专家系统概述
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专家系统概述
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 思维过程进行推理，解决相关领域内的困难问题， 并且达到领域专家的水平。 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。
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。
(2)诊断型：根据输入信息推出相应对象存在的故障， 找出产生故障的原因，给出排除故障的方案的一 类专家系统。
– 详细设计要求完成的工作
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 示模式表示出来
– 控制级知识：关于如何运用前两种知识的知识。
2.专家系统的基本特征
2) 能进行有效的推理
– 根据用户提供的已知事实，通过运用掌握的知 识，进行有效的推理，以实现对问题的求解。 • 精确推理 • 不确定性推理 • 不完全推理 • 试探性推理
2.专家系统的基本特征
3) 具有获取知识的能力
– 建立知识编辑器，把领域知识“传授”给专家 系统，建立知识库。 – 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。
•
1. 什么是专家系统
• • 自1968年研制成功第一个专家系统DENDRAL以 来，专家系统技术发展非常迅速且日益成熟。 专家系统的应用领域已扩展到数学、物理、化学、 医学、地质、气象、农业、法律、教育、交通运 输、机械、艺术以及计算机科学本身，甚至渗透 到政治、经济、军事等重大决策部门，产生了巨 大的社会效益和经济效益，同时也促进了人工智 能基本理论和基本技术的发展。
– 特点：能直接接收来自被控对象的信息，并能 迅速地进行处理，及时做出判断和采取相应的 控制能力。
4.专家系统的分类
(7)监测型：用于完成实时监测任务的一类专 家系统。
– 特点：随时收集任何有意义的信息，并能迅速 地对得到的信息进行鉴别、分析、处理、一旦 发现异常，能尽快做出反应。
(8)维修型：用于制定排除某类故障的规划并 实施排除的一类专家系统。
知识获取方法
• 非自动知识获取
– 首先由知识工程师从领域专家或其他知识源获 取知识 – 然后再由知识工程师用某种知识编辑软件把它 送到知识库中。
科技文献 阅读
领域专家 对话
知识 工程师
知识 编辑器
知识库
知识获取方法
• 自动知识获取
– 所谓自动知识获取是指系统自身具有获取知识 的能力，它不仅可以直接与领域专家对话，从 专家提供的原始信息中“学习”专家系统所需 要的知识，而且还能从系统运行实践中总结、 归纳出新的知识，发现和改正自身存在的错误， 并通过不断地自我完善，使知识库逐步趋于完 整一致。
8. 专家系统的开发过程
• 系统设计：分总体设计、详细设计两阶段
– 总体设计要完成以下工作
• • • • • • • • • 确定专家系统类型 确定系统的体系结构 确定知识的表示模式及知识库的结构 确定问题的求解策略 确定用户的接口方式 硬、软件配置及工具的选择 进行模块化设计 模块间的界面要清晰，便于通信 便于实现
7. 专家系统的建造与评价
专家系统的建造原则
(1)恰当地划定求解问题的领域 • 系统的设计目标 • 领域专家的知识面及水平 (2)获取完备的知识 完备的知识指其数量能满足问题求解的需要， 质量上要保证知识的一致性以及完整性。 (3)知识库与推理机分离：可实现正向、逆向、混 合推理。
7. 专家系统的建造与评价
• 特点：要求掌握处理对象内部各部件的功能及相 互关系，特别要注意多种故障并存，间歇性故障。
4.专家系统的分类
(3)预测型：根据相关对象的过去及当前状况 来推测未来情况一类专家系统。
– 特点：这类系统通常需要有相应模型的支持， 时间推理是这类系统中常用的技术。
(4)设计型：按给定要求进行相应设计的一类 专家系统，工程设计、电路设计、建筑及 装修设计等。
• •
知识库及其管理系统
• 知识库：是知识的存储机构，用于存储领 域内的原理性知识、专家的经验性知识， 有关事实等。 知识来源于获取机构；为推理机提供知识。 知识库管理系统：负责对知识库中的知识 进行组织，检索、维护等。
• •
推理机
• 是“思维”机构，是构成专家系统的核心 部分。任务是模拟领域专家的思维过程， 控制并执行对问题的求解。 推理机的性能与知识的表示方式及组织方 式有关，与知识的内容无关，有利于推理 机与知识库的独立。 推理机的搜索策略使用了与领域有关的启 发性知识。为了保证推理机与知识库的独 立性，采用元知识来表示启发性知识。
2.专家系统的基本特征
1) 具有专家水平的专门知识
– 数据级知识：具体问题所提供的初始事实、问题 求解过程中所产生的中间结论、最终结论等。
• 例如：病人的症状，化验结果，专家推出的病因、治 疗方案等。
– 知识库级知识：专家的知识，专家系统的基础， 系统的性能取决于知识的数量和质量。
• • 例如：医学常识，医生诊治疾病的经验等。 例如：搜索策略。
•
•
数据库及其管理系统
• 数据库（综合数据库、黑板）存放事实、 问题描述、中间和最终结果、运行信息的 工作存储器。 数据库管理系统—普通数据库功能，使数 据的表示方法与知识的表示方法保持一致。
•
解释机构
• 能对自己的行为作出解释，回答用户提出 的“为什么”，结论如何得出等。由一组 程序组成，它能跟踪并记录推理过程，对 用户提出的询问给予解释。
2.专家系统的基本特征
7) 具有实用性
– 专家系统是根据领域问题的实际需求开发的。
8) 具有一定的复杂性及难度
– 专家系统拥有知识，能运用知识进行推理，以 模拟人类求解问题的思维过程。 – 知识—丰富。 – 思维—多种多样。
3.专家系统与一般程序的区别
1) 常规程序＝数据结构＋算法； 专家系统＝知识＋推理。 2) 常规程序把问题求解的知识隐含于程序中（数据 级、程序级）； 专家系统把问题求解的知识独立的组成知识库 （数据级、知识库级、控制级）。 3) 常规程序面向数值计算和数据处理，顺序确定； 专家系统面向符号处理，推理过程不确定。 4) 常规程序是精确的；专家系统不精确、模糊的。 5) 专家系统具有解释机构； 常规程序没有。 6) 常规程序与专家系统具有不同的体系结构。
– 特点：要求能根据故障的特点制定纠错方案、 并能实施这个方案排除故障，当制定的方案失 效，部分失效，Leabharlann Baidu及时采取补救措施。
4.专家系统的分类
(9)教育型：用于辅助教学一类的专家系。
– 特点：要求有以深层知识为基础的解释功能， 需建立各种相应的模型。
(10)调试型：对系统实施调试一类的专家系统。
– 特点：能根据相应的标准检测被调试对象存在 的错误，能从多种纠错方案中造出适用于当前 情况的最佳方案，排除错误。
– 特点：在给定限制条件下能给出最佳或较佳设 计方案。
4.专家系统的分类
(5)规划型：按给定目标拟定总体规划、行动 计划、运筹优化等的一类专家系统。
– 特点：在给定的约束条件下能以较小的代价达 到给定的目标。
(6)控制型：对各种大型设备及系统实现控制 的一类专家系统。一般有数字和非数字两 种模式。
(4)选择、设计合适的知识表示模式： 充分考虑领域知识的特点，表示模型与推 理模型统筹。 (5)推理应能模拟领域专家求解问题的思维过 程。 (6)建立友好的交互环境。 (7)渐增式的开发策略。
8. 专家系统的开发过程
• 知识工程
– – – – 辅助人类专家的知识处理系统 主要功能：推理、评估、预测、规划、解释 处理对象：知识和数据 运行机制：难以确定的 社会事务处理的信息处理系统 主要功能：查找、统计、排序 处理对象：数据 运行机制：是确定的
（1）抽取知识
• 抽取知识是指把蕴含于知识源（领域专家、书本、 相关论文、经验数据）中的知识经识别、理解、 筛选、归纳等处理后抽取出来，以便用于知识库 的建立。 通常，知识并不是以某种现成的形式存在于知识 源中的。例如，对领域专家往往缺少对自己经验 的总结与归纳，甚至是只可意会不可言传的。 另一方面，系统能够在自身的运行实践中通过机 器学习功能从已有知识或实例中演绎、归纳出新 知识，系统自身必须具有一定的“学习”能力。
8. 专家系统的开发过程
• • 编程、调试
– 模块设计 – 分调、联调
原型测试
– 可靠性：事实--结论对否，推理可信度，模糊 性 – 知识的一致性：输入不一致性的知识，是否可 检测出 – 运行效率：知识查询、推理方面的运行效率 – 解释能力：回答问题是否达到要求，是否有说 服力，质量
4) 具有灵活性
– 知识库—推理机分离。
2.专家系统的基本特征
5) 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。
6) 具有交互性
– 专家系统一般都是交互系统。 – 获取知识（对话中）。 – 回答用户的询问（对话中）。
•
软件工程
– – – –
8. 专家系统的开发过程
• • 知识工程的生命周期 建造专家系统的过程(分为八个阶段）
修 正 与 扩 充 系 统 包 装 与 总 调
需 求 分 析
系 统 设 计
知 识 获 取
编 程 调 试
原 型 测 试
系 统 维 护
8.专家系统的开发过程
• 需求分析任务
– 对用户领域专家进行调查研究 – 确定专家系统目标任务 – 可行性分析，形成书面报告
人机接口
• • • • 用于完成输入、输出工作。 进行内部表示形式与外部表示形式的转换。 专家系统的使用者包括最终用户、领域专 家、知识工程师。 两种接口方式：
– 菜单方式 – 命令语言方式
知识获取机构
• 是把知识输入到知识库中，并负责维持知 识的一致性及完整性，建立起性能良好的 知识库，是专家系统的一个“瓶颈”。 编辑软件输入。 自身学习功能。
•
•
（2）知识的转换
• 通常，知识是以自然语言、图形、表格等 形式表示的，而知识库中的知识则是用计 算机能够识别的形式来表示的，二者之间 有很大差别。 把抽取的知识转换为某种知识表示形式 （知识工程师）。 把该模式的知识转换为系统内部形式（输 入编译）。
• •
（3）知识的输入
• • 把用某种知识表示方法表示的知识经编辑、 编译送入知识库的过程称为知识输入。 知识的输入一般有两条途径：
(11)决策型 (12)管理型
4.专家系统的分类
• 从结构化划分有四种专家系统
(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
5. 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
推理机
知识获取机构
知识库及其管理系统
数据库及其管理系统
– 利用计算机系统提供的编辑软件。 优点是简单、方便，无须编制专门程序即可直 接使用。 – 利用专门编制的知识编辑系统。 优点是针对性、实用性强，更符合知识输入的 要求。
（4）知识的检测
• 在上述建立知识库的过程中，无论哪一步 出现错误，都会直接影响到专家系统的性 能。因此，必须对知识库进行检测，以便 尽早发现和纠正可能出现的错误。检测的 主要任务是知识库中知识的一致性和完整 性。
6. 知识获取
• • 知识获取一直是专家系统开发中的一个瓶 颈问题。 目前，专家系统的知识获取一般是由知识 工程师与专家系统中的知识获取机构共同 完成的。 至今仍无一种可以完全代替知识工程师的 自动化方法。
•
知识获取的任务
• 知识获取的基本任务是为专家系统获取知 识，建立起健全、完善、有效的知识库， 以满足领域问题求解的需求。为此，需要 做以下几项工作。 – 抽取知识 – 知识的转换 – 知识的输入 – 知识的检测
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 思维过程进行推理，解决相关领域内的困难问题， 并且达到领域专家的水平。 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。
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。
(2)诊断型：根据输入信息推出相应对象存在的故障， 找出产生故障的原因，给出排除故障的方案的一 类专家系统。
– 详细设计要求完成的工作
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 示模式表示出来
– 控制级知识：关于如何运用前两种知识的知识。
2.专家系统的基本特征
2) 能进行有效的推理
– 根据用户提供的已知事实，通过运用掌握的知 识，进行有效的推理，以实现对问题的求解。 • 精确推理 • 不确定性推理 • 不完全推理 • 试探性推理
2.专家系统的基本特征
3) 具有获取知识的能力
– 建立知识编辑器，把领域知识“传授”给专家 系统，建立知识库。 – 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。
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1. 什么是专家系统
• • 自1968年研制成功第一个专家系统DENDRAL以 来，专家系统技术发展非常迅速且日益成熟。 专家系统的应用领域已扩展到数学、物理、化学、 医学、地质、气象、农业、法律、教育、交通运 输、机械、艺术以及计算机科学本身，甚至渗透 到政治、经济、军事等重大决策部门，产生了巨 大的社会效益和经济效益，同时也促进了人工智 能基本理论和基本技术的发展。
– 特点：能直接接收来自被控对象的信息，并能 迅速地进行处理，及时做出判断和采取相应的 控制能力。
4.专家系统的分类
(7)监测型：用于完成实时监测任务的一类专 家系统。
– 特点：随时收集任何有意义的信息，并能迅速 地对得到的信息进行鉴别、分析、处理、一旦 发现异常，能尽快做出反应。
(8)维修型：用于制定排除某类故障的规划并 实施排除的一类专家系统。
知识获取方法
• 非自动知识获取
– 首先由知识工程师从领域专家或其他知识源获 取知识 – 然后再由知识工程师用某种知识编辑软件把它 送到知识库中。
科技文献 阅读
领域专家 对话
知识 工程师
知识 编辑器
知识库
知识获取方法
• 自动知识获取
– 所谓自动知识获取是指系统自身具有获取知识 的能力，它不仅可以直接与领域专家对话，从 专家提供的原始信息中“学习”专家系统所需 要的知识，而且还能从系统运行实践中总结、 归纳出新的知识，发现和改正自身存在的错误， 并通过不断地自我完善，使知识库逐步趋于完 整一致。
8. 专家系统的开发过程
• 系统设计：分总体设计、详细设计两阶段
– 总体设计要完成以下工作
• • • • • • • • • 确定专家系统类型 确定系统的体系结构 确定知识的表示模式及知识库的结构 确定问题的求解策略 确定用户的接口方式 硬、软件配置及工具的选择 进行模块化设计 模块间的界面要清晰，便于通信 便于实现
7. 专家系统的建造与评价
专家系统的建造原则
(1)恰当地划定求解问题的领域 • 系统的设计目标 • 领域专家的知识面及水平 (2)获取完备的知识 完备的知识指其数量能满足问题求解的需要， 质量上要保证知识的一致性以及完整性。 (3)知识库与推理机分离：可实现正向、逆向、混 合推理。
7. 专家系统的建造与评价
• 特点：要求掌握处理对象内部各部件的功能及相 互关系，特别要注意多种故障并存，间歇性故障。
4.专家系统的分类
(3)预测型：根据相关对象的过去及当前状况 来推测未来情况一类专家系统。
– 特点：这类系统通常需要有相应模型的支持， 时间推理是这类系统中常用的技术。
(4)设计型：按给定要求进行相应设计的一类 专家系统，工程设计、电路设计、建筑及 装修设计等。
• •
知识库及其管理系统
• 知识库：是知识的存储机构，用于存储领 域内的原理性知识、专家的经验性知识， 有关事实等。 知识来源于获取机构；为推理机提供知识。 知识库管理系统：负责对知识库中的知识 进行组织，检索、维护等。
• •
推理机
• 是“思维”机构，是构成专家系统的核心 部分。任务是模拟领域专家的思维过程， 控制并执行对问题的求解。 推理机的性能与知识的表示方式及组织方 式有关，与知识的内容无关，有利于推理 机与知识库的独立。 推理机的搜索策略使用了与领域有关的启 发性知识。为了保证推理机与知识库的独 立性，采用元知识来表示启发性知识。
2.专家系统的基本特征
1) 具有专家水平的专门知识
– 数据级知识：具体问题所提供的初始事实、问题 求解过程中所产生的中间结论、最终结论等。
• 例如：病人的症状，化验结果，专家推出的病因、治 疗方案等。
– 知识库级知识：专家的知识，专家系统的基础， 系统的性能取决于知识的数量和质量。
• • 例如：医学常识，医生诊治疾病的经验等。 例如：搜索策略。
•
•
数据库及其管理系统
• 数据库（综合数据库、黑板）存放事实、 问题描述、中间和最终结果、运行信息的 工作存储器。 数据库管理系统—普通数据库功能，使数 据的表示方法与知识的表示方法保持一致。
•
解释机构
• 能对自己的行为作出解释，回答用户提出 的“为什么”，结论如何得出等。由一组 程序组成，它能跟踪并记录推理过程，对 用户提出的询问给予解释。
2.专家系统的基本特征
7) 具有实用性
– 专家系统是根据领域问题的实际需求开发的。
8) 具有一定的复杂性及难度
– 专家系统拥有知识，能运用知识进行推理，以 模拟人类求解问题的思维过程。 – 知识—丰富。 – 思维—多种多样。
3.专家系统与一般程序的区别
1) 常规程序＝数据结构＋算法； 专家系统＝知识＋推理。 2) 常规程序把问题求解的知识隐含于程序中（数据 级、程序级）； 专家系统把问题求解的知识独立的组成知识库 （数据级、知识库级、控制级）。 3) 常规程序面向数值计算和数据处理，顺序确定； 专家系统面向符号处理，推理过程不确定。 4) 常规程序是精确的；专家系统不精确、模糊的。 5) 专家系统具有解释机构； 常规程序没有。 6) 常规程序与专家系统具有不同的体系结构。
– 特点：要求能根据故障的特点制定纠错方案、 并能实施这个方案排除故障，当制定的方案失 效，部分失效，Leabharlann Baidu及时采取补救措施。
4.专家系统的分类
(9)教育型：用于辅助教学一类的专家系。
– 特点：要求有以深层知识为基础的解释功能， 需建立各种相应的模型。
(10)调试型：对系统实施调试一类的专家系统。
– 特点：能根据相应的标准检测被调试对象存在 的错误，能从多种纠错方案中造出适用于当前 情况的最佳方案，排除错误。
– 特点：在给定限制条件下能给出最佳或较佳设 计方案。
4.专家系统的分类
(5)规划型：按给定目标拟定总体规划、行动 计划、运筹优化等的一类专家系统。
– 特点：在给定的约束条件下能以较小的代价达 到给定的目标。
(6)控制型：对各种大型设备及系统实现控制 的一类专家系统。一般有数字和非数字两 种模式。
(4)选择、设计合适的知识表示模式： 充分考虑领域知识的特点，表示模型与推 理模型统筹。 (5)推理应能模拟领域专家求解问题的思维过 程。 (6)建立友好的交互环境。 (7)渐增式的开发策略。
8. 专家系统的开发过程
• 知识工程
– – – – 辅助人类专家的知识处理系统 主要功能：推理、评估、预测、规划、解释 处理对象：知识和数据 运行机制：难以确定的 社会事务处理的信息处理系统 主要功能：查找、统计、排序 处理对象：数据 运行机制：是确定的
（1）抽取知识
• 抽取知识是指把蕴含于知识源（领域专家、书本、 相关论文、经验数据）中的知识经识别、理解、 筛选、归纳等处理后抽取出来，以便用于知识库 的建立。 通常，知识并不是以某种现成的形式存在于知识 源中的。例如，对领域专家往往缺少对自己经验 的总结与归纳，甚至是只可意会不可言传的。 另一方面，系统能够在自身的运行实践中通过机 器学习功能从已有知识或实例中演绎、归纳出新 知识，系统自身必须具有一定的“学习”能力。
8. 专家系统的开发过程
• • 编程、调试
– 模块设计 – 分调、联调
原型测试
– 可靠性：事实--结论对否，推理可信度，模糊 性 – 知识的一致性：输入不一致性的知识，是否可 检测出 – 运行效率：知识查询、推理方面的运行效率 – 解释能力：回答问题是否达到要求，是否有说 服力，质量
4) 具有灵活性
– 知识库—推理机分离。
2.专家系统的基本特征
5) 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。
6) 具有交互性
– 专家系统一般都是交互系统。 – 获取知识（对话中）。 – 回答用户的询问（对话中）。
•
软件工程
– – – –
8. 专家系统的开发过程
• • 知识工程的生命周期 建造专家系统的过程(分为八个阶段）
修 正 与 扩 充 系 统 包 装 与 总 调
需 求 分 析
系 统 设 计
知 识 获 取
编 程 调 试
原 型 测 试
系 统 维 护
8.专家系统的开发过程
• 需求分析任务
– 对用户领域专家进行调查研究 – 确定专家系统目标任务 – 可行性分析，形成书面报告
人机接口
• • • • 用于完成输入、输出工作。 进行内部表示形式与外部表示形式的转换。 专家系统的使用者包括最终用户、领域专 家、知识工程师。 两种接口方式：
– 菜单方式 – 命令语言方式
知识获取机构
• 是把知识输入到知识库中，并负责维持知 识的一致性及完整性，建立起性能良好的 知识库，是专家系统的一个“瓶颈”。 编辑软件输入。 自身学习功能。
•
•
（2）知识的转换
• 通常，知识是以自然语言、图形、表格等 形式表示的，而知识库中的知识则是用计 算机能够识别的形式来表示的，二者之间 有很大差别。 把抽取的知识转换为某种知识表示形式 （知识工程师）。 把该模式的知识转换为系统内部形式（输 入编译）。
• •
（3）知识的输入
• • 把用某种知识表示方法表示的知识经编辑、 编译送入知识库的过程称为知识输入。 知识的输入一般有两条途径：
(11)决策型 (12)管理型
4.专家系统的分类
• 从结构化划分有四种专家系统
(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
5. 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
推理机
知识获取机构
知识库及其管理系统
数据库及其管理系统
– 利用计算机系统提供的编辑软件。 优点是简单、方便，无须编制专门程序即可直 接使用。 – 利用专门编制的知识编辑系统。 优点是针对性、实用性强，更符合知识输入的 要求。
（4）知识的检测
• 在上述建立知识库的过程中，无论哪一步 出现错误，都会直接影响到专家系统的性 能。因此，必须对知识库进行检测，以便 尽早发现和纠正可能出现的错误。检测的 主要任务是知识库中知识的一致性和完整 性。
6. 知识获取
• • 知识获取一直是专家系统开发中的一个瓶 颈问题。 目前，专家系统的知识获取一般是由知识 工程师与专家系统中的知识获取机构共同 完成的。 至今仍无一种可以完全代替知识工程师的 自动化方法。
•
知识获取的任务
• 知识获取的基本任务是为专家系统获取知 识，建立起健全、完善、有效的知识库， 以满足领域问题求解的需求。为此，需要 做以下几项工作。 – 抽取知识 – 知识的转换 – 知识的输入 – 知识的检测