第七章 专家系统
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北京交通大学研究生课程(神经网络、模糊控制与专家系统)第七章
uik表示与其连接的神经元的输出，wik表述相应的连接权系数； 最常用的神经元输入函数和激励函数是：
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fi wkjiuik i1
aj
1
1 e
f
j
第二节 模糊神经网络控制
二、基本功能和函数关系
第一层：将输入变量值直接传送到下层
fj1 uj1 wj1i 1
aj1 fj1 uj1 xj j 1,2,L n
mji：一、二层神经元之间的连接权值wji2；
ji：看作是与S函数相类似的一个斜率参数。
注 ： 若 用 一 组 节 点 完 成 一 个 隶 属 度 函 数 ， 则 每 一 个 节 点 的 函 数 可 以 是 标 准 的 形 式 （ 如 S 函 数 ） ， 且 整 个 子 网 络 用 标 准 学 习 算 法 （ 如 反 传 法 ） 进 行 离 线 训 练 实 现 期 望 的 隶 属 函 数 。
缺点： 当环境发生变化时，缺乏自我调节和自学习的能力。
解决方法之一：Sugeno提出将规则的自组织问题转化为参 数估计问题。但仍有主观性。
如何把学习机制引入到模糊控制中来？
第一节 集成智能控制系统简介
1. 模糊神经网络系统（FNN）
神经网络由大量连接的神经处理单元组成的，具有高 度的非线性映射能力和自学习能力，能够从样本数据中进 行学习和泛化，计算速度快。
f
5
j
wj5i ui5
(mj5i ji5)ui5
i
i
aj5
f
5
j
ji5ui5
i
则
第
四
层
节
点
与
第
五
层
节
点
之
间
的
连
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第二节 模糊神经网络控制
二、基本功能和函数关系
第一层：将输入变量值直接传送到下层
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mji：一、二层神经元之间的连接权值wji2；
ji：看作是与S函数相类似的一个斜率参数。
注 ： 若 用 一 组 节 点 完 成 一 个 隶 属 度 函 数 ， 则 每 一 个 节 点 的 函 数 可 以 是 标 准 的 形 式 （ 如 S 函 数 ） ， 且 整 个 子 网 络 用 标 准 学 习 算 法 （ 如 反 传 法 ） 进 行 离 线 训 练 实 现 期 望 的 隶 属 函 数 。
缺点： 当环境发生变化时，缺乏自我调节和自学习的能力。
解决方法之一：Sugeno提出将规则的自组织问题转化为参 数估计问题。但仍有主观性。
如何把学习机制引入到模糊控制中来？
第一节 集成智能控制系统简介
1. 模糊神经网络系统（FNN）
神经网络由大量连接的神经处理单元组成的，具有高 度的非线性映射能力和自学习能力，能够从样本数据中进 行学习和泛化，计算速度快。
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7 第7章 智能控制
PS NM NS NS ZO ZO
PM NB NB NM NM NS
PB NB NB NB NM NM
NB NS ZO PS PB
R1：如果E是NB 且 EC是NB，则U是NB
第一节 模糊控制 二.模糊控制器
3. 模糊推理
利用模糊规则和近似推理获得模糊控制作用
C ( z ) { [ A ( x ) A ( x )]} { [ B ( y ) B ( y )]} C ( z )
第二节 专家规则控制 二.专家系统
专家系统结构
第二节 专家规则控制 二.专家系统
(1) 知识库：存储某个具体领域的专门知识
产生式规则，if … then … (2) 数据库 表征应用对象的特性、状态、求解目标等 (3) 推理机：自动推理的计算机软件
运用知识库提供的知识，基于某种通用的问题 求解模型，自动推理、求解问题
情况
偏差及导数的变化、生产要求或负荷的变化、 设备情况的变化、环境条件的变化
规则 来自知识
如产生式规则：if … then …
第二节 专家规则控制
专家规则控制可在3个层次实施
基本控制层：用一组控制规则作为控制率，依 据工况的不同，选用不同的规则
特性监测控制层：依据控制过程情况，选用不 同的控制器参数，仍采用传统的控制器 监督层：进行有效的决策或选择适当的控制器 结构
x y
( 1 2 ) C 1 ( z )
ω1∧ω2表示“如果x 是A’且y是B’”对于“如果x 是A且y是B”的匹配程度，称为激励函数
第一节 模糊控制 一.模糊数学基础
模糊推理过程
μ A1 A’ μ min
第七章 专家系统
在已知状况的分析，推断未来可能发生的情 况。预测专家系统具有下列特点：
(a) 系统处理的数据随时间变化，而且可 能是不准确和不完全的。
(b) 系统需要有适应时间变化的动态模型， 能够从不完全和不准确的信息中得出预报， 并达到快速响应的要求。
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。例如，恶劣气候(包括暴雨、 飓风、冰雹等)预报、战场前景预测和农作物 病虫害预报等专家系统。
❖ 当前提为真时，该规则将前提与一个行为结 合起来，否则与另一个行为结合起来，并且 可以用一个-1到+1之间的数字来表示在该前 提下行为的可信程度。如一条判断细菌类别 的规则可表示如下：
❖ 其含意如下： 如果培养物的部位是血液 细菌的类别确不知道 细菌的染色是革蓝氏阴性 细菌的外形是杆状 病人被严重地烧伤 那么以不太充分的证据(可信程度0.4)说
7.1 专家系统概述
❖ 研究背景
专家系统（expert system expert system），是人工 智能应用研究领域中非常活跃和非常广泛的课题 之一。
❖ 定义
专家系统是一个含有大量的某个领域专家水平的 知识与经验智能计算机程序系统，它能够利用人 类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问 题。
(4) 解释器(explanator) 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。
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。粘 虫测报专家系统是监视专家系统的一个实例。
(a) 系统处理的数据随时间变化，而且可 能是不准确和不完全的。
(b) 系统需要有适应时间变化的动态模型， 能够从不完全和不准确的信息中得出预报， 并达到快速响应的要求。
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。例如，恶劣气候(包括暴雨、 飓风、冰雹等)预报、战场前景预测和农作物 病虫害预报等专家系统。
❖ 当前提为真时，该规则将前提与一个行为结 合起来，否则与另一个行为结合起来，并且 可以用一个-1到+1之间的数字来表示在该前 提下行为的可信程度。如一条判断细菌类别 的规则可表示如下：
❖ 其含意如下： 如果培养物的部位是血液 细菌的类别确不知道 细菌的染色是革蓝氏阴性 细菌的外形是杆状 病人被严重地烧伤 那么以不太充分的证据(可信程度0.4)说
7.1 专家系统概述
❖ 研究背景
专家系统（expert system expert system），是人工 智能应用研究领域中非常活跃和非常广泛的课题 之一。
❖ 定义
专家系统是一个含有大量的某个领域专家水平的 知识与经验智能计算机程序系统，它能够利用人 类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问 题。
(4) 解释器(explanator) 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。
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。粘 虫测报专家系统是监视专家系统的一个实例。
智能控制第七章 专家系统
7.4 专家控制系统
1、结构原理图
间接专家系统控制图2
7.4 专家控制系统
2、专家系统PLD控制结构设计
用专家系统实现智能PND控制的过程，实际上是模拟操作 人员调解PID参数判断和决策过程，是将数字PID控制方法 与专家系统融合起来，从模仿人征订参数的推理决策入手， 以经典Ziegler-Nichols相现在最优控制征订规则为基础，利 用实时控制信息和系统输出信息，将归纳为一系列征订规则， 并把征订过程分成预整定和自整定两部分，预整定运用于系 统初始投入运行且无法给出PID初始参数的场合，自整定运 用于系统正常运行时，不必再辨别对象特性和参数控制，只 需随对象特性的变化而进行迭代优化的场合。
7.2 专家系统的知识表示法
(1) 黑板：黑板用于存储所有知识源可访问的知识，它的全局数据结构被用 于组织问题求解数据，并处理各知识源之间的通讯问题。放在黑板上的对象 可以是输入数据、局部结果、假设、选择方案和最后结果等。各知识源之间 的交互作用是通过黑板执行的。一个黑板可被分割为无数个子黑板；也就是 说，按照求解问题的不同方面，可把黑板分为几个黑板层。 (2) 知识源：知识源是领域知识的自选模块；每个知识源可视为专门用于处 理一定类型的较窄领域信息或知识的独立程序，而且具有决定是否应当把自 身信息提供给问题求解过程的能力。黑板系统中的知识源是独立分开的，每 个知识源具有自己的工作过程或规则集合和自有的数据结构，包含知识源正 确运行所必须的信息。知识源的动作部分执行实际的问题求解，并产生黑板 的变化。知识源能够遵循各种不同的知识表示方法和推理机制。因此，知识 源的动作部分可为一个含有正向／逆向搜索的产生式规则系统，或者是一个 具有填槽过程的基于框架的系统。 (3) 控制器：黑板系统的主要求解机制是由某个知识源向黑板增添新的信息 开始的。然后，这一事件触发其它对新送来的信息感兴趣的知识源。接着， 对这些被触发的知识源执行某些测试过程，以决定它们是否能够被合法执行。 最后，一个被触发了的知识源被选中，执行向黑板增添信息的任务。这个循 环不断进行下去。
七章专家系统精品PPT课件精选全文完整版
2024/10/16
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专家系统的特点
（1）从处理问题的性质看：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，专家系统是基于知识的智能问题求 解系统。
（3）从系统的机构来看：专家系统则强调知识与推理 的分离，因而系统具有很好的灵活性和可扩充性。
和发展。 专家系统的形式也是普及科技知识的好
形式。
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专家系统的应用
（1）应用范围和应用领域不受限制 （2）专家系统的广泛应用产生了良好的
经济效益和社会效益。 （3）专家系统的应用实例以及在生产制
造领域中的广泛应用。
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专家系统的发展概况
20世纪60年代，DENDRAL的建成标志着专家系统的 诞生。
块
块
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m
（1）实际问题错综复 杂，可能需要多次推 理，所以知识库是多 层的或多块的。 （2）实际问题往往 不仅需要推理，而且 还需要做一些处理， 所以增加处理模块。
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多 媒体 人 机界 面
方法 选择
参数 确定
图件 绘制
图形 评价
I
O 接口
方法 知识 库
动态 数据库
参数 知识 库
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专家系统的结构
概念结构 实际结构 网络与分布式结构 黑板模型
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概念结构
人机界面
推理机
解释模块
知识库
动态数据库
知识库管理系统 自学习模块
第七章专家系统
代表性：NOAH（机器人规划系统）、SECS（帮助化学家制定有机合成规划的专家系 统）、TATR（帮助空军制订攻击敌方机场计划的专家系统）等
控制型专家系统
能根据具体情况，控制整个系统的行为 代表性：YES/MVS（帮助监控和控制MVS操作系统）
本讲稿第十五页，共三十八页
专家系统的类型
监督型专家系统
(2) 知识库管理系统
对知识库中的知识组织、检索和维护
本讲稿第十八页，共三十八页
专家系统的一般结构
推理机
模拟领域专家的思维过程，控制并执行对问题的求解
推理机包括推理方法和控制策略两部分
推理方法有精确推理和不精确推理
控制策略主要指推理方向控制及推理规则选择策略
推理有正向推理、反向推理和正反向混合推理
解释机构 回答用户提出的问题，解释系统的推理过程，使系统对用户透明
本讲稿第二十页，共三十八页
专家系统的工作原理
根据知识库中的知识和用户提供的事实进行推 理，不断地由已知的前提推出未知的结论即中 间结果，并将中间结果放到数据库中，作为已 知的新事实进行推理，从而把求解的问题由求 知状态转换为已知状态
CASNET是一个几乎与MYCIN同时开发的专家系统，由拉特格尔（Rutger） 大学开发，用于青光眼诊断与治疗
AM系统是由斯坦福大学于1981年研制成功的专家系统
模拟人类进行概括、抽象和归纳推理，发现某些数论的概念和定理
本讲稿第五页，共三十八页
专家系统的产生和发展
第二阶段特点： (1) 单学科专业型专家系统； (2) 系统结构完整，功能较全面，移植性好； (3) 具有推理解释功能，透明性好； (4) 采用启发推理、不精确推理； (5) 用产生式规则、框架、语义网络表达知识； (6) 用限定性英语进行人—机交互
控制型专家系统
能根据具体情况，控制整个系统的行为 代表性：YES/MVS（帮助监控和控制MVS操作系统）
本讲稿第十五页，共三十八页
专家系统的类型
监督型专家系统
(2) 知识库管理系统
对知识库中的知识组织、检索和维护
本讲稿第十八页，共三十八页
专家系统的一般结构
推理机
模拟领域专家的思维过程，控制并执行对问题的求解
推理机包括推理方法和控制策略两部分
推理方法有精确推理和不精确推理
控制策略主要指推理方向控制及推理规则选择策略
推理有正向推理、反向推理和正反向混合推理
解释机构 回答用户提出的问题，解释系统的推理过程，使系统对用户透明
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专家系统的工作原理
根据知识库中的知识和用户提供的事实进行推 理，不断地由已知的前提推出未知的结论即中 间结果，并将中间结果放到数据库中，作为已 知的新事实进行推理，从而把求解的问题由求 知状态转换为已知状态
CASNET是一个几乎与MYCIN同时开发的专家系统，由拉特格尔（Rutger） 大学开发，用于青光眼诊断与治疗
AM系统是由斯坦福大学于1981年研制成功的专家系统
模拟人类进行概括、抽象和归纳推理，发现某些数论的概念和定理
本讲稿第五页，共三十八页
专家系统的产生和发展
第二阶段特点： (1) 单学科专业型专家系统； (2) 系统结构完整，功能较全面，移植性好； (3) 具有推理解释功能，透明性好； (4) 采用启发推理、不精确推理； (5) 用产生式规则、框架、语义网络表达知识； (6) 用限定性英语进行人—机交互
第七章_专家系统
故具有小的状态空间，可以使用穷尽的逆向搜索方法(基于规则的逆向演 绎)。因此，只需简单的体系结构。 HEARSAY-Ⅱ——口语理解是一个相当复杂的任务，ES系统不仅要处理不可靠的 数据(语音分析的二意性和噪音)，而且状态空间很大，要求更强有力的知 识组织和推理控制结构：知识源—黑板体系结构。
14
任务复杂程度和ES系 统体系结构间的相 关性 随问题求解 任务复杂程度的增 加，需要在体系结 构设计时渐增地采 用一些相适应的推 理技术。 不存在最好的 设计体系结构的通 用原则，再好的原 则也只能适用于一 定的范围。
3
1 ES系统的特点 1) 具有求解问题所需的专门知识：
应用领域的基本原理和常识——专门知识的主部，可以精确地定 义和使用，为普通技术人员所掌握，求解问题的基础；不与求解的问题 紧密结合，知识量大和推理步小，不能高效地支持问题求解。
领域专家求解问题的经验知识——对如何使用前者解决问题所作的 高度集中、抽象和浓缩的描述；使问题求解过程可以大踏步地发展， 高效高质地解决困难和复杂问题；使用这类知识的条件比较苛刻，条 件不满足时会导致不正确的解答甚至推理失败。
<条件> := <简单条件> |（$OR {<简单条件>}+）
简单条件常用7类函数表示：（SAME <对象> <属性> <值>）；
最常用的动作函数：(CONCLUDE <对象> <属性> <值> TALLY <结 论CF>)；
TALLY——存放规则前提的可信度(CF—Certainty Factor)；
用控制结构的基础上)， * 能适用于较宽广的应用领域， * 增加了ES系统的开发和维护困难。 开发工具箱(开发环境)： KEE
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任务复杂程度和ES系 统体系结构间的相 关性 随问题求解 任务复杂程度的增 加，需要在体系结 构设计时渐增地采 用一些相适应的推 理技术。 不存在最好的 设计体系结构的通 用原则，再好的原 则也只能适用于一 定的范围。
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1 ES系统的特点 1) 具有求解问题所需的专门知识：
应用领域的基本原理和常识——专门知识的主部，可以精确地定 义和使用，为普通技术人员所掌握，求解问题的基础；不与求解的问题 紧密结合，知识量大和推理步小，不能高效地支持问题求解。
领域专家求解问题的经验知识——对如何使用前者解决问题所作的 高度集中、抽象和浓缩的描述；使问题求解过程可以大踏步地发展， 高效高质地解决困难和复杂问题；使用这类知识的条件比较苛刻，条 件不满足时会导致不正确的解答甚至推理失败。
<条件> := <简单条件> |（$OR {<简单条件>}+）
简单条件常用7类函数表示：（SAME <对象> <属性> <值>）；
最常用的动作函数：(CONCLUDE <对象> <属性> <值> TALLY <结 论CF>)；
TALLY——存放规则前提的可信度(CF—Certainty Factor)；
用控制结构的基础上)， * 能适用于较宽广的应用领域， * 增加了ES系统的开发和维护困难。 开发工具箱(开发环境)： KEE
人工智能基础 第七章 专家系统
专家、知识工程师
用户
人机交互界面
专业知识
知识获取
机器能理解的 表达形式
知识库
解释器
综合数据 库
推理机
专家系统的工作过程
专家系统的基本工作过程是，用户通过人机界面回答系统的提 问，推理机将用户输入的信息与知识库中各个规则的条件进行匹 配，并把被匹配规则的结论存放到综合数据库中。最后，专家系 统将得出最终结论呈现给用户。
专家系统概述
专家系统定义
专家系统（Expert System，ES）是人工智能的一个重要分支， 也是目前人工智能中最活跃、最广泛、最有成效的应用研究领域。
专家可以很好地解决本领域的问题，是因为具有本领域的专门 知识。计算机系统将社会专家的专业领域知识进行充分的整理、 集中并总结表达出来,运用知识和推理来解决只有专家才能解决的 复杂问题，就是专家系统研究的目的。
专家系统概述
专家系统的类型
解
预
诊
设
监
释
测
断
计
视
型
型
型
型
型
专
专
专
专
专
家
家
家
家
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系
系
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统
统
统
统
统
教
控
学
制
型
型
专
专
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家
系
系
统
统
规
维
调
划修试型型型专专
专
家
家
家
系
系
系
统
统
统
专家系统的结构与工 作原理
专家系统的基本结构
专家系统因领域和功能特点不同，结构有一定差别，但专家系统通常由 人机接口、推理机、知识库及其管理系统、数据库及其管理系统、知识 获取机构、解释机构六个部分构成，如图所示。
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基本概念
PROSPECTOR系统 它是地质勘探专家系统,已在发现大型钼矿 藏中起了重要的咨询作用。 SOPHIE系统 它是智能化计算机辅助教学系统，能起电 子实验室辅导教师作用。 HEARSAY-Ⅱ和HARPPY系统 二者都是引人注目的实验性言语理解系统。
基本概念
专家系统分类 按特性及处理问题的类型: 解释型 诊断型 预测型 设计型 规划型 控制型 监测型 维修型 教育型 调试型
基本概念
MACSYMA系统 70年代为了帮助天文、物理方面的应用数学家从 事符号微积分运算和简化公式推演研制的专家系 统。 CADUCEUS系统 原名INTERNIST,70年代后期开始研制的、期望能 对整个内科领域85％疾病(包括并发症)进行诊断 治疗，它的知识库已包含100000条法则，是迄今 为止最大的专家系统之一。
专家系统
基本概念 一般结构 知识获取 知识的检测与求精
第七章
专家系统
基本概念 一般结构 知识获取 知识的检测与求精
知识获取
任务
把蕴涵于知识源种的知识抽取出来,以便用于建立数据库
抽取知识 知识的转换
把知识由一种表示形式变换为另一种表示形式
知识的输入
把用适当模式表示的知识经编辑,编译送入知识库
基本概念
基本特征:
具有专家水平的专门知识 能进行有效的推理 具有获取知识的能力 具有灵活性 具有透明性 具有交互性 具有实用性 具有一定的复杂及难度
基本概念
数据级 知识的三个层次 知识库级 控制级
基本概念
专家系统与常规计算机程序的区别
专家系统
知识+推理 数据级,知识库级,控制级 面向符号处理,有灵活性 不精确,模糊 具有解释机构 常规计算机程序 数据结构+算法 数据级,程序级
第七章
专家系统
基本概念 一般结构 知识获取 知识的检测与求精
第七章
专家系统
基本概念 一般结构 知识获取 知识的检测与求精
专家系统的一般结构
用户 领域专家 知识工程师
人机接口
解释机构 数据库及其 管理系统 推理机 知识获取机构 知识库及其 管理系统
第七章
基本概念
专家系统的分类 按系统的体系结构 集中式专家系统 分布式专家系统 神经网络专家系统 符号系统与神经网络相结合的专家系统
基本概念
专家系统实例
营养专家系统（通用版） 适用于各个年龄段的营养分析和评价指导，可广 泛应用于临床科室的临床营养分析、临床营养师 的配餐管理，以及相关营养机构、医疗机构的日 常工作中。
பைடு நூலகம்
基本概念
CASNET系统 70年代研制成的用于青光眼的诊断医疗系统，但 是设计的指导思想是企图模拟一般的疾病而并不 局限于青光眼。根据这种思想建立了适用于 CASNET型系统的、称为EXPERT的专用语言,可 用来构筑其他专家系统,例如风湿病和内分泌疾患 的医疗诊断系统。CASNET系统采用因果联系网 络(associational networks)来表示知识法则，这 同DENDRAL、MYCIN中用产生式规则来表示知 识法则有所不同。
知识的检测 在上述环节中及时检测并纠正错误
知识获取
方式 非自动知识获取
阅读 对话
科技文献 领域专家
知识 工程师
知识 编辑器
知识库
知识获取
方式 自动知识获取
文字图像识别 语音识别 理解 归纳 翻译 知识库
文字,图像 领域专家
第七章
专家系统
基本概念 一般结构 知识获取 知识的检测与求精
第七章
专家系统
基本概念 一般结构 知识获取 知识的检测与求精
第七章
专家系统
基本概念 一般结构 知识获取 知识的检测与求精
基本概念
什么是专家系统
一种在相关领域中具有专家水平解题能力的智 能程序系统.能运用领域专家多年积累的经验与专 门知识,模拟人类专家的思维过程,求解需要专家才 能解决的困难问题. 1968年,由斯坦福大学化学家勒德贝格与费根 鲍姆等人建成的DENDRAL专家系统,标志着人工 智能德一个新的领域--------专家系统的诞生.
把问题求解的领域知识组成知识库 把有关问题求解的知识隐含于程序
面向数值计算和数据处理
精确 不具有解释功能
PS:专家系统与常规计算机程序有不同的体系结构
基本概念
若干典型的专家系统 DENDRAL系统 60年代后期在美国研制成功而且目前仍在使用的 专家系统。知识工程的基本思想就起源于这一系 统。DENDRAL包括DENDRAL和META－ DENDRAL两个子系统。 DENDRAL根据核磁共 振分析仪和其他化学试验的测定数据对未知化合 物的分子结构式进行预测；META－DENDRAL则 向DENDRAL提供关于有机化合物结构的裂解公 式。
第七章
专家系统
基本概念 一般结构 知识获取 知识的检测与求精
知识的检测与求精
知识的一致性与完整性 知识冗余 矛盾 从属 环路 不完整
知识的检测与求精
知识求精 找出产生错误的知识并予以改进,以提高知 识库的可靠性. 错判:对给定的不应产生某一结论的条件,经系统运
行却得出了这一结论. 漏判:在给定条件下把本来应该推出的结论没有推出 来.