专家系统复习
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。
认识专家系统 课件 2023—2024学年教科版高中信息技术选修5

从外部获取相关的专业知识和经验,并对这些知识进行整理、归纳 和验证等操作。
设计知识库和推理机
根据收集到的知识和经验,设计出合适的知识库和推理机,并确定 它们之间的交互方式和工作流程。
专家系统的构建方法和步骤
• 开发用户接口和解释子系统:设计出用户友好的用户接口和解释子系统,以便用户能够方便地使用专家系统和 理解推理过程及结果。
专家系统的应用范围和优势
• 专家系统的应用范围非常广泛,包括医疗、金融、交通、安全等领域。在医疗方面,专家系统可以用于疾病诊 断和治疗方案的制定。
• 在金融方面,专家系统可以用于投资决策和风险评估。 • 在交通方面,专家系统可以用于交通规划和交通控制等。 • 专家系统的优势在于其能够利用已有的专家知识和经验,提高工作效率和准确性,同时也可以减少人为错误和
专家系统的工作原理是
用户通过用户接口向推理机提出问题,推理机根据知识库中的知识和推理规则进行推理,推导出问题的答案,并 通过用户接口将答案返回给用户。在推理过程中,解释子系统会对推理过程和结果进行解释和说明,以便用户更 好地理解和信任专家系统的结论。
专家系统的构建方法和步骤
确定应用领域和目标
明确专家系统的应用领域和目标,以便后续的设计和开发工作能 够更加有针对性地进行。
专家系统也存在一定的局限性, 例如知识获取的难度和成本较高 ,知识库的更新和维护需要不断 投入人力物力等。此外,由于专 家系统的推理过程往往依赖于规 则和数据,因此对于复杂的问题 和不确定性较高的领域,专家系 统的表现可能不如人类专家。
02
专家系统的定义和特点
专家系统的定义
专家系统的定义(续)
用户接口使非专业用户能够与专家系统进行交互,无需了解其内部工作原理。知识获取子 系统负责将人类专家的知识和经验转化为计算机可处理的形式,并存储在知识库中。
专家系统技术的使用注意事项与培训指导

专家系统技术的使用注意事项与培训指导在当今信息时代,专家系统作为一种智能化的决策支持工具,在各个领域得到了广泛的应用。
但是,要想充分发挥专家系统技术的优势,提高决策的准确性和效率,需要注意以下使用注意事项,并提供相关的培训指导。
一、注意事项1. 充分了解问题领域:在使用专家系统技术之前,使用者应该对相关领域有一定的了解,包括相关的专业知识和技术术语。
只有对问题领域有足够的了解,才能设计出准确有效的专家系统。
2. 确定问题的范围和边界:在开发专家系统时,需要明确问题的范围和边界,明确系统所能处理的具体问题,避免出现范围模糊或者过于宽泛的问题定义,以提高系统的准确性和可靠性。
3. 建立准确的知识库:专家系统的核心是知识库,知识库的建立需要准确完整的专业知识和规则。
使用者应该确保知识库的内容可靠、全面,经过验证和更新,并且要注意对知识进行组织和分类,方便系统的查询和推理。
4. 确保数据质量:专家系统的决策依赖于输入的数据,因此必须确保数据的质量和准确性。
使用者应该对输入的数据进行验证和校正,避免数据错误对系统决策产生的影响。
5. 不过度依赖专家系统:虽然专家系统具有智能化的决策支持能力,但仍然不能完全取代人类专家的判断和决策。
使用者应该理解专家系统的局限性,并在必要时与人类专家进行深入交流和讨论,以获取更全面和准确的决策建议。
二、培训指导1. 系统介绍和操作指南:在专家系统的培训中,首先需要对系统进行详细的介绍,包括系统的功能、使用方法和操作界面等。
使用者需要了解系统的整体架构和相关的术语,以便更好地理解和应用系统。
2. 知识库的建立与维护:专家系统的知识库是系统的核心,培训中应该重点介绍知识库的建立和维护方法。
使用者需要学习如何收集、整理和组织专业知识,并将其转化为系统可识别的形式。
此外,还需要了解知识库的更新方法和周期,以确保系统的可靠性和准确性。
3. 系统调试和性能优化:在实际应用中,专家系统可能会遇到各种问题和挑战,培训中应该介绍系统调试和性能优化的方法。
专家考试题及答案

专家考试题及答案一、单项选择题(每题2分,共20分)1. 专家系统的主要特征是什么?A. 模拟人类专家的决策过程B. 能够进行简单的数学计算C. 只能处理特定领域的知识D. 以上都是答案:A2. 以下哪项不是专家系统的基本组成部分?A. 知识库B. 推理机C. 数据库D. 用户接口答案:C3. 专家系统的知识库中存储的是什么?A. 程序代码B. 专家经验C. 系统配置文件D. 用户数据答案:B4. 专家系统推理机的主要功能是什么?A. 存储知识B. 执行知识C. 维护数据库D. 管理用户接口答案:B5. 专家系统通常用于解决哪些类型的问题?A. 结构化问题B. 非结构化问题C. 简单问题D. 复杂问题答案:B6. 专家系统与普通计算机程序的主要区别是什么?A. 专家系统更复杂B. 专家系统可以模拟人类专家的决策C. 专家系统运行速度更快D. 专家系统更便宜答案:B7. 专家系统在医疗领域的应用主要是什么?A. 管理病人档案B. 进行手术C. 辅助诊断D. 药物研发答案:C8. 专家系统在金融领域的应用主要是什么?A. 管理客户信息B. 进行股票交易C. 风险评估D. 货币兑换答案:C9. 专家系统在法律领域的应用主要是什么?A. 起草法律文件B. 进行法律咨询C. 执行法律判决D. 管理法律档案答案:B10. 专家系统在教育领域的应用主要是什么?A. 管理学生档案B. 进行在线教学C. 辅助学习D. 制定教学计划答案:C二、多项选择题(每题3分,共15分)11. 专家系统可以应用于以下哪些领域?A. 医疗B. 金融C. 法律D. 教育E. 以上都是答案:E12. 专家系统的推理机制可能包括哪些类型?A. 正向推理B. 反向推理C. 混合推理D. 以上都是答案:D13. 专家系统的知识表示方法可能包括哪些?A. 规则B. 框架C. 语义网络D. 以上都是答案:D14. 专家系统的优点包括哪些?A. 可以处理复杂问题B. 可以模拟专家的决策过程C. 可以减少对专家的依赖D. 以上都是答案:D15. 专家系统的缺点可能包括哪些?A. 知识获取困难B. 维护成本高C. 难以处理不确定性D. 以上都是答案:D三、判断题(每题2分,共10分)16. 专家系统只能处理特定领域的知识。
专家系统复习

第一章专家系统概述1、专家系统(ES):是一个智能程序系统,有大量的、高水平领域专家的知识;有领域专家解决问题的思维方法。
ES所处理的问题是依据已积累的知识来求得问题解答,一般没有准确的数学公式来表达,这就是ES与“一般问题求解”方法的不同之处,数据+算法=传统程序,知识+推理=专家系统。
ES的关键是知识获取、知识表达与推理的过程。
2、专家系统的组成:知识库、推理机、数据基、人机界面、知识获取、解释机构。
3、专家系统的分类:(1)诊断类专家系统(2)预测类专家系统(3)解释类专家系统(4)数学专家系统(5)设计与规划专家系统(6)咨询与决策专家系统(7)教学类专家系统(8)知识自动获取系统4、专家系统的特征:(1)专家系统具有显示表达的大量领域专门知识(2)能进行呼号处理(3)具有智能(4)对推理过程的理解5、与多媒体技术结合(了解)6、图灵奖:专门奖励那些对计算机事业作出重要贡献的个人,是计算机界最负盛名、最崇高的一个奖项,有“计算机界的诺贝尔奖”之称。
明基斯第一个图灵奖获得者。
7、麦卡锡则提出表处理语言Lisp:卡普提出分支界限法;费根鲍姆提出知识蕴藏着力量:第一个专家系统是MYCIN;第二章专家系统知识1、产生式规则表示法:格式:if (前提1)&(前提2)&……then(结论1)&(结论2)&……2、框架表示法:框架:是用于描述具有固定的静态对象的通用数据结构;该对象用:“对象——属性——属性值“表示,框架由若干个槽组成,槽用于描述属性。
槽有两种形式 a.槽名+槽值;b.槽名+侧面策略3、语义网络表示法:语义网络是基于网络结构表示人类知识结构的一种形式,语义主要是指语言结构及其意义上的联系。
一个简单的语义网是如下三元组:(节点1,狐,节点2)例:4、知识获取的方式(1)非自动知识获取:分为两步首先由知识工程师从领域专家和有关技术文献获取知识,然后有知识工程师用某种知识编辑软件输入到知识库中。
第七章_专家系统

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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。
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
第8讲 专家系统

第8章 专家系统8.1 专家系统的概念8.1.1 什么是专家系统专家系统(Expert system)是一个智能计算 机软件系统。
人类专家的特点具有丰富的专业知识和实践经验。
具有独特的分析问题和解决问题的方法和策略。
专家系统应具备的要素应用于某专门领域 拥有专家级知识; 能模拟专家的思维; 能达到专家级水平。
8.1 专家系统的概念专家系统的特点专家系统善于解决不确定性的、非结构化的、没有算法解 或虽有算法解但实现困难的问题。
如:医疗诊断、地质勘 探、天气预报、管理决策等。
专家系统是基于知识的智能问题求解系统。
不同于常规程 序基于固定算法。
专家系统=知识+推理,常规程序=数据 结构+算法。
从系统结构看,专家系统的知识与推理是分离的,因而系 统具有很好的灵活性和可扩充性。
专家系统具有“自学习”能力,能不断地对自己的知识进行 总结、扩充和完善。
具有解释功能。
在运行过程中能回答用户的提问,并具有 透明性,能以用户所能理解的方式解释得到结论的推理过 程。
专家系统不像人类专家那样容易疲劳、遗忘和受环境影 响。
它的工作状态始终是稳定如一的。
而且能够突破人类 专家的时间和空间限制,永久保存,任意复制,在不同地 区和部门使用。
8.1 专家系统的概念专家系统的实用范围用专家系统来提高工作效率 人类专家的知识很快就要失传,必须通过专家系统 来收集、保存和应用 人类专家太少,必须建造专家系统来使专家们的知 识同时应用于不同的地点。
一些危险的工作环境需要专家系统来代替人类专 家。
8.1 专家系统的概念8.1.2 专家系统的类型1。
按用途分类解释型。
根据所得到的有关数据、经过分析、推理,从而 给出解释的一类专家系统。
诊断型。
根据输入信息推出相应对象存在的故障、找出产 生故障的原因并给出排除故障方案的一类专家系统。
如医 疗诊断、机器故障诊断、产品质量鉴定等专家系统。
预测型。
根据相关对象的过去及当前状况来推测未来情况 的一类专家系统。
专家系统知识题解答

第七章专家系统7.1.答:(1)专家系统的定义费根鲍姆(E.A.Feigenbaum):“专家系统是一种智能的计算机程序,它运用知识和推理步骤来解决只有专家才能解决的复杂问题”专家系统是基于知识的系统,用于在某种特定的领域中运用领域专家多年积累的经验和专门知识,求解需要专家才能解决的困难问题保存和大面积推广各种专家的宝贵知识博采众长比人类专家更可靠,更灵活(2)专家系统的特点①具有专家水平的专门知识专家系统中的知识按其在问题求解中的作用可分为三个层次:数据级、知识库级和控制级数据级知识(动态数据):具体问题所提供的初始事实及在问题求解过程中所产生的中间结论、最终结论数据级知识通常存放于数据库中知识库级知识:专家的知识,这一类知识是构成专家系统的基础一个系统性能高低取决于这种知识质量和数量控制级知识(元知识):关于如何运用前两种知识的知识在问题求解中的搜索策略、推理方法②能进行有效的推理推理机构——能根据用户提供的已知事实,通过运用知识库中的知识,进行有效的推理,以实现问题的求解.专家系统的核心是知识库和推理机③具有启发性除能利用大量专业知识外,还必须利用经验判断知识来对求解问题作出多个假设(依据某些条件选定一个假设,使推理继续进行)④ 能根据不确定(不精确)的知识进行推理综合利用模糊的信息和知识进行推理,得出结论⑤具有灵活性知识库与推理机相互独立,使系统易于扩充,具有较大的灵活性⑥具有透明性一般有解释机构,所以具有较好的透明性解释机构向用户解释推理过程,回答“Why ?”、“How ?”等问题⑦具有交互性一般都为交互式系统,具有较好的人机界面一方面它需要与领域专家或知识工程师进行对话以获取知识;另一方面它也需要不断地从用户处获得所需的已知事实并回答询问.7.2.答:专家系统的一般结构人机接口、推理机、知识库、动态数据库、知识获取机构、解释机构专人机接口解释机构知识获取机构知识库推理机数据库用户领域专家知识工程师家系统核心知识库:主要用来存放领域专家提供的专门知识(1) 知识表达方法的选择(最多的三种表示方法是产生式规则、框架和语义网络)①充分表示领域知识②能充分、有效地进行推理③便于对知识的组织、维护与管理④便于理解与实现(2) 知识库管理冗余和矛盾一致性和完整性安全性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能根据当前已知的事实,利用知识库中的知识,按一定的推理方法和控制策略进行推理,直到得出相应的结论为止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(已在推理章节介绍)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推理策略一般还与搜索策略有关(已在推理章节介绍)推理机性能/构造与知识的表示方法有关,但与知识的内容无关à保证推理机与知识库的独立性,提高灵活性知识获取机构“瓶颈”,是建造和设计专家系统的关键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,以满足求解领域问题的需要要对知识进行一致性、完整性检测人机接口专家系统与领域专家、知识工程师、一般用户间进行交互的界面,由一组程序及相应的硬件组成,用于完成输入输出工作更新、完善、扩充知识库;推理过程中人机交互;结束时显示结果内部表示形式与外部表示形式的转换数据库又称“黑板”、“综合数据库”或“动态数据库”,主要用于存放用户提供的初始事实、问题描述及系统运行过程中得到的中间结果、最终结果等信息数据库是推理机不可缺少的工作场地,同时由于它可记录推理过程中的各种有关信息,又为解释机构提供了回答用户咨询的依据(需相应的数据库管理程序)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7.3答:(1) 传统程序是依据某一确定的算法和数据结构来求解某一确定的问题,而专家系统是依据知识和推理来求解问题,这是专家系统与传统程序的最大区别.传统程序= 数据结构+ 算法专家系统= 知识+ 推理(2) 传统程序把关于问题求解的知识隐含于程序中,而专家系统则将知识与运用知识的过程即推理机分离.(使专家系统具有更大的灵活性,使系统易于修改)(3) 从处理对象来看,传统程序主要是面向数值计算和数据处理,而专家系统则面向符号处理.传统程序处理的数据多是精确的,对数据的检索是基于模式的布尔匹配,而专家系统处理的数据和知识大多是不精确的、模糊的,知识的模式匹配也多是不精确的.(4) 传统程序一般不具有解释功能,而专家系统一般具有解释机构,可对自己的行为作出解释.(5) 传统程序因为是根据算法来求解问题,所以每次都能产生正确的答案,而专家系统则像人类专家那样工作,通常产生正确的答案,但有时也会产生错误的答案(这也是专家系统存在的问题之一).专家系统有能力从错误中吸取教训,改进对某一工作的问题求解能力.(6) 从系统的体系结构来看,传统程序与专家系统具有不同的结构.7.4答:可行性分析:威特曼(Watermam)从三方面研究如何选择适合专家系统开发的问题(1)什么情况下开发专家系统是可能的? (满足!)①问题的求解主要依靠经验性知识,而不需要大量运用常识性知识②存在真正的领域专家,这也是开发专家系统最重要的要求之一专家必须能够描述和解释他们用于解决领域问题的方法③一般某领域中有多个专家,他们应该对领域答案的选择和精确度有基本一致的看法④任务易,有明确的开发目标,且任务能被很好地理解(2)什么情况下开发专家系统是合理的?(之一!)①问题的求解能带来较高的经济效益②人类专家奇缺,但又十分需要,且十分昂贵③人类专家经验不断丢失④危险场合需要专门知识(3)什么情况下开发专家系统是合适的?(特征!)①本质——问题本质上必须能很自然地通过符号操作和符号结构来进行求解,且问题求解时需要使用启发式知识,需要使用经验规则才能得到答案②复杂性——问题不是太容易且较为重要③范围——问题需要有适当的范围.选择适当的范围是专家系统的关键,一般有两个原则:一是所选任务的大小可驾驭;二是任务要有实用价值.7.5答:专家系统的设计原则(1)专门任务领域大小(2)专家合作反复磋商,团结协作(3)原型设计从“最小系统”到“扩充式”开发(4)用户参与充实、完善知识库(5)辅助工具提高设计效率(6)知识库与推理机分离体现特征,灵活专家系统的开发步骤知识工程比软件工程更强调渐进性、扩充性重新描述(1) 问题识别阶段——知识工程师和专家确定问题的重要特点,抓住问题各主要方面的特征①确定人员和任务②问题识别:描述问题的特征及相应的知识结构,明确问题的类型和范围③确定资源:确定知识源、时间、计算设备以及经费等资源④确定目标:确定问题求解的目标(2) 概念化阶段——主要任务是揭示描述问题所需的关键概念、关系和控制机制,子任务、策略和有关问题求解的约束①什么类型的数据有用,数据之间的关系如何?②问题求解时包括哪些过程,这些过程中有哪些约束?③问题是如何划分成子问题的?④信息流是什么?哪些信息是由用户提供的,哪些信息是应当导出的?⑤问题求解的策略是什么?(3)形式化阶段——把概念化阶段概括出来的关键概念、子问题和信息流特征形式化地表示出来(究竟采用什么形式,要根据问题的性质选择适当的专家系统构造工具或适当的系统框架)三个主要的因素是:假设空间基本的过程模型数据形式化阶段假设空间①把概念描述成结构化的对象,还是处理成基本的实体?②概念之间的因果关系或时空关系是否重要,是否应当显式地表示出来?③假设空间是否有限?④假设空间是由预先确定的类型组成的,还是由某种过程生成的?⑤是否应考虑假设的层次性?⑥是否有与最终假设和中间假设相关的不确定性或其它的判定性因素?⑦是否考虑不同的抽象级别?形式化阶段基本的过程模型找到可以用于产生解答的基本过程模型是形式化知识的重要一步过程模型包括行为的和数学的模型(如果专家使用一个简单的行为模型,对它进行分析,就能产生很多重要的概念和关系)(数学模型可以提供附加的问题求解信息,或用于检查知识库中因果关系的一致性)形式化阶段数据的性质①数据是不足的、充足的还是冗余的?②数据是否有不确定性?③对数据的解释是否依赖于出现的次序?④获取数据的代价是多少?⑤数据是如何得到的?⑥数据的可靠性和精确性如何?⑦数据是一致的和完整的吗?(4)实现阶段把形式化知识变成计算机的软体,即要实现知识库、推理机、人机接口和解释系统(知识的一致性和相容性)推理机应能模拟领域专家求解问题的思维过程和控制策略必须很快地实现(实现原型系统的目的之一是检查开发早期阶段的设计是否有效)(5)测试阶段通过运行实例评价原型系统以及用于实现它的表达形式,从而发现知识库和推理机制的缺陷性能不佳的因素:①输入输出特性,即数据获取与结论表示方面存在缺陷例如,提问难于理解、含义模糊,使得存在错误或不充分的数据进入系统;结论过多或者太少,没有适当地组织和排序,或者详细的程度不适当②推理规则有错误、不一致或不完备③控制策略问题,不是按专家采用的“自然顺序”解决问题测试的主要内容:①可靠性——通过实例的求解,检查系统所得出的结论是否与已知结论一致②知识的一致性——向知识库输入一些不一致、冗余等有缺陷的知识,检查是否可检测出来检查是否会给出不应给出的答案检测获取知识的正确性(如有某些自动获取知识功能)③运行效率——知识查询及推理方面的运行效率,找出薄弱环节及求解方法与策略方面的问题④解释能力——一是检测能回答哪些问题,是否达到了要求;二是检测回答问题的质量(说服力)⑤人机交互的便利性7.6答:专家系统种类解决的问题解释根据感知数据推理情况描述诊断根据观察结果推断系统是否有故障预测推导给定情况可能产生的后果设计根据给定要求进行相应的设计规划设计动作控制控制整个系统的行为监督比较观察结果和期望结果修理执行计划来实现规定的补救措施教学诊断、调整、修改学生行为调试建议故障的补救措施(1) 解释型专家系统能根据感知数据,经过分析、推理,从而给出相应解释.(必须能处理不完全、甚至受到干扰的信息,给出一致且正确的解释)代表性:DENDRAL(化学结构说明)、PROSPECTOR(地质解释)等(2) 诊断型专家系统能根据取得的现象、数据或事实推断出系统是否有故障,并能找出产生故障的原因,给出排除故障的方案(目前开发、应用得最多的一类)代表性:PUFF(肺功能诊断系统)、PIP(肾脏病诊断系统)、DART(计算机硬件故障诊断系统)等(3) 预测型专家系统能根据过去和现在信息(数据和经验)来推断可能发生和出现的情况(天气预报、市场预测、人口预测等)(4) 设计型专家系统能根据给定要求进行相应的设计(工程设计、电路设计、服装设计)代表性:XCON(计算机系统配置系统)、KBVLSI(VLSI电路设计专家系统)等(5) 规划型专家系统能按给定目标拟定总体规划、行动计划、运筹优化等(机器人动作控制、军事规划、城市规划等)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(6) 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)(7) 监督型专家系统能完成实时的监测任务,并根据监测到的现象作出相应的分析和处理代表性:REACTOR(帮助操作人员检测和处理核反应堆事故)(8) 修理型专家系统能根据故障的特点制订纠错方案,并能实施该方案排除故障,当制订的方案失效或部分失效时,能及时采取相应的补救措施(9) 教学型专家系统能根据学生学习过程中所产生的问题进行分析、评价、找出错误原因,有针对性地确定教学内容或采取其它有效的教学手段代表性:GUIDON(讲授有关细菌感染性疾病方面的医学知识)(10) 调试型专家系统能根据相应的标准检测被测试对象存在的错误,并能从多种纠错方案中选出适用于当前情况的最佳方案,排除错误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.7.7答:(1)正向推理:见教材P206图7.7(2)反向推理:见教材P212图7.127.8答:(1)知识获取的任务基本任务:为专家系统获取知识,建立起健全、完善、有效的知识库,以满足求解领域问题需要①抽取知识识别、理解、筛选、归纳等,及自学习②知识的转换第一步:从专家及文献资料处抽取的知识转换为某种知识表示模式,如产生式规则、框架等(知识工程师完成)第二步:该模式表示的知识转换为系统可直接利用的内部形式.(输入及编译实现)③知识的输入知识编辑器④知识的检测不一致、不完整等⑵知识获取的模式①非自动知识获取(人工移植)知识工程师知识编辑器②自动知识获取系统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到专家系统所需的知识,而且还能从系统自身的运行实践中总结、归纳出新的知识,发现知识中可能存在的错误,不断自我完善,建立起性能优良、知识完善的知识库➢具有识别语音、文字、图像的能力➢具有理解、分析、归纳的能力➢具有从运行实践中学习的能力③半自动知识获取7.9答:正确性(1)系统设计的正确性①系统设计思想的正确性如目标、原则等②系统设计方法的正确性如知识表达方法、知识推理方法、控制策略、解释方法等③设计开发工具的正确性如正确使用和正确维护(2)系统测试的正确性①测试目的、方法、条件的正确性②测试结果、数据、记录的正确性(3)系统运行的正确性①推理结论、求解结果、咨询建议的正确性②推理解释及可信度估算的正确性③知识库知识的正确性语法、语义和语用及专业内容有用性(1)推理结论、求解结果、咨询建议的有用性(2)系统的知识水平、可用范围、易扩充性、易更新性等(3)问题的求解能力(解题速度、推理效率),可能场合和环境(4)人机交互的友好性(5)运行可靠性、易维护性、可移植性(6)系统的经济性(软硬件投资、运行维护费用、设计开发费用和系统运行取得的直接或间接经济效益)7.10答:(1)四种主要的类型:①用于开发专家系统的程序设计语言②骨架系统③通用型知识表达语言④专家系统开发环境(2)专家系统开发环境(工具包)AGE是斯坦福大学研制的一个专家系统开发环境.AGE是典型的模块组合式开发工具,为用户提供了一个通用的专家系统结构框架,并将该框架分解为许多在功能和结构上较为独立的的组件部件,这些组件已预先编制成标准模块存在系统中.AGE采用了黑板模型来构造专家系统结构框架.可通过两条途径构造自己的专家系统:①用户使用AGE现有的各种组件作为构造材料,很方便地来组合设计自己所需的系统.②用户通过AGE的工具界面,定义和设计各种所需的组成部件,以构造自己的专家系统.应用AGE已经开发了一些专家系统,主要用于医疗诊断、密码翻译、军事科学等方面.7.11答:EMYCIN是由MYCIN系统抽去原有的医学领域知识,保留骨架而形成的系统(产生式规则表达知识、目标驱动的反向推理控制策略).EMYCIN具有MYCIN的全部功能:①解释程序——可以向用户解释推理过程.②知识编辑程序及类英语的简化会话语言——提供一开发知识库的环境,使得开发者可以使用比LISP更接近自然语言的规则语言来表示知识.③知识库管理和维护手段——所提供的开发知识库的环境还可以在进行知识编辑及输入时进行语法、一致性、是否矛盾和包含等检查.④跟踪和调试功能EMYCIN开发的一些专家系统(适合开发各种领域咨询、诊断型专家系统).EMYCIN帮通过解释呼吸分析并确定病通过解释油井预测麦田是否助决定解决结构分析问题的策略测试数据来诊断肺病人血液凝固机制中有无问题SACON钻探数据来鉴定地下岩层将受黑鳞翅目幼虫之害LIGHOPIANT/CDP。
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第一章专家系统概述1、专家系统(ES):是一个智能程序系统,有大量的、高水平领域专家的知识;有领域专家解决问题的思维方法。
ES所处理的问题是依据已积累的知识来求得问题解答,一般没有准确的数学公式来表达,这就是ES与“一般问题求解”方法的不同之处,数据+算法=传统程序,知识+推理=专家系统。
ES的关键是知识获取、知识表达与推理的过程。
2、专家系统的组成:知识库、推理机、数据基、人机界面、知识获取、解释机构。
3、专家系统的分类:(1)诊断类专家系统(2)预测类专家系统(3)解释类专家系统(4)数学专家系统(5)设计与规划专家系统(6)咨询与决策专家系统(7)教学类专家系统(8)知识自动获取系统4、专家系统的特征:(1)专家系统具有显示表达的大量领域专门知识(2)能进行呼号处理(3)具有智能(4)对推理过程的理解5、与多媒体技术结合(了解)6、图灵奖:专门奖励那些对计算机事业作出重要贡献的个人,是计算机界最负盛名、最崇高的一个奖项,有“计算机界的诺贝尔奖”之称。
明基斯第一个图灵奖获得者。
7、麦卡锡则提出表处理语言Lisp:卡普提出分支界限法;费根鲍姆提出知识蕴藏着力量:第一个专家系统是MYCIN;第二章专家系统知识1、产生式规则表示法:格式:if (前提1)&(前提2)&……then(结论1)&(结论2)&……2、框架表示法:框架:是用于描述具有固定的静态对象的通用数据结构;该对象用:“对象——属性——属性值“表示,框架由若干个槽组成,槽用于描述属性。
槽有两种形式 a.槽名+槽值;b.槽名+侧面策略3、语义网络表示法:语义网络是基于网络结构表示人类知识结构的一种形式,语义主要是指语言结构及其意义上的联系。
一个简单的语义网是如下三元组:(节点1,狐,节点2)例:4、知识获取的方式(1)非自动知识获取:分为两步首先由知识工程师从领域专家和有关技术文献获取知识,然后有知识工程师用某种知识编辑软件输入到知识库中。
(2)自动知识获取:是指系统自身具有获取知识的能力,它不仅可以以直接与领域专家对话,从专家提供的原始信息中“学习”到专家系统所需要的知识,而且还能从系统自身的运行实践中总结、归纳出新的知识,发现知识中可能存在的错误,不断自我完善,建立起性能优良,知识完善的知识库。
5、只是诱导,就是一种谈话技术,目的是为了顺利地解决遇到的相关难题,保障知识获取顺利进行。
6、基于模型的知识获取,有6中常见的模型分别是:(1)说明模型(2)领域模型(3)专题模型(4)描述模型(5)操作模型(6)表示模型(7)系统模型7、基于领域模型的知识获取有6中常见的领域模型分别是:(1)有穷无结构目标搜索型(3)无穷无结构目标搜索型(3)有结构目标搜索型(4)有空间结构的目标构造型(5)有时间结构的目标构造型(6)含时空结构的目标构造型8、知识检测的方法:知识检测分为静态检测和动态监测,静态检测是指在知识输入之前由领域专家及知识工程师所做的检查工作。
动态监测是指在知识输入过程中以及对知识库进行增、删、改时由系统所进行的检查。
检测的方法有:(1)逻辑表达式等价性德检测(2)冗余的检测(3)矛盾规则及矛盾规则链的检测(4)从属规则的检测(5)环路的检测9、知识求精:为了找出导致错误的原因,就需要找出产生这些错误的知识,予以改进,以提高知识库的可靠性,称之为知识求精。
实现知识求精的一般方法是:用一批已知结论的实例考核知识库,看有多少实例被系统错判和漏判,然后对知识进行适当的修正,以提高知识库的可靠性。
第三章产生式与产生式系统1、把一组产生式放在一起,让它们互相配合,协同作用,一个产生式生成的结论可以供另一个产生式作为前提使用,进而求得问题的解决,这就叫产生式系统2、产生式的特点主要是比较蕴含式与产生式:(1)蕴含式只能表示精确知识,其真值或者为真、或者为假;而产生式不仅可以表示精确知识,也可以表示不精确知识(2)在用产生式表示知识的系统中,决定一条知识是否可用的方法是检查当前是否有已知事实可与前提中规定的条件匹配。
这种匹配可是精确的,也可以是不精确的,只要按某种算法求出的相似度在某个预先指定的范围内就认为是可匹配的。
3、产生式系统的构成:一个产生式系统由以下3个基本部分组成:规则库(Set of Rules)、综合数据库(GOLBLE DA TABASE)和控制系统(Controls System)。
如图所示(这是一个简易图答出来给60%的分)下面是完整的产生系统构成图4、例3.1建立一个动物识别系统的规则库,用以识别虎、豹、斑马、长颈鹿、企鹅、鸵鸟、海燕等7种动物。
解:为了识别这些动物,可以根据动物识别的特征,建立包含下述规则的规则库:RULE1:IF 动物有毛发THEN 动物是哺乳动物RULE2:IF 动物有奶THEN 动物是哺乳动物RULE3:IF 动物有羽毛THEN 动物是鸟类动物RULE4:IF 动物会飞AND 会生蛋THEN 动物是鸟类动物还可以对哺乳动物、鸟类动物进一步分类,这里就不细说了(课本72页,课件有详细说明)5、控制系统(了解):控制系统又称为推理系统或推理机,由一组程序组成,实现对问题的推理和求解。
它负责整个产生式系统的运行,包括:规则左部与DB匹配;从匹配成功的规则中,选出一条将在下一步执行的规则甲,执行甲右部规定的动作;掌握时间结束产生式系统的运行。
6、产生式系统有两种最基本的推理方式:正向(向前)推理和反向(向后)推理。
正向推理是指从已知事实出发,逐步推导出最后结论,其推理过程大致是:(1)用工作存储器中的事实与产生式规则的前提条件进行批配;(2)按冲突消解策略从匹配的规则实例中选择一条规则;(3)执行选中规则的动作,依次修改工作存储器;(4)用更新后的工作存储器,重复上述几步工作,直到得出结论或工作存储器不再发生变化为止。
反向推理则是首先提出假设,然后验证这些假设的真假性,找到假设成立的所有证据或事实。
其推理过程大致是:(1)看假设是否在工作存储器中,若在,则假设成立,推理结束;(2)找出结论与此假设匹配的规则;(3)按冲突消解策略从匹配的规则实例中选择一条规则;(4)将选中规则的前提条件作为新的假设,重复上述几步工作,直到假设的真假性被验证或不存在激活的规则。
7、按规则库及综合数据库的性质与结构特征进行的分类,可分为可交换的产生式系统、可分解的产生式系统和可恢复的产生式系统8、产生式系统表示法的特点优点:(1)自然性(2)知识的模块化(3)相互影响的间接性(4)有效性(5)清晰性(6)机器可读性缺点:(1)效率不高(2)不能表达具有结构性的知识9、匹配:在这一步,把当前数据库与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。
当按规则的操作不分区执行时,称这条规则为启用规则。
被触发的规则不一定总是启用规则,因为可能同时有几条规则的条件部分被满足,这就要在解决冲突步骤中来解决这个问题。
在复杂的情况下,在数据库和规则的条件部分之间可能要进行近似匹配。
10、匹配冲突:在产生式系统进行推理的过程中,可能会在选择产生式和数据、子目标等方面产生二义性,这就是所谓的匹配冲突。
11、非确定性匹配(部分匹配)例:北京市中医院中医妇科钱伯煊大夫的经验(腰背冷痛∇畏寒∇肢冷/1)∧(腹胀∇便溏∇泻泄∇倦怠乏力∇浮肿∇嗜睡∇白带稀薄∇舌质淡胖边有齿痕/2)∧(腰酸痛∇尿频∇五更泻泄/1)→脾肾阳虚例1说明了:只要左边诸项中有部分项为真,规则便可被激活,右边项即为真。
变上例为标准产生式产生式左部:第3对括号中有7种可能,故总的组合数为12103种,即例1要变成标准产生式,则需变成12103个产生式,这样做既不直观,也不经济,部分匹配的意义之一于此可见。
12、匹配冲突消解策略:(1)按事先排好的固定顺序(2)按数据的新鲜性排序(3)按子目标的新鲜性排序(4)按匹配程度排序第四章搜索策略1、推理程序称为控制策略。
2、根据问题的实际情况不断寻找可利用的知识,从而构造一条代价较少的推理路线,使问题得到圆满的解决的过程称为搜索。
3、搜索分为盲目搜索和启发式搜索盲目搜索:是按预定的搜索方向进行搜索,由于盲目搜索总是按预先规定的路线进行,没有考虑到问题本身的特性,所以这种搜索效率不高。
启发搜索:是在搜索中加入了与问题有关的启发性信息,用以指导搜索朝着最有希望的推理方向前进,加速问题的求解过程并找到最优解。
4、搜索方法,归纳起来有以下几种(1)求任一路径的搜索策略(2)求最优路径的搜索策略(3)与或图搜索法5、状态空间:由问题的全部状态及一切可用算符所构成的集合称为问题的状态空间,一般用哪个一个三元组表示:(S,F,G)6、例:二阶梵塔问题。
设有三根柱子,在1号柱子上穿有A、B两个盘片,盘A小于盘B,盘A位于盘B的上面。
要求把这两个盘片全部移到另一根柱子上,而且规定每次只能移动一片,任何时刻都不能使盘B位于盘A的上面。
7、我们把使用算符最少的解称为最优解8、分解:把一个复杂问题分解为若干个较为简单的子问题,每个子问题又可继续分解为若干个更为简单的子问题。
重复此过程,直到不需要再分解或者不能再分解为止。
然后对每个子问题分别进行求解,最后把各个子问题的解复合起来就得到了原问题的解。
9、等价变换:对于一个复杂问题,除了可用“分解”方法进行求解外,还可利用同构或同态的等价变换,把它变换成若干个较容易求解的新问题。
若新问题中有一个可求解,则就得到了原问题的解10、本原问题不能在分解或变换,而且直接可解的子问题称为本原问题。
11、端节点与终止节点在与/或树中,没有子节点的节点称为端节点;本原问题所对应的节点称为终止节点。
显然,终止节点一定是端节点,但端节点不一定是终止节点。
12、可解节点在与/或树中,满足下列条件之一者,称为可解节点。
(1)它是一个终止节点。
(2)它是一个“或”节点,且其子节点至少有一个是可解节点。
(3)它是一个“与”节点,且其子节点全部是可解节点。
13、不可解节点关于可解节点的三个条件全部满足的节点称为不可解节点。
14、解树由可解节点所构成的,并且由这些可解节点可推出初始节点(它对应于原始问题)为可解节点的子树称为解树。
在解树中一定包含初始节点。
15、广度优先搜索的基本思想是:从初始节点S0开始,逐层地对节点进行扩展并考察它是否为目标节点,在第n层的节点没有全部扩展并考察之前,不对第n+1层的节点进行扩展。
OPEN表中的节点总是按进入的先后顺序排列,先进入的节点排在前面,后进入的节点排在后面。
16、广度优先搜索过程如下:(1)把初始节点S0放入OPEN表。
(2)如果OPEN表为空,则问题无解,退出(3)把OPEN表的第一个节点(记为节点n)取出放入CLOSE表。