专家系统原理与设计
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。
专家系统的基本原理和基于CLIPS的专家系统设计与实现
接口是自然语言, 已有人宣布自然语言是最终的 人机对话类型。尽管在自然语言接口的实现上还 有许多困难, 一些具有受限的自然语言接口的专 家系统已经出现。
2 CLIPS的基本组成和推理原理
CL IPS的核心由事实库 (工作存储器 ) 、规则 库、推理机三大部分组成, 采用产生式规则作为 基本的知识表示方式 [ 2] 。 2 1 CLIPS的数据类型
3 用 CLIPS编程实现基于规则的专家系统
CL IPS专家系统开发工具已经完整地实现了 专家系统所需要的开发环境和功能, 但是, 它的 界面是类似 DOS的操作界面, 因此, 开发专家系 统的常用方法是: 运用现在流行的可视化的应用 程序开发工具 来开 发专 家系统 的操 作界 面; 用 CL IPS专家系统开发工具来实现专家系统的内部 推理机制 [ 3] 。现以 V B+ CL IPSA ctiveX O CX 为例, 简要介绍一种基于规则的专家系统的设计开发方 法, 供读者参考。
K ey w ord s: expert systm; CL IPS; reasoning
人工智能作为一门正在发展的综合性边缘学 科, 50多年来, 理论研究和实际应用均得到迅速 的发展, 它所包括的研究领域有专家系统、模式 识别、自然语言理解、问题求解、机器人等。其 中, 专家系统是当前人工智能应用中最为成功的 一个领域。专家系统是一种大型复杂的智能计算 机程序, 被广泛 应用 于那 些非结 构化 问题 的求 解。它把专门领域中若干个人类专家的知识和思 考、解决问题的 方法 以适 当方式 储存 在计 算机 中, 使计算机能在推理机的控制下模仿人类专家 去解决问题, 在一定范围内取代专家或起专家助 手作用。
Abstract: T his paper Presents the basic concept and principle of expert system and CL IPS and discusses design and im plem entation o f an expert system using deve lopm ent too l CL IPS.
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。
故障诊断专家系统介绍
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
专家系统的构成、工作原理及分类-人工智能导论
专家系统的构成、工作原理及分类1．专家系统概念：实际上就是一种智能的计算机程序，它运用知识和推理来解决只有专家才能解决的复杂问题。
2．专家系统基本组成：知识库（数据库，规则库）和推理机（解释程序，调度程序）3．专家系统特点：（1）编程思想不同：传统程序=数据结构+算法专家系统=知识+推理（2）知识与程序是否独立：传统程序关于问题求解的知识隐含于程序中，而专家系统知识单独组成知识库，与推理机分离。
（3）处理对象不同：传统程序进行数值计算和数据处理，而专家系统还能处理符号。
（4）是否具有解释功能：传统程序没有，专家系统有。
（5）是否给出正确答案：传统程序一定可以给出正确答案，专家系统可能给出错误答案。
4．专家系统的最基本工作原理：（1）推理机和知识库是专家系统的核心，就是要能够学习知识，然后运用知识。
（2）数据库用来存放初始的数据，可以放入中间推算的中间的结果。
（3）知识获取机构用来获取知识通过人机接口和专家和知识工程师进行知识获取（4）解释机构用来给出结果的解释，说明答案为什么是这样。
5．知识获取的过程：领域专家和知识工程师进行交流沟通，专家进行知识概念解答，工程师进行数据问题提问，知识工程师将从专家处获得的答案形式化，结构化的存到知识库中。
6．知识获取类别一般分为两种，一种是非自动知识获取，即完全是由人来进行的，就是把科技文献领域专家的知识通过阅读度化，让知识工程师掌握，然后通过知识编译器变成计算机能够存储和运用的知识。
这种方式的优点是可靠，错误很少，缺点是文献知识都要通过人工来处理，太复杂了。
二是自动知识获取，即领域专家与机器对话，通过语音识别来将专家的答案变成一个机器能够处理的文字。
或者说是文字图像经过计算机的识别，放到计算机中，然后再进行归纳理解翻译，然后变成知识库里面的知识。
通常采用两者的结合来进行事务的处理。
比如翻译英文著作，可以先通过自动获取知识的专家系统，然后再经过非自动知识获取的专家系统，那样翻译的文章就非常接近原文意思呢。
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
人工智能导论-第7章 专家系统
课题名称：专家系统
学习过程：
课程名称
人工智能导论
教学内容
专家系统
学时
6课时
翻转课时
第1、2、5、6课时
教学环境
多媒体教室
教学方法
情境教学法、任务驱动法、
讲练结合法、小组讨论教学法
一、学习内容分析
专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的智能计算机程序，其内部包含大量的某一领域专家水平的知识与经验，通过知识进行推理和判断来解决只有专家才能解决的复杂问题。
(三)任务实施
（1）查阅相关文献资料，展望2030年的专家系统将会在哪些应用领域大显身手？
（2）自己设计一个专家系统，说明其功能、用途和原理。
（3）未来的专家系统将会怎样改变我们的生活？
（四）归纳总结
通过案例阅读，了解专家系统的应用及发展。
2、联系实际生活，谈一谈专家系统将会在哪些应用领域大显身手？
六、授课过程
一、二节
(一)案例引入
1.智能诊疗—Watson机器人正在成为全球最顶尖的医疗专家；
2.机器学习专家系统：Driverless AI；
3.个性化教育:Querium；
4.案件预测系统：法狗狗；
(二)知识归纳
专家系统：
专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的智能计算机程序，其内部包含大量的某一领域专家水平的知识与经验，通过知识进行推理和判断来解决只有专家才能解决的复杂问题
例如，在医学界有许多医术高明的医生，他们在各自的工作领域中都具有丰富的实践经验和高人一筹的“绝招”，如果把某一具体领域（如肝病的诊断与治疗）的医疗经验集中起来，并以某种表示模式存储到计算机中形成知识库，然后再把专家们运用这些知识诊治疾病的思维过程编成程序构成推理机，使得计算机能像人类专家那样诊治疾病，那么这样的程序系统就是一个专家系统。
专家系统的概述及其应用
专家系统的概述及其应用什么是专家系统？专家系统是一种基于人工智能技术的计算机系统，旨在模拟人类专家在某个特定领域中的知识和推理能力。
它通过收集和组织领域专家的知识，并利用推理规则来解决特定问题，从而为用户提供专业的建议、解决方案和决策支持。
专家系统的构成和工作原理专家系统主要由三个部分组成：知识库、推理机和用户界面。
知识库存储了领域专家的知识和经验，可以分为规则库和事实库。
规则库中包含了一系列由领域专家提供的规则，规定了问题和解决方案之间的关系。
事实库则存储了用户输入的问题相关信息。
推理机是专家系统的核心，它通过运用专家提供的规则和事实库中的信息，利用推理机制对问题进行推理和决策。
用户界面则是用户与专家系统进行交互的界面，通常采用图形用户界面或自然语言界面。
专家系统的应用领域专家系统广泛应用于各个领域，以下列举几个常见的应用领域：1. 医疗领域：专家系统可以帮助医生进行疾病的诊断和治疗方案的选择。
它可以根据病人的症状和检查结果，利用医学专家提供的规则进行推理，给出专业的建议和治疗方案。
2. 金融领域：专家系统可以用于风险评估和投资决策。
它可以基于历史数据和金融专家的知识，分析市场趋势和风险因素，为投资者提供决策建议。
3. 工程领域：专家系统可以用于设计优化和故障诊断。
它可以根据工程专家的知识和经验，分析和优化设计参数，或者通过故障检测和推理，帮助工程师快速找到故障原因并提供解决方案。
4. 决策支持系统：专家系统可以作为一个决策支持工具，帮助管理者进行决策。
它可以根据专家的经验和问题的约束条件，通过推理和分析，给出最佳的决策方案。
专家系统的优势和局限专家系统具有以下几个优势：1. 提供专业的建议和解决方案：专家系统可以利用专家的知识和推理能力，为用户提供专业的建议和解决方案。
2. 可以处理复杂的问题：专家系统可以处理大量的知识和复杂的推理过程，帮助用户解决复杂的问题。
3. 可以提高工作效率：专家系统可以提供快速的问题解决方案，帮助用户提高工作效率。
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人
机
界
面
推 理机
解释模块
知识库
动态数据库
知识库管理系统
图 1专家系统的概念结构
• 2.推理机（Inferense Engine） • 所谓推理机，就是实现（机器）推理 的程序。这里的推理，是一个广义的概念， 它既包括通常的逻辑推理，也包括基于产 生式的操作。例如： • A→B • A • B
• 3.动态数据库 • 动态数据库它是存放初始证据事实、 推理结果和控制信息的场所 • 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 • 知识库管理系统是知识库的支撑软件。 知识库管理系统对知识库的作用，类似于 数据库管理系统对数据库的作用，其功能 包括知识库的建立、删除、重组；知识的 获取 （主要指录入和编辑）、维护、查询、 更新；以及对知识的检查，包括一致性、 冗余性和完整性检查等等。
人
机
界
面
推 理 机
1.3 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
专家系统原理与设计
姓名：何强 学号：20134360 班级：楼宇13-1班
专家系统原理与设计
• 1、专家系统的起源及应用面
• 2、专家系统的发展
• 2、专家系统的概念 • 3、专家系统的结构
专家系统的起源
1.1起源 1965年，f.a.费根鲍姆等人在总结通用问 题求解系统的成功与失败经验的基础上，结 合化学领域的专门知识，研制了世界上第一 个专家系统dendral ，可以推断化学分子结构
1.4.3第三代
第三代专家系统属多学科综合型系统， 采用多种人工智能语言，综合采用各种知识 表示方法和多种推理机制及控制策略，并开 始运用各种知识工程语言、骨架系统及专家 系统开发工具和环境来研制大型综合专家系 统。
1.4.4第四代
• • • • • • • • • • 大型多专家协作系统 多种知识表示、 综合知识库、 自组织解题机制、 多学科协同解题与并行推理 专家系统工具与环境 人工神经网络知识获取 学习机制 最新人工智能技术 实现具有多知识库、多主体的第四代专家系统
1.3专家系统的应用面
• 20多年来，知识工程的研究，专家系统的 理论和技术不断发展，应用渗透到几乎各 个领域，包括化学、数学、物理、生物、 医学、农业、气象、地质勘探、军事、工 程技术、法律、商业、空间技术、自动控 制、计算机设计和制造等众多领域，开发 了几千个的专家系统，其中不少在功能上 已达到，甚至超过同领域中人类专家的水 平，并在实际应用中产生了巨大的经济效 益。
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。
1.4 按知识表示分类
• 目前所用的知识表示形式有：产生式规则、一 阶谓词逻辑、框架、语义网等。 • 3.按知识分类 • 知识可分为确定性知识和不确定性知识， 所以，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）。 • 4.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。
1.4各代专家系统的对比
• 1.4.1第一代 • 第一代专家系统（dendral、macsyma等） 以高度专业化、求解专门问题的能力强为 特点。但在体系结构的完整性、可移植性、 系统的透明性和灵活性等方面存在缺陷， 求解问题的能力弱
• 1.4.2第二代 • 第二代专家系统（mycin、casnet、 prospector、hearsay等）属单学科专业型、 应用型系统，其体系结构较完整，移植性 方面也有所改善，而且在系统的人机接口、 解释机制、知识获取技术、不确定推理技 术、增强专家系统的知识表示和推理方法 的启发性、通用性等方面都有所改进。
1.2专家系统的特点 ：
• 专家系统与人类专家比较具有以下一些特点: • 1）是人类专家智能的模拟、延伸和扩展。 • 2）是专家可以信赖和利用的高水平智能助手和有效工具。 • 3）能以接近于人类专家的水平在特定领域工作，注重特定问 题的求解。 • 4）能高效、准确、迅速地工作。 • 5）突破了时间和空间的限制，程序可永久保存并可复制。 • 6）能进行有效推理。 • 7）具有透明性，能以可理解的方式解释推理过程。 • 8）具有自学习能力，总结规律，扩充和完善系统自身。
解释模块
知识库
动态数据库
知识的理想结构
服务器
Web Server
知识库
推理机
知识库
推理机
Internet
人—机界面
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
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)。
2、 专家系统的结构
• 2.1 概念结构 • 从概念来讲，一个专家系统应具有如图1 所示的一般结构模式。其中知识库和推理机是 两个最基本的模块。 • 1.知识库（KnowledgeBase) • 所谓知识库，就是以某种表示形式存储 于计算机中的知识的集合。知识库通常是以一 个个文件的形式存放于外部介质上，专家系统 运行时将被调入内存。知识库中的知识一般包 括专家知识、领域知识和元知识。