专家系统概述
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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。
专家系统
由于规则条数不多，搜索空间很小，推理机构(IE) 就十分简单，采用向前推理方法逐次判别各种规则的 条件，满足则执行，否则继续搜索。
特征识别与信息处理(FR＆IP)部分的作用是实现 对信息的提取与加工，为控制决策和学习适应提供依 据。它主要包括抽取动态过程的特征信息，识别系统 的特征状态，并对特征信息作必要的加工。
设U为专家控制器的输出集， E为专家控制器的输入集， I为推理机构的输出集，K为经验知识集：
E = (R, e, Y, U)，e = R – Y
式中，Ｒ为参考控制输入，ｅ为误差信号，Ｙ为受控输出， Ｕ为控制器的输出集。专家控制器的模型表示为
U = f (E,K,I)
智能算子f为几个算子的复合运算：f=g·h·p，其中： g:E→S；h:S×K→I；p:I→U
专家系统所要解决的问题一般没有算法解，并 且经常要在不完全、不精确或不确定的信息基础 上做出结论。
第一代专家系统只能利用人类专家的启发式知 识，即只能利用浅层表达方式和推理方法。
但遇到新问题时，还必须利用掌握的深入表示 事物的结构、行为和功能等方面的基本模型等深 层知识，得出新的启发式浅层知识。
智能程序：旨在模拟人类专家的智能程序应当 兼备浅层和深层两类知识。即不但采用基于规则 的方法，还必须采用基于模型的原理构成新一代 专家系统。
知识工程是指由知识工程师从人类专家那里抽 取他们求解问题的过程、策略和经验规则，然后 把这些知识建造在专家系统之中。
目前，专家系统在各个领域中已经得到广 泛应用，如医疗诊断、语音识别、图像处理、 金融决策、地质勘探、是有化工、军事、计 算机设计等。
专家系统具有启发性，能够运用人类专 家的经验和知识进行启发式搜索、试探性 推理、不精确推理或不完全推理
特征识别与信息处理(FR＆IP)部分的作用是实现 对信息的提取与加工，为控制决策和学习适应提供依 据。它主要包括抽取动态过程的特征信息，识别系统 的特征状态，并对特征信息作必要的加工。
设U为专家控制器的输出集， E为专家控制器的输入集， I为推理机构的输出集，K为经验知识集：
E = (R, e, Y, U)，e = R – Y
式中，Ｒ为参考控制输入，ｅ为误差信号，Ｙ为受控输出， Ｕ为控制器的输出集。专家控制器的模型表示为
U = f (E,K,I)
智能算子f为几个算子的复合运算：f=g·h·p，其中： g:E→S；h:S×K→I；p:I→U
专家系统所要解决的问题一般没有算法解，并 且经常要在不完全、不精确或不确定的信息基础 上做出结论。
第一代专家系统只能利用人类专家的启发式知 识，即只能利用浅层表达方式和推理方法。
但遇到新问题时，还必须利用掌握的深入表示 事物的结构、行为和功能等方面的基本模型等深 层知识，得出新的启发式浅层知识。
智能程序：旨在模拟人类专家的智能程序应当 兼备浅层和深层两类知识。即不但采用基于规则 的方法，还必须采用基于模型的原理构成新一代 专家系统。
知识工程是指由知识工程师从人类专家那里抽 取他们求解问题的过程、策略和经验规则，然后 把这些知识建造在专家系统之中。
目前，专家系统在各个领域中已经得到广 泛应用，如医疗诊断、语音识别、图像处理、 金融决策、地质勘探、是有化工、军事、计 算机设计等。
专家系统具有启发性，能够运用人类专 家的经验和知识进行启发式搜索、试探性 推理、不精确推理或不完全推理
专家系统
它是一种具有智能的程序系统。能运用专家知 识和经验进行推理的启发式程序系统。 它必须包含有大量专家水平的领域知识，并能 在运行过程中不断地对这些知识进行更新。 它能应用人工智能技术模拟人类专家求解问题 的推理过程，解决那些本来应该由领域专家才 能解决的复杂问题。
专家系统的一般特点
• 专家系统的特点：
根 据 任 务 要 求 ， 计 算 出满 足 设 计 问 题 约 束 的 目 标配 置。 按 给 定 目 标 拟 定 总 体 规划 、 行 动 计 划 、 运 筹 优 化等 。 根 据 具 体 情 况 ， 控 制 整个 系 统 的 行 为 ， 适 用 于 对各 种 大 型 设 备 及 系 统 进 行控 制。 根 据 监 测 到 的 现 象 与 正常 情 况 相 比 ， 及 时 作 出 相应 的分析和处理。 的分析和处理 。 对 发 生 故 障 的 系 统 、 对象 或 设 备 进 行 处 理 ， 制 定纠 错 方 案 ， 并 实 施 方 案 ，使 其恢复正常。 其恢复正常 。 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 排除错误。 案 ， 排除错误 。
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。 用户 接口 事实规则
解释器 计划 知识库 执行器
议程 中间解 黑板
调度器 协调器
理 想 专 家 系 统 结 构 图
专家系统的主要组成部分
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。 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，它用于储存领域 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) 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的工作。推理机能够根据知识进行 推理和导出结论，而不是简单搜索现成的答案。
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。
专家控制系统
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。
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.
故障诊断专家系统介绍
我国故障诊断工作者也积极探索专家系统的应用研究， 国家在“七·五”和“八．五”期间也列有这方面的攻关课 题，取得了—些进展，但目前总的情况是实验室研究较多， 现场条件下的实际应用、特别是成功的应用实例并不多见。
故障诊断专家系统
人工神经网络
一、概述
1.定义及特点 2.目前的应用情况
x1 w1
i
二、基本原理
故障诊断专家系统
(3) 诊断型(Diagnosis)专家系统 这类系统根据输入 信息推断出处理对象中可能存在 的故障，如计算机 硬件故障诊断系统DART、核反应堆故障诊断系统 REACTOR、感染病诊 断与治疗系统MYCIN、旋 转机械故障诊断系统EXPLORE-EX、透平机械故障 诊断专家系统TUBMAC等。
(9) 控制型(Control)专家系统 这类系统能自动控 制系统的全部行为，通常用手生产过程的实时控 制，如维持钻机最佳钻探流特征的MUD系统、 MVS操作系统的监督控制系统YES／MVS等。
(10) 教育型(1nstruction)专家系统 这类系统能诊 断并纠正学生的行为，主要用于教学和培训，多 为诊断型和调试型的结合体，如GUIDON和 STEAMER等。
故障诊断专家系统
人工智能研究者们已提出了许多种知识表示方法， 如产生式表示、框架式表示、语义网络表示、逻辑 性表示、对象—属性—值三元组表示、过程表示和 面向对象的表示等，这些不同的表示方法各有其优 缺点和最适用的领域。
2) 产生式系统的基本组成 一个典型的产生式专家系统通常由规则库(RuleBase)、
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y1
x1
y1
x2
x2
y2
xn
yn
xn
yn
单层前 向网络
多层前 向网络
故障诊断专家系统
人工神经网络
一、概述
1.定义及特点 2.目前的应用情况
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二、基本原理
故障诊断专家系统
(3) 诊断型(Diagnosis)专家系统 这类系统根据输入 信息推断出处理对象中可能存在 的故障，如计算机 硬件故障诊断系统DART、核反应堆故障诊断系统 REACTOR、感染病诊 断与治疗系统MYCIN、旋 转机械故障诊断系统EXPLORE-EX、透平机械故障 诊断专家系统TUBMAC等。
(9) 控制型(Control)专家系统 这类系统能自动控 制系统的全部行为，通常用手生产过程的实时控 制，如维持钻机最佳钻探流特征的MUD系统、 MVS操作系统的监督控制系统YES／MVS等。
(10) 教育型(1nstruction)专家系统 这类系统能诊 断并纠正学生的行为，主要用于教学和培训，多 为诊断型和调试型的结合体，如GUIDON和 STEAMER等。
故障诊断专家系统
人工智能研究者们已提出了许多种知识表示方法， 如产生式表示、框架式表示、语义网络表示、逻辑 性表示、对象—属性—值三元组表示、过程表示和 面向对象的表示等，这些不同的表示方法各有其优 缺点和最适用的领域。
2) 产生式系统的基本组成 一个典型的产生式专家系统通常由规则库(RuleBase)、
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单层前 向网络
多层前 向网络
第8章 专家系统
2.专家系统的知识表示和推理
2.1 知识表示
知识表示是一种用来在专家系统的知识库中对知识编码的 方法。
2.1.1 知识的类型
◆过程性知识。描述如何解决问题，提供如何做事的建议。
◆陈述性知识。描述问题的相关已知信息，包括断定为真或 假的简单语句和一组更完整地描述一些对象或概念的语句。 ◆启发式 知识。描述引导推理过程的规则。它是经验性的， 并且表示专家通过求解过去问题的经验编译知识。专家将获 取有关问题的基本知识，如基本法则、函数关系等，并且把 它编译成简单的启发信息，以辅助问题求解。 ◆结构知识。描述知识的结构。这类知识描述专家对此问题 的整体智力模型。
(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。
(3)从系统的结构来看，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。
(4)专家系统一般还具有解释功能，即在运行过程 中一方面能回答用户提出的问题，另一方面还能对最后 的输出（结论）或处理问题的过程作出解释。
◆例子 ：VAX计算机结构设计专家系统、花布立体感图 案设计和花布印染专家系统、大规模集成电路设计专 家系统以及齿轮加工工艺设计专家系统等。
规划专家系统
◆任务 ：寻找出某个能够达到给定目标的动作序列或步 骤。
◆特点 ：所要规划的目标可能是动态的或静态的，需要 对未来动作做出预测，所涉及的问题可能很复杂，要 求系统能抓住重点，处理好各子目标间的关系和不确 定的数据信息，并通过实验性动作得出可行规划 。
站进行被修设备的调整、测量与试验。在这方面的实 例还比较少见。
教学专家系统
◆任务：根据学生的特点、弱点和基础知识，以最适当的 教案和教学方法对学生进行教学和辅导。
人工智能的专家系统技术
人工智能的专家系统技术导言：人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一门研究如何使计算机可以像人一样智能地执行任务的学科。
专家系统是其中一种应用广泛的人工智能技术，它模仿人类专家的知识和推理能力，通过计算机实现对复杂问题的解决和决策。
一、专家系统的概述专家系统是一种基于知识的计算机系统，能够模拟人类专家的决策过程，对特定领域的问题进行分析和解决。
它主要由知识库、推理机和用户界面组成。
专家系统的知识库是存储各种领域专家知识的地方，包括事实、规则、经验、案例等。
知识库使用特定的语言表示和存储知识，使得专家系统能够在特定领域中模拟专家的决策过程。
推理机是专家系统的核心，它通过使用专家系统的知识库和推理规则对问题进行推理和决策。
推理机根据用户输入的问题和已有的知识，进行搜索和匹配，产生一系列推理结果。
推理机还可以根据问题的特点，使用不同的推理方式，如正向推理、反向推理、混合推理等。
用户界面是专家系统与用户之间的桥梁，用户通过界面与专家系统交互，输入问题和获取答案。
用户界面可以是命令行界面、图形界面或自然语言界面等，使得用户能够方便地使用专家系统。
二、专家系统的组成1. 知识获取知识获取是专家系统开发的第一步，它通过采访领域专家、查阅文献、观察现场等方式，收集专家知识并转化为计算机可识别的形式。
知识获取的关键是提取和表示知识，需要选择适当的表示方法和知识表示语言。
2. 知识表示知识表示是将采集到的知识以适当的形式表示和存储，使得计算机可以理解和使用这些知识。
常用的知识表示方法有规则表示、语义网络表示、框架表示等。
规则表示是最常用的方法，将知识表示为一系列条件-动作规则，通过匹配规则，实现对问题的推理和决策。
3. 知识推理知识推理是专家系统的核心功能，它利用知识库和推理规则对问题进行推理和决策。
专家系统的推理机通常采用基于规则的推理方法，通过匹配规则和问题，产生推理结果。
推理过程可以是正向推理、反向推理或混合推理，根据问题的特点，选择合适的推理方式。
专家系统概述
– 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。
➢ 具有灵活性
– 知识库—推理机分离。
2.专家系统的基本特征
➢ 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。
➢ 常规程序是精确的；专家系统不精确、模糊的。 ➢ 专家系统具有解释机构； 常规程序没有。 ➢ 常规程序与专家系统具有不同的体系结构。
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。
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。
– 详细设计要求完成的工作
• 进行模块化设计 • 模块间的界面要清晰，便于通信 • 便于实现
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
– 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。
➢ 具有灵活性
– 知识库—推理机分离。
2.专家系统的基本特征
➢ 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。
➢ 常规程序是精确的；专家系统不精确、模糊的。 ➢ 专家系统具有解释机构； 常规程序没有。 ➢ 常规程序与专家系统具有不同的体系结构。
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。
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。
– 详细设计要求完成的工作
• 进行模块化设计 • 模块间的界面要清晰，便于通信 • 便于实现
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
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5 知识获取器
知识获取是专家系统和专家的“界面”，知识工程师采用
三 知识表示与组织
知识库中知识的表示与组织是专家系统的基础，关系到 系统的推理是否能够模拟出专家的思维过程。
知识表示，就是知识的形式化，研究用机器表示知识的
可行的、有效的、通用的原则和方法。
目前常用的知识表示方法有：产生式规则、语义网络法、
框架表示法、与或图法、过程表示法、特征表示法、黑板结 构、petri网络法、神经网络等
其中效果最好的是产生式规则，其他方法单独使用的不 多。大多是以产生式规则为主体增加和扩展语义、框架和程 式化知识。
产生式规则使用“若……，则……。”语句 （if……then） “若”可以是一个条件，也可以是多个条件；“则”可以是 一个结论，也可以是多个结论。也称为正向式推理。用来解
四 知识推理
推理，是依据一定规则从已有的事实推出结论的过程。专 家系统中的自动推理是知识推理，它是专家系统中问题求解的 主要手段，也是专家系统的灵魂。类似于专家求解问题的思维 规则。
根据知识表示的特点，知识推理方法可分为图搜索方法和 逻辑论证分为启 发推理和非启发推理。
一、专家系统概述
专家系统是人工智能在信息系统中的应用，它是 一个智能计算机程序系统，其内部具有大量专家水平 的关于某个领域的知识和经验，能够利用人类专家的
知识和解决问题的方法来解决这个领域的知识。
专家系统的主要功能取决于大量的知识
设计专家系统的关键是知识的表达和运用
专家系统与一般计算机程序最本质的区别在于：专 家系统所解决的问题一般没有算法解，并且往往是要 在不完全、不精确或者不确定的信息基础上做出结论。
专家系统定义：
模拟人类专家的推理思维过程，将领域专 家的知识和经验以知识库的形式存入计算机， 根据这些知识，对输入的原始事实进行复杂的 推理，并做出判断和决策，从而起到专门领域 专家的作用的一种系统。
二 专家系统的基本组成
专家知识
人机交互界面
解
知识获取
推理机
释
器
知识库
数据库
1 知识库
用于存取和管理所获取的专家知识和经验，供推理机利用， 具有知识的存储、检索、增删和修改、扩充功能
根据推理过程的结论是否精确，可分为精确推理和不精确 推理。
根据问题求解过程中特殊和一般的关系，可分为演绎推理 和归纳推理
根据推理的方向，可分为正向推理、反向推理和正反混合 推理
2 数据库
用来存放系统推理过程中用到的控制信息、中间假设和中 间结果
3 推理机
用于利用知识进行推理，求解专门问题，具有启发推理、 算法推理；正向、反向和双向推理；串行或并行推理等功能
4 解释器
用于作为专家系统与用户的“人-机”接口，功能是向用户 解释系统的行为，包括：咨询理解——对用户咨询的提问进行 “理解”，将用户输入的提问及有关事实、数据和条件转换为 推理机可以接收的信息结论解释：向用户输出推理的结论和答 案，可根据用户需要对推理过程进行理解，给出结论的可信度 估计
知识获取是专家系统和专家的“界面”，知识工程师采用
三 知识表示与组织
知识库中知识的表示与组织是专家系统的基础，关系到 系统的推理是否能够模拟出专家的思维过程。
知识表示，就是知识的形式化，研究用机器表示知识的
可行的、有效的、通用的原则和方法。
目前常用的知识表示方法有：产生式规则、语义网络法、
框架表示法、与或图法、过程表示法、特征表示法、黑板结 构、petri网络法、神经网络等
其中效果最好的是产生式规则，其他方法单独使用的不 多。大多是以产生式规则为主体增加和扩展语义、框架和程 式化知识。
产生式规则使用“若……，则……。”语句 （if……then） “若”可以是一个条件，也可以是多个条件；“则”可以是 一个结论，也可以是多个结论。也称为正向式推理。用来解
四 知识推理
推理，是依据一定规则从已有的事实推出结论的过程。专 家系统中的自动推理是知识推理，它是专家系统中问题求解的 主要手段，也是专家系统的灵魂。类似于专家求解问题的思维 规则。
根据知识表示的特点，知识推理方法可分为图搜索方法和 逻辑论证分为启 发推理和非启发推理。
一、专家系统概述
专家系统是人工智能在信息系统中的应用，它是 一个智能计算机程序系统，其内部具有大量专家水平 的关于某个领域的知识和经验，能够利用人类专家的
知识和解决问题的方法来解决这个领域的知识。
专家系统的主要功能取决于大量的知识
设计专家系统的关键是知识的表达和运用
专家系统与一般计算机程序最本质的区别在于：专 家系统所解决的问题一般没有算法解，并且往往是要 在不完全、不精确或者不确定的信息基础上做出结论。
专家系统定义：
模拟人类专家的推理思维过程，将领域专 家的知识和经验以知识库的形式存入计算机， 根据这些知识，对输入的原始事实进行复杂的 推理，并做出判断和决策，从而起到专门领域 专家的作用的一种系统。
二 专家系统的基本组成
专家知识
人机交互界面
解
知识获取
推理机
释
器
知识库
数据库
1 知识库
用于存取和管理所获取的专家知识和经验，供推理机利用， 具有知识的存储、检索、增删和修改、扩充功能
根据推理过程的结论是否精确，可分为精确推理和不精确 推理。
根据问题求解过程中特殊和一般的关系，可分为演绎推理 和归纳推理
根据推理的方向，可分为正向推理、反向推理和正反混合 推理
2 数据库
用来存放系统推理过程中用到的控制信息、中间假设和中 间结果
3 推理机
用于利用知识进行推理，求解专门问题，具有启发推理、 算法推理；正向、反向和双向推理；串行或并行推理等功能
4 解释器
用于作为专家系统与用户的“人-机”接口，功能是向用户 解释系统的行为，包括：咨询理解——对用户咨询的提问进行 “理解”，将用户输入的提问及有关事实、数据和条件转换为 推理机可以接收的信息结论解释：向用户输出推理的结论和答 案，可根据用户需要对推理过程进行理解，给出结论的可信度 估计