专家系统的结构
专家系统的一般结构
专家系统的一般结构一、简介专家系统是一种基于人类知识的计算机系统，它采取了人类专家的知识和经验作为计算机系统的智力决策依据，被用来解决困难的决策问题。
专家系统可以模拟专家的经验和行为，在给定的应用领域内，给出精确的结果，同时专家系统也能够克服一些传统计算机科学研究中的困难，比如，自然语言、模糊逻辑、概念表示等方面。
专家系统包括：知识库、推理机制、接口机制和终端用户界面。
知识库存储专家知识，推理机制利用专家知识进行问题求解，接口机制将系统和外部知识源相连接，而终端用户界面提供操作系统的人机交互方式和功能，允许终端用户调用和使用专家系统。
二、专家系统的一般结构专家系统的一般结构包括：知识模型，推理模型，存储模型，规则模型，排序模型，输入/输出模型和用户界面。
1. 知识模型确定了专家系统建立的基本知识结构，它定义了文本体系、概念、属性和关系之间的关系，而系统实现的知识表示形式是有自己特定语言，这种特定的语言是由人工构建的，可以将专家知识进行抽象和概括，以满足系统的需要。
2. 推理模型是专家系统实现的核心，它的功能是使用知识模型中定义的知识，以及系统存储的知识，进行智能决策推理，以实现具体的决策任务。
3. 存储模型是实现专家系统的知识存储，它定义了系统当前的知识状态，并存储系统的输入和输出信息。
4. 规则模型是实现专家系统的描述性知识，它定义了系统做出决策时所需要的一系列规则，这些规则可以通过推理模型进行描述性推理，规则模型通常以规则库的形式存在，包括前置条件、决策结果和推出规则等。
5. 排序模型是专家系统确定推理场景下的优先顺序，它利用系统中存储的专家知识，对出现的不同推理决策选项，进行价值比较，以便选出最优解，实现系统的决策。
6. 输入/输出模型是与外部系统进行通信时使用的接口，它使用标准语言将系统外部的信息和系统内部的信息进行编码和解码，实现系统和外部系统的交互。
7. 用户界面是专家系统提供给终端用户的界面，它是专家系统的外壳，包括文本框、按钮、菜单、视图等，实现了人机交互界面的功能，使终端用户能够处理自己的问题。
第六章专家系统【可编辑全文】
修站进行被修设备的调整、测量与试验。
在这方面的实例还很少见。
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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。
特点：
(a)同时具有诊断和调试等功能。
(b)具有良好的人机界面。
已经开发和应用的教学专家系统有美国麻省理工
特点是需要较小的可能空间、可靠的数据及比较可靠的知识，这就决
定了它可采用穷尽检索解空间和单链推理等较简单的控制方法和系统
结构。与此不同的，HEARSAY Ⅱ系统的任务是进行口语理解。这一任
务需要检索巨大的可能解空间，数据和知识都不可靠，缺少问题的比
较固定的路线，经常需要猜测才能继续推理等。这些特点决定了
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，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
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专家系统的一般特点
• 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。世界
上的大部分工作和知识都是非数学性的，只有一小部分人类活动
是以数学公式为核心的(约占8%)。即使是化学和物理学科，大部
大的促进作用，并将对科技、经济、国防、教
育、社会和人民生活产生极其深远的影响
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专家系统的类型
• 按照专家系统所求解问题的性质,大致可以分为:
• 解释专家系统
预测专家系统
• 诊断专家系统
设计专家系统
规划专家系统
监视专家系统
控制专家系统
调试专家系统教学专家系统修理Fra bibliotek家系统8
专家系统的基本结构
专家系统的基本结构
专家系统是一种模拟人类专家解决问题的计算机程序系统，其基本结构包括以下几个部分：
1.知识库：用于存储专家系统的知识，包括事实、规则、概念等。
2.推理机：用于根据知识库中的知识进行推理，得出结论。
3.解释器：用于解释推理过程和结论，向用户提供解释。
4.知识获取模块：用于从专家或其他来源获取知识，并将其添加到知识库中。
5.用户接口：用于用户与专家系统进行交互，包括输入问题、查看结论和解释等。
这些部分相互协作，共同实现专家系统的功能。
其中，知识库是专家系统的核心，它包含了专家的知识和经验，推理机则根据知识库中的知识进行推理，得出结论。
解释器则用于向用户解释推理过程和结论，以便用户理解和接受。
知识获取模块用于不断更新和完善知识库，以提高专家系统的性能和准确性。
用户接口则提供了用户与专家系统进行交互的方式，方便用户使用专家系统。
专家系统 系统结构
二、专家系统的实际结构
齿轮故障诊断专家系统
• 齿轮故障诊断专家系统 说明：自动诊断首先通过数据采集,然后对 测点信号进行数据处理,由特征获取模块当 前状态各种有效的特征值,并将这些特征值 存入数据库,然后由系统的概念结构
II. 专家系统的实际结构
一、专家系统的概念结构
6部分组成： 部分组成： 知识库 推理机 综合数据库 知识获取机制 解释器 人机交互界面
知识库： 以某种形式存储在计算机中的知识的结合。 一般包括专家知识、领域知识、元知识。 （元知识：关于调度和管理知识的知识。） 推理机： 实现机器推理的程序。 例如：A B
综合数据库: 综合数据库: 存放初始证据事实、推理结果、控制信息的 场所。 知识获取机制： 是专家系统的一种辅助功能，用于增加和修 改知识库中的知识，维持知识的一致性、 完整性。
解释器： 专门负责向用户解释专家系统的行为和结果， 如“why、how……
人机交互界面： 最终用户和专家系统的交互界面。
故障诊断技术基础_第5章第1-5节
5.3 谓词逻辑表示法
谓词逻辑表示法 以数理逻辑为基础，是目前为止能够表 达人类思维活动规律的一种最精确的形式语言，他与人类的自 然语言比较接近，又可方便地存储到计算机中去，并被计算机 做精确处理，最早应用于AI。
1. 谓词与个体
个体 是可以独立存在的物体，它可以是抽象的也可以是具体的。 例：鲜花，电视机，唯物主义等都是个体。
例如 : 规则1： if 规则2：if
该动物有羽毛 该动物是鸟
then 该动物是鸟 and 有长脖子； and 有长腿； and 不会飞； then 该动物是鸵鸟。
2. 规则组知识表示法
规则组 = 规则架 + 规则体 RULE n IF …… THEN …… RB{ 体规则 IF …… THEN …… 计算规则 }
目前，产生式表示法已经成为人工智能中应用最多的一种知 识表示法，许多成功的专家系统都用它来表示知识。
1. 产生式知识表示法
产生式表示法容易用来描述事实、规则以及它们的不确定性 度量。
确定性规则知识的表示 PQ
或 IF P THEN Q 不确定性规则知识的表示
PQ （可信度） 或 IF P THEN Q （可信度）
定义谓词及个体，确定每个谓词及个体的确切含义。 根据所要表达的事物或概念，为谓词中的变元 赋值。 根据所要表达的指示的语义，用连接符 连接 谓词，形成
谓词公式
例：设有下列事实性知识， 用谓词公式表示这些知识。 王芳是一名计算机系的学生，但她不喜欢编程序。 马东比他父亲长得高。
解： 第一步：定义谓词： COMPUTER ( x )：x 是计算机系的学生 LIKE ( x ，y )：x 喜欢 y HIGHER ( x，y )：x 比 y 长得高
工业产品设计专家系统思索
工业产品设计专家系统思索近年来，随着工业技术的不断发展，工业产品设计专家系统越来越受到重视。
工业产品设计专家系统是一种能够帮助设计师提高设计质量、缩短设计周期、降低设计成本的计算机辅助设计工具。
本文主要从以下几个方面来探讨工业产品设计专家系统的思索。
一、工业产品设计专家系统的基本结构工业产品设计专家系统主要由四个基本部分构成：知识库、推理机、用户界面以及数学模型。
其中，知识库是系统的核心，它包含了专家知识和经验，是系统实现判断、推理和决策的基础。
推理机是系统的执行引擎，它能够根据知识库中的专家知识进行推理和决策。
用户界面是系统的交互方式，它提供了用户与系统进行交互的方式，如输入设备、输出设备和菜单等。
数学模型则是将产品的各种参数进行数学建模，从而对产品进行精确的计算和分析。
二、工业产品设计专家系统的优点工业产品设计专家系统有很多优点。
首先，它能够提高设计师的设计效率，缩短产品设计周期。
因为专家系统能够根据之前的设计经验和知识库中的数据进行推理和决策，从而减少了人工的参与，避免了人为的错误。
其次，工业产品设计专家系统能够提高产品的设计质量。
专家系统可以根据实际的设计需求和参数，从知识库中提取相应的知识，进行推理和分析，避免产品出现缺陷和问题。
最后，工业产品设计专家系统能够降低产品的设计成本。
专家系统可以根据之前的生产经验和知识库中的数据进行推理和决策，从而减少了大量的试验和测试成本。
三、工业产品设计专家系统的应用前景工业产品设计专家系统在未来的应用前景非常广阔。
随着科技的不断发展，工业产品的生产和设计仍有很大的提高空间。
未来，工业产品设计专家系统将更加智能化、自动化和高效化。
在设计师独立完成设计难度较大的高难度产品或进行人体工程学设计时，将会更加重要。
四、工业产品设计专家系统的存在问题尽管工业产品设计专家系统有很多优点，但目前仍存在一些问题。
首先，由于专家系统的知识库主要依赖于开发者的经验，因此存在着经验局限性的问题。
专家系统举例分析
知识获取可以划分为两个阶段： 一个是在知识库尚未建立起来时，从领域专家及有关文献资料那获取知识。 对于这种情况，为了实现自动知识获取，需要解决自然语言的识别与理解以及从大量事例中归纳知识等问题。 一个是在系统运行过程中，通过运行实践不断总结归纳。 对于这一种情况，还需要解决如何从系统的运行实践中发现问题以及通过总结经验教训，归纳出新知识、修改旧知识等问题。
专家系统MYCIN － 知识表示
领域知识的表示
专家系统MYCIN － 知识表示－领域知识的表示
领域知识用规则表示,其一般形式为： RULE * * * IF <前提> THEN <行为> 1. * * * 是规则的编号。 2.前提的一般形式是： ($ AND <条件-1> <条件-2> … <条件-n>) 3.行为部分由行为函数表示,MYCIN中有三个专门用于表示动作的行为函数:CONCLUDE, CONCLIST和TRANLIST。其中以CONCLUDE用得最多，其形式为： ( CONCLUDE C P V TALLY CF)
创 建 知 识 库
建 立 数 据 库
推 理 机
解 释 机 构
标志结论性规则
释放规则链表
释放事实链表
匹配已知事实
动物识别系统 － 知识表示
知识用产生式规则表示，相应的数据结构为： struct RULE-TYPE{ char * result； int lastflag； struct CAUSE-TYPE* cause-chain； struct RULE-TYPE * next； }; 已知事实用字符串描述,连成链表，其数据结构为： struct CAUSE-TYPE { char cause; struct CAUSE-TYPE* next; };
人工智能导论课件第6章第4-5节
6.5.2 振动故障诊断的专家系统
• VIBEX专家系统结合了决策表分析（DTA）和DT，决策表分析是通过已知案 例来构建的，而DT是为了做出分类，使用归纳式知识获取过程来构建。 VIBEX DT与机器学习技术相结合，比起ⅤIBEX（VIBration Expert）TBL方 法在处理振动原因和发生概率较高的案例时，其诊断更有效率。人类专家合作 构建DTA，这最终得到了由系统知识库组成的规则集。然后，人们使用贝叶斯 算法计算出规则的确定性因子。
6.5.2 振动故障诊断的专家系统
• 专家系统的重要作用之一是用于故障诊断。在昂贵、高速、关键机械运转的情 况下，故障的早期准确检测非常重要。在机械运转的情况下，异常情况的常见 指标是旋转机械的振动。检测到故障后，维护工程师能够识别症状信息，解释 各种错误信息和指示，并提出正确的诊断。换句话说，识别可能导致故障的组 件以及组件失败的原因。
人工智能导论
Introduction to artificial intelligence
• （1）规划——在这个阶段，根据所有可能的原子构型的集合中和质谱推导出 的约束一致的原子构型集合，还原出答案。应用约束，选择必须出现在最终结 构中的分子片段，剔除不能出现的分子片段。
• （2）生成——使用名为CONGEN的程序来生成可能的结构。“它的基础是组 合算法（具有数学证明的完整性以及非冗余生成性）。组合算法可以产生所有 在拓扑上合法的候选结构。通过使用‘规划’过程提供的约束进行裁剪，引导 生成合理的集合（即满足约束条件的集合），而不是巨大的合法集合。”
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专家系统的结构
专家系统由三个主要部分组成：
1. 推理引擎（Inference Engine）
推理引擎是专家系统的核心部分,它负责对知识库中的事实和规则进行推理和推断,并根据用户输入的问题提供相应的答案或建议。
推理引擎由推理机制（包括前向推理和后向推理）和决策机制组成。
2. 知识表示和管理系统（Knowledge Representation and Management System）
知识表示和管理系统负责存储和管理专家系统所需要的知识和规则。
它将知识存储在知识库中,并提供对知识库的查询和修改等操作。
知识表示方法包括规则表示、框架表示、语义网络表示、产生式表示等。
3. 用户界面（User Interface）
用户界面是专家系统与用户交互的接口,它向用户提供问题输入和答案输出的功能。
用户界面包括文本界面、图形界面等不同形式,以方便用户进行交互和操作。
除此之外,专家系统还可能包括解释器、调试器、学习模块、解释器等辅助工具,以提高专家系统的效率、准确性和可靠性。