人工智能-专家系统
人工智能与专家系统-详细版本
降低成本和提高利润率。
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未来发展
人工智能的发展前景非常广阔，它将在未来几年内成为许多行业的关
键技术。随着技术的发展，人工智能系统将变得更加智能化、自主化、
高效化和普惠化，从而带来更多的商业和社会利益。
二、专家系统
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定义
专家系统（ES）是一种基于人工智能技术的计算机程序，它具有专家
级别的知识和推理能力。专家系统可以模拟人类专家的思考过程和决
进行交互和沟通。
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应用
人工智能在许多领域中都有广泛的应用，例如：
（1）自动驾驶：AI 系统可以实现自主驾驶和交通管制。
（2）医疗保健：AI 系统可以帮助医生诊断和治疗疾病，并预测病情
和治疗效果。
（3）金融服务：AI 系统可以帮助银行和金融机构进行风险管理和欺
诈检测。
（4）制造业：AI 系统可以帮助制造企业提高生产效率和质量，从而
人工智能与专家系统-详细版本
人工智能和专家系统是两种重要的计算机科学技术，它们在许多行业
中得到广泛应用。下面将详细介绍它们的定义、特点、应用和未来发
展。
一、人工智能
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定义
人工智能（AI）是指利用计算机技术开发智能系统的科学。它旨在模
拟人类的智能和行为，例如学习、推理、思考、感知和语言。人工智
能可以帮助计算机实现自主决策、自主学习和自主控制。
（3）智能制造：专家系统可以帮助制造企业提高生产质量和效率， 从而提高市场竞争力。
（4）智能家居：专家系统可以帮助家庭管理和控制各种设备和设施， 从而提高居住舒适度和安全性。
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未来发展
专家系统是一种非常有前途的计算机技术，它将在未来几年内得到广
泛应用和发展。随着技术的进步，专家系统将变得更加智能化、自主
人工智能专家系统
人工智能专家系统人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）专家系统是一种基于计算机技术和人类专家经验的智能化系统。
它能够模拟和实现人类专家在特定领域的问题解决能力，可以用于辅助决策、问题诊断和解决方案推荐等方面。
本文将从专家系统的定义、原理、组成和应用等四个方面进行论述。
一、专家系统的定义专家系统是一种基于知识工程的人工智能系统，它通过模拟和利用领域专家的经验和知识来解决特定领域的问题。
专家系统主要由知识库、推理机和用户界面三部分组成。
知识库存储了经验和知识，推理机则对知识进行推理和运算，用户界面则提供了用户与系统进行交互的接口。
二、专家系统的原理专家系统的原理可以概括为知识获取、知识表示、知识推理和知识应用四个步骤。
知识获取是指将专家的经验和知识进行提取和整理，并存储到系统的知识库中；知识表示是指将知识以适当的形式进行表达和组织，以便系统能够理解和推理；知识推理是指根据系统中的知识，通过推理机对问题进行分析和推理；知识应用是指将推理得到的结果转化为实际解决方案，供用户使用。
三、专家系统的组成专家系统主要由知识库、推理机和用户界面三部分组成。
知识库是专家系统存储知识和经验的地方，常见的形式包括规则库、案例库和模型库等。
推理机是专家系统进行推理和运算的核心组件，它能够根据知识库中的知识进行逻辑推理和问题求解。
用户界面则提供了用户与系统进行交互的接口，使用户能够方便地向系统提供问题并获取解决方案。
四、专家系统的应用专家系统在各个领域都有广泛的应用。
在医疗领域，专家系统可以用于辅助疾病诊断和治疗方案选择；在金融领域，专家系统可以用于风险评估和投资决策；在工业领域，专家系统可以用于故障诊断和维修指导。
此外，专家系统还可以应用于法律、教育、交通等领域，为人们提供更加智能化和便捷化的服务。
综上所述，人工智能专家系统是一种基于计算机技术和人类专家经验的智能化系统。
它能够模拟和实现人类专家在特定领域的问题解决能力，具有广泛的应用前景。
人工智能与专家系统感想
姓名：万伟学号：**********人工智能与专家系统感想，英文缩写为AI。
它是研究、开发用于模拟、人工智能(Artificial Intelligence)延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能技术导论这门课的学习，让我知道了人工智能从诞生发展到今天经历了一条漫长的路，许多科研人员为此而不懈努力。
人工智能的开始可以追溯到电子学出现以前。
象布尔和其他一些哲学家和数学家 建立的理论原则后来成为人工智能逻辑学的基础。
而人工智能真正引起 研究者的兴趣则是1943年计算机发明以后的事。
技术的发展最终使得人们可以仿真 人类的智能行为，至少看起来不太遥远。
接下来的四十年里，尽管碰到许多阻碍，人工智能仍然从最初只有十几个研究者成长到现在数以千计的工程师和专家在研究； 从一开始只有一些下棋的小程序到现在的用于疾病诊断的专家系统，人工智能的发展有目共睹。
人工智能经过几十年的发展，其应用在不少领域得到发展，在我们的日常生活和学习当中也有许多地方得到应用。
我通过网络查找，知道了以下领域的人工智能的发展。
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。
专家系统内部含有大量的某个领域的专家水平的知识与经验，能够运用人类专家的知识和解决问题的方法进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，来解决该领域的复杂问题。
专家系统是人工智能应用研究最活跃和最广泛的应用领域之一,涉及到社会各个 方面，各种专家系统已遍布各个专业领域，取得很大的成功。
根据专家系统处理的问题的类型，把专家系统分为解释型、诊断型、调试型、维修型、教育型、预测型、规划型、设计型和控制型等10种类型。
具体应用就很多了，例如血液凝结疾病诊断系统、电话电缆维护专家系统、花布图案设计和花布印染专家系统等等。
专家系统的名词解释
专家系统的名词解释
专家系统是一种人工智能系统,通过学习和分析大量专家知识和经验,为非专家用户提供智能化的建议和决策支持。
专家系统通常由以下几个部分组成:
1. 专家知识库:存储了专家的经验和知识,包括领域知识、规则、方法、技能等。
2. 模型:对专家知识库进行建模,建立一个可以识别和提取知识的方法,以便系统能够从数据中学习。
3. 推理引擎:根据用户提供的问题或输入,通过模型对专家知识库进行推理,并生成相应的建议或决策。
4. 用户界面:提供一个友好的用户界面,让用户可以方便地获取和使用系统提供的建议和决策。
专家系统的应用非常广泛,例如医疗诊断、金融风险评估、工业过程控制、项目管理等。
在医疗领域,专家系统可以帮助医生为患者提供个性化的治疗方案,在金融领域,专家系统可以帮助银行家评估投资风险并提供合适的投资建议,在工业领域,专家系统可以帮助工程师制定优化的工艺方案。
虽然专家系统已经取得了很大的进展,但仍然存在一些挑战和限制,例如知识库的更新和维护、模型的可解释性和安全性等。
因此,未来专家系统的发展将更加注重智能化、自动化和可解释性,以提高系统的实用性和可靠性。
人工智能之专家系统
知识分类，专家系统又可分为精确推理型和不精确推理
型（如，模糊专家系统）。 5.按技术分类 按采用的技术分类，专家系统可分为符号推理专家 系统和神经网络专家系统。
6.按规模分类
按规模分类，可分为大型协同式专家系统和微专 家系统。 7.按结构分类 按结构分类可分为集中式和分布式，单机型和网
络型(即网上专家系统)。
神经网络ES 自动获取模块输入、组织并存储专家提供的学习实例 、选定神经网络的结构、调用神经网络的学习算法，为知 识库实现知识获取。当新的学习实例输入后，知识获取模 块通过对新实例的学习，自动获得新的网络权值分布，从 而更新了知识库。如图所示。
专家 神经网络 用户
学习示例
网络结构 知识获取
知识库
学习算法
方法就是利用屏幕窗口，通过人机对话方式实现知识 的增、删、改、 查等；另一种方法就是用全屏幕编辑 方式，让用户直接用键盘按知识描述语言的语法格式 编辑知识。
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。
6.知识库管理系统
专家系统原理与设计
专家系统原理与设计
1.专家系统的概念
2.专家系统的结构
3.专家系统设计与实现
4.专家系统开发工具与环境
1、 专家系统的概念
1 .1什么是专家系统 亦称专家咨询系统，它是一种具有大量专门知识 与经验的智能计算机系统，通常，主要指软件系统。 它把专门领域中人类专家的知识和思考解决问题的方 法、经验和诀窍组织整理且存储在计算机中，不但能 模拟领域专家的思维过程，而且能让计算机宛如人类 专家那样智能地解决实际问题。 狭义地讲，专家系统就是人类专家智慧的拷贝，是人类 专家的某种化身。 广义地讲，专家系统也泛指那些具有“专家级”水平的 知识系统，从总体上达到专家级水平。
人工智能中的专家系统与推理机制
人工智能中的专家系统与推理机制在人工智能领域，专家系统和推理机制是两个重要的概念。
专家系统是一种模拟人类专家知识与推理能力的计算机系统，而推理机制则是专家系统实现知识推理和问题求解的核心机制。
本文将深入探讨人工智能中的专家系统与推理机制，并分析其在现实生活中的应用。
一、专家系统的概念与特点专家系统是一种基于人工智能技术构建的软件系统，旨在模拟人类专家的知识和推理能力，用于解决特定领域的问题。
其特点主要包括以下几点：1. 知识库：专家系统通过建立一个包含大量领域知识的专家知识库，其中包括实际专家的决策过程、经验和实践等。
这些知识以规则、事实、案例等形式存储。
2. 推理机制：专家系统利用专门的推理机制对知识库中的知识进行推理和解决问题。
推理机制是根据领域知识和逻辑规则，通过一系列的推理过程来实现对问题的求解。
3. 解释能力：专家系统不仅能够给出问题的答案，还可以解释其推理过程和结果。
这种解释功能使其在实际应用中更加可信和可靠。
4. 学习能力：专家系统可以通过学习和训练不断提升自身的解决问题能力。
例如，通过与领域专家的交互学习新的知识和经验。
二、推理机制的分类与应用推理机制是专家系统实现问题求解的核心机制，根据其实现方式和思想，可以分为经典推理机制和概率推理机制。
1. 经典推理机制：经典推理机制是基于逻辑推理和规则匹配的方法，主要包括前向推理、后向推理和混合推理。
前向推理从已知事实出发，根据规则逐步推导出结论；后向推理从目标结论出发，反向推导出需要的事实；混合推理结合前向和后向推理的特点，在求解过程中进行动态调整。
2. 概率推理机制：概率推理机制基于概率和统计理论，将不确定性引入问题求解过程中。
主要包括贝叶斯推理、马尔可夫链推理和模糊推理等。
概率推理机制更适用于处理信息不完备或存在不确定性的问题。
这些推理机制在各个领域中都有广泛应用。
例如，在医疗领域，专家系统可以根据患者的症状和病历数据，利用推理机制给出疾病的诊断和治疗建议；在金融领域，专家系统可以分析市场数据和投资策略，帮助投资者做出决策；在工业生产中，专家系统可以根据生产数据和经验知识，优化生产过程并提高效率。
人工智能--专家系统
读书报告院系计算机学院专业年级班级学生姓名学号报告题目专家系统完成时间2013 年12月1 绪论 (3)1.1 课题背景 (3)1.2 专家系统与人工智能的关系 (3)1.3 技术现状 (4)2 系统设计方案的研究 (4)2.1 系统的特点与优点 (4)2.1.1 专家系统的特点 (4)2.1.2 专家系统的优点 (4)2.2 专家系统的结构 (5)2.3 专家系统的类型 (6)3 专家系统的开发和工作过程 (7)3.1 开发过程 (7)3.1.1 开发步骤 (7)3.1.2 知识获取 (7)3.1.3 开发工具与环境 (7)3.2 工作过程 (7)4 专家系统的实际应用 (8)5 专家系统的现状和发展前景 (8)6 总结 (9)专家系统（11科技1班）摘要: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，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处理的复杂问题。
关键词:专家系统；程序系统；人类专家；模拟Expert systemAbstract：Expert system,is a computer program system to simulate the humanexperts to solve the problems,the application of artificial intelligence technologyand computer technology,according to one or more experts in a field of knowledgeand experience,reasoning and judgment,simulate the decision process of humanexperts,in order to solve complex problems that require a human expert treatment.Keywords：Expert system；Program system；The human expert；Simulation1 绪论1.1 课题背景专家系统能为它的用户带来明显的经济效益。
人工智能专家系统PPT-28张课件
专家系统的开发
2.专家系统的基本设计思想与基本设计原则
(6) 以各种事例来试验所设计的系统。 研究那些产生不准确结论的事例，并且确定 系统可以做些什么修改以校正错误。修改系 统后要检验系统对这些事例产生的结果以及 系统的这些修改对其它事例的影响。
专家系统的开发
2.专家系统的基本设计思想与基本设计原则
各类专家系统之间具有一些共同的问题。 对于一些任务相似的专家系统，由于问题特 征不同而具有不同的求解方法；而另一些任 务不同的专家系统，由于问题性质相近而具 有类似的求解方法。显然，从问题的一般特 征出发来考虑建立模型的方法，能够更易于 抓住问题的本质。
专家系统的开发
3.专家系统的开发工具 目前国外出现了许多专用的专家系统工
•
6、无论你正遭遇着什么，你都要从落魄中站起来重振旗鼓，要继续保持热忱，要继续保持微笑，就像从未受伤过一样。
•
7、生命的美丽，永远展现在她的进取之中;就像大树的美丽，是展现在它负势向上高耸入云的蓬勃生机中;像雄鹰的美丽，是展现在它搏风击雨如苍天之魂的翱翔中;像江
河的美丽，是展现在它波涛汹涌一泻千里的奔流中。
专家系统的开发
3.专家系统的开发步骤
(1) 设计初始知识库。知识库的设计是 建立专家系统最重要和最艰巨的任务。初始 知识库的设计包括：
(c) 概念形式化，即确定用来组织知 识的数据结构形式，应用人工智能中各种知 识表示方法把与概念化过程有关的关键概念 、子问题及信息流特性等变换为比较正式的 表达，它包括假设空间、过程模型和数据特 性等。
•
4、心中没有过分的贪求，自然苦就少。口里不说多余的话，自然祸就少。腹内的食物能减少，自然病就少。思绪中没有过分欲，自然忧就少。大悲是无泪的，同样大悟
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● 用EST开发的一个小型专家系统示例：
work(main):
{主程序}
make window(1,117,0,"d",3,10,4,30),nl,{定义主窗口}
write("微机故障诊断专家系统"),nl,nl,
make window(2,27,0,"a",9,40,1,16)
7.2 系统结构 7.2.1 概念结构
1. 知识库 (Knowledge Base, KB) 2. 推理机 (Inference Engine,IE) 3. 动态数据库 4. 人机界面 5. 解释模块 6. 知识库管理系统
专家系统的概念结构
专家系统的理想结构
7.2.2 实际结构
专家系统的实际结构示例
知识库中三种网络的关系
7.3.3 推理模型 PROSPECTOR的不确定性推理模型是建立在概
率论的基础上的，称为主观贝叶斯方法。（详 见教材8.2.2节） 7.3.4 控制策略 1. 正向推理 2. 主动式推理 3. 反向推理 7.3.5 解释系统
7.4 系统设计与实现
7.4.1 一般步骤与方法
7.3.2 知识表示
1. 分类学网络
分类学网络
2. 分块语义网络
语义空间
3. 推理网络
PROSPECTOR中的规则形式： E→H(LS，LN)
其中, E为前提(称为证据); H为结论(称为假设); P(H)为H 为真的先验概率;LS, LN分别为充分似然性因子和必要似 然性因子：
推理网络示例
7.6.3 神经网络专家系统
7.6.4 大型协同分布式专家系统 7.6.5 网上(多媒体)专家系统 神经网络专家系统概念结构 7.6.6 事务处理专家系统
§ 按知识分类, 专家系统又可分为精确推理型和不精确 推理型(如模糊专家系统)两类。
§ 按采用的技术分类, 专家系统可分为符号推理专家系 统和神经网络专家系统。
§ 按规模分类, 可分为大型协同式专家系统和微专家系统。 § 按结构分类可分为集中式和分布式, 单机型和网络型(即
网上专家系统)等。
7.1.4 专家系统与基于知识的系统 7.1.5 专家系统与知识工程
计等。 2) 知识检查功能设计
知识检查包括知识的一致性、完整性、冗余性等检查。 r1: if P then Q r2: if P then ﹁Q
r1: if P then Q r2: if Q then R r3: if R then P 3) 知识库操作设计 知识库操作包括知识库的建立、删除、分解、合并等。
7.4.2 快速原型与增量式开发 7.4.3 知识获取 1. 人工获取 2. 半自动获取 3. 自动获取
7.4.4 知识表示与知识描述语言设计
7.4.5 知识库与知识库管理系统设计 1. 知识库设计
医疗诊断知识库层次结构
2. 知识库管理系统设计
1) 知识操作功能设计 知识操作功能包括知识的添加、删除、修改、查询和统
地质图件绘制智能辅助系统结构
7.2.3 黑板模型
黑板结构
7.2.4 网络与分布式结构
专家系统的客户/服务器结构及浏览器/服务器结构
7.3 实例分析
--勘探专家系统 PROSPECTOR
7.3.1 PROSPECTOR的 功能与结构
(1) 勘探评价 (2) 区域资源评价 (3) 井位选择
PROSPECTOR总体结构
——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。
——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。
——有些专家系统还具有“自学习”能力, 即不断对自己 的知识进行扩充、完善和提炼。这一点是传统系统所无 法比拟的。
第7章 专家系统
7.1 基本概念 7.2 系统结构 7.3 实例分析 7.4 系统设计与实现 7.5 开发工具与环境 7.6 专家系统的发展
7.1 基本概念
7.1.1 什么是专家系统
◆专家系统(Expert System,ES)就是能像人类专家一样解 决困难、复杂的实际问题的计算机(软件)系统。 ◆专家系统的四个要素：
read char(_),
dialog(yes),
{开人机对话}
meta KB(kb0), {将元知识调入内存}
goal trouble(Y), {推理目标}
reasoning(backward) {启动反向推理机}
7.6 专家系统的发展
7.6.1 深层知识专家系统 7.6.2 模糊专家系统
模糊控制系统结构
(1) 应用于某专门领域。 (2) 拥有专家级知识。 (3) 能模拟专家的思维。 (4) 能达到专家级水平。
7.1.2 专家系统的特点
——从处理的问题性质看, 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。例如,医疗诊断、地质勘 探、天气预报、市场预测、管理决策、军事指挥等领域 的问题。 ——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。
——专家系统不像人那样容易疲劳、遗忘,易受环境、情 绪等的影响, 它可始终如一地以专家级的高水平求解问 题。因此, 从这种意义上讲,专专家系统的类型
§ 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。
§ 按输出结果分类, 专家系统可分为分析型和设计型。 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、基 于语义网的专家系统等等。
7.4.6 推理机与解释机制设计 1. 从哪里着手
2. 还应考虑些什么 3. 算法设计与程序设计 4. 解释机制如何实现 7.4.7 系统结构设计 7.4.8 人机界面设计
7.5 开发工具与环境
7.5.1 开发工具 1. 面向AI的程序设计语言
2. 知识表示语言 3. 外壳系统 4. 组合式构造工具 5. 专家系统工具EST