专家系统实例
专家系统实例
专家系统实例
专家系统是一种基于知识推理的智能信息系统，用于解决特定领域的问题。
它们利用专家知识和推理规则，通过询问用户的问题来识别问题的本质，然后提供相应的解决方案。
以下是一些专家系统实例: 1. 动物识别专家系统：该实例是一个基于人工智能技术的专家系统，用于识别动物物种。
它利用了计算机视觉和自然语言处理技术，通过询问用户有关动物的特征和属性来识别动物。
2. 医学诊断专家系统：该实例是一个用于医学诊断的专家系统，它利用医学知识和推理规则，通过对用户提供的症状和疾病特征进行分析，从而作出准确的医学诊断。
3. 工业控制专家系统：该实例是一个用于工业控制的专家系统，它利用控制理论和推理技术，通过对用户提供的控制命令进行分析和优化，以实现更高效、更安全的工业控制。
4. 农业施肥专家系统：该实例是一个用于农业施肥的专家系统，它利用植物营养知识和推理规则，通过对用户提供的肥料信息和植物需求进行分析，从而提供最佳的施肥方案。
这些专家系统实例展示了人工智能技术在各个领域的应用，可以帮助用户解决各种复杂问题。
专家系统举例分析
知识获取可以划分为两个阶段： 一个是在知识库尚未建立起来时，从领域专家及有关文献资料那获取知识。 对于这种情况，为了实现自动知识获取，需要解决自然语言的识别与理解以及从大量事例中归纳知识等问题。 一个是在系统运行过程中，通过运行实践不断总结归纳。 对于这一种情况，还需要解决如何从系统的运行实践中发现问题以及通过总结经验教训，归纳出新知识、修改旧知识等问题。
专家系统MYCIN － 知识表示
领域知识的表示
专家系统MYCIN － 知识表示－领域知识的表示
领域知识用规则表示,其一般形式为： RULE * * * IF <前提> THEN <行为> 1. * * * 是规则的编号。 2.前提的一般形式是： ($ AND <条件-1> <条件-2> … <条件-n>) 3.行为部分由行为函数表示,MYCIN中有三个专门用于表示动作的行为函数:CONCLUDE, CONCLIST和TRANLIST。其中以CONCLUDE用得最多，其形式为： ( CONCLUDE C P V TALLY CF)
创 建 知 识 库
建 立 数 据 库
推 理 机
解 释 机 构
标志结论性规则
释放规则链表
释放事实链表
匹配已知事实
动物识别系统 － 知识表示
知识用产生式规则表示，相应的数据结构为： struct RULE-TYPE{ char * result； int lastflag； struct CAUSE-TYPE* cause-chain； struct RULE-TYPE * next； }; 已知事实用字符串描述,连成链表，其数据结构为： struct CAUSE-TYPE { char cause; struct CAUSE-TYPE* next; };
综合项目—简易专家系统
简易专家系统
活动：动物识别系统
活动描述：通过问答，计算机能推理判断河蚌、蚯蚓、鸟、青蛙和鱼这5种动物。
推理过程如下：
1.选题理由
专家系统是人工智能应用的重要领域之一。
专家系统是具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，后台采用的数据库相当于人脑，具有丰富的知识储备，采用数据库中的知识数据和知识推理技术来模拟专家解决复杂问题。
复杂的专家系统对学生们来说难度太大，我们可以设计一个简易的专家系统，并用程序实现。
2.操作建议
从推理图的树根开始分析，首先根据是否有脊椎进行分类判别，如果有脊椎则继续判断是否有羽毛，没有脊椎则继续判断是否有壳。
如果把每个判断规则写成一个函数，调用起来就方便很多。
例如下面是判断脊椎动物和有壳动物的函数，用同样的方法可以写出其他判断函数。
def Jizhui():
j=input("该动物是脊椎动物吗？（y/n）")
if(j=='y'):Yumao()
elif(j=='n'):Ke()
else:print("输入错误！")
def Ke():
k=input("该动物有壳吗？（y/n）")
if(k=='y'):print("该动物是河蚌！")
elif(k=='n'):print("该动物是蚯蚓！")
else:print("输入错误！")
要提高专家系统的功能，无非是增加动物的种类，强化推理细则而已。
3.注意问题
在实现过程中注意函数的调用和语句的书写格式。
专家控制系统
3. 专家系统的四个要素
能达到专家级水平。
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4．专家系统特点
① 为解决特定领域的具体问题，除需要一些公共的 常识，还需要大量与所研究领域问题密切相关的 知识；
② 一般采用启发式的解题方法； ③ 在解题过程中除了用演绎方法外，有时还要求助
于归纳方法和抽象方法； ④ 需处理问题的模糊性、不确定性和不完全性； ⑤ 能对自身的工作过程进行推理(自推理或解释)； ⑥ 采用基于知识的问题求解方法； ⑦ 知识库与推理机分离。
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第二代专家系统（MYCIN、HEARSAY 等）属单学科专业型、应用型系统，其体系 结构较完整，移植性方面也有所改善，而且 在系统的人机接口、解释机制、知识获取技 术、不确定推理技术、增强专家系统的知识 表示和推理方法的启发性、通用性等方面都 有所改进。
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（3）发展期（1978-现在） 在此期间，专家系统走向应用领域，专
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自1965年费根鲍姆等人研制成功第一个专家系 统DENLDRA以来，专家系统获得了飞速的发展， 并且运用于包括化学、数学、物理、生物、医学、 农业、气象、地质勘探、军事、工程技术、法律、 商业、空间技术、自动控制、计算机设计和制造等 众多领域，产生了巨大的经济效益和社会效益。现 在，专家系统已成为人工智能领域中最活跃、最受 重视的领域。
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。
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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。
4）设计型专家系统
家系统的数量增加，仅1987年研制成功的专 家系统就有1000种。
第三代专家系统属多学科综合型系统， 采用多种人工智能语言，综合采用各种知识 表示方法和多种推理机制及控制策略，并开 始运用各种知识工程语言、骨架系统及专家 系统开发工具和环境来研制大型综合专家系 统。
农业专家系统应用实例分析
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。
专家系统的实例分析
专家系统的实例分析【教学目的】以操作票专家系统中的操作校验功能为例，阐述以下问题：1、专家系统的设计和开发过程2、构造专家系统的关键问题：知识表示。
不同知识表示方案，决定系统性能，适用不同目标，采用最切合实际问题需要的方案。
【案例分析】1、操作校验的功能需求（1）调度/变电站的倒闸操作工作简介图：两站一联络线（都是单母分段），一系统（每站有一线与系统连接）龚家湾站华林站电气设备的四种运行方式：运行、热备用、冷备用、检修联络线正常工作方式：运行联络线检修的工作流程：调度员写调度操作票：（华林站为受端）令华林站：华龚线1114运行转冷备用令龚家湾站：龚华线1114运行转检修令华林站：华龚线1114冷备用转检修华林站值班员写变电站操作票：操作任务：华龚线1114运行转冷备用操作步骤：（二次设备忽略）拉开1114开关拉开11143刀闸拉开11141刀闸（2）操作票专家系统的功能目标：辅助调度/变电站值班员开票和管理票的审核、执行。
辅助开票方式：短语开票点图开票自动开票操作校验是智能操作票的核心之一，用来校验当前要操作的设备是否符合规程要求，操作后不会发生“五防”这样的恶性事故，不会违反现场的运行规程，符合本地区的操作习惯。
（3）（一次设备）操作校验的需求描述已知：电网的接线操作前的开关、刀闸状态初始态现场的运行规程要操作的设备、操作前状态、操作后状态求：是否允许某设备在当前运行方式下，由操作前状态转换到操作后状态。
信息流图（系统结构图）2、一次设备常用操作规则（1）五防带负荷拉合刀闸带地线/地刀合刀闸带电挂地线/合接地刀闸（2）停送电顺序停电：先负荷，后电源＝》出线：先出线刀闸，后母线刀闸＝》联络线：先负荷站，后电源站＝》主变：先低压，后高压（3）等电位操作3、用产生式表示刀闸的操作规则规则一：IF 与刀闸同间隔的开关分 THEN 刀闸能分或合规则二：IF 与刀闸相关的接地刀闸/线全部为分 THEN 刀闸能合规则三：IF 刀闸是母线刀闸且停电操作且出线刀闸分 THEN 刀闸能分规则四：IF 刀闸两端具备等电位条件 THEN 刀闸能分或合4、刀闸操作校验的实现方案1为实现上述条件的匹配，必须描述开关刀闸的属性：规则一：刀闸开关同间隔规则二：刀闸接地刀闸/线相关？规则三：母线刀闸 停电操作？ 出线刀闸 规则四：等电位？（1）知识表示方法（数据库结构设计） 方案1：以设备为核心方案2：以间隔为核心（2）推理机的设计 产生式的操作规则嵌入推理源程序输入变量：刀闸名、初态、终态、操作性质（停/送） 流程：按操作规则顺序推理用间隔为中心的表示方法的推理流程(以校验规则一为例)：由刀闸名，在间隔数据表中查找相关的开关；由开关名，在设备状态表中查分合状态；85853851852 8530851085J185J2856 图2 典型间隔 Figure 2 Typical UnitIF 开关分 THEN 刀闸能分或合，置“规则一”成立标志用设备为中心的表示方法的推理流程(以校验规则一为例)：由刀闸名，在设备数据表中查找所在的间隔；在设备数据表中查找该间隔的开关由开关名，在设备状态表中查分合状态；IF 开关分 THEN 刀闸能分或合，置“规则一”成立标志（3）方案评价优点：能实现规则1~3的校验缺点：操作规则嵌入源程序，不能维护（增加） 要解决的问题：如何将操作规则和推理机分离。
专家系统在知识管理中的应用案例分析
专家系统在知识管理中的应用案例分析引言：知识管理是一个组织在日常运营中必须面对的挑战。
有效的知识管理可以提高组织的绩效和竞争力。
专家系统作为一种人工智能技术，在知识管理领域有着广泛的应用。
本文将通过深入分析两个实际案例，探讨专家系统在知识管理中的应用。
案例一：医疗诊断专家系统背景：在医学领域，医生需要依靠大量的医学知识来作出正确的诊断。
然而，医学知识繁杂且不断更新，医生很难掌握所有的知识点。
因此，一个能够协助医生进行诊断的专家系统就显得尤为重要。
应用：一家医疗机构开发了一个医疗诊断专家系统，以辅助医生进行疾病诊断。
该专家系统基于大量的医学知识和患者病例，通过与医生的交互，能够快速分析病人的病情，提供相关的诊断意见。
医生可以根据系统提供的建议来作出最终的诊断决策。
该系统还可以自动更新医学知识库，保证诊断结果的准确性。
效果：该医疗诊断专家系统在实际应用中取得了显著的效果。
首先，它大大提高了诊断的准确性和效率，减少了误诊和漏诊的概率。
其次，它缩短了患者等候时间，提高了医疗服务的质量。
此外，该系统还帮助医生累积了更多的医学知识，提升了整个医疗团队的智力水平。
启示：该案例表明专家系统在知识管理中的应用具有巨大的潜力。
通过将专业知识转化为计算机程序，专家系统可以帮助组织存储、传播和更新知识，提高组织的绩效。
案例二：销售助理专家系统背景：在销售行业中，销售人员需要积累大量的商品知识、市场信息和销售技巧。
然而，这些知识通常散落在不同的资料和员工中，很难进行有效的整合和共享。
应用：一家大型电子商务公司开发了一个销售助理专家系统，用于集中管理销售知识。
销售人员可以通过该系统快速获取关于商品特性、竞争情报和销售技巧等方面的知识。
此外，该系统还提供智能推荐功能，根据客户的偏好和需求推荐合适的商品和销售策略。
效果：在实际应用中，该销售助理专家系统取得了显著的效果。
首先，它提高了销售人员的专业水平和销售效率，减少了销售过程中的错误和失误。
专家系统在机械工程中的应用
专家系统在机械工程中的应用
随着计算机技术的发展，专家系统已经成为机械工程领域中的一
个重要应用。
专家系统基于人工智能技术和专业知识，在不需要人工
干预的情况下，能够自动处理特定问题。
在机械工程中，专家系统通常应用于以下几个方面：产品设计、
制造流程的规划与控制、设备诊断与维护、质量控制等。
在产品设计方面，专家系统可以帮助工程师们优化设计方案，降
低制造成本，提高产品质量。
例如，通过收集与产品相关的各种数据，专家系统可以自动计算出产品的性能参数，为工程师们提供宝贵的设
计参考。
在制造流程的规划与控制方面，专家系统可以帮助制造商优化制
造流程，降低制造成本，提高生产效率。
例如，专家系统可以自动识
别机械零件的加工过程和工艺参数，自动进行工艺设计和制造工艺优化。
在设备诊断与维护方面，专家系统可以帮助维修人员更快速地诊
断设备故障，并提供解决方案。
例如，专家系统可以根据设备运行状
态和维修记录，自动判断设备的健康状态，提出维护的建议。
在质量控制方面，专家系统可以帮助制造商及时发现质量问题，
并修正产品缺陷。
例如，专家系统可以根据收集到的工艺参数及产品
数据，自动进行质量分析，提供问题解决方案。
综上所述，专家系统在机械工程中的应用范围十分广泛。
通过应
用专家系统，机械工程领域可以更加高效、准确地进行产品设计、制
造和维护。
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一个专家系统的例子一、建立动物识别专家系统的规则库，并用与/或图来描述这个规则库。
规则库由15条规则组成，规则名分别是；rule1，rule2，┉，rule15，规则库的符号名为ruleS。
编写一段程序,把15条规则组成一个表直接赋值给规则库ruleS。
( rules((rule1(if (animal has hair)) 若动物有毛发(F1)(then (animal is mammal))) 则动物是哺乳动物(M1)((rule2(if (animal gives milk)) 若动物有奶(F2)(then (animal is mammal))) 则动物是哺乳动物(M1)((rule3(if (animal has feathers)) 若动物有羽毛(F9)(then (animal is bird))) 则动物是鸟(M4)((rule4(if (animal flies)) 若动物会飞(F10)(animal lays eggs)) 且生蛋(F11)(then (animal is bird))) 则动物是鸟(M4)((rule5(if (animal eats meat)) 若动物吃肉类(F3)(then (animal is carnivore))) 则动物是食肉动物(M2)((rule6(if (animal Raspointed teeth)) 若动物有犀利牙齿(F4)(animal has claws) 且有爪(F5)(animal has forword eyes)) 且眼向前方(F6)(then (animal is carnivore))) 则动物是食肉动物(M2)((rule7(if (animal has mammal)) 若动物是哺乳动物(M1)(animal has hoofs)) 且有蹄(F7)(then (animal is ungulate))) 则动物是有蹄类动物(M3)((rule8(if (animal has mammal)) 若动物是哺乳动物(M1)(animal chews cud)) 且反刍(F8)(then (animal is ungulate))) 则动物是有蹄类动物(M3)((rule9(if (animal is mammal)) 若动物是哺乳动物(M1)(animal is carnivore) 且是食肉动物(M2)(animal has tawny color) 且有黄褐色(F12)(animal has dark sports)) 且有暗斑点(F13)(then (animal is cheetah))) 则动物是豹(H1)((rule10(if (animal is mammal)) 若动物是哺乳动物(M1)(animal is carnivore) 且是食肉动物(M2)(animal has tawny color) 且有黄褐色(F12)(animal has black stripes) 且有黑色条纹(F15)(then (animal is tiger))) 则动物是虎(H2)((rule11(if (animal is ungulate)) 若动物是有蹄类动物(M3)(animal has long neck) 且有长脖子(F16)(animal has long legs) 且有长腿(F14)(animal has dark sports)) 且有暗斑点(F13)(then (animal is giraffe))) 则动物是长颈鹿(H3)((rule12(if (animal is ungulate)) 若动物是有蹄类动物(M3)(animal has black stripes) 且有黑色条纹(F15)(then (animal is zebra))) 则动物是斑马(H4)((rule13(if (animal is bird)) 若动物是鸟(M4)(animal does not fly) 且不会飞(F17)(animal has long neck) 且有长脖子(F16)(animal has long legs)) 且有长腿(F14)(animal black and white)) 且有黑白二色(F18)(then (animal is ostrich))) 则动物是驼鸟(H5)((rule14(if (animal is bird)) 若动物是鸟(M4)(animal does not fly) 且不会飞(F17)(animal swims) 且会游泳(F19)(animal black and white)) 且有黑白二色(F18)(then (animal is penguin))) 则动物是企鹅(H6)((rule15(if (animal is bird)) 若动物是鸟(M4)(animal flies well)) 且善飞(F20)(then (animal is albatross))) 则动物是信天翁(H6)在上述规则的说明中，用F1-F20标记的是初始事实或证据，用M1-M4标记的是中间结论，用H1-H7标记的是最终结论。
用标记表示15条规则如下：R1：F1→M1R2：F2→M1R3： F9→M4R4： F10∧F11→M4R5： F3→M2R6： F4∧F5∧F6→M2R7： F7∧M1→M3R8： F8∧M1→M3R9： F12∧F13∧M1∧M2→H1R10： F12∧F15∧M1∧M2→H2R11： F13∧F14∧F16∧M3→H3R12： F15∧M3→H4R13： F14∧F16∧F17∧F18∧M4→H5R14： F17∧F18∧F19∧M4→H6R15： F20∧M4→H7用VC++编写一个函数，把一个表赋给变量rules，这个表有15个顶层元素，每一个顶层元素是一条规则，每条规则都是有4个元素的一个表。
二、推理机及其实现1、正向推理过程:根据在综合数据库中给出的已知事实,正向使用规则,即把规则的前件同当前数据库的内容进行匹配来选取可用规则,若有多条规则可用,则采用先选优先的策略,将执行规则的结论添加到综合数据库中,并将用过的规则置上激活标志,直到问题求解或没有可用规则为止.2、正向推理过程程序实现Procedure respond将规则库中规则的前件同当前数据库的内容进行匹配,若匹配成功，则将这条规则送入可用规则集S；否则，取下一条规则进行匹配。
while S非空且问题未求解除 dobegin调用 select-rule(S)，从S中选择一条规则，将该规则的结论添加到综合数据库中。
调用respondend由上可见正向推理过程respond是递归的。
3、举例说明正向推理机推理过程若已知的初始事实是F13(有暗斑点)、F12(黄褐色)、F3(若动物吃肉类)及F1(动物有毛发)，使用steq函数把已知的初始事实赋值给事实表facts：(steq facts((animal has dark spots)(animal has tawny color)( animal eats meat)( animal has hair))即：facts=(F13 F12 F3 F1)facts是一个可编辑的表，即可以添加。
steq函数的功能就是对facts进行编辑。
使用在前面建立的rules规则库，叙述正向推理过程如下:1)、在rules中查找规则前件的全部条件在当前facts=(F13 F12 F3 F1)中的可用规则，首先找到规则R1，则把R1后件中不在facts中的结论M1添加到facts中，扩充facts为facts=(F13 F12 F3 F1 M1)。
实际上，对facts=(F13 F12 F3 F1)还有一条可用规则R5，因为R5的前件F3也在当前facts中。
但是,由前面提到的冲突消解策略，若有多条可用规则，则按可用规则在规则库表rules中的顺序选择第一条可用规则。
2)、对当前facts在rules中查找可用规则，仍然找到规则R1，但R1的后件结论M1已在facts中，因此不会执行规则R1。
继续查找可用规则，找到规则R5，因为R5的后件结论M2不在当前的facts中，故执行R5，把R5不在facts中的结论M2添加到facts中，扩充facts 为facts=(F13 F12 F3 F1 M1 M2)。
3)、对当前facts在rules中继续查找可用规则，规则R9的前件在facts中，因此R9是可用规则。
而R9的后件结论H1不在当前的facts中，执行R9，把R9的结论H1扩充到facts 中，使得facts=(F13 F12 F3 F1 M1 M2 H1)。
4)、对当前facts，在rules中找不到规则的前件所包含的全部条件在facts中且后件有不在facts中的结论的任何规则，至此,正向推理结束.为了实现上述推理过程,需编写以下7个函数:A、正向推理机函数deduce函数表达式；(deduce facts)功能：连续不断的从规则库rules中选择可用规则，每选择到一条可用规则，就把该规则的后件中不在facts中的所有结论添加到facts中， B、调用函数step-forward实现对facts进行扩充,再通过扩充了的facts 函数表达式:选择下一条可用规则,对facts再扩充,直到 (step-forward rules)没有可用规则为止。
每找到一条可用规则对函数功能:,C函数表达式:( try-rule rule)facts中,facts返回t调用函数use-then实现调用函数remember或者函数recall实现D、函数use-then函数表达式：(use-then rule)函数功能：判断变量rule中的一条规则的后件所包含的全部结论是否在表facts中，若全部结论都在facts中，则use-then返回nil；否则,将不在facts中的结论逐一添加到表facts 中,且use-then返回t。
▲( 调用函数steq实现)E、函数remember函数表达式: (remember new)函数功能: 判断变量new中的一个事实是否在表facts中,存在, 返回nil;否则,将new 中的事实添加到表facts的表头,且返回new中的事实。
F、函数recall函数表达式：(recall fact)函数功能：判断变量fact中的一个事实是否在表facts中，存在, recall返回值是fact 中的事实;否则, 返回nil。
●关于E、F的区别E用于向事实表facts中添加新的事实。
F用于跟踪推理过程。