专家系统及其常用开发语言
简述专家系统的开发过程
专家系统的开发过程简介专家系统是一种模仿人类专家决策过程的人工智能系统，通过收集领域知识和规则，以及运用推理和推断技术，来解决特定领域的问题。
它主要由知识库、推理机和用户界面三个组成部分构成。
专家系统的开发过程可以分为知识获取、知识表示、知识推理以及系统评估和维护等步骤。
知识获取知识获取是专家系统开发的第一步，它是开发中最为困难和复杂的部分。
知识获取可以通过以下方法进行： 1. 领域专家访谈：与领域专家进行面对面的访谈，直接获取专家的知识和经验。
2. 文献调研：查阅相关的书籍、论文和文章，获取领域内的知识和规则。
3. 数据挖掘：通过分析大量的数据，找到其中的规律和知识。
4. 规则抽取：从现有的系统中抽取规则和知识。
知识表示知识表示是将获取到的知识进行组织和表示的过程。
常用的知识表示方法有： 1. 规则表示：基于规则的专家系统将知识表示为一系列的“如果-那么”规则，规则由前件和后件组成，前件是条件，后件是结论。
2. 框架表示：框架表示根据领域知识的特点和结构，将知识以框架的形式进行表示和存储。
3. 语义网络表示：语义网络表示将知识表示为节点和关系的网络结构，每个节点代表一个概念，关系表示概念之间的关联。
知识推理知识推理是专家系统的核心部分，通过对知识的推理和推断，来解决问题和作出决策。
常用的推理方法有： 1. 前向推理：从已知事实出发，通过匹配规则的前件条件，逐步推导出结论。
2. 后向推理：从目标结论出发，根据规则的后件条件，逆向推导出满足条件的前提。
3. 反向推理：根据用户提供的问题或目标，向后推导出满足目标的推理链。
4. 混合推理：结合前向、后向和反向推理的特点和方法，进行综合推理。
知识系统评估和维护系统评估和维护是专家系统开发过程的最后一步，它的目的是验证专家系统的有效性和可靠性，并对系统进行修正和改进。
常用的评估和维护方法有： 1. 测试和验证：对专家系统进行测试和验证，评估系统的正确性和性能。
专家系统(Expert System,简称ES)
7. 专家系统(Expert System，简称ES)专家系统的任务是解决需要经验、专门知识和缺乏结构的问题的计算机应用系统，它是人工智能发展的一个重要分支。
专家系统与用户进行“咨询对话”，对于用户而言，就象他在与某些方面有经验的专家进行对话一样，解释他的问题，建议进行某些试验以及向专家系统提出询问以求得到有关解答等。
目前的专家系统，在咨询任务如化学和地质数据分析、计算机系统结构、建筑工程以及医疗诊断等方面，其质量已达到较高的水平，可以把专家系统看做人类专家(他们用“知识获取模型”与专家系统进行人机对话)和人类用户(他们用“咨询模型”与专家系统进行人机对话)之间的媒介。
专家系统的基本结构如图1-1-3所示。
其各部分的功能如下：图1-1-3 专家系统的基本结构(1)知识库(包括知识库及管理系统)用于存取和管理所获取的专家知识和经验，供推理机使用。
具有知识存储、检索、编排、增删、修改和扩充等功能。
(2)推理机(包括推理机及其控制系统)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、反向成混合推理，并行或串行推理等功能。
(3)咨询解释装置主要功能是接受用户的问题并进行理解，向用户输出推理结果并进行解释。
(4)知识获取手段从人类专家那儿获得知识并存贮到知识库中。
专家系统可以解决的问题通常包括解释预测、诊断、设计、规划、监视、修理、指导和控制等。
管理决策可以分为：程序性决策（结构性决策）：是指可以利用一定的规章或公式来解决的决策。
非程序性决策：是指一般没有公式可算，无章可循的决策问题。
半结构化决策：是介于程序性和非程序性决策之间，有的决策问题有一定的决策规律，有的则无章可循。
MIS是解决程序性决策的现代方式。
应用MIS支持决策，就要研究如何使非程序性的、非数量化的、单次性的、不确定性的决策数量化，程序化，如何把人的经验和智慧吸收进来，把计算机和人结合起来。
在人机决策系统中，计算机的长处是：(1)可储存大量数据，能对保存收集的数据进行筛选、分析和提炼。
专家系统7.7
专家系统的开发工具
广西师范大学计信学院
目录
7.7.1 人工智能语言 7.7.2 专家系统外壳 7.7.3 通用专家系统工具
7.7.4 专家系统开发环境
专家系统的开发是一件复杂比较困难的工作，人们从大 量的开发实践中深深的体会到工具的重要性，并且设计 和研制了一批复杂程度不等，支持环境不同、使用方法 不一的开发工具，为专家系统的建造提供了许多便利。 开发工具分为四种主要类型 （1）人工智能语言 （2）专家系统外壳 （3）通用型专家系统工具 （4）专家系统开发环境
函数EQ及EQUAL分别用于判断两个原子或两个S-表达式是否 相同，若相同其值为T否则为NIL。例如 （EQ 〞A 〞A） 值为T （EQUAL 〞（A B） 〞（B A）） 值为NIL 函数MEMBER用于判断一个S-表达式是否为另一个S-表达式 中的元素。若是，则值为T，否则为NIL。例如 (MEMBER 〞A 〞(A B C)) 值为T (MEMBER 〞A 〞(B C)) 值为NIL 函数LAST用于取表中的最后一个元素，且将它构成一张表。 例如（LAST 〞(A B C)）=(C) （LAST 〞(A (B C)）)=(B C)
定义函数的形式为（DEFUN 函数名（参数1 参数2„参数n） 过程描述） 例如用DEFUN定义LAST函数为： （DEFUN LAST（L）） （COND（（NULL L）NIL） ((NULL(CDR L)) L ) (T (LAST (CDR L))))) (3)LISP程序的通常形式是一串函数定义，其后跟着一串带 有参数的函数调用，而且它的主要控制结构是递归，不 像一般程序设计语言那样用循环作为控制结构。程序的 一般形式为：
2.KAS KAS原来是PROSPECTOR的知识获取系统，后来发展为把 PROSPECTOR的具体知识抽出去后的专家系统外壳。当把 某个领域的知识用KAS所要求的形式表示出来并输入到 知识库中后，它成为一个可用PROSPECYOR的推理机构求 解问题的专家系统。 KAS的知识表示主要有三种形式，及产生规则、语义网络、 和概念层次。而其采用正逆混合推理，在推理的过程中 推理的方向是不断改变的。 KAS具有一个功能很强的网络编辑程序RENE和网络匹配程序 MATCHER。 KAS也被用于开发了一些专家系统。如CONPHYDE、AIRID等
简述专家系统的开发过程
简述专家系统的开发过程
专家系统是一种基于人工智能、知识表示和推理等技术的计算机
程序，可以模拟人类专家分析和解决实际问题。
专家系统的开发过程
一般包括以下几个阶段：
一、需求分析和知识获取阶段：确定问题领域和专家系统的功能
需求，采集领域知识并将其转化为计算机能够理解和处理的形式。
主
要的方法包括面谈、问卷、实地观察、文献研究等。
二、知识表示和建模阶段：将获取到的领域知识进行逻辑分类和
表达，并转化为适合计算机处理的形式，使用知识表示语言和工具进
行表达和管理。
主要的知识表示方法包括规则表示法、框架表示法、
本体论等。
三、推理机设计和实现阶段：基于知识表示和推理算法，设计和
实现专家系统的推理机。
主要的推理算法包括前向推理、后向推理、
混合推理等。
推理机的实现可以使用专门的工具，如CLIPS、PROLOG、JESS等。
四、用户接口设计和实现阶段：专家系统的用户接口应该清晰友好，方便用户操作和查询，包括命令行界面、图形界面、语音界面等。
这个过程也会根据需求来设计相应的接口。
五、测试、优化和维护阶段：对专家系统进行功能测试和性能优化，发现并修复问题，确定是否可以投入使用。
同时，也需要模糊测试进行。
以上是专家系统开发的主要过程，建议在开发过程中，注重知识的获取和表示，遵循面向对象的设计原则，采用现代软件工程方法和工具，同时充分考虑专家系统的实用性、可靠性和可维护性等方面，以便为企业和个人提供高效的知识服务。
专家系统
专家控制系统
(4) 信息获取与处理。信息获取是通过闭环控制系统 的反馈信息及系统的输入信息，获取控制系统的 误差及误差变化量、特征信息。信息处理包括特 征识别、滤波等。 (5) 动态数据库。用来存放推理过程中的数据、中间 结果、实时采集与处理的数据。
功能
（1）能够满足任意动态过程的控制需要， 尤其适用于带有时变、非线性和强干扰的控制；
专家系统和传统的计算机“应用程序”最 本质的不同之处在于，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。
专家系统的组成
知识库
数据库
知识获取
专家
规则库
推理机
解释程序 调度程序
推理咨询
系统用户
专家系统的组成
(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，具有知识存贮、检索、编辑、增删、修改 和扩充等功能。
专家控制（Expert Control）是智能控 制的一个重要分支，又称专家智能控制。 所谓专家控制，是将专家系统的理论和 技术同控制理论、方法与技术相结合，在未 知环境下，仿效专家的经验，实现对系统的 控制。
二、基本原理
1．结构
知识库 实时 推理机 控制 算法库
A/D
被控 对象 专家控制的基本结构
知识 编 辑器
知识库
文字、图象 领域专家
文字、图象识别 语音识别 自动知识获取
归纳 理解 翻译
知识库
自学习高炉丏家系统
高炉是一个多变量、大滞后、非线性的巨大系统，目前尚 无确定的算法可以实现类似系统的控制，各个高炉的操作 也主要是由人工进行控制，由于人为因素影响，高炉容易 失常，高炉失常都会造成巨大损失。 经过很多年的摸索，感觉模式识别控制技术和人工智能 相结合对于解决高炉过程控制是一个不错的选择。
智能控制技术(第2章-专家系统与专家控制系统)
（3）成熟期（1972-1977年）： 在此期间斯坦福大学研究开发了最著名 的专家系统-血液感染病诊断专家系统 MYCIN，标志专家系统从理论走向应用。 另一个著名的专家系统-语音识别专家系统 HEARSAY的出现，标志着专家系统的理 论走向成熟。
（4）发展期（1978-现在） 在此期间，专家系统走向应用领域， 专家系统的数量增加，仅1987年研制成 功的专家系统就有1000种。 专家系统可以解决的问题一般包括解 释、预测、设计、规划、监视、修理、 指导和控制等。目前，专家系统已经广 泛地应用于医疗诊断、语音识别、图象 处理、金融决策、地质勘探、石油化工、 教学、军事、计算机设计等领域。
等价问题（更易）
4、“与或图”表示法
与或图构成规则 •与或图中的每个节点代表一个要解决的 单一问题或问题集合，图中的起始节点对 应总问题。 •对应于本原问题的节点为叶节点，它没 有后裔。 •对于把算符（与操作／或操作）应用于 问题 A的每种可能情况，都把问题变换为 一个子问题集合；有向弧线自A指向后继 节点，表示所求得的子问题集合。
（2）推理机的设计
① 选择推理方式；
② 选择推理算法：选择各种搜索算法，如 深度优先搜索、广度优先搜索、启发式优 先搜索等。
（3）人─机接口的设计
① 设计“用户─专家系统接口”：用于咨 询理解和结论解释； ② 设计“专家─专家系统接口”：用于知 识库扩充及系统维护。
2.3 专家控制系统的设计方法
2. 2、专家系统的基本结构与实现
专家系统主要由知识库和推理机构 成，专家系统的结构如图2-4所示。
用户
领域专家
知识工程师
人机接口
解释机构
知识获取机构 专 家 系 统 核 心
数据库
专家系统开发技术手册
专家系统开发技术手册1. 简介专家系统是一种使用人工智能技术来模拟人类专家决策过程的计算机程序。
它能够根据特定领域的知识和规则，模拟出专家在该领域中做出决策的过程，并通过推理和逻辑推断来解决复杂的问题。
本技术手册将介绍专家系统的开发过程和相关技术。
2. 专家系统的开发流程2.1 知识获取在开发专家系统之前，首先需要获取特定领域的专家知识。
这可以通过面对面的专家访谈、文档资料的收集、领域中已有的知识库等方式进行。
知识获取的关键是准确、全面地收集到领域专家的知识和规则。
2.2 知识建模知识建模是将领域专家所提供的知识和规则表示为计算机可以理解和推理的形式。
常用的知识建模方法包括产生式规则、框架结构、语义网络和决策树等。
根据实际情况选择适合的知识建模方法，并将专家知识转化为相应的数据结构和规则。
2.3 知识表达知识表达是将知识和规则以计算机可识别的形式进行表示和存储。
在专家系统中，常用的知识表达方法包括规则库、知识库和本体库等。
通过采用合适的知识表达方法，可以方便地进行知识的检索和推理。
2.4 推理机制推理机制是专家系统的核心部分，它能够基于已有的知识和规则，通过逻辑推断和推理，解决实际问题。
常用的推理机制包括前向推理、后向推理、混合推理和基于案例推理等。
在开发专家系统时，应根据具体需求选择适合的推理机制。
2.5 用户界面设计用户界面设计是专家系统开发中不可忽视的一环。
合理的用户界面设计能够提高用户的使用体验和工作效率。
在设计用户界面时，应考虑用户的背景和技术水平，简化操作过程，提供清晰的提示和反馈。
3. 专家系统开发技术3.1 编程语言专家系统的开发可以使用多种编程语言，如Java、Python、Prolog 等。
选择合适的编程语言可以更好地满足开发需求，并提高系统的性能和可维护性。
3.2 开发工具为了提高开发效率，可以使用一些专门的开发工具来辅助专家系统的开发。
例如，利用Protege可以方便地创建本体库，使用Clips可以快速构建专家系统的推理引擎。
专家系统概述
– 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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矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。