结合是当 前空间信息技术发展的重要方向，此技术 是利用遥感技术获取最新的图像信息，全 球定位技术则是捕捉遥感图像中的位置信 息，地理信息系统作为图像分析的技术手 段。三者紧密结合，相互完善为用户提供 精确的图像信息数据。它们的结合主要表 现：RS为GIS实时地更新各种图像数据， GIS提高了RS的空间数据分析能力及精 度，GIS还可使GPS的定位信息在制作地图 上获得准确地位置坐标。GPS可为GIS及时 采集、更新或修正数据。GPS的快速定位 使RS数据实时、快速进入GIS系统，保证 了RS数据及地面同步监测数据获取的动态 配准、动态地进入GIS数据库[3]。 在ES与GIS的结合中，ES为GIS提供 科学的咨询和辅助决策，而GIS为ES提供 完善的空间数据信息。实际上是ES为GIS 提供智能界面，设计有效的操作程序，以 驱动GIS进行空间分析[2]。其中，GIS主要 负责对空间信息一系列处理的功能，而ES 负责系统的启发和推理分析，控制整合系 统的运作。基于3S技术和专家系统的应用 研究，将会进一步加快我国林火管理是数 字化的发展。 3.ES与3S技术在林火管理的应用 3.1 国内外的发展情况 现阶段森林火灾管理系统主要包括 五个模块分别是：1）数据管理子系统； 2）林火监测模块；3）林火预测预报模 块；4）辅助决策模块。 随着对对林火预防和扑救工作的重 视，世界各国大力发展林火管理系统。ES与 3S技术的被广泛应用到系统中，一方面为可 能发生火灾的区域进行预测，一方面可为消 防指挥人员提供灭火辅助决策支持，最终达 到使火灾损失降到最低的目的[2]。 像美国、加拿大、欧洲各国在林火 管理上起步早，现阶段发展很成熟，许多 国家得到了很多的借鉴。2010年，Kalo- udis S T[2]等提出了FMP-ES，该系统使用 两种模糊逻辑理论和基于规则的知识库建 立了林火智能决策支持。加拿大综合了地 理信息、模糊理论和人类有关火灾成因的 知识建立了新型林火管理专家系统，制定 -89- /2013.02/
SW专家系统介绍
SolidWorks的优势 一、 第一款Windows平台上的原创3D机械CAD软件，开创了易学易用的新一代CAD软件的新时代； 拥有特征管理员（Feature Manager）的专利权，至今已成为所有3D CAD软件的最基本配置； 二、 eDrawings，业界第一款可通过Email即可实现工程图纸的便捷沟通与交流的高效工具，而且不 依赖于任何平台和任何CAD软件，已成为企业和工程师进行工程数据交流的标准平台； 三、 业界第一家提供完全的全集成（单一窗口）CAE解决方案的CAD供应商。无需借助任何第三方 分析软件，解决工程设计中任何深度和层次的设计验证和工程分析问题； 四、 庞大的成功用户群体和支持网络。应用软件的使用率是衡量其功能、顾客满意度和未来前景的 重要指标。无论在商业领域还是教育领域，广大的用户群都能确保采用SolidWorks软件的公司获得成功所需的培训与支持。此外，广大的用户群体还能让采用该软件的公司雇用到训练有素的员工；从其他用户的经验中受益；并找到能无缝利用其数据的供应商、工厂和承包商。 五、 率先发明SWIFT(S olid W orks I ntelligent F eature T echnology)技术平台，至今独一无二 1.SWIFT的工程背景 众所周知，三维CAD软件为机械设计工程师们带来了惊人的创造力。然而，这种能力的背后是它的复杂性，使用者必须花费很多的时间和精力学习软件操作并成为行家后才能充分利用好这种设计工具的功能,从而发挥巨大的潜力。 专家级的使用者了解其使用的CAD软件中内含的众多小窍门，通常也只有这些用户才能够充分利用到三维CAD的威力。因此，在这种工程背景下，SWIFT出现了。这个技术平台由多个“专家”软件工具包组成，其目的和意图就是为了解决功能与复杂性之间的矛盾。CAD系统本身已经开发得很完备，它已经代所有用户（无论是新手、有一定经验的用户还是专家）“掌握了”三维CAD中大多数最艰难、最费时的技巧。 发明和开发SWIFT，就是让设计工程师可以全神贯注于要完成的设计和要实现的设计意图，而不用将精力浪费在三维CAD软件的操作规则上。使所有CAD用户一入门就成为这方面的行家。因此它不仅实现了基本功能和常见功能的自动化，还能切实解决设计过程中遇到的难解问题，就像是最有经验的CAD专家所做到的那样。如果要为这种技术打个恰当的比方的话，就象自动变速器为驾驶新手提供安全保障，GPS为旅行者导航方向一样，SWIFT也为三维CAD用户提供了前所未有的便利。 2.SWIFT的主要内容 如前所述，SWIFT包含了一系列的专家工 具，用于诊断和解决草图关系、特征顺序、装 配与配合冲突以及真正为生产制造所需的尺寸 标注等问题；解决几乎所有用户都会遇到的复 杂而费时的头痛问题。 2.1 草图专家(SketchXpert) 大量的三维特征都需要从绘制二维草图开 始，但绘制的草图特别是比较复杂的草图时经 常会出现过定义或欠定义的情况。无论哪种情 况都会在制造零件时导致错误。参数化三维建 模系统会为在草图中创建的直线、圆弧和二维 轮廓添加重要的尺寸和几何关系，以便捕捉设 计意图和传递设计更改。有时，由于用户添加的尺寸多于定义草图所需的尺寸，使得他们的草图过约束。这时，用户必须停下来，手动解决这些问题，然后才能继续设计。该过程通常是一个找错?
专家系统综述
专家系统综述 摘要 综述专家系统的基本概念、主要结构、开发方法以及在机械制造领域的应用情况。 关健词：专家系统综述 1、什么是专家系统 人工智能(Artifieial Inteligenee简称Al)被誉为本世纪的三大科学技术成就之一，受到了世界各国的普遍重视。而60年代中期作为人工智能的一个应用领域的专家系统(Expert System简称ES)的出现，使得人工智能的研究从实验室走向了现实世界。 所谓专家系统实际上是一个(或一组)能在某特定领域内.以人类专家水平去解决该领域中困难问题的计算机程序。或者说，专家系统是这样一个系统： a.专家系统处理现实世界中提出的需要由专家来分析和判断的复杂问题。 b.专家系统利用专家推理方法的计算机模型来解决间题，并且可以得到和 专家相同的结论。 由于专家系统的功能主要依赖于大量的知识，这些知识均存在知识库中，通过推理机按一定的推理策略去解决问题，所以它也被称大知识基系统。专家系统是研究用解决某专门问题的专家知识来建立人机系统的方法和技术。由于知识在专家系统中起着决定性作用，所以一般将建立专家系统的工作过程称为知识工程。 2、专家系统的基本结构及分类 2.1专家系统的墓本结构 一个完整的专家系统结构由图1所示的六个部分组成。其中数据库、知识库、推理机和人机接口是必不可少的部分。解释部分、知识获取部分是期望部分。下面分别介绍这些部分。
a.知识库 知识库是领域知识的存储器。它存储专家经验、专门知识与常识性知识，是专家系统的核心部分。知识库可以由事实性知识和推理性知识组成。知识是决定一个专家系统性能的主要因素。一个知识库必须具备良好的可用性、确实性和完善性。要建立一个知识库，首先要从领域专家那里获取知识即称为知识获取。然后将获得的知识编排成数据结构井存入计算机中，这就形成了知识库，可供系统推理判断之用。 b.数据库 数据库用于存储领域内的初始数据和推理过程中得到的各种信息。数据库中存放的内容是该系统当前要处理的对象的一些事实。 c.推理机 推理机是用来控制、协调整个系统的。它根据当前输入的数据即数据库中的信息，利用知识库中的知识，按一定的推理策略，去解决当前的问题.并把结果送到用户接口。 在专家系统中，推理方式有：正向推理、反向推理、混合推理。在上述三种推理方式中，又有精确与不精确推理之分。因为专家系统是模拟人类专家进行工作，所以推理机的推理过程应与专家的推理过程尽可能一致。 d.人机接口 人机接口是专家系统与用户通信的部分。它既可接受来自用户的信息，将其翻译成系统可接受的内部形式，又能把推理机从知识库中推出的有用知识送给用户。 e.解释部分 解释部分能对推理给出必要的解释。这给用户了解推理过程，向系统学习和维护系统提供了方便。 f.知识获取部分 知识获取部分为修改、扩充知识库中的知识提供手段。这里指的是机器自动实现的知识获取。它对于一干专家系统的不断完善、提高起着重要的作用。通常，它应具备能删除知识库中不需要的知识及把需要的新知识加入知识库中的功能。最好还具有能根据实践结果，发现知识库中不合适的知识以及能总结出新知识的功能。知识获取部分实际上是一种学习功能。 专家系统的一个重要特征是知识库与推理机分离，系统允许在运行过程中不断修改知识，增加新知识，使系统性能不断提高。 综上所述可知，一个专家系统不仅能提供专家水平的建议与意见，而且当用户需要时，能对系统本身行为作出解释，同时还有知识获取功能。专家系统的工作特点是运用知识进行推量，因此知识获取(包括人工方式的知识获取和机器学习)、知识表示和知识运用是建造专家系统的三个核心部分。 另外专家系统强调符号处理，并希望有一个理想的人机接口，做到专家或用户能以一种接近自然语言的语言甚至口语形式同系统进行信息的交流。这些都是传统程序所不具备的特点。如下表所示： 表1专家系统和传统程序的比较
农业专家系统应用实例分析资料
农业专家系统应用实例分析 摘要:专家系统是人工智能领域中较为成熟的一个分支。本文阐述了专家系统的基本概念及基本要素，介绍了专家系统在我国农业中的应用和我国农业专家系统的发展趋势。 关键词:人工智能;专家系统;农业专家系统;应用 农业专家系统也可叫农业智能系统,是一个具有大量农业专门知识与经验的计算机系统。它应用人工智能技术,依据一个或多个农业专家提供的特殊领域知识、经验进行推理和判断,模拟农业专家就某一复杂农业问题进行决策。典型的农业专家系统主要由知识库、数据库、模型库、推理机、知识库管理系统、解释器、用户界面7个部分组成。其中,知识库和推理机是农业专家系统最核心部分,这是任何一个农业专家系统都不可缺少的组成部分。知识库的质量直接影响到农业专家系统质量及可信度;推理机是农业专家系统的运行动力。而知识库管理系统则是对知识库中的知识进行检查和检索,还可以把推理过程中使用知识的实际情况显示出来,这是数据库管理系统中所没有的。知识获取是农业专家系统开发过程中的瓶颈,其主要任务是完成领域知识的收集与整理.解释器是用来向用户,特别是专用户,解释推理的结果和在推理过程中所发生的一切。 专家系统有四个特点,即:启发性,能运用专家的知识和经验进行推理和判断;透明性,能解决本身的推理过程,能回答用户提出的问题;灵活性,能不断地增长知识,修改原有的知识。综合性,能解答种子、土肥、植保、农经等多专业问题,克服了单个农业专家的专业局限。研发农业专家系统的主要目的是使计算机在农业领域中起农业专家的作用,对那些需要专家知识才能解决的难题提供相关专业权威专家水平的解答。 专家系统在世界农业领域中的应用始于20世纪70年代末,经过20余年发展,应用已遍及作物栽培管理、设施园艺管理、畜禽管理、水产养殖、植物保护、育种以及经济决策等各方面。专家系统在灌溉、施肥、栽培、病虫害的诊断与防治、作物育种、作物产量预测、畜禽饲养管理和水产养殖管理等方面,展示了广阔的应用前景。 一．农业专家系统在作物病虫害综合治理中的应用 根据以往的研究和病虫害综合治理的过程，专家系统的研究主要集中在6个方面: 1.1病虫害诊断在病虫害诊断中，如果人工开具病虫处方，工作人员必须有牢固的植物保护基础知识和丰富的实践经验，需要查询大量资料，无法及时满足农户的需要。专家系统把这些资料编制成简单的程序，达到迅速确定目标的目的，从而得到最佳防治时期和方案。 1.2预测预报病虫预测预报需要的基本信息是:病虫害的生物学参数(如发生
人工智能小型专家系统的设计与实现解读
人工智能技术基础实验报告 指导老师：朱力 任课教师：张勇
实验三小型专家系统设计与实现 一、实验目的 （1）增加学生对人工智能课程的兴趣； （2）使学生进一步理解并掌握人工智能prolog语言； （3）使学生加强对专家系统课程内容的理解和掌握，并培养学生综合运用所学知识开发智能系统的初步能力。 二、实验要求 （1）用产生式规则作为知识表示，用产生系统实现该专家系统。 （2）可使用本实验指导书中给出的示例程序，此时只需理解该程序，并增加自己感兴趣的修改即可；也可以参考该程序，然后用PROLOG语言或其他语言另行编写。 （3）程序运行时，应能在屏幕上显示程序运行结果。 三、实验环境 在Turbo PROLOG或Visual Prolog集成环境下调试运行简单的PROLOG程序。 四、实验内容 建造一个小型专家系统（如分类、诊断、预测等类型），具体应用领域由学生自选，具体系统名称由学生自定。 五、实验步骤 1、专家系统： 1.1建造一个完整的专家系统设计需完成的内容： 1．用户界面：可采用菜单方式或问答方式。
2．知识库（规则库）：存放产生式规则，库中的规则可以增删。 3．数据库：用来存放用户回答的问题、已知事实、推理得到的中 间事实。 4．推理机：如何运用知识库中的规则进行问题的推理控制，建议 用正向推理。 5．知识库中的规则可以随意增减。 1.2推理策略 推理策略包括：正向（数据驱动），反向（目标驱动），双向 2、动物分类实验规则集 （1）若某动物有奶，则它是哺乳动物。 （2）若某动物有毛发，则它是哺乳动物。 （3）若某动物有羽毛，则它是鸟。 （4）若某动物会飞且生蛋，则它是鸟。 （5）若某动物是哺乳动物且有爪且有犬齿且目盯前方，则它是食肉动物。（6）若某动物是哺乳动物且吃肉，则它是食肉动物。 （7）若某动物是哺乳动物且有蹄，则它是有蹄动物。 （8）若某动物是有蹄动物且反刍食物，则它是偶蹄动物。 （9）若某动物是食肉动物且黄褐色且有黑色条纹，则它是老虎。 （10）若某动物是食肉动物且黄褐色且有黑色斑点，则它是猎豹。 （11）若某动物是有蹄动物且长腿且长脖子且黄褐色且有暗斑点，则它是长颈鹿。 （12）若某动物是有蹄动物且白色且有黑色条纹，则它是斑马。 （13）若某动物是鸟且不会飞且长腿且长脖子且黑白色，则它是驼鸟。
专家系统简介
Analysis of the expert system and the technical problem of unemployment Wu Mingming Hubei University of Education,Wuhan,China Abstract:in twenty-first Century, a large number of unemployment of our generation is an indisputable fact. The cause that causes unemployment said Fungous, seems to have a reason. In this paper, the unique angle of view, from the aspects of innovation on the expert system as the representative of the Internet technology, the science and technology, especially the expert system of the explosive development of the technology of the continuing rise in unemployment. Keywords: expert system, technology business, Internet technology. 专家系统和技术性失业问题浅析 吴明明 湖北第二师范学院计算机学院，武汉，中国 摘要：21世纪，我们这一代人的大量失业已是不争的事实。导致失业的原因各说风云，似乎都有道理。本文以独特的视角，从以专家系统为代表的互联网技术的不断革新方面来说，得到了科学技术尤其是专家系统的爆炸性的发展导致了技术性失业的不断增加的事实。 关键词：专家系统，技术性事业，互联网技术。 引言 随着专家系统(Expert System，简称ES)的深度发展，越来越多的工作可以被计算机技术取代。或许在一定时间之内无法完全取代人类从事的所有工作，但是计算机技术已经体现出了取代人类从事的某些工作的巨大的爆发力。换而言之，在企业生产规模不变的情况下（保守估计），所能提供的岗位已经大为缩减。随之而来导致的是大批量的人员失业，技术性失业已经渐渐进入人们的视线。 1、专家系统 1.1专家系统简介 专家系统（Expert System)，顾名思义，是一种在特定领域内具有专家水平解决问题能力的智能程序系统。它应用人工智能技术和计算机技术，根据已存储的专家级的知识、经验等同过推理得出更好更适合的解决问题的方法。模拟专家的思维，解决特定方向的问题，它属于人工智能的一个分支。
浅谈专家系统应用与发展
浅谈专家系统应用与发展 摘要：专家系统作为人工智能应用研究的课题之一在各个领域得到广泛应用，但也存在一些突出问题限制了其进一步的发展。本文就专家系统的应用领域和研究热点及其存在问题作了讨论，并提出了新型专家系统的一些特点，指出发展新型专家系统是很有必要的。 关键字：专家系统，知识获取，数据挖掘，多Angent Application and Prospect of Expert System Abstract:Expert system is one of the research subjects of the application of AI(artificial intelligence),and widely uesd in many fields,but some predominant problems confined its development.This article discussed the application areas and research hotspots of expert system,and brought up some characteristics of new style expert system,finally pointed that it’s necessary for us to develop new style expert system. Key words:expert system; knowledge acquisition; data mining; multi-agent system 1专家系统概述 1.1 专家系统的起源与含义 专家系统（expert system）是人工智能领域应用研究最活跃和最广泛的课题之一。第一个专家系统是在1956年由Allen Newell、Herbert Simon及J. C. Shaw 所发展。其后，许多专家系统也纷纷随之建立，但在前期多半是属于研究性质的雏形系统。1970年代之后，人工智能与专家系统专用的程序语言及软件开发工具逐渐开始发展，而各种知识表示法及算法也被广泛地研究，使得专家系统的建构与发展方式产生了不小的改变。在1980年代后期开始，专家系统便能够逐渐脱离实验室的研究而广泛应用于各行业中[1,2]。 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处理的复杂问题[1]。 1.2 专家系统的结构 专家系统的基本结构如图1所示，其中箭头方向为数据流动的方向。专家系统通常由人机交互界面、知识库、推理机、解释器、综合数据库、知识获取等6个部分构成。
专家系统概述
一般专家系统构造所需考虑的关键技术的讨论 张永红 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院，黑龙江省哈尔滨市 150001 摘要:本文在叙述了人工智能科学技术的发展概况之后，同时粗略的分析力专家系统的发展情况。总结梳理了完成一项专家系统设计所需的关键技术的分析，给出了一般专家系统构造是在各个环节可以考虑和运用的技术。并对各个可用的技术进行了比较分析。总结目前在专家系统设计上飞瓶颈问题和突破口。 关键词 :专家系统，人工智能，知识表示，推理 Abstract:This paper describes the overview of the development of artificial intelligence, science and technology, while rough analytical expert system development. Summary combing analysis of the key technologies required to complete an expert system design, gives the general expert systems can be considered and the use of technology in all aspects. And a comparative analysis of the available technology. Summarizes the current bottlenecks and a breakthrough fly in expert system design. key: Expert System ,Artificial Intelligence Knowledge Representation , Reasoning 1 引言 自1965年提出专家系统的概念，至今已经过去整整半个世纪了，回顾它的发展历史，专家系统在各个领域的应用已经非常广泛了，这一点不仅可以从网络学术文献搜索的数量和文献研究的领域上，还是实际产品的开发用运上都可以印证。但是由于专家系统是人工智能科学的直接产物，而人工智能的发展始终徘回而前进缓慢。人工智能的主要研究领域有： （1）符号智能：符号智能以物理符号系统为基础，研究知识表示、获取、推理过程。 （2）计算智能：计算智能包括神经计算、模糊系统、遗传算法、进化程序设计等。神经计算是从神经生理学和认知科学的研究成果出发，应用数学方法描述非程序的和适应性的、大脑风格的人工神经网络信息处理的本质和能力。 而符号智能的研究进展缓慢，这主要是人工智能的在解决知识表示与表示的基本理论和方法这一关键理论问题上还未有完满的结果。这导致以其为基础的人工神经网络、专家系统等的发展各自在不同的小领域内进行突破前行。 1958 年麦卡锡发明了表处理语言LISP。由于 LISP 语言可以方便地处理符号，很快成为人工智能程序设计的主要语言。人工智能经历了自然语言的机器翻译、鲁滨逊 （J.A.Robinson）于 1965 年提出的消解法、神经网络研究等一次次高潮，但是由于人们忽视了现实世界的复杂性和问题的多样性，人工智能的早期研究只能停留在实验室里进行。人工智能研究遇到了比想象的要严重得多的压力和困难。 60 年代中期以后，人工智能由追求万能、通用的一般研究转入特定的具体研究，通用的解题策略同特定领域的专业知识与实际经验结合，产生了以专家系统为代表的基于知识的各类人工智能系统，使人工智能真正走向社会，走向实际应用研究。斯坦福大学的费根鲍姆（E.A.Feigenbaum）于1965 年开创了基于知识的专家系统 （ Expert System）这一人工智能研究的新领域。 80 年代末，神经网络得到飞速发展。
人工智能习题&答案-第6章-专家系统
第六章专家系统 6-1 什么叫做专家系统?它具有哪些特点与优点? 专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的智能计算机程序系统，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方法来处理该领域问题。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处理的复杂问题。 特点： (1)启发性 专家系统能运用专家的知识与经验进行推理、判断和决策 (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，以便让用户能够了解推理过程，提高对专家系统的信赖感。 (3) 灵活性 专家系统能不断地增长知识，修改原有知识，不断更新。 优点： (1) 专家系统能够高效率、准确、周到、迅速和不知疲倦地进行工作。 (2) 专家系统解决实际问题时不受周围环境的影响，也不可能遗漏忘记。 (3) 可以使专家的专长不受时间和空间的限制，以便推广珍贵和稀缺的专家知识与经验。 (4) 专家系统能促进各领域的发展，它使各领域专家的专业知识和经验得到总结和精炼，能够广泛有力地传播专家的知识、经验和能力。 (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。 (6) 军事专家系统的水平是一个国家国防现代化的重要标志之一。 (7) 专家系统的研制和应用，具有巨大的经济效益和社会效益。 (8) 研究专家系统能够促进整个科学技术的发展。专家系统对人工智能的各个领域的发展起了很大的促进作用，并将对科技、经济、国防、教育、社会和人民生活产生极其深远的影响。
农业专家系统发展的概况与前景
作者简介 孙曰波(1971-),男,山东威海人,讲师,从事园林植物栽培和设施园艺的教研工作。 收稿日期2006-06-30 农业专家系统(Expert System ,简称ES)也可以叫智能系统,是基于知识的程序设计方法建立起来的计算机系统,是人类专家的一种模仿物,研制农业专家系统的目的是为了把农业专家多年积累的知识和经验,应用计算机技术,克服时空限制,在较短的时间内得以广泛的应用,使专家的知识和经验变为生产力。专家系统应用在农业上的各个领域,涉及到作物生产管理、施肥、节水灌溉、品种选育、温室管理、病虫害防治、杂草控制、水土保持、森林环保、家畜饲养、食品加工、财务分析、农业机械选择、市场管理等方面,有些系统已成为商品进入市场。以农业专家系统为主要内容的农业知识工程越来越为人们所认识,并有广阔的应用发展前景。1专家系统的发展 1.1产生阶段(1965~1971年) 1956年人工智能产生,为专 家系统的诞生奠定了基础。1965~1968年美国Stanford 大学 计算机系Feigenbaum 等根据化合物的分子式及其质谱数 据,研制出帮助化学家推断分子结构的计算机程序系统 DENDRAL ,获得极大的成功。该系统解决问题的能力已达到专家水平,在某些方面甚至超过同行领域的化学家。这标志着人工智能的一个新的研究领域———专家系统的产生。 1.2成熟阶段(1972~1977年)这一时期专家系统的观点逐渐被人们广泛接受,从而先后出现了一批卓有成效的专家系统,典型代表是1974年E .H .Shortliffe 等研制的用于治疗感染性疾病的MYCIN 系统。在此期间,知识组织形式、系统的人机接口、解释机制、知识的获取、不确定性推理等技术得到了进一步的发展和成熟。 1.3发展阶段(1978年以后)这一时期专家系统渗透到了非常广泛的领域。第一个农业专家系统在美国的伊利诺斯大学诞生,我国的农业专家系统研究起步较晚,但发展较快。自20世纪80年代也开始了农业专家系统的研究。2专家系统在农业上的应用 2.1在国外农业上的应用在国外,农业信息系统研究始于20世纪60年代,初期它仅仅是由农业数据库和数据库管理程序构成。60年代中期,美国斯坦福大学Feigenbaum 等研制了第一个专家系统。从此,人工智能专家系统发展起来,并迅速渗透到各个领域,在农业上应用更是方兴未艾。 此类专家系统的研制和应用已成为高新技术应用于农业生产的成功实例。比较有名的专家系统有:PLANT/ds 、ICCS 等,涉及多种作物的病虫害诊断、预测与管理、施肥、防御低温冷害等,一般用于解决带有经验性的定性问题。作物模拟模型在荷兰和美国创立,而园艺作物模型出现在70年代末80年代初,作物模拟模型与农业专家系统的研究和应用表明了农业科学开始进入计算机信息时代。80年代,出现了以农业专家系统为主进而与作物模型、GIS 等相结合向深度发展的趋势,并大面积应用于生产。较为典型的有美国棉花管理专家系统Cotton++、APSIM 等。90年代以来,农业专家系统、作物模型、3S 技术之间的集成已成为信息技术领域研究的热点之一,印度、加拿大等将AEGIS/Win 与RS 模型、专家系统等结合进行干旱地区决策、农业生产模式等领域的深层次决策支持系统研究与应用。 2.2在我国农业上的应用我国农业专家系统的研究始于20世纪80年代初,国家科技部曾明确提出:“以农业专家系统为突破口,发展我国的农业信息技术”。早在1985年由中国科学院人工智能所开发的“砂姜黑土小麦施肥专家咨询系统"在安徽省淮北平原得到很好的推广应用。此后,“七五”、“八五”期间,国家科委、农业部先后支持了一些作物专家系统及其工具、作物生长发育模型、农业生产管理系统等的开发,并取得了一些重要成果,在农业生产和管理中发挥了重要作用,有些成果已达到了国际前沿水平。如中国科学院合肥智能机械研究所采用先进的知识工程方法,与各类农业专家紧密结合,开展了农业专家系统的广泛研究和应用,研制了小麦、棉花、番茄等作物的田间管理、施肥和病虫害防治等专家系统,并开发了可以由农技人员直接使用的各种专家系统工具。这些系统能模仿农业专家推理并给出决策咨询,部分代替农业专家走向田间地头,进入农家,对于提高农民素质、促进农业生产具有重要意义。自1992年开始,国家“863计划"智能计算机系统主题组织了农业专家系统的研制与应用推广工作,以农业专家系统为代表的智能化管理系统形成了成熟的技术,北京市农林科学院等科研单位均研制出了各具特色的农业专家系统开发平台,得到不同程度的应用和推广。在此基础上,科技部、国家863计划306主题专家组与地方政府合作,“九五"期间国家863计划专门设立了智能化农业信息应用主题,重点对水稻、小麦、玉米、棉花等作物的引种与良种推荐、合理施 农业专家系统发展的概况与前景 孙曰波,任术琦,丁世民 (潍坊职业学院,山东潍坊261041) 摘要简要论述了国内外农业专家系统的发展概况,提出我国农业专家系统发展中存在的问题,阐述了农业专家系统的发展前景。关键词农业专家系统;发展概况;前景中图分类号S126文献标识码A 文章编号0517-6611(2006)20-5445-02Development and Perspective of Agricultural Expert System SUN Yue 蛳bo et al (Weifang Vocational College,Weifang ,Shandong 261041) Abstract The development of agricultural expert systems in China and foreign country was introduced,and the problems were pointed out and the perspective was presented. Key words Agricultural expert system ;General situation of development;Perspective 安徽农业科学,Journal of Anhui Agri.Sci.2006,34(20):5445-5446责任编辑罗芸责任校对罗芸