数据挖掘之专家系统
数据挖掘及专家系统在英语教学中的应用
一
６ 专家 系 统具 有交 互性 ，用户 交互 获得 用户 的数 据输 入 、回 ． 答 用户 的询 问，而 专家 系统 的基 础— — 知识库 更 是需 要与 人类 领
域 专家 进行 交互 以获 得 知识 。
（ ）专家 系统 的 结构 三
１ 专 家系 统是 人 工智 能系 统 的一个 应用 ，它推 理 的基础 是基 ． 于专 家的 知识和 经 验 。
效果 。
关键 词 ：数 据挖掘 ；专 家 系统 ；英语教 学
简述专家系统的开发过程
专家系统的开发过程简介专家系统是一种模仿人类专家决策过程的人工智能系统，通过收集领域知识和规则，以及运用推理和推断技术，来解决特定领域的问题。
它主要由知识库、推理机和用户界面三个组成部分构成。
专家系统的开发过程可以分为知识获取、知识表示、知识推理以及系统评估和维护等步骤。
知识获取知识获取是专家系统开发的第一步，它是开发中最为困难和复杂的部分。
知识获取可以通过以下方法进行： 1. 领域专家访谈：与领域专家进行面对面的访谈，直接获取专家的知识和经验。
2. 文献调研：查阅相关的书籍、论文和文章，获取领域内的知识和规则。
3. 数据挖掘：通过分析大量的数据，找到其中的规律和知识。
4. 规则抽取：从现有的系统中抽取规则和知识。
知识表示知识表示是将获取到的知识进行组织和表示的过程。
常用的知识表示方法有： 1. 规则表示：基于规则的专家系统将知识表示为一系列的“如果-那么”规则，规则由前件和后件组成，前件是条件，后件是结论。
2. 框架表示：框架表示根据领域知识的特点和结构，将知识以框架的形式进行表示和存储。
3. 语义网络表示：语义网络表示将知识表示为节点和关系的网络结构，每个节点代表一个概念，关系表示概念之间的关联。
知识推理知识推理是专家系统的核心部分，通过对知识的推理和推断，来解决问题和作出决策。
常用的推理方法有： 1. 前向推理：从已知事实出发，通过匹配规则的前件条件，逐步推导出结论。
2. 后向推理：从目标结论出发，根据规则的后件条件，逆向推导出满足条件的前提。
3. 反向推理：根据用户提供的问题或目标，向后推导出满足目标的推理链。
4. 混合推理：结合前向、后向和反向推理的特点和方法，进行综合推理。
知识系统评估和维护系统评估和维护是专家系统开发过程的最后一步，它的目的是验证专家系统的有效性和可靠性，并对系统进行修正和改进。
常用的评估和维护方法有： 1. 测试和验证：对专家系统进行测试和验证，评估系统的正确性和性能。
专家系统的概述及其应用 -回复
专家系统的概述及其应用-回复什么是专家系统？专家系统是一种基于人工智能技术的计算机系统，旨在模拟人类专家在某个特定领域中的知识和推理能力。
它通过收集和组织领域专家的知识，并利用推理规则来解决特定问题，从而为用户提供专业的建议、解决方案和决策支持。
专家系统的构成和工作原理专家系统主要由三个部分组成：知识库、推理机和用户界面。
知识库存储了领域专家的知识和经验，可以分为规则库和事实库。
规则库中包含了一系列由领域专家提供的规则，规定了问题和解决方案之间的关系。
事实库则存储了用户输入的问题相关信息。
推理机是专家系统的核心，它通过运用专家提供的规则和事实库中的信息，利用推理机制对问题进行推理和决策。
用户界面则是用户与专家系统进行交互的界面，通常采用图形用户界面或自然语言界面。
专家系统的应用领域专家系统广泛应用于各个领域，以下列举几个常见的应用领域：1. 医疗领域：专家系统可以帮助医生进行疾病的诊断和治疗方案的选择。
它可以根据病人的症状和检查结果，利用医学专家提供的规则进行推理，给出专业的建议和治疗方案。
2. 金融领域：专家系统可以用于风险评估和投资决策。
它可以基于历史数据和金融专家的知识，分析市场趋势和风险因素，为投资者提供决策建议。
3. 工程领域：专家系统可以用于设计优化和故障诊断。
它可以根据工程专家的知识和经验，分析和优化设计参数，或者通过故障检测和推理，帮助工程师快速找到故障原因并提供解决方案。
4. 决策支持系统：专家系统可以作为一个决策支持工具，帮助管理者进行决策。
它可以根据专家的经验和问题的约束条件，通过推理和分析，给出最佳的决策方案。
专家系统的优势和局限专家系统具有以下几个优势：1. 提供专业的建议和解决方案：专家系统可以利用专家的知识和推理能力，为用户提供专业的建议和解决方案。
2. 可以处理复杂的问题：专家系统可以处理大量的知识和复杂的推理过程，帮助用户解决复杂的问题。
3. 可以提高工作效率：专家系统可以提供快速的问题解决方案，帮助用户提高工作效率。
专家系统概述
– 系统自身具有学习能力，能从系统运行中总结 出新知识，使知识库越来越丰富，完善。
➢ 具有灵活性
– 知识库—推理机分离。
2.专家系统的基本特征
➢ 具有透明性
– 透明性：是指系统自身及其行为能被用户所理 解。
– 解释机构：向用户解释它的行为动机及得出某 些答案的推理过程。
➢ 常规程序是精确的；专家系统不精确、模糊的。 ➢ 专家系统具有解释机构； 常规程序没有。 ➢ 常规程序与专家系统具有不同的体系结构。
4. 专家系统的分类
• 按专家系统的特性及处理问题的类型分类。
(1)解释型：从所得到的有关数据，经过分析、推理， 从而给出相应解释的一类专家系统。
• 特点：必须能处理不完全，甚至受到干扰的信息， 并能对所得到的数据给出一致且正确的解释。
1. 什么是专家系统
• 它是一个智能程序系统； • 它具有相关领域内大量的专家知识； • 它能应用人工智能技术模拟人类专家求解问题的
思维水平。 • 专家系统是一种具有大量专门知识与经验的智能 程序系统，它能运用领域专家多年积累的经验和 专门知识，模拟领域专家的思维过程，解决该领 域中需要专家才能解决的复杂问题。
– 详细设计要求完成的工作
• 进行模块化设计 • 模块间的界面要清晰，便于通信 • 便于实现
8. 专家系统的开发过程
• 知识获取
– 与领域专家交谈，抽取所需知识，掌握专家处 理问题的方法、思路
– 查阅有关文献、获得有关概念的描述、参数 – 对获得的知识进行分析、比较、归纳、整理、
找出知识的内在联系、规律 – 对所得知识进行检查 – 对确定下来的知识用总体设计时确定的知识表
专家系统基本概念
专家系统是一种人工智能应用，旨在模拟和复制领域专家的知识和决策过程，以解决特定领域的问题。
以下是专家系统的基本概念：知识库（Knowledge Base）：专家系统的核心是知识库，其中包含了领域专家的知识和经验。
这些知识通常以规则、事实、推理机制等形式存储在计算机中，以便系统可以使用它们进行推断和决策。
推理引擎（Inference Engine）：推理引擎是专家系统的决策核心，它负责根据知识库中的规则和事实来进行推理和决策。
它能够根据用户提供的信息，推断出最合适的解决方案或答案。
用户接口（User Interface）：专家系统通常需要一个用户接口，使用户能够与系统进行交互。
这个接口可以是文本界面、图形界面或自然语言界面，根据系统的目的和用户的需求而定。
知识表示（Knowledge Representation）：知识库中的知识需要以计算机可以理解的方式表示。
常用的知识表示方法包括规则、产生式、框架、语义网络等。
推理机制（Inference Mechanism）：推理引擎使用推理机制来处理知识库中的信息，执行规则并生成推断。
推理机制可以采用不同的推理策略，如前向推理（从事实到结论）或后向推理（从目标到事实）。
领域专家（Domain Expert）：专家系统的开发通常需要与领域专家密切合作，以获取领域内的专业知识和经验，并将其转化为系统可用的规则和知识。
解释能力（Explanatory Capabilities）：专家系统通常能够提供关于其决策和推断的解释，以帮助用户理解系统的工作原理和为何做出特定的决策。
学习能力（Learning Capabilities）：一些专家系统具有学习能力，可以从实际使用中积累经验和知识，不断改进其性能。
应用领域：专家系统广泛应用于各个领域，包括医疗诊断、金融分析、工程设计、客户支持、决策支持等。
每个专家系统都是为特定领域或问题定制的。
局限性：专家系统的性能受限于其知识库和推理机制的质量，以及对领域的适应能力。
专家系统简介
如对于不平衡故障，有下列规则： 规则2=(基频振动 (如果 振动工频分量占通频振幅的比例大于60％ 0.95； 过临界时振幅明显增大，且相位变化大于100° 0.8； 稳速时，相位不随时间、负荷而变化 0.8)； (则为 不平衡故障 0.9))； 规则中右列的数字为置信度。
但这种完全独立的规则集虽然增删、修改容易，但寻找 可用规则时只能顺序进行，效率很低。在实际专家系统中， 由于规则较多，所以总是以某种方式把有关规则连接起来， 如建立某种形式的索引文件。这样既方便查找，又可把规则 存放在磁盘上，避免把所有规则调入内存造成内存不足等问 题。
•简单枚举法是由某类中已观察到的事物都具有某属性，而 没有观察到相反的事例，从而推出某类事物都有某属性。 这种方法只是根据一个一个事例的枚举，没有进行深入的分 析，因此有时可靠性不大，是一种简单的初步归纳推理。9
•类比推理 在两个或两类事物在许多属性上都相同的基础上，
推出它们在其他属性上也相同，这就是类比推理。 用 A 与 B 分 别 代 表 两 个 或 两 类 不 同 的 事 物 ， 用 a1 , a2 , a3 ,L , an , b, 分别代表不同的属性，则类比 法可表示如下：
可能结果 情况1框架
情况2框架
情况3框架
情况1框架
类型 描述
对象 汽轮发电机组
反映 低压转子两侧工频振动大
可能结果 低压转子不平衡或热弯曲
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情况2框架 类型 描述 对象 汽轮发电机组 反映 各项参数正常 可能结果 机组工作正常，继续正常运转 情况3框架 类型 描述 对象 汽轮发电机组 反映 轴振动超限值 可能结果 报警，停机检修
员及其任务。要求领域专家和知识工程师一起交换意见，以 便进行知识库的开发工作。主要希望找出下列问题的解答：
8-专家系统-PPT课件
按输出结果分类, 专家系统可分为分析型和
设计型。 分析型就是其工作性质属于逻辑推 理, 其输出结果一般是个“结论”, 如 1 中的 前四种, 就都是分析型的, 它们都是通过一系 列推理而完成任务的； 而设计型就是其工作 性质属于某种操作, 其输出结果一般是一个 “方案”,如1 中的后四种, 就都是设计型的, 它们都是通过一系列操作而完成任务的。 当 然, 也可兼有分析和设计的综合型专家系统。 例如, 医疗诊断专家系统就是一种综合型专家 系统,诊断病症时要分析、推理, 而开处方即 制定医疗方案时要设计、操作(如对药剂的取 舍或增减等)。
人工智能 sspu 王帅
推理机 (Inference Engine,IE)
推理机, 就是实现(机器)推理的程序。 这里的推理, 是一个广义的概念,它既包括通常的逻辑推理, 也包括基于产生式的操作。 推理机是使用知识库中的知识进行推理而解决问题的, 所 以推理机也就相当于专家的思维机制,即专家分析问题、 解决问题的方法的一种算法表示和程序实现。 知识库和推理机构成了一个专家系统的基本框架。 同时, 这两部分又是相辅相成、密切相关的。因为不同的知识 表示有不同的推理方式, 所以,推理机的推理方式和工作效 率不仅与推理机本身的算法有关, 还与知识库中的知识以 及知识库的组织有关。
人工智能 sspu 王帅
专家系统的组成
不同领域和不同类型的ES，体系结构和功能都不完全相 同，通常一个最基本的ES由六个部分组成
人机界面：用于I/O，尽可能使用自然语言 知识库管理部分：包括知识获取（学习功能）和知识维护，通
常设计一些编辑软件完成 知识库：包括大家共知的常识性知识和专家的启发性知识（经 验、诀窍、直觉） 数据库：也称为黑板，用于存放初始证据、中间结果和最终结 果 推理机：用来控制协调整个ES的程序，是ES的思维机构 解释机构：由一组程序组成，负责跟踪并记录推理过程，解释 推理过程，是ES与一般程序相区别的重要特征之一，也是取信 于用户的一个重要措施
人工智能精品：专家系统
8.2 专家系统的基本结构
8.2.4 推理机
推理机是专家系统在解决问题时的思维推理核心，它是一组程序，用以模拟领域 专家思维过程，以使整个专家系统能够以逻辑方式进行问题求解。
8.2.5 解释器
解释器是人与机器接口相连的部件，它负责对专家系统的行为进行解释，并通过 人机接口界面提供给用户。它实际也是一组程序，其主要功能是对系统的推理过程 进行跟踪和记录，回答用户的提问，使用户能够了解推理的过程及所运用的知识和 数据，并负责解释系统本身的推理结果。
8.1 专家系统的概述
▪ 2、按系统的体系结构分类 按照系统的体系结构，专家系统可分为4种类型。 （1）集中式专家系统
（2）分布式专家系统 （3）神经网络专家系统 （4）符号系统与神经网络相结合的专家系统
8.1 专家系统的概述
▪ 8.1.4 专家系统的一般特点 除前述之外，专家系统还具有以下一些共同特点：
8.4 专家系统的设计与建造
5、最终系统设计 用原型法开发的原型系统时，一般都是用某种开发工具或效 率不高的开发语言实现的除了简单的系统外，大多数原型系 统都废弃不用，开发原型系统只是帮助定义系统需求的一种 手段。在利用原型法完成了系统需求的确切定义后，就进入 最终系统的设计阶段。
6、最终系统实现 本阶段依据最终系统设计说明书对专家系统进行编程实现。
8.1 专家系统概述
我国专家系统的研发起步于20世纪80年代，虽然 起步较晚，但也取得了较好的成绩，开发成功了许多具 有实用价值的应用型专家系统。例如，南京大学开发的 新结构找水专家系统、吉林大学开发的勘探专家系统和 油气资源评价专家系统、西安交通大学和中科院西北水 土保持研究所联合开发的旱地小麦综合管理专家系统以 及北京中医院开发的关幼波肝病诊断专家系统都取得了 明显的经济效益和社会效益，为专家系统的理论研究和 推广应用起到了积极的推动作用。
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《数据挖掘》期末总结
——专家系统
有关专家系统：
定义：
是一个（或一组）能在某特定领域内，以人类专家水平去求解该领域中困难问题的计算机智能程序系统。
构成：
完整的专家系统包括人机接口、推理机、知识库、数据库、知识获取器和解释机构六部分，如下图：
用户领域专家知识工程师
其核心在于推理机与知识库和综合数据库的交互作用，使得问题得以解决。
工作过程：
1）根据用户的问题对知识库进行搜索，寻找有关的知识；（匹配）2）根据有关的知识和系统的控制策略形成解决问题的途径，从而构成一个假设方案集合；
3）对假设方案集合进行排序，并挑选其中在某些准则下为最优的假设方案；（冲突解决）
4）根据挑选的假设方案去求解具体问题；（执行）
5）如果该方案不能真正解决问题，则回溯到假设方案序列中的下一个假设方案，重复求解问题；
6）循环执行上述过程，直到问题已经解决或所有可能的求解方案都不能解决问题而宣告“无解”为止。
企业、政府机构用的专家系统都是有严密的逻辑、也涉及大量的数据分析、并且是经过领域专家、工程师的经验校验，详细用户需求分析后的结果。
而实际上，在我们的日常生活中，也不经意的在思维过程中用到了专家系统，譬如在游戏“你来描述我来猜”的过程中，我们就可以抽取出一个专家系统——、
动物识别专家
在推理过程中，会同时推出几个结论。
如：有毛发、会吃肉、有斑点——首先推出金钱豹有黑色条纹——再推出老虎有蹄——再推出斑马
有关学科总结
一学期结束，静下心复习总结时，才发现，这一学期无数次与数据挖掘打交道。
还记得《应用统计学》第一次作业：谈谈统计学与数据挖掘的关系。
还记得《管理信息系统》中CRM（客户关系管理系统），客户细分时提到的数据挖掘；决策支持系统以及BI中用到的数据挖掘。
还记得《信息系统分析与设计》做需求分析时要用到数据挖掘。
还记得跟老师做项目，查找信息可视化及知识图谱原理时，再一次提到数据挖掘。
就像课堂上说的：“互联网的时代，我们缺的不再是数据本身，而是海量数据包含的、隐含的信息，而这一信息的获取，除了我们敏锐的观察力从数据本身看到以外，还有太多有价值的信息需要我们运用相当的工具去深入挖掘——数据挖掘，理所应当成为了时代的必须，也是我们取胜的必须”。
《数据挖掘》课程本身更多的是给我们一种思想，一种看待、解决问题的新途径。
通过课程的学习，我们不再简简单单的追求数据，我们会更多的去思考数据。
《应用统计学》也在讲数据处理，但应用统计学更多的是对已知数据分布的描述和趋势的预测，抑或是结论的检验。
而《数据挖掘》所讲的数据是更倾向于如何把表面无关的数据建立联系，并从中获取有用信息。
《应用统计学》是现状的描述和预测的检验，而《数据挖
掘》则是现状的改进和未来的创新。
随着科技的发展，高新技术的更多应用，数据挖掘也必将越来越收到欢迎。
但从我个人这个学期所接触到的，无论是从项目还是从学科学习中，就不断的在检验这一说法——信息可视化应该说是一个热门的话题，至少目前在国内还没有成形、完善的相关研究，而在这一领域，其基本原理是引用和共被引理论，而其所采用的算法都是数据挖掘中的最小生成树、决策树、K-means等。
有关ERP、CRM、KM、DSS、BI等一系列信息系统可以说是所有企业信息系统未来发展的趋势，而所有这些系统的分析设计前期的需求分析、后期的运行基础都需要数据挖掘的支持——基于数据仓库的数据集市对数据的无论是报表还是钻取、切片等分析。
总之，数据挖掘是信息社会筛选、提取并创造信息必不可少的思维、操作工具。