浅谈专家系统应用与发展
人工智能技术与专家系统及其发展和应用现状
人工智能技术与专家系统及其发展和应用现状电子计算机的研制成功是科学发展史上其有开拓意义的伟大创举之一。
在短短的几十年中，它已成为现代科学不可缺少的重要工具，其功用已涉及到各行各业。
当前，科研和生产人员面临的问题越来越多，需要处理的信息量急剧增加，仅仅依靠人类的一般技能和原有的数据处理系统已无法处理和理解如此巨大数量的信息。
因此，人们设想让计算机模拟人类的智能行为变得越来越重要，从而有了人工智能技术与专家系统。
人工智能是用电子计算机模拟人的思维、推理、决策的技术。
一般地说，人类智能主要表现有以下能力。
（1）感知能力。
通过视觉、听觉、触觉等感官活动，接受并理解文字、图像、声音、语言等各种外界信息，认识和理解外界环境的能力。
（2）推理与决策能力。
通过人脑的生理与心理活动以及有关的信息处理过程，将感性知识抽象为理性知识，并能对事物运行的规律进行分析、判断和推理，这就是提出概念、建立方法，进行演绎和归纳推理，做出决策的能力。
（3）学习能力。
通过教育、训练和学习过程，更新和丰富拥有的知识和技能，这就是学习的能力。
而专家系统是人工智能的一部分，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，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，从而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。
人工智能是1956年J．MeCarthy，M．L．Minsky，C．E．Shannon，N．Lochester 等10名科学家在美国Dartmouth大学创立的。
早期的人工智能把研究重点放到了形式推埋上，后应用到了生产和研究。
而在发展人工智能的过程中，产生了专家系统。
1965年美国斯坦福大学研究出可根据化合物分子式及其质谱数据来推断分子结构的计算机程序系统DENDRAL，该系统的出现标志着人工智能领域专家系统的诞生。
专家系统的发展可分为三个阶段：早期是工程师与领域专家的台作；70年代出理了专家系统开发工具系统；80年代专家系统进人它发展的黄金时代，在数十个领域中得到成功的应用。
专家系统技术在客服中的应用与效果分析
专家系统技术在客服中的应用与效果分析近年来，随着人工智能技术的不断发展，专家系统技术在服务领域中越来越受到重视。
特别是在客服中，专家系统的应用已经逐渐成为了一种新的趋势。
本文将从技术的应用和效果分析两个方面，探讨专家系统技术在客服中的应用。
一、技术的应用1.专家系统简介专家系统是一种基于人工智能技术的计算机系统，它可以通过对决策人或专业领域内的专家知识进行建模，来模拟人类专家的思维活动，从而实现对专业领域的智能管理和决策。
在客服中，专家系统可以通过集成多种技术手段，将客服流程自动化，从而提高客户满意度和企业效率。
2.系统原理图专家系统主要包括知识库、推理机和用户接口三个主要部分。
知识库收集和整理了领域专家和用户的知识和经验，推理机则是负责推理、推导和自动决策的核心部分，用户接口则是指人机交互方面的设计和实现。
3.技术应用场景专家系统技术在客服中的应用场景非常丰富，主要包括以下几个方面：（1）智能客服机器人。
通过集成自然语言处理、情感分析、推荐系统和专业知识库等技术手段，使得机器人能够自主处理客户的问题，从而实现自动化客服。
（2）智能坐席系统。
通过将专业领域的专家知识数据库化、推理机化和自动化，实现呼叫中心自动拨号、智能路由、智能分析和智能推荐等功能。
（3）智能导购系统。
通过将商品知识、用户偏好和销售数据等信息汇聚在一起，实现智能化销售和客户服务。
二、效果分析1.提升客服效率相比传统的人工客服模式，专家系统技术能够实现自动化客服，大大提升了客服效率。
机器人客服可以实现24小时全天候服务，减少客户排队等待时间，提高客户满意度。
2.降低人工成本专家系统技术可以降低客服人员的工作量，减少人工负担和成本。
自动化客服可以实现快速响应客户需求、解答客户问题，并且在不停机的情况下，保持高效率和高质量。
3.提高服务质量专家系统技术能够快速获取客户信息，分析客户需求并提供满意度较高的服务。
智能客服机器人通过自然语言处理和理解，能够模拟人工客服工作过程，实现个性化和精准的客户服务。
浅谈专家系统现状与开发
浅谈 专 家 系统现状 与 开发
黄朝 圣 姚树新 陈 卫 泽
（ 中海 油能 源发展 股份 有 限公 司钻采 工程 研 究 院
广 东湛 江 ５ ２ ４ ０ ５ ７ ）
【 摘 要 】 专家系统是人工智能领域最重要的应用之一。介绍 了专家系统的含义与结构 ， 对专家系统的研究与应用
现状、 开发方法进行了论述 ， 并提 出了新型专家系统的发展趋势与特点 。 指出专家系统重大的社会和经济价值。
【 关键词 】 专家系统； 研究现状 ； 应用现状 ； 发展趋势 ； 开发方法
Ｃｕ ｒ ｒ ｅ ｎ ｔ Ｓ ｉ ｔ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ Ｄ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｐ ｍｅ ｎ ｔ ｏ ｆ Ｅ ｘ ｐ ｅ ｒ ｔ Ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ
ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ． ｄ ｉ ｓ ｃ ｏ ｕ ｒ ｓ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ａ ｎ ｄ ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ａｔ ｃ ｉ ｏ ｎ ｓ ｔ ａ ｔ ｕ ｓ 、 ｄ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｐ ｍｅ ｎ ｔ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｏ ｆ ｅ ｘ ｐ ｅ ｒ ｔ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ， ａ ｎ ｄ ｐ ｕ ｔ ｔ ｉ ｎ ｇ ｄ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｐ ｍ ｅ ｎ ｔ ｔ ｒ ｅ ｎ ｄ ａ ｎ ｄ ｃ ｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｉ ｒ ｓ ｉ ｔ ｃ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ
统、 Ｐ Ｒ ＯＳ Ｐ Ｅ Ｃ Ｔ ＯＲ专家 系统 等 。
系统结 构 也有 一 定 的差别 ，但 基 本结 构 一般 由知识 库 、
数 据库 、 推理 机 、 知识 获取 、 咨询 解 释和 人机 接 口等 ６部
专家系统发展综述
专家系统发展综述专家系统是领域的一个重要分支，自20世纪60年代初以来，已经经历了数十年的发展。
本文将对专家系统的发展历程、基本概念、应用领域以及未来趋势进行综述。
一、专家系统的发展历程专家系统的发展可以追溯到1965年，当时美国科学家Feigenbaum提出了基于规则的专家系统概念。
随后，在1970年，Feigenbaum和Stuart Russell合著的《专家系统》一书出版，标志着专家系统的正式诞生。
在此之后，专家系统经历了快速发展和广泛应用，逐渐成为了人工智能领域的重要支柱。
二、专家系统的基本概念专家系统是一种智能计算机程序，它利用计算机技术和人工智能理论，模拟人类专家解决问题的思维过程，为用户提供专业领域的咨询和服务。
通常情况下，专家系统包括知识库和推理机两个核心组成部分，其中知识库用于存储领域专业知识，推理机则用于根据已有知识进行推理和解决问题。
三、专家系统的应用领域1、医疗领域：医生专家系统可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案制定。
例如，基于医学知识的智能问诊系统，可以根据患者症状和病史，进行初步诊断和用药建议。
2、金融领域：金融专家系统可以帮助银行、证券公司等金融机构进行投资决策、风险管理等方面的工作。
例如，基于金融市场数据的智能投顾系统，可以根据市场行情和投资者风险偏好，制定个性化的投资策略。
3、交通领域：交通管理专家系统可以帮助交通管理部门进行交通流量规划和调度指挥。
例如，基于路网信息的智能交通管理系统，可以根据实时交通信息进行路况预测和交通调度。
4、教育领域：教育专家系统可以帮助教师进行教学辅助和学生学习辅导。
例如，基于学科知识的智能教育辅导系统，可以根据学生的学习需求和学科水平，提供个性化的学习资源和教学方案。
四、专家系统的未来趋势1、知识库的构建与更新：随着知识爆炸的时代到来，专家系统的知识库需要不断更新和优化，以适应领域发展的需要。
因此，如何高效地进行知识获取、整理、表达和更新将成为未来研究的重要方向。
专家系统的发展及趋势
专家系统的发展及未来趋势作者名作者工作单位摘要专家系统是人工智能应用研究的一个重要分支。
从20世纪60年代末以来，专家系统已发展到众多领域，并产生了巨大的社会效益和经济效益。
它实现了人工智能从理论研究走向实际应用，从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破，成为人工智能从实验室研究进入实用领域的一个里程碑。
关键词专家系统人工智能专家系统的发展趋势The development and future trends of the expert systemnameaddressAbstract—The expert system is the one of the important branch of the artificial intelligence application studies. The expert system has developed to many fields and has a huge social benefits and economic benefits from the end of the 1960 s. It realized that the artificial intelligence moved from theory research to the actual application,the significant breakthrough from the general reasoning strategy discussed to the using of the specialized knowledge,and be a milestone from laboratory studies into the practical field of the artificial intelligence.Keywords—expert system , artificial intelligence , the development of expert system , trend1.引言人工智能是计算机科学的一个分支，它是当前科学技术中正在迅速发展，新思想、新观点、新理论、新技术不断涌现的一个学科，也是一门涉及数学、计算机科学、控制论、信息论、心理学、哲学等学科的交叉和边缘学科。
专家集成系统在企业的应用研究
专家集成系统在企业的应用研究【摘要】专家集成系统是一种利用专家知识和技术集成的智能系统，具有高效、快速、可靠的特点。
本文旨在探讨专家集成系统在企业中的应用研究。
首先介绍了专家集成系统的概念和特点，然后详细分析了其在企业管理、决策支持和知识管理中的应用。
结合当前发展趋势，探讨了专家集成系统在企业中的重要性，并分析了其对企业业务决策的影响。
展望了未来专家集成系统在企业中的发展方向。
通过对专家集成系统在企业中的应用研究，可以更好地发挥专家知识和技术的作用，提升企业的管理效率和决策水平，推动企业向智能化、数字化方向发展。
【关键词】专家集成系统、企业、应用研究、决策支持、知识管理、发展趋势、重要性、业务决策、发展方向。
1. 引言1.1 研究背景专家集成系统（Expert Integrated Systems，EIS）是一种集成了专家系统、人工智能和数据挖掘等技术的智能化系统，具有高度智能化的特点，可以模拟领域专家的知识和技能，帮助企业进行数据分析、决策支持和知识管理等工作。
随着信息技术的发展和智能化需求的增加，专家集成系统在企业中的应用越来越广泛。
通过对专家集成系统在企业中的应用研究，可以深入了解该技术在不同领域的应用情况和效果，为企业提供更科学、更有效的决策支持和管理方法。
通过研究专家集成系统的发展趋势，可以为企业决策者提供未来发展方向的参考，帮助他们更好地应对市场变化和竞争挑战。
研究专家集成系统在企业中的应用具有重要的理论和现实意义。
1.2 研究意义专家集成系统还可以帮助企业更好地管理和利用内部的知识资源，将企业员工各自的专业知识和经验进行整合和共享，从而提高企业的整体学习效率和创新能力。
研究专家集成系统在企业中的应用具有重要的现实意义和实践价值，有助于推动企业信息化建设，提升企业管理水平，提高企业的竞争力和可持续发展能力。
1.3 研究目的研究目的是为了探讨专家集成系统在企业中的应用情况，并分析其对企业管理、决策支持和知识管理的影响。
专家系统技术在工业生产中的应用和未来趋势
专家系统技术在工业生产中的应用和未来趋势一、引言专家系统技术是人工智能领域的重要组成部分，已经在众多领域得到了广泛的应用。
尤其是在工业生产领域，它能够帮助企业提高生产效率、降低成本、提升质量，具有非常广阔的应用前景。
本文将从专家系统技术的概念、特点和分类入手，详细介绍其在工业生产中的应用和未来趋势，以期为读者提供相关知识和参考。
二、专家系统技术概述专家系统技术是一种基于人工智能的应用软件系统，通过模拟人类专家的思维方式和决策过程，对复杂问题进行推理、分析和解决。
其主要特点包括知识表示、知识推理、知识获取和知识库等。
在专家系统技术中，知识表示指的是将专家知识转化为计算机可理解的形式，通常采用规则、框架和语义网络等方式进行描述；知识推理则是根据已有的知识进行推理和判断，以便为决策提供支持和帮助；知识获取则是向专家或其他资源获取知识，以便完善和扩充知识库；而知识库则是专家系统中存储知识的组成部分，也是推理和判断的基础。
根据不同的知识表示方式和推理机制，专家系统技术可以分为基于规则、基于框架、基于语义网络、基于遗传算法和基于神经网络等多种类型。
三、专家系统技术在工业生产中的应用专家系统技术在工业生产领域的应用非常广泛，涉及到工艺流程优化、产品设计和制造、质量控制和维护等多个方面。
以下是具体的应用案例。
1. 工艺流程优化在工业生产中，通过专家系统技术可以辅助进行工艺流程的优化和改良。
例如，利用专家系统技术，可以建立起反应工程的模型，预测出反应动力学方程式，进而进行反应器的设计和操作优化。
这样可以通过更好的理解和控制反应过程，提高反应能力和效率，降低产品成本。
2. 产品设计和制造专家系统技术对于产品设计和制造中的各个环节都有着十分重要的作用。
例如，可以利用专家系统技术设计出更加符合客户需求和产品特点的组件和装置，同时也可以通过专家系统技术进行制造测试和控制，进而提高产品的质量和稳定性。
3. 质量控制和维护专家系统技术可以帮助企业更好地控制和优化产品质量。
专家系统在医学诊断中的应用研究与实际应用
专家系统在医学诊断中的应用研究与实际应用随着科技的不断发展，专家系统在医学领域的应用越来越广泛。
专家系统是一种模仿专家决策过程的计算机程序，通过对专家知识的提取和储存，帮助医生进行诊断和治疗推荐。
本文将探讨专家系统在医学诊断中的应用研究与实际应用。
专家系统在医学诊断中的应用研究，主要涉及专家知识的提取、知识库的构建以及推理引擎的设计。
在知识提取方面，研究人员通过与专家交流和观察临床实践，系统地提取并整理各个疾病领域的专家知识。
这些知识包括症状、检查结果、治疗方案等方面的信息。
在知识库的构建方面，研究人员将提取得到的专家知识以一种易于计算机处理的方式进行表示和储存，以便后续的推理过程。
推理引擎的设计是专家系统中的核心部分，它根据用户输入的症状和检查结果，通过推理过程来得出最可能的诊断结果，并给出相应的治疗建议。
在实际应用中，专家系统在医学诊断中发挥了重要的作用。
首先，专家系统可以辅助医生进行疾病诊断。
医生可以通过系统输入患者的症状和实验室检查结果，系统会根据提前储存的专家知识进行推理，给出一个或多个可能的诊断结果。
这样可以提高医生的诊断准确率，避免因为经验不足或疏忽而导致的错误诊断。
其次，专家系统可以提供治疗方案建议。
根据系统推理的结果，系统可以为医生提供最佳的治疗方案，该方案基于专家知识和临床实践。
这使得医生能够更好地制定治疗计划，提高治疗效果。
此外，专家系统还可以用于患者教育。
通过为患者解释他们的病情和治疗方案，专家系统可以帮助患者更好地理解和配合治疗，提高患者自我管理的能力，减少不必要的医疗资源消耗。
然而，专家系统在医学诊断中也存在一些挑战和限制。
首先，专家系统的质量和准确性依赖于专家知识的提取和储存。
如果专家知识不全面或有误，系统的诊断结果可能不准确。
因此，知识提取的过程需要足够的慎重和准确。
其次，专家系统在处理复杂病情和罕见病例时的性能有限。
由于罕见病例的特殊性和少见性，系统可能无法给出准确的诊断结果。
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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AngentApplication and Prospect of Expert SystemAbstract: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 system1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。
机构中的知识库包括两个部分，一是与当前问题有关的数据信息，二是进行推理时要用到的一般知识和领域知识。
专家系统的问题求解过程是通过知识库中的知识来模拟专家的思维方式的，所以知识库中知识的质量和数量决定着专家系统的质量水平；而推理机用于记忆所采用的规则和控制策略的程序，使整个专家系统能够以逻辑方式协调的工作，它能够根据知识进行推理并导出结论，而不是简单的搜索现成的答案；综合数据库用于存储领域或问题的厨师数据和推理过程中得到的中间数据，即被处理对象的一些当前事实；解释器能够向用户解释专家的行为，包括解释推理结论的正确性以及系统输出其他候选解的原因；人机交互界面能够使系统与用户进行对话，用户能够输入必要数据、提出问题和了解推理过程及推理结果，而系统则通过此界面要求用户回答问题，或回答用户提出的问题并作必要解释[1]。
1.3 专家系统的优点近20年来，专家系统获得迅速发展，应用来领域越来越广，解决实际问题的能力也越来越强，这是专家系统的优良性能以及对国民经济所起的重大作用所决定的。
具体说，专家系统具有以下优点：(1) 专家系统能够高效率、准确、周到、迅速和不知疲倦的进行工作；(2) 专家系统解决实际问题时不受周围环境的影响，也不可能忘记或遗漏；(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和经验；(4) 专家系统能够促进各领域的发展，它使各领域专家的专业知识和经验的到总结和精炼，能够广泛而有力的传播专家的知识、经验和能力；(5) 专家系统能够汇集和集成多领域专家的知识和经验以及他们写作解决重大问题的能力，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的国防现代化和国防能力的重要标志之一；(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[1]。
2专家系统应用现状与研究热点2.1 专家系统应用现状近年来专家系统技术逐渐成熟，广泛应用在工程、科学、医药、军事、商业等方面，而且成果相当丰硕，甚至在某些应用领域，还超过人类专家的智能与判断。
其功能应用领域概括有：解释（Interpretation）－如测试肺部测试（如PUFF）。
预测（Prediction）－如预测可能由黑蛾所造成的玉米损失（如PLAN）。
诊断（Diagnosis）－如诊断血液中细菌的感染（MYCIN）。
又如诊断汽车柴油引擎故障原因之CATS系统。
故障排除（Fault Isolation）－如电话故障排除系统ACE。
设计（Design）－如专门设计小型马达弹簧与碳刷之专家系统MOTOR BRUSH DESIGNER。
规划（Planning）－就出名的有辅助规划IBM计算机主架构之布置，重安装与重安排之专家系统CSS，以及辅助财物管理之PlanPower专家系统。
监督（Monitoring）－如监督IBM MVS操作系统之YES/MVS。
除错（Debugging）－如侦查学生减法算术错误原因之BUGGY。
修理（Repair）－如修理原油储油槽之专家系统SECOFOR。
行程安排（Scheduling）－如制造与运输行称安排之专家系统ISA。
又如工作站（work shop）制造步骤安排系统。
教学（Instruction）－如教导使用者学习操作系统之TVC专家系统。
控制（Control）－帮助Digital Corporation计算机制造及分配之控制系统PTRANS。
分析（Analysis）－如分析油井储存量之专家系统DIPMETER及分析有机分子可能结构之DENDRAL系统。
它是最早的专家系统，也是最成功者之一。
维护（Maintenance）－如分析电话交换机故障原因之后，及能建议人类该如何维修之专家系统COMPASS。
架构设计（Configuration）－如设计V AX计算机架构之专家系统XCON以及设计新电梯架构之专家系统VT等。
校准（Targeting）－例如校准武器准心之专家系统BATTLE。
2.2 专家系统面对的问题与研究热点有些学者认为：专家系统发展出的知识库思想很重要，它不仅促进了人工智能的发展，而且对整个计算机科学的发展影响甚大，不过，基于规则的知识库思想却限制了专家系统的进一步发展。
目前所构造的大部分专家系统都是针对某一具体领域的专家知识而言的，专家系统只能解决某一领域内的问题，在应用上具有很大的局限性；而且为某一具体领域构造知识库及相应的推理机是一件困难的事情[4]。
故专家系统的研究不再满足现有的各种模型与专家系统的简单结合，形成基于某种模型的专家系统了，而是在不断向深层次方向发展。
针对专家系统的核心知识表示和知识获取，探索更方便、更有效的方法，解决困扰专家系统的知识获取瓶颈、匹配冲突、组合爆炸等问题；针对现在数据多、知识少的特点，将数据挖掘引入专家系统之中；将多Agent技术用于专家系统,以提高专家系统的性能。
(1) 知识的表示和获取知识就是人类通过实践(包括学习、模仿、试验、生理等实践活动)认识到客观世界的规律，是信息经过加工、整理、解释、挑选和改造而形成的。
知识表示就是为描述世界所作的一组约定，是知识符号化的过程。
这种描述或约定表达了计算机可以接受的人类智能行为。
知识表示是专家系统的关键点之一，一个专家系统建造的成功与否和采用的知识表示方法能否充分反映该领域知识有直接关系。
知识获取又称机器学习,是将客观世界中知识转换为专家系统中知识的过程。
它是专家系统不可缺少的一部分。
如何获取足够、完整和明确的知识是专家系统的另一个关键点。
知识的表示可以分为表层表示、深层表示和混合表示三种。
混合知识的表示是目前研究的一个热点方向。
在专家系统的实际开发中，所采用的方法和知识的表示都不会是单一的，往往需要将多种知识表示方法有机地结合起来，解决单一知识表示无法解决的问题。
知识的自动获取一直是专家们感兴趣的研究方向,也是一项十分困难的研究任务。
由于现在开发的专家系统向大规模系统和通用型系统发展，越来越希望机器能够自动获取知识，减少开发人员的手动或半自动开发工作量。
随着神经网络的蓬勃发展，传统的符号学习与连接机制已经被逐步取代。
基于进化学习系统和遗传算法，因吸取了归纳学习与连接机制的长处而受到重视。
数据挖掘、计算机数据库和计算机网络的发展都为提取有用知识提供了新的方法。
(2) 数据挖掘技术的应用数据挖掘(DataMining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的，但又是潜在有用的信息和知识的过程。
它是近几年兴起的一个极有发展前途又有广泛应用前景的新领域。
数据挖掘作为一个交叉学科领域，受多个学科的影响，包括数据库系统、统计学、机器学习、可视化和信息科学等。
依赖于所挖掘的数据类型或应用领域，数据挖掘可能集成空间数据分析、图像分析、模式识别、Web技术、信息检索、心理学等领域的技术。
主要的数据挖掘技术与方法有聚类、分类、决策树、粗糙集、神经网络、回归分析、遗传算法、偏差检测等。
从数据库中挖掘的规则可以有以下多种表达形式：关联规则、特征规则、异常规则、转移规则、序列规则、分类和聚类等。
数据挖掘的应用对象是大规模数据库，目标是发现数据库中规律性的知识。
数据挖掘提取的知识可以表示为概念、规律、模式、约束和可视化。
在知识获取技术方面，基于数据挖掘的专家系统可以极大缓解专家系统的知识瓶颈问题。
它不再是知识工程师从领域专家中提取规则，将其转换为知识，而是从领域专家提供的大量数据中自动获取知识。
数据挖掘中的数据预处理模块可以在知识的获取中减小噪声数据的影响，提高知识获取的正确性。
知识会随着挖掘的过程不断被学习到系统当中，这样既大大加深和拓宽了知识获取的深度与广度，又会使获取的知识越来越完善、越来越精确。