专家系统简介
专家系统
6). 规划专家系统 7). 控制专家系统 8). 教学专家系统 9). 监视专家系统 10) 修理专家系统
7.2.1 专家控制系统的结构 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而定。
• 7.1.2 专家系统的基本组成 • 专家系统由知识库、推理机、综合数据库、 解释接口和知识获取等五部分组成。
• 知识库(Knowlege Base)储存专家用以解决 问题的知识。 • 推理机(Inference Mechanism)用以控制推 理过程。 • 综合数据库(Global Database)存放推理的 初始证据、中间结果以及最终结果等的工 作存储器(Working Memory)。
• 专家系统特点： 1. 启发性 启发性：专家系统能运用专家的知识 与经验进行推理、判断和决策。 2. 透明性 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 户能够了解推理过程，提高对专家系统的 信赖感。 3. 灵活性 灵活性：专家系统能不断地增长知识， 修改原有知识，不断更新。
• 解释接口(Explanation Interface)提供使用 者友善的解释说明及咨询功能。 • 知识获取(Knowlege Acquisition)通过人工 方法或机器学习的方法，将某个领域内的 事实性知识和领域专家所特有的经验性知 识转化为计算机程序的过程。
7.1.3 专家控制的特征和分类
1. 专家系统的基本特征 专家系统是基于知识工程的系统，其基本特征： 1) 具有专家水平的专门知识； 2) 能进行有效的推理； 3) 专家系统的透明性和灵活性； 4) 具有一定的复杂性和难度。
第7章专家系统资料
3.2 知识获取 知识获取是建造专家系统的关键一步，也是较为
困难的一步，被称为建造专家系统的“瓶颈”。知识 获取大体有三种途径。
1.人工获取 人工获取，即计算机人员（或知识工程师）与领 域专家合作，对有关领域知识和专家知识，进行挖掘、 搜集、分析、综合、整理、归纳，然后以某种表示形 式存入知识库。
服务器
知识库
推理机
Web Server
知识库
推理机
人—机界面
Internet
人—机界面
客户（机）
Browser
图5 专家系统的客户(机)/服务器结构及浏览器/服务器结构
3、专家系统设计与实现
3.1 ES设计的原则
根据ES的特点，在设计中应遵循下列原则： ⑴ 专门任务。ES设计应面向专家知识和经验行之有效的
A→B A B
3.动态数据库 动态数据库也称全局数据库、综合数据库、工作 存储器、黑板等，它是存放初始证据事实、推理结果 和控制信息的场所，或者说它是上述各种数据构成的 集合。 4.人机界面 这里的人机界面指的是最终用户与专家系统的交 互界面。 5.解释模块 解释程序模块专门负责向用户解释专家系统的行 为和结果。
传统编程 数据处理步骤的描述和使用 与程序员理解水平相等 与过程型为主 处理模型 对大数据库进行处理 数值处理 重复计算过程 困难 困难 不容易做到在运行中解释 顺序的批处理 算法式
1.4 专家系统的类型 关于专家系统的分类，目前还无定论。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。
专家系统
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7.1.2 专家系统的特征
具有专家水平的知识：必须表现专家的技能和高度的技巧以及足够 的鲁棒性。系统的鲁棒性是指不管数据正确与否，都能够得到正确的 结论或者指出错误。
能进行有效的推理：能够运用专家的经验和知识进行搜索、推理。
具有透明性：在推理时，不仅能够得到答案，而且还能给出推理的 依据
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2） 控制知识的获取 控制知识是从控制专家或专门操作人员的操作过程基础上概括、总结归 纳而成的。 控制知识总结为“IF 3） 推理方法的选用 对于简单的知识结构，可采用以数据驱动的正向推理方法，逐次判别 各规则的条件，若满足条件执行该规则，否则继续搜索。 THEN ”形式的启发式规则
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例如一个温度专家控制规则的获取过程如下： 控制输入量为温度给定值与热电偶测量反馈信号的误差，输出量为双向可控硅 导通率。
3) 控制器
其作用是说明下一步应该选用什么规则，也就是如何运用规则。通常从选 择规则到执行规则分成三步：匹配、冲突解决和操作。 ① 匹配。把数据库和规则的条件部分相匹配。如果两者完全匹配，则把这 条规则称为触发规则。当按规则的操作部分去执行时，这条规则称为被启 用规则。 ② 冲突解决。当有一个以上的规则条件和当前数据库相匹配时，就需要决 定首先使用哪一条规则，这称为冲突解决。 ③ 操作。操作就是执行规则的操作部分，经过操作以后，当前数据库将被 修改。然后，其他的规则有可能被使用。
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7.2 专家系统的知识表示方法
知识表示就是知识的形式化，就是研究用机器表示知识的可行的、有效 的、通用的原则和方法。 目前用于专家系统的知识表示中，产生式方法是最常用的一种方法。通 常，产生式系统包含下述3个基本组成部分：
规则库
数据库 控制器
专家系统
IF The application area IS System THEN The recommendation language IS ADA AND DISPLAY answer RULE 4 IF The application area IS Real-time THEN The recommendation language IS ADA AND DISPLAY answer RULE 5 IF The application area IS Education THEN The recommendation language IS PASCAL AND DISPLAY answer TEXT The application area Your application area is: DISPLAY answer Our recommendation is: [The recommendation language] END
搜索
人工智能就是一个数据库加上搜索， 从某种程度上，这句话也确实可以说明人 工智能的现状。无论是在知识库这一方也 好，还是在推理机那一方也好，都要涉及 到搜索这一过程。
问题空间
有了搜索的方法，那我们现在可以看 看要搜索的东西是什么样子的了。数据结 构决定算法的实现。对于我们所知道的问 题，我们可以采用状态空间或与或树的表 示方法来表示一个待搜索的问题空间。
举例
TITLE ex1 DISPLAY This is the first demonstration knowledge base about selection of General-Purpose programming languages. OBJECT The recommendation language AND The application area 1. The recommendation language RULE 1 IF The application area IS Business THEN The recommendation language IS COBOL AND DISPLAY answer RULE 2 IF The application area IS Math or Science THEN The recommendation language IS FORTRAN AND DISPLAY answer RULE 3
第二章 专家系统概述
启发性 透明性 灵活性
第五节 专家系统分类
可按不同的标准进行分类.例如: 可按不同的标准进行分类.例如: 应用领域分类 可分为医疗,勘探,数学, 分类. 按应用领域分类.可分为医疗,勘探,数学,物 理,化学,气象,生物等; 化学,气象,生物等; 知识表示技术分类 基于规则的,逻辑的, 分类. 按知识表示技术分类.基于规则的,逻辑的,语 义网络,框架的专家系统等; 义网络,框架的专家系统等; 推理策略分 正向,反向,双向等; 按推理策略分.正向,反向,双向等; 采用不精确推理技术分 确定理论, 按采用不精确推理技术分.确定理论,主观 Bayes,模糊理论,D/S理论推理技术ES; 理论推理技术ES Bayes,模糊理论,D/S理论推理技术ES; 结构分 单和群ES ES; 按结构分.单和群ES;
第三节 专家系统的功能与结构
3.1: 3.1:功能
专家系统应当具备以下几个功能: 专家系统应当具备以下几个功能: 存储专业领域知识; 存储专业领域知识; 存储具体问题求解过程中的初始数据和推理过程中的各信息 与数据; 与数据; 利用已有知识解决专业问题; 利用已有知识解决专业问题; 对推理过程和结论作出必要的解释; 对推理过程和结论作出必要的解释; 提供用户接口; 提供用户接口; 提供知识获取,知识库修改完善等维护手段; 提供知识获取,知识库修改完善等维护手段;
事实:客观事物的状态,属性,特征及事物间关系. 事实:客观事物的状态,属性,特征及事物间关系. 信念:主要指事实的含义规则,语义说明. 信念:主要指事实的含义规则,语义说明. 启发式: 启发式:指能表达前提和结论间因果关系的一种形 式.
二:算法和启发式程序
算法是为求解一类问题而规定的一个可被机 械执行的确定步骤的有穷序列,具有如下性质: 械执行的确定步骤的有穷序列,具有如下性质: 通用性:能求解问题范围内的全部问题; 通用性:能求解问题范围内的全部问题; 确定性:算法中的问题求解状态, 确定性:算法中的问题求解状态,求解步骤应该 是精确唯一的. 是精确唯一的. 有效性:问题范围内的任何具体问题带入算法后, 有效性:问题范围内的任何具体问题带入算法后, 都可经有限步骤,达到期望结果. 都可经有限步骤,达到期望结果.
5-专家系统
人工智能原理
知识库
• 包括两部分 已知的同当前问题有关的数据信息； 进行推理时要用到的一般知识和领域知识。 • 知识以规则、网络和过程等形式表示。
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人工智能原理
• 调度器：按照系统建造者所给的控制知识从议程中选择一个 项作为系统下一步要执行的动作 • 执行器：应用知识库及黑板中记录的信息，执行调度器所选 定的动作。 • 协调器：得到新数据或新假设时，对已得到的结果进行修正， 以保持结果前后一致。
军事指挥调度系统 ROPES机器人规划专家系统 汽车和火车运行调度专家系统 小麦和水稻施肥专家系统。
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人工智能原理
(6) 监视专家系统 • 任务：
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。
• 特点：
系统应具有快速反应能力，在造成事故之前及时发出警报。 系统发出的警报要有很高的准确性。 系统能够随时间和条件的变化而动态地处理其输入信息。
中科院数学研究所研制了专家系统开发环境“天马” 中科院计算所研制了面向对象专家系统开发工具“OKPS”。 5
人工智能原理
专家系统的特点
• 启发性 运用专家的知识与经验进行推理、判断和决策。
• 透明性 解释本身的推理过程和回答用户提出的问题，让用户了解 推理过程，提高对专家系统的信赖感。 • 灵活性 不断增长知识，修改原有知识，不断更新。
(4) 解释器(explanator)
• 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)
• 又称界面，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。
人工智能专家系统
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LISP语言
• 3、LISP语言的基本函数
• (1)数值运算函数 • (2)求值与赋值函数 • (3)表处理函数 • (4)逻辑函数 • (5)条件函数 • (6)自定义函数与无名函数
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LISP语言
• (1)数值运算函数
• a、算术运算函数：+ - * / 1+ 1- 等
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LISP语言
7、迭代与递归
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do函数
LISP语言
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do函数
LISP语言
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LISP语言
(2)非结构化迭代
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LISP语言
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专家系统实例
• 动物识别系统
– 这是一个用以识别虎、金钱豹等七种动物的小型专家 系统。
解释器
知识库 推理机
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专家系统概述
• 4、建造专家系统的步骤 • (1)认识阶段 • (2)概念化阶段 • (3)形式化阶段 • (4)实现阶段 • (5)测试阶段
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专家系统概述
认识
概念化
形式化
实现
测试
专家系统开发过程的瀑布模型
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人工智能语言
•
(setq a 10)
•
(/ a 2 2)
• b、超越函数：exp expt log sqrt abs signum
• c、数的逻辑运算函数：logior logxor logand lognot
专家系统的概述
专家系统的概述专家系统呢，整体来看是一种很有趣也很有用的计算机程序系统。
我给你讲讲我理解的这个系统的框架哈。
大致分这几个主要部分吧。
首先得有知识库，这个知识库就像是专家的大脑存储的知识，它里面包含了特定领域大量的事实和规则。
比如说，要是一个医疗专家系统，那知识库里头就有很多疾病的症状、病因、诊断方法和治疗方案这些内容。
然后就是推理机了，这可是核心内容之一。
它就像是一个思维的引擎，能根据知识库中的知识对输入的问题进行推理。
举个例子，如果是上面说的医疗专家系统，你输入一系列身体不舒服的症状，像头痛、发热、咳嗽，推理机就从知识库中找与之匹配的疾病知识，通过分析推理得出可能的疾病诊断。
还有用户接口也很重要，这个部分主要是让用户能方便地和专家系统交互的通道。
用户可以把自己的问题通过这个接口输入进去，得到系统给的答案。
就像是咱们去医院前台挂号之后，然后跟医生叙述病情这个互动过程，用户接口就是这个桥梁。
除了这几个，还有数据库负责存储中间结果和相关数据，知识获取机构负责更新和扩充知识库。
比如说随着医学研究不断有新的疾病或者治疗方法被发现，知识获取机构就把这些新内容添加到知识库当中。
不过在我理解这个专家系统的过程中，也遇到过困惑。
比如说这个推理机的工作逻辑有时候是很复杂的，很难一下子完全清楚到底是怎样在那么多的知识里准确判断和推理的。
领悟的话，就是后来明白了这些部分之间相互依赖相互配合，少了哪个部分这个专家系统都不能很好地工作。
主要脉络就是这样的知识进入知识库，推理机利用知识库应对用户输入，交互过程中的各种数据存储在数据库，新知识不断更新知识库，然后这些流程都通过用户接口一个环节拉通，这就是专家系统大概的情况啦。
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专家系统是一类具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，通过对人类专家的问题求解能力的建模，采用人工智能中的知识表示和知识推理技术来模拟通常由专家才能解决的复杂问题，达到具有与专家同等解决问题能力的水平。
这种基于知识的系统设计方法是以知识库和推理机为中心而展开的，即
专家系统 = 知识库 + 推理机
它把知识从系统中与其他部分分离开来。
专家系统强调的是知识而不是方法。
很多问题没有基于算法的解决方案，或算法方案太复杂，采用专家系统，可以利用人类专家拥有丰富的知识，因此专家系统也称为基于知识的系统（Knowledge-Based Systems）。
一般说来，一个专家系统应该具备以下三个要素：（1）具备某个应用领域的专家级知识；
（2）能模拟专家的思维；
（3）能达到专家级的解题水平。
专家系统与传统的计算机程序的主要区别如表7.1所示。
表7.1 专家系统与传统的计算机程序的主要区别
列项传统的计算机程序专家系统
适用范围无限制封闭世界假设
建造一个专家系统的过程可以称为“知识工程”，它是把软件工程的思想应用于设计基于知识的系统。
知识工程包括下面几个方面：
（1）从专家那里获取系统所用的知识（即知识获取）
（2）选择合适的知识表示形式（即知识表示）
（3）进行软件设计
（4）以合适的计算机编程语言实现。
专家系统的发展史
1965年斯坦福大学的费根鲍姆（E.A. Feigenbaum）和化学家勒德贝格（J. Lederberg）合作研制DENDRAL 系统，使得人工智能的研究以推理算法为主转变为以知识为主。
20世纪70年代，专家系统的观点逐渐被人们接受，许多专家系统相继研发成功，其中较具代表性的有医药专家系统MYCIN、探矿专家系统PROSPECTOR等。
20世纪80年代，专家系统的开发趋于商品化，创造了巨大的经济效益。
1977年美国斯坦福大学计算机科学家费根鲍姆 (E.A.Feigenballm)在第五届国际人工智能联合会议上提出知识工程的新概念。
他认为，“知识工程是人工智能的原理和方法，对那些需要专家知识才能解决的应用难题提供求解的手段。
恰当运用专家知识的获取、表达和推理过程的构成与解释，是设计基于
知识的系统的重要技术问题。
”知识工程是一门以知识为研究对象的学科，它将具体智能系统研究中那些共同的基本问题抽出来，作为知识工程的核心内容，使之成为指导具体研制各类智能系统的一般方法和基本工具，成为一门具有方法论意义的科学。
20世纪80年代以来，在知识工程的推动下，涌现出了不少专家系统开发工具，例如EMYCIN、CLIPS(OPS5, OPS83)、G2、KEE、OKPS等。
早在1977年，中国科学院自动化研究所就基于关幼波先生的经验，研制成功了我国第一个“中医肝病诊治专家系统”。
1985年10月中科院合肥智能所熊范纶建成“砂姜黑土小麦施肥专家咨询系统”，这是我国第一个农业专家系统。
经过20多年努力，一个以农业专家系统为重要手段的智能化农业信息技术在我国取得了引人瞩目的成就，许多农业专家系统遍地开花，将对我国农业持续发展发挥作用。
中科院计算所史忠植与东海水产研究所等合作，研制了东海渔场预报专家系统。
在专家系统开发工具方面，中科院数学研究所研制了专家系统开发环境“天马”，中科院合肥智能所研制了农业专家系统开发工具“雄风”，中科院计算所研制了面向对象专家系统开发工具“OKPS”。
专家系统的基本结构
专家系统的基本结构如图7.1所示，其中箭头方向为信息流动的方向。
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。
图
7.1 专家系统的基本结构
知识库是问题求解所需要的领域知识的集合，包括基本事实、规则和其他有关信息。
知识的表示形式可以是多种多样的，包括框架、规则、语义网络等等。
知识库中的知识源于领域专家，是决定专家系统能力的关键，即知识库中知识的质量和数量决定着专家系统的质量水平。
知识库是专家系统的核心组成部分。
一般来说，专家系统中的知识库与专家系统程序是相互独立的，用户可以通过改变、完善知识库中的知识内容来提高专家系统的性能。
推理机是实施问题求解的核心执行机构，它实际上是对知识进行解释的程序，根据知识的语义，对按一定策略找到的知识进行解释执行，并把结果记录到动态库的适当空间中。
推理机的程序与知识库的具体内容无关，即推理机和知识库是分离的，这是专家系统的重要特征。
它的优点是对知识库的修改无须改动推理机，但是纯粹的形式推理会降低问题求解的效率。
将推理机和知识库相结合也不失为一种可选方法。