专家系统(全套课件277P)
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专家系统整体讲述课件
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2. 发展历史
初创期（1965-1971） 成熟期（1972-1977） 发展期（1978-至今）
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(1)初创期（1965-1971年） 第 一 代 专 家 系 统 DENLDRA 和 MACSYMA的出现，标志着专家系统的诞 生。其中DENLDRA为推断化学分子结构的 专家系统，由专家系统的奠基人，Stanford 大学计算机系的Feigenbaum教授及其研究 小组研制。MACSYMA为用于数学运算的 数学专家系统，由麻省理工完成。
算法，如深度优先搜索、广度优先搜索、
启发式优先搜索等。
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（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。
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1.2 专家控制
专家控制概述 专家控制的基本原理 专家控制系统分类 专家控制的关键技术及特点
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• 知识获取(Knowledge 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。
知识获取是专家系统知识库是否优越的 关键，也是专家系统设计的“瓶颈”问题， 通过知识获取，可以扩充和修改知识库中的 内容，也可以实现自动学习功能。
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• 解释接口(Explanation Interface)
解释接口提供使用者友善的解释说明及 咨询功能。
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• 人机界面（Human-Machine Interface）
人机界面是系统与用户进行交流时的界 面。通过该界面，用户输入基本信息、回答 系统提出的相关问题，并输出推理结果及相 关的解释等。
【精选】pr-lzh8-人工智能课件3-专家系统PPT课件
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。元知识是关于调度和 管理知识的知识。
2021/7/14
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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
专家系统的概念结构
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体系结构
用户
知识工程师
人机接口
领域专家
结果解释器
知识推理器
知识获取器
➢ part of: 实体-属性联系。德智体是评价学生的 三个方面
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一个例子
PERSON
SubsetOf
SubsetOf SubsetOf
Professor
Student Advisor
IsA
Staff
ZhangSan
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状态空间表示法
▪ 状态空间就是问题全部可能的状态 ▪ 考虑8数码问题的状态空间
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Down
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基于规则的专家系统
系统的主要部分 是知识库和推理 引擎。
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基于规则的专家系统举例
EMYCIN中，它提供了专门的规则语言来表示领域知识，基本的规则形式是： (IF〈前提〉THEN〈行为〉［ELSE〈行为〉])
的用于诊断和治疗感染性疾病的医疗专家系统。它可以采用自然语言同用户对话，
并回答用户的问题；还可以在专家指导下学习新的医疗知识。使用知识库和似然推
理技术，对专家系统的理论和实践有较大贡献，成为以后许多专家系统的基础。
人工智能课件之专家系统(PPT 35页)
7.5 专家系统设计与实现
7.5.5 知识库与知识库管理系统设计
知识库是专家系统的核心。知识库的质量 直接关系到整个系统的性能和效率。因此，知 识库涉及知识的组织与管理。知识的组织决定 了知识库的结构，知识的管理包括知识库的建 立、删除、重组及维护和知识的录入、查询、 更新、优化等，还有知识的完整性、一致性、 冗余性检查和安全保护等方面的工作。知识管 理由知识库管理系统负责。
(4)选择、设计合适的知识表示模式： 充分考虑领域知识的特点，表示模型与推理模型 统筹。
(5)推理应能模拟领域专家求解问题的思维过程。 (6)建立友好的交互环境。 (7)渐增式的开发策略。
2
7.5 专家系统设计与实现
7.5.2 一般步骤与方法 由于专家系统也是一种计
算机应用系统，所以，一般说 来，其开发过程也要遵循软件 工程的步骤和原则，即也要进 行系统分析、系统设计等几个 阶段的工作。但又由于它是专 家系统，而不是一般的软件系 统，所以，又有其独特的地方。 如果我们仅就“纯专家系统” 而言，则其设计与实现的一般 步骤可如图所示。
7.5 专家系统设计与实现
7.5.4 知识表示与知识描述语言设计
知识表示与知识描述语言设计是根据所获得知 识的特点，选择或设计某种知识表示形式，并为这种 表示形式设计相应的知识描述语言。所谓知识描述语 言，就是知识的具体语法结构形式。所以，知识描述 语言既要面向人、面向用户，又要面向知识表示、面 向机器，还要面向推理、面向知识运用。这就要求知 识描述语言既能为用户提供一种方便、易懂的外部知 识表达形式，又能将这种外部表示转换成容易存储、 管理、运用的内部形式。
7.5 专家系统设计与实现
7.5.3 知识获取 知识获取是建造专家系统的关键一步，也是较为 困难的一步，被称为建造专家系统的“瓶颈”。
专家系统PPT
pБайду номын сангаасospector系统:
1976年Standford大学开始开发的用于根据地质数 据找矿的ES咨询系统.
引言--基本成熟期(3/3)
该时期ES技术的水平评价 知识组织的形式化技术基本确定,如出现SN、框架等;
人机接口已列为重要问题;
解释机制的出现; 对新知识的获取; 不确定推理机的建立; 开始了非计算机专业人员直接建立ES的应用年代; 开发ES通用性研究. 总而言之,这一时期的 ES开发的基本理论与方法已经形成,且 ES技术进一步向其它领域拓展.
匹配过程可能发生如下三种情况：
当前数据库的一个事实描述不能与知识库中的任何规 则的前项匹配成功。
此时说明利用现有事实(当前数据库)和知识(规则 库)不能证明目标命题
若欲证明目标命题,需提示用户提供新的事实描述 和新的推理知识(规则) 。
PS的组成--匹配(2/2)
当前数据库的事实描述恰好只与知识库中的一条规则 的前项匹配成功。 此时可启用该匹配的规则进行推理。 当前数据库的某个事实描述可以与知识库中的多条规 则的前项;或者有多个的事实描述都可与某条规则的 前项;或者有多个的事实描述可与多条规则的前项匹 配成功。 此时需要按一定的策略解决冲突,以便从中优先选 用哪个事实描述与哪条规则来进行当前的推理。
这一解决冲突的过称为冲突消解,解决冲突时所用 的方法称为冲突消解策略。
在复杂的情况下,在数据库和规则的前项之间可能要进行 近似匹配.
PS的组成--冲突解决(1/8)
B. 冲突解决
当有一条以上规则的前项和当前数据库相匹配时,就需要决定 首先使用哪一条规则这称为冲突解决. 例如,设有以下两条关于美式足球的规则.
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
专家系统优秀PPT课件PPT课件
专家系统的基本组成
由上图可知
知识库
推理机
推理机的运行策略：
正向推理:是由原始数据出发，按一定的策略运用知识库中专家的知识，推 断出所需要的结论；
反向推理：是先提出结论，然后去寻找这个结论的证据，这种由结论到前 提数据策略称为“目标驱动策略”；
双向推理：综合利用正向推理和反向推理的优点，在实际使用过程中把正 向推理、反向推理混合运用。
门关闭,外阀门打开,系统排湿。
控制变量的选取 将偏差量化为 7个等级 , E = { ENB , ENM ,ENS , EO , EPS , EPB },表示
偏差值为负大、负中、负小、0、正小,正大的概念。 将偏差变化率量化为 5个等级, EC = { ECNB , ECNM , ECNS , ECO ,
综合数据库（全局数据库）
解释接口（人机界面）
知识获取
2.1.3 专家系统的类型及特征
具有专家的专业知识 能进行有效推理 专家系统的透明性和灵活性 具有一定的复杂性与难度
具有专家的专业知识
一个专家系统为了象人类专家那样工作，必须表现专 家的技能和高度的技巧以及有足够的鲁棒性
能进行有效的推理
专家系统的类型
对专家系统可以按不同的方法分类。可以按应用领域、知识表 示方法、控制策略、任务类型等分类。如按任务类型（解决问题） 来划分，常见的有解释型、预测型、诊断型、调试型、维护型、规 划型、设计型、监督型、控制型、教育型等。
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。
ECP },表示吸湿快速、中等速度、慢速、0、反吸。 输出时间 T = { TB ,TM , TS },表示时间为长、中、短。
专家系统精品PPT课件
报等。
专家系统的研究过程及前景
过去
现在
未来
专家系统的研究历程
初创期
孕育期
成熟期
发展期
孕育期
1937年，图灵(Turing)发表了理想计算器的论文
1943年，Post产生式规则
1954年，控制规则执行的Markov算法 1956年，人工智能（Artificial Intelligence , AI）
➢预测专家系统 预测专家系统是通过对过去和现在已知状况的分析，推断未来 可能发生的情况。 特点：
1. 处理的数据随时间变化，而且是不准确和不完全的。 2. 系统需要有适应时间变化的动态模型。
➢规划专家系统 规划专家系统在于寻找出某个能够达到给定目标的动作序列或步骤。 特点：
1. 所要规划的目标可能是动态的或静态的，需要对未来动作 做比预测。
行修改。 5. 能够使用已被证明是正确的设计来解释当前的(新的)设计。
➢监视专家系统 监视专家系统对系统、对象或过程的行为进行不断观察，进行 比较，以发现异常情况，发出警报。 特点：
1. 应具有快速反应能力，在造成事故之前及时发出警报。 2. 发出的警报要有很高的准确性。 3. 系统能够随时间和条件的变化而动态地处理其输入信息。 4. 监视专家系统可用于核电站的安全监视、防空监视与警
➢ 具有灵活性:在专家系统中，其体系结构通常采用知识库与推 理机相分离的构造原则，它们彼此独立又相互联系。 ➢ 使用于特定领域：当问题的知识牵涉较广，或是没有一定的 处理程序时，就必须靠人类专家的智慧来
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专家系统类型
➢ 解释专家系统 解释专家系统是通过对已知信息和数据的分析与解释。 特点：
1. 处理的数据量大，往往不准确、有错误 。 2. 能够从不完全的信息中得出解释、假设等。 3. 推理过程可能很复杂和很长，并对推理过程做出解释
专家系统的研究过程及前景
过去
现在
未来
专家系统的研究历程
初创期
孕育期
成熟期
发展期
孕育期
1937年，图灵(Turing)发表了理想计算器的论文
1943年，Post产生式规则
1954年，控制规则执行的Markov算法 1956年，人工智能（Artificial Intelligence , AI）
➢预测专家系统 预测专家系统是通过对过去和现在已知状况的分析，推断未来 可能发生的情况。 特点：
1. 处理的数据随时间变化，而且是不准确和不完全的。 2. 系统需要有适应时间变化的动态模型。
➢规划专家系统 规划专家系统在于寻找出某个能够达到给定目标的动作序列或步骤。 特点：
1. 所要规划的目标可能是动态的或静态的，需要对未来动作 做比预测。
行修改。 5. 能够使用已被证明是正确的设计来解释当前的(新的)设计。
➢监视专家系统 监视专家系统对系统、对象或过程的行为进行不断观察，进行 比较，以发现异常情况，发出警报。 特点：
1. 应具有快速反应能力，在造成事故之前及时发出警报。 2. 发出的警报要有很高的准确性。 3. 系统能够随时间和条件的变化而动态地处理其输入信息。 4. 监视专家系统可用于核电站的安全监视、防空监视与警
➢ 具有灵活性:在专家系统中，其体系结构通常采用知识库与推 理机相分离的构造原则，它们彼此独立又相互联系。 ➢ 使用于特定领域：当问题的知识牵涉较广，或是没有一定的 处理程序时，就必须靠人类专家的智慧来
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专家系统类型
➢ 解释专家系统 解释专家系统是通过对已知信息和数据的分析与解释。 特点：
1. 处理的数据量大，往往不准确、有错误 。 2. 能够从不完全的信息中得出解释、假设等。 3. 推理过程可能很复杂和很长，并对推理过程做出解释
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• 从推理方向的角度划分，可分为正向推理专家系统、逆向推理专 家系统及混合推理专家系统；从知识表示技术的角度划分，可分 为基于逻辑的专家系统、基于产生式规则的专家系统、基于语义 网络的专家系统等；从应用领域的角度划分，分为医疗诊断专家 系统、化学专家系统、地质勘探专家系统、气象专家系统等；从 求解问题所采用的基本方法来划分，可分为诊断/分析型的专家 系统及构造/综合型的专家系统等。
• 专家系统另一个特点是其专用性。虽然专家系统的原理具有一 般性，但实际的系统却没有通用性。一个实用的小麦专家系统 不可能用来指导玉米种植。
4、农业专家系统的组成
• 农业专家系统一般由知识库、推理机、工作存储区（中 间数据库）、解释器、知识获取机构以及人机接口组成， 如图所示。
知识库(Knowledge Base)
第一章 农业专家系统概述
一、人工智能
1、什么是人工智能(麦卡锡等人提出) 广义地讲，人工智能是关于人造物的智能行为，而
智能行为包括知觉、推理、学习、交流和在复杂 环境中的行为。
3、人工智能的研究领域
• 人工智能的研究更多的是结合具体领域进行的， 主要研究领域有专家系统，机器学习，模式识别， 自然语言理解，自动定理证明，自动程序设计， 机器人学，博弈，智能决定支持系统和人工神经 网络。
3、专家系统的分类
• 海叶斯-罗斯（F.Heyes-Roth）等人按专家系统的特性及处理 问题的类型将专家系统分为如下10类：解释型、诊断型、预测 型、设计型、规划型、控制型、监测型、维修型、教育型、调试 型。此外，近些年还研制开发出了决策型及管理型的专家系统。
• 若按系统的体系结构进行分类，专家系统可分为集中式专家系统、 分布式专家系统、神经网络专家系统、符号系统与神经网络相结 合的专家系统等4类。
与数据挖掘相结合
• 近年来，商务贸易电子化、企业和政府事务电子化的迅速普 及产生了大规模的数据源，同时日益增长的科学计算和大规 模的工业生产过程也提供了海量数据。面临浩渺无际的数据， 人们呼唤一个从数据汪洋中去粗存精、去伪存真的技术。缺 乏挖掘数据背后隐藏的知识的手段，导致了“数据爆炸但知 识贫乏”的现象。用数据库管理系统来存储数据，用机器学 习的方法来分析数据，挖掘大量数据背后的知识，这两者的 结合促成了数据库中的知识发现（KDD：Knowledge Discovery in Databases）的产生。知识发现的出现为 自动和智能地把海量的数据转化成有用的信息和知识提供了 手段。
• 知识库储存农业专家用以解决问题的领域知识，是专家系统运行 的基础。对于一个功能强的农业专家系统来说，知识库中通常储 存有成千上万，甚至上百万条知识。
• 农民种田过程中，什么季节播种，什么条件下施肥，什么情况下 浇水依靠的是种田经验和知识。但细想一下，这些知识实际上就 是“当条件a1，a2，…，an成立就进行操作b”。因此，农业 专家的每条知识可以a1∧a2∧…∧an→b的形式表达。这是一条 产生式，或称一条规则。左端的a1，a2，…，an均称条件 （前件），右端的b称为结论（后件）。这种形式的知识表示就 称作知识的产生式表示。
2、农业专家系统的特点
• 农业专家系统与普通计算机处理系统不同，它所处理的问题没 有准确的数学公式描述，而是要依据已积累的知识来求解。如， 生物病虫害诊断问题，不可能用一个数学公式计算出生物患了 什么病，该洒什么药。实际的诊断过程靠的是经验知识，经验 知识通常不是普遍规律，而是某一受限的应用领域内的局部规 律，甚至有时也会出错。当然专家系统中的局部推导也不可避 免地涉及部分数学计算，但最主要地是要借助于经验知识来求 解。
二、专家系统
1、什么是专家系统？ • 专家系统（Expert System，ES）是一个利用
知识和推理过程来解决那些需要特殊的、重要的 人类专家才能解决的复杂问题的计算机程序。
• MYCIN系统是一个用于诊断和治疗感染性疾病的专家 咨询系统
• CASNET系统是1972年由Rutgers大学的Wiss S M、Kulikowki C A和Safir A等人研制的，用于治 疗青光眼疾病的又一医疗专家系统
协同式专家系统
• 一般来说，一个专家系统应用于某一域的某一类问题求解，应 用范围有较大的局限性。协同式专家系统（Cooperative Expert System）是能综合若干个相近领域或一个领域的多个 方面的专家系统，相互协作共同解决一个更广领域中的问题的专 家系统，有时也称作“群专家系统”或“多专家系统”。依靠多 个专家系统协同工作可以用来求解复杂的问题。
三、农业专家系统
1、概念 • 农业专家系统也称为农业智能系统，是利用特定农业领域的专门
知识，模拟农业专家从事推理、规划、设计、思考和学习等思维 活动，解决农业领域专门问题的计算机系统。是运用专家系统技 术，结合农业特点发展起来的一门高新技术。 • 农业专家系统是农业信息技术的一个重要分支，是计算机科学技 术与系统科学以及农业科学技术相结合的产物。它应用人工智能 技术，总结和汇集农业专家长期积累的宝贵经验，以及通过试验 获得的各种资料和数据，针对具体的自然条件和生态环境，科学 地指导农业生产，以实现高产、优质、低耗和高效的目标。
• PROSPECTOR是Stanford国际研究所（SRI）的 Duda R O等人于1976年研制的一个根据地质数据寻 找矿藏的专家咨询系统
分布式专家系统
• 分布式专家系统（Distributed Expert System）是具有分布处理特征的专家系统。随着 网络通讯技术的发展，把规模较大的专家系统的功 能分解为若干个任务程序分配到多个处理机上并行 工作，以缩短专家系统问题求解的时间。分布式专 家系统的运行环境可以是紧耦合的多处理机系统， 也可以是松耦合的计算机网络系统。
• 协同式专家系统和分布式专家系统有一些共性，但是侧重点不同。 协同式专家系统强调各个分专家系统之间的协同合作，而不是强 调处理的分布和知识的分布。协同式专家系统重点研究分散的、 松耦合的一组知识处理实体或处理机节点协同进行问题求解的方 法。这种知识处理实体称为智能体(Agent),每个智能体具有自 主性，它们之间彼此在逻辑上相互独立，通过知识共享和协同工 作产生问题的解决方案。各智能体更多的时间用于计算和推理， 用于通讯的时间相对较少。
• 专家系统另一个特点是其专用性。虽然专家系统的原理具有一 般性，但实际的系统却没有通用性。一个实用的小麦专家系统 不可能用来指导玉米种植。
4、农业专家系统的组成
• 农业专家系统一般由知识库、推理机、工作存储区（中 间数据库）、解释器、知识获取机构以及人机接口组成， 如图所示。
知识库(Knowledge Base)
第一章 农业专家系统概述
一、人工智能
1、什么是人工智能(麦卡锡等人提出) 广义地讲，人工智能是关于人造物的智能行为，而
智能行为包括知觉、推理、学习、交流和在复杂 环境中的行为。
3、人工智能的研究领域
• 人工智能的研究更多的是结合具体领域进行的， 主要研究领域有专家系统，机器学习，模式识别， 自然语言理解，自动定理证明，自动程序设计， 机器人学，博弈，智能决定支持系统和人工神经 网络。
3、专家系统的分类
• 海叶斯-罗斯（F.Heyes-Roth）等人按专家系统的特性及处理 问题的类型将专家系统分为如下10类：解释型、诊断型、预测 型、设计型、规划型、控制型、监测型、维修型、教育型、调试 型。此外，近些年还研制开发出了决策型及管理型的专家系统。
• 若按系统的体系结构进行分类，专家系统可分为集中式专家系统、 分布式专家系统、神经网络专家系统、符号系统与神经网络相结 合的专家系统等4类。
与数据挖掘相结合
• 近年来，商务贸易电子化、企业和政府事务电子化的迅速普 及产生了大规模的数据源，同时日益增长的科学计算和大规 模的工业生产过程也提供了海量数据。面临浩渺无际的数据， 人们呼唤一个从数据汪洋中去粗存精、去伪存真的技术。缺 乏挖掘数据背后隐藏的知识的手段，导致了“数据爆炸但知 识贫乏”的现象。用数据库管理系统来存储数据，用机器学 习的方法来分析数据，挖掘大量数据背后的知识，这两者的 结合促成了数据库中的知识发现（KDD：Knowledge Discovery in Databases）的产生。知识发现的出现为 自动和智能地把海量的数据转化成有用的信息和知识提供了 手段。
• 知识库储存农业专家用以解决问题的领域知识，是专家系统运行 的基础。对于一个功能强的农业专家系统来说，知识库中通常储 存有成千上万，甚至上百万条知识。
• 农民种田过程中，什么季节播种，什么条件下施肥，什么情况下 浇水依靠的是种田经验和知识。但细想一下，这些知识实际上就 是“当条件a1，a2，…，an成立就进行操作b”。因此，农业 专家的每条知识可以a1∧a2∧…∧an→b的形式表达。这是一条 产生式，或称一条规则。左端的a1，a2，…，an均称条件 （前件），右端的b称为结论（后件）。这种形式的知识表示就 称作知识的产生式表示。
2、农业专家系统的特点
• 农业专家系统与普通计算机处理系统不同，它所处理的问题没 有准确的数学公式描述，而是要依据已积累的知识来求解。如， 生物病虫害诊断问题，不可能用一个数学公式计算出生物患了 什么病，该洒什么药。实际的诊断过程靠的是经验知识，经验 知识通常不是普遍规律，而是某一受限的应用领域内的局部规 律，甚至有时也会出错。当然专家系统中的局部推导也不可避 免地涉及部分数学计算，但最主要地是要借助于经验知识来求 解。
二、专家系统
1、什么是专家系统？ • 专家系统（Expert System，ES）是一个利用
知识和推理过程来解决那些需要特殊的、重要的 人类专家才能解决的复杂问题的计算机程序。
• MYCIN系统是一个用于诊断和治疗感染性疾病的专家 咨询系统
• CASNET系统是1972年由Rutgers大学的Wiss S M、Kulikowki C A和Safir A等人研制的，用于治 疗青光眼疾病的又一医疗专家系统
协同式专家系统
• 一般来说，一个专家系统应用于某一域的某一类问题求解，应 用范围有较大的局限性。协同式专家系统（Cooperative Expert System）是能综合若干个相近领域或一个领域的多个 方面的专家系统，相互协作共同解决一个更广领域中的问题的专 家系统，有时也称作“群专家系统”或“多专家系统”。依靠多 个专家系统协同工作可以用来求解复杂的问题。
三、农业专家系统
1、概念 • 农业专家系统也称为农业智能系统，是利用特定农业领域的专门
知识，模拟农业专家从事推理、规划、设计、思考和学习等思维 活动，解决农业领域专门问题的计算机系统。是运用专家系统技 术，结合农业特点发展起来的一门高新技术。 • 农业专家系统是农业信息技术的一个重要分支，是计算机科学技 术与系统科学以及农业科学技术相结合的产物。它应用人工智能 技术，总结和汇集农业专家长期积累的宝贵经验，以及通过试验 获得的各种资料和数据，针对具体的自然条件和生态环境，科学 地指导农业生产，以实现高产、优质、低耗和高效的目标。
• PROSPECTOR是Stanford国际研究所（SRI）的 Duda R O等人于1976年研制的一个根据地质数据寻 找矿藏的专家咨询系统
分布式专家系统
• 分布式专家系统（Distributed Expert System）是具有分布处理特征的专家系统。随着 网络通讯技术的发展，把规模较大的专家系统的功 能分解为若干个任务程序分配到多个处理机上并行 工作，以缩短专家系统问题求解的时间。分布式专 家系统的运行环境可以是紧耦合的多处理机系统， 也可以是松耦合的计算机网络系统。
• 协同式专家系统和分布式专家系统有一些共性，但是侧重点不同。 协同式专家系统强调各个分专家系统之间的协同合作，而不是强 调处理的分布和知识的分布。协同式专家系统重点研究分散的、 松耦合的一组知识处理实体或处理机节点协同进行问题求解的方 法。这种知识处理实体称为智能体(Agent),每个智能体具有自 主性，它们之间彼此在逻辑上相互独立，通过知识共享和协同工 作产生问题的解决方案。各智能体更多的时间用于计算和推理， 用于通讯的时间相对较少。