专家控制系统
第四章 专家系统与专家控制
4.1 专家系统的概念
4.1.3 专家系统的类型
关于专家系统的分类，目前还无定论。我 们仅从几个不同的侧面对此进行讨论。 （1）按用途分类 按用途分类，专家系统可分为：诊断型、 解释型、预测型、决策型、设计型、规划型、控 制型、调度型等几种类型。 （2）按输出结果分类 按输出结果分类，专家系统可分为分析型 和设计型。 9
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4.1 专家系统的概念
(1)专家拥有丰富的专业知识和实践经验， 或者说他（她）拥有丰富的理论知识和经验知 识，特别是经验知识； (2)专家具有独特的思维方式，即独特的分 析问题和解决问题的方法和策略。 专家系统应该具备以下四个要素： (1) 应用于某专门领域； (2) 拥有专家级知识； (3) 能模拟专家的思维； (4) 能达到专家级水平。 5
4.1 专家系统的概念
所以，准确一点讲，专家系统应该是：应 用于某一专门领域，拥有该领域相当数量的专 家级知识，能模拟专家的思维，能达到专家级 水平，能像专家一样解决困难和复杂的实际问 题的计算机(软件)系统。
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4.1 专家系统的概念
4.1.2 专家系统的特点
同一般的计算机应用系统（如数值计算、数 据处理系统等）相比，专家系统具有下列特点： (1)从处理的问题性质看，专家系统善于解决 那些不确定性的、非结构化的、没有算法解或虽有 算法解但在现有的机器上无法实施的困难问题。 (2)从处理问题的方法看，专家系统则是靠知 识和推理来解决问题（不像传统软件系统使用固定 的算法来解决问题），所以，专家系统是基于知识 的智能问题求解系统。 7
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4.2 专家系统的结构
（2）推理机（Inferense Engine） 所谓推理机，就是实现（机器）推理的程 序，是使用知识库中的知识进行推理而解决问 题的。所以，推理机也就是专家的思维机制， 即专家分析问题、解决问题的方法的一种算法 表示和机器实现。
工业自动化中的专家系统控制技术
工业自动化中的专家系统控制技术工业自动化是现代工业的核心技术之一，随着科技的不断发展，工业自动化也逐渐进步和完善。
在自动化控制中，专家系统控制技术是其中一种比较先进和高效的技术。
本文将介绍专家系统控制技术在工业自动化中的应用和意义。
一、专家系统的概念专家系统（Expert System），是一种仿真人类专家决策思维过程的计算机系统，它可以利用先进的知识表示、推理、数据处理等技术，实现对一类特定问题领域的专业知识精细化处理和高效推理，以达到智能化决策、诊断、分析、设计和优化等目的。
二、专家系统控制技术的应用在工业生产中，专家系统控制技术应用广泛，他能够高效的解决生产厂家在生产过程中所遇到的问题，从而优化整个生产管理和流程。
以下是一些专家系统控制技术的应用：1. 故障诊断生产力受到故障的影响，特别的是对于对生产所关键的机械零部件出现故障，会导致生产受到较大的影响。
专家系统可以利用历史数据和专业的知识将故障问题尽快找到根本原因，从而进行有效的修复。
2. 智能决策在生产过程中，有一些决策如生产流程等是需要根据实际情况进行调整的，而专家系统控制技术可以帮助生产管理者进行智能决策。
通过离线算法方法，将机器学习方法与问题约束结合起来，帮助生产管理者根据历史数据进行瞬时决策调整。
3. 质效分析在工业生产中，质量控制和生产监控都是生产管理者十分关心的领域。
而专家系统可以实现对生产流程的实时监控、质效分析和监测，帮助生产管理者及时识别问题并对质量问题进行追踪分析。
三、专家系统应该如何设计专家系统的控制技术在工业自动化中是十分有效的。
但如何创建一个好的专家系统则是值得关注的问题。
1. 准确率方面专家系统虽然很智能，但它的准确率也非常重要。
在专家系统开发的过程中，需要严苛地根据实际生产情况，制定准确及实效性的规则。
2. 可靠性方面专家系统在应用过程中，需要达到极高的稳定性。
必须严格保证系统的安全和正确性，确保生产过程的流畅和准确。
专家控制系统
1、什么是专家系统？它具有哪些特点和优点?1）专家系统：专家系统（Expert System）是一种在特定领域内具有专家水平解决问题能力的程序系统，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经验方法来处理该领域的高水平难题。
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才能处理好的复杂问题。
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。
2）专家系统的特点：①启发性：专家系统要解决的问题，其结构往往是不合理的，其问题求解知识不仅包括理论知识和常识，而且包括专家本人的启发知识；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，以便让用户了解推理过程，增大对专家系统的信任感；③灵活性：专家系统的灵活性是指它的扩展和丰富知识库的能力，以及改善非编程状态下的系统性能，即自学习能力；④符号操作：与常规程序进行数据处理和数字计算不同，专家系统强调符号处理和符号操作（运算），使用符号表示知识，用符号集合表示问题的概念。
一个符号是一串程序设计，并可用于表示现实世界中的概念；⑤ 不确定性推理：领域专家求解问题的方法大多数是经验性的，经验知识一般用于表示不精确性并存在一定概率的问问题。
止匕外，所提供的有关问题的信息往往是不确定的。
专家系统能够综合应用模糊和不确定的信息与知识，进行推理；⑥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；⑦ 一般采用启发式的解题方法；⑧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；⑨需处理问题的模糊性、不确定性和不完全性；⑩能对自身的工作过程进行推理（自推理或解释）；11采用基于知识的问题求解方法；12知识库与推理机分离。
第3章专家系统控制(3.4专家控制系统)
知识源 —是与控制问题子任务有关的一些独立知识模块。
推理规则——采用“IF—THEN”产生式规则， 条件部分是全局数据库（黑板）或是局部数据 库中的状态描述，动作或结论部分是对黑板信 息或局部数据库内容的修改或添加。 局部数据库——存放与子任务相关的中间结果， 用框架表示，其中各槽的值即为这些中间结果。 操作原语——一类是对全局或局部数据库内容 的增添、删除和修改操作，另一类是对本知识 源或其他知识源的控制操作，包括激活、中止 和固定时间间隔等待或条件等待。
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1. 专家 控制系 统的工 作原理
知识基子系统位于系统上层，对数值算法进行 决策、协调和组织，包含有定性的启发式知识， 进行符号推理，按专家系统的设计规范编码， 通过数值算法库与受控过程间接相连，连接的 信箱中有读或写信息的队列。
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内部过程 的通信功 能如下：
① 出口信箱 将控制配置命令、控制算法的参数 变更值以及信息发送请求从知识基系统送往数值 算法部分。 ② 入口信箱 将算法执行结果、检测预报信号、 对于信息发送请求的答案、用户命令以及定时中 断信号分别从数值算法库、人一机接口及定时操 作部分送往知识基系统。
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2. 知识基系统的内部组织和推理机制 （1）控制的知识表示
专家控制把系统视为基于知识的系统，系统包 含的知识信息可以表示如下：
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数据库包括：
事实——已知的静态数据。例如传感器测量误 差、运行阈值、报警阈值、操作序列的约束条 件、受控过程的单元组态等。 证据——测量到的动态数据。例如传感器的输 出值、仪器仪表的测试结果等。 假设——由事实和证据推导提到的中间结果， 作为当前事实集合的补充。例如，通过各种参 数估计算法推得的状态估计等。 目标——系统的性能指标。例如对稳定性的要 求，对静态工作点的寻优，对现有控制规律是 否需要改进的判断等。
第五部分 专家控制(1)
三、知识的获取
1、知识获取的方式
（1）非自动知识获取
非自动知识获取方式分两步进行：①由知识 工程师从领域专家或有关的技术文献那里获取知识； ②由知识工程师用某种知识编辑软件输入到知识库 中，其工作方式如图所示。
非自动方式是专家系统建造中用得较为普遍的一 种知识获取方式。在非自动知识获取方式中，知识工 程师起着关键作用，知识工程师的主要任务是： ① 组织调查。以反复提问的方式启发领域专家 按知识处理的要求回答问题，并详细记录专家的答案。 ② 理解和整理材料。在充分理解的基础上对从 领域专家处或书本上得到的答案进行选择整理、分类、 汇集并形成用自然语言表达的知识条款。 ③ 修改和完善知识。把整理分类好的知识条款反 馈给领域专家，进行修改、完善和精化，最终的结果 要得到领域专家的认可。 ④ 知识的编码。把最终由专家认可的知识条款按 一定的表达方式或知识表示语言进行编码，得到知识 编辑器所能接受的知识条款。
专家系统是基于知识的系统，则建造专家系统 就涉及到知识获取、知识表示、知识的组织与管 理和知识的利用等一系列关于知识处理的技术和 方法，特别是一般知识库系统的建立，更加促进 了这些技术的发展。 关于知识处理的技术和方法已形成了一个称 为“知识工程”的学科领域。专家系统一方面促 使了知识工程的诞生和发展，另一方面知识工程 又是为专家系统服务的。由于二者的密切关系， “专家系统”与“知识工程”现在几乎已成为同 义语。
（1）按用途分类 可分为：诊断型、解释型、预测型、决策型、 设计型、规划型、控制型和调度型等几种。 （2）按输出结果分类 可分为：分析型、设计型、综合型专家系统。 （3）按知识表示分类 可分为：基于产生式规则的专家系统、基于一 阶谓词的专家系统、基于框架的专家系统以及 基于语义网络的专家系统。也存在相应的综合 型专家系统。
第7章专家控制系统
第7章 专家控制系统教学内容首先介绍专家系统基本概念、特征、组成以及基本类型。
然后讲授专家控制系统的工作原理，最后介绍了建立专家系统的步骤和专家控制器。
教学重点1．专家系统的概念，即它是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。
将专家系统同控制理论和技术相结合，对系统进行控制形成专家控制系统。
把专家系统作为控制器称为专家控制器。
专家系统的基本组成，即由知识库、推理机、解释接口等组成。
2．专家控制系统工作原理。
专家系统设计的基本步骤：认识和阶段化概念，实现阶段，获取知识、构造外部知识库，调试和检验阶段。
教学难点专家系统的工作原理、知识的表示和获取，专家系统的设计。
教学要求1．了解专家系统的概念，理解专家控制系统、专家控制器的概念。
2．掌握专家系统的特征、组成和基本类型。
3．理解专家控制系统的工作原理。
知识的表示和获取。
4．掌握建立专家系统的步骤。
5．了解专家控制器的组成，专家控制器的设计原则。
7.1 概述7.1.1 专家系统的起源与发展人工智能科学家一直在致力于研制在某种意义上讲能够思维的计算机软件，用以“智能化”的处理、解决实际问题。
60年代，科学家们试图通过找到解决多种不同类型问题的通用方法来模拟思维的复杂过程，并将这些方法用于通用目的的程序中。
然而事实证明这种“通用”程序处理的问题类型越多，对任何个别问题的处理能力似乎就越差。
后来，科学家们认识到了问题的关键即计算机界程序解决问题的能力取决于它所具有的知识量的大小。
为使一个程序智能化，必须使其具有相关领域的大量高层知识。
为解决某具体专业领域问题的计算机程序系统的开发研制工作，导致专家系统这一新兴学科的兴起。
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水平的知识和经验，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。
1965年斯坦福大学开始建立用于分析化合物内部结构的DENTRAL系统，首先使用了“专家系统”的概念。
第3章专家系统控制
专家控制的理想目标（续）
（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；
（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。
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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3.3.1 专家控制器的结构
专家控制器通 常由知识库 （KB）、控 制规则集 （CRS）、推 理机（IE）和 特征识别与信 息处理（FR＆ IP）四部分组 成。
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知识库：
用于存放工业过程控制的领域知识，由经验数据库 （DB）和学习与适应装置（LA）组成。
经验数据库主要存储经验和事实集；
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。
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（7）监视型专家系统
而专家控制则要求能对控制动作进行独立 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：
智能控制技术(第2章-专家系统与专家控制系统)
（3）成熟期（1972-1977年）： 在此期间斯坦福大学研究开发了最著名 的专家系统-血液感染病诊断专家系统 MYCIN，标志专家系统从理论走向应用。 另一个著名的专家系统-语音识别专家系统 HEARSAY的出现，标志着专家系统的理 论走向成熟。
（4）发展期（1978-现在） 在此期间，专家系统走向应用领域， 专家系统的数量增加，仅1987年研制成 功的专家系统就有1000种。 专家系统可以解决的问题一般包括解 释、预测、设计、规划、监视、修理、 指导和控制等。目前，专家系统已经广 泛地应用于医疗诊断、语音识别、图象 处理、金融决策、地质勘探、石油化工、 教学、军事、计算机设计等领域。
等价问题（更易）
4、“与或图”表示法
与或图构成规则 •与或图中的每个节点代表一个要解决的 单一问题或问题集合，图中的起始节点对 应总问题。 •对应于本原问题的节点为叶节点，它没 有后裔。 •对于把算符（与操作／或操作）应用于 问题 A的每种可能情况，都把问题变换为 一个子问题集合；有向弧线自A指向后继 节点，表示所求得的子问题集合。
（2）推理机的设计
① 选择推理方式；
② 选择推理算法：选择各种搜索算法，如 深度优先搜索、广度优先搜索、启发式优 先搜索等。
（3）人─机接口的设计
① 设计“用户─专家系统接口”：用于咨 询理解和结论解释； ② 设计“专家─专家系统接口”：用于知 识库扩充及系统维护。
2.3 专家控制系统的设计方法
2. 2、专家系统的基本结构与实现
专家系统主要由知识库和推理机构 成，专家系统的结构如图2-4所示。
用户
领域专家
知识工程师
人机接口
解释机构
知识获取机构 专 家 系 统 核 心
数据库
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第三章 专家控制系统3.1 专家系统概述1.专家及专家系统的定义专家指的是那些对解决专门问题非常熟悉的人们，他们的这种专门技术通常源于丰富的经验以及他们处理问题的详细专业知识。
定义 3.1专家系统主要指的是一个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经验方法来处理该领域的高水平难题。
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才能处理好的复杂问题。
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。
专家系统的基本功能取决于它所含有的知识，因此，有时也把专家系统称为基于知识的系统（knowledge-based system）。
3.1.1 专家系统的特点及优点1.专家系统的特点与常规的计算机程序系统比较，专家系统具有下列特点：（1）启发性 专家系统要解决的问题，其结构往往是不合理的，其问题求解（problem-solving）知识不仅包括理论知识和常识，而且包括专家本人的启发知识。
（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，以便让用户了解推理过程，增大对专家系统的信任感。
（3） 灵活性 专家系统的灵活性是指它的扩展和丰富知识库的能力，以及改善非编程状态下的系统性能，即自学习能力。
（4）符号操作。
与常规程序进行数据处理和数字计算不同，专家系统强调符号处理和符号操作（运算），使用符号表示知识，用符号集合表示问题的概念。
一个符号是一串程序设计，并可用于表示现实世界中的概念。
（5）不确定性推理。
领域专家求解问题的方法大多数是经验性的；经验知识一般用于表示不精确性并存在一定概率的问题。
此外，所提供的有关问题的信息往往是不确定的。
专家系统能够综合应用模糊和不确定的信息与知识，进行推理。
2.专家系统的优点(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，也不可能遗漏和忘记。
(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。
3.1.2 专家系统的结构与类型1. 专家系统的结构专家系统的结构是指专家系统各组成部分的构造方法和组织形式。
系统结构选择恰当与否，是与专家系统的适用性和有效性密切相关的，选择什么结构最为恰当，要根据系统的应用环境和所执行任务的特点确定。
例如，MYCIN系统的任务是疾病诊断与解释，其问题的特点是需要较小的可能空间、可靠的数据及比较可靠的知识，这就决定了它可采用穷尽检索解空间和单链推理等较简单的控制方法和系统结构。
与此不同的是，HEARSAY－Ⅱ系统的任务是进行口语理解。
这一任务需要检索巨大的可能解空间，数据和知识都不可靠，缺少问题的比较固定的路线，经常需要猜测才能继续推理等。
这些特点决定了HEARSAY－Ⅱ必须采用比MYCIN更为复杂的系统结构。
图3.1表示专家系统的简化结构图。
图3.2则为理想专家系统的结构图。
由于每个专家系统所需完成的任务和特点不同，其系统结构也不尽相同，一般只具有图中部分模块。
图3.1专家系统简化结构图图3.2 理想专家系统结构图专家系统的主要组成部分如下：(1) 知识库（knowledge base）知识库用于存储某领域专家系统的专门知识，包括事实、可行操作与规则等。
为了建立知识库，要解决知识获取和知识表示问题。
知识获取涉及知识工程师如何从专家那里获得专门知识的问题；知识表示则要解决如何用计算机能够理解的形式表达和存储知识的问题。
(2) 综合数据库（global database）综合数据库又称全局数据库或总数据库，它用于存储领域或问题的初始数据和推理过程中得到的中间数据（信息），即被处理对象的一些当前事实。
(3) 推理机（reasoning machine）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地工作。
推理机能够根据知识进行推理和导出结论，而不是简单地搜索现成的答案。
(4) 解释器（explainator）解释器能够向用户解释专家系统的行为，包括解释推理结论的正确性以及系统输出其它候选解的原因。
(5) 接口（interface）接口又称界面，它能够使系统与用户进行对话，使用户能够输入必要的数据、提出问题和了解推理过程及推理结果等。
系统则通过接口，要求用户回答提问，并回答用户提出的问题，进行必要的解释。
2.专家系统程序与常规的应用程序之间的区别一般应用程序与专家系统的区别在于：前者把问题求解的知识隐含地编入程序，而后者则把其应用领域的问题求解知识单独组成一个实体，即为知识库。
知识库的处理是通过与知识库分开的控制策略进行的。
更明确地说，一般应用程序把知识组织为两组：数据级和程序级；大多数专家系统则将知识组织成三级；数据、知识库和控制。
3. 专家系统的类型按照专家系统所求解问题的性质，可把它分为下列几种类型。
(1)解释专家系统（expert system for interpretation）解释专家系统的任务是通过对已知信息和数据的分析与解释，确定它们的涵义。
作为解释专家系统的例子有语音理解、图象分析、系统监视、化学结构分析和信号解释等。
(2)预测专家系统（expert system for prediction)预测专家系统的任务是通过对过去和现在已知状况的分析，推断未来可能发生的情况。
预测专家系统的例子有气象预报、军事预测、人口预测、交通预测、经济预测和谷物产量预测等。
(3)诊断专家系统（expert system for diagnosis）诊断专家系统的任务是根据观察到的情况（数据）来推断出某个对象机能失常（即故障）的原因。
诊断专家系统的例子特别多，有医疗诊断，电子机械和软件故障诊断以及材料失效诊断等。
(4) 设计专家系统（expert system for design）设计专家系统的任务是根据设计要求，求出满足设计问题约束的目标配置。
设计专家系统涉及电路（如数字电路和集成电路）设计、土木建筑工程设计、计算机结构设计、机械产品设计和生产工艺设计等。
(5)规划专家系统（expert system for planning）规划专家系统的任务在于寻找出某个能够达到给定目标的动作序列或步骤。
规划专家系统可用于机器人规划、交通运输调度、工程项目论证、通信与军事指挥以及农作物施肥方案规划等。
(6)监视专家系统（expert system for monitoring）监视专家系统的任务在于对系统、对象或过程的行为进行不断观察，并把观察到的行为与其应当具有的行为进行比较，以发现异常情况，发出警报。
监视专家系统可用于核电站的安全监视、防空监视与警报、国家财政的监控、传染病疫情监视及农作物病虫害监视与警报等。
(7)控制专家系统（expert system for control）控制专家系统的任务是适应地管理一个受控对象或客体的全面行为，使之满足预期要求。
空中交通管制、商业管理、自主机器人控制、作战管理、生产过程控制和生产质量控制等都是控制专家系统的潜在应用方面。
(8)调试专家系统（expert system for debugging）调试专家系统的任务是对失灵的对象给出处理意见和方法。
调试专家系统的特点是同时具有规划、设计、预报和诊断等专家系统的功能。
调试专家系统可用于新产品或新系统的调试，也可用于维修站进行被修设备的调整、测量与试验。
在这方面的实例还很少见。
(9)教学专家系统（expert system for instruction）教学专家系统的任务是根据学生的特点、弱点和基础知识，以最适当的教案的和教学方法对学生进行教学和辅导。
已经开发和应用的教学专家系统有美国麻省理工学院的MACSYMA符号积分与定理证明系统，我国一些大学开发的计算机程序设计语言和物理智能计算机辅助教学系统以及聋哑人语言训练专家系统等。
(10)修理专家系统（expert system for repair）修理专家系统的任务是对发生故障的对象（系统或设备）进行处理，使其恢复正常工作。
修理专家系统具有诊断、调试、计划和执行等功能。
美国贝尔实验室的ＡＣＩ电话和有线电视维护修理系统是修理专家系统的一个应用实例。
此外，还有决策专家系统和咨询专家系统等。
3.1.3 建造专家系统的步骤与设计技巧成功地建立系统的关键在于尽可能早地着手建立系统，从一个比较小的系统开始，逐步扩充为一个具有相当规划和日臻完善的试验系统。
建立系统的一般步骤如下：(1) 设计初始知识库。
知识库的设计是建立专家系统最重要和最艰巨的任务。
初始知识库的设计包括：(a) 问题知识化，即辨别所研究问题的实质，如要解决的任务是什么，它是如何定义的，可否把它分解为子问题或子任务，它包含哪些典型数据等。
(b) 知识概念化，即概括知识表示所需要的关键概念及其关系，如数据类型、已知条件（状态）和目标（状态）、提出的假设以及控制策略等。
(c) 概念形式化，即确定用来组织知识的数据结构形式，应用人工智能中各种知识表示方法把与概念化过程有关的关键概念、子问题及信息流特性等变换为比较正式的表达，它包括假设空间、过程模型和数据特性等。
(d) 形式规则化，即编制规则、把形式化了的知识变换为由编程语言表示的可供计算机执行的语句和程序。
(e) 规则合法化，即确认规则化了知识的合理性，检验规则的有效性。
(2) 原型机（prototype）的开发与试验。
在选定知识表达方法之后，即可着手建立整个系统所需要的实验子集，它包括整个模型的典型知识，而且只涉及与试验有关的足够简单的任务和推理过程。
(3) 知识库的改进与归纳。
反复对知识库及推理规则进行改进试验，归纳出更完善的结果。
经过相当长时间（例如数月至二三年）的努力，使系统在一定范围内达到人类专家的水平。
专家系统的这种设计与建立步骤，如图3.3所示。
图3.3 建造专家系统的步骤2. 专家系统的设计技巧对专家系统设计者的唯一重要的建议是尽早地建立专家系统的原型，即实验样机系统。