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专家系统演示文稿
(3) 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。
(4) 专家系统一般还具有解释功能。 (5) 有些专家系统还具有“自学习”能力。
(6) 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。
第四页，共22页。
集和族中结果。
2.知识源 所谓知识源，就是一个知识模块。黑板结构中也有多个知识源，每个知识源能用来 完成某些特定的解题功能。 3.控制机构
控制机构是求解问题的推理结构，由监督程序和调度程序组成。
控制机构 监督程序 调度程序
第十二页，共22页。
层次n ...
层次2 层次1
图9.6 黑板结构
知识源1 知识源2
第十页，共22页。
专
处处
专
家
理理
家
模
模模
模
块
块块
块
1
n
1
m
图9.3 专家系统的实际结构示例
9.2 专家系统的结构
9.2.3 分布式结构
在网络环境下，专家系统也可以设计成分布式结构，如“客户机/服务器”结构(如图 9.5(a)所示)，或者浏览器/服务器结构(如图9.5(b)所示)。我们称后一种结构的专家系统为网 上专家系统。
对于广义的知识系统论来说，专家系统就是一种特殊的知识系统。
但现在，“专家系统”这一名词有时也泛指各种知识系统。也就是说，狭义地讲，专家系统 就是人类专家智慧的复制，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，甚至各种知识系统。
9.1.5 专家系统与知识工程
由于专家系统是基于知识的系统，那么，建造专家系统就涉及知识获取 (Knowledge Acquisition)-即 从人类专家那里或从实际问题那里搜集、整理、归纳专家级知识，知识表示(Knowledge Represention)-即以某种结构形式表达所获取的知识，并将其存储于计算机之中。现在关于知 识处理的技术和方法已形成一个称为“知识工程”的学科领域。正是由于这二者的密切关系 ，所以，现在“专家系统”与“知识工程”几乎称为同义词。
(4) 专家系统一般还具有解释功能。 (5) 有些专家系统还具有“自学习”能力。
(6) 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。
第四页，共22页。
集和族中结果。
2.知识源 所谓知识源，就是一个知识模块。黑板结构中也有多个知识源，每个知识源能用来 完成某些特定的解题功能。 3.控制机构
控制机构是求解问题的推理结构，由监督程序和调度程序组成。
控制机构 监督程序 调度程序
第十二页，共22页。
层次n ...
层次2 层次1
图9.6 黑板结构
知识源1 知识源2
第十页，共22页。
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图9.3 专家系统的实际结构示例
9.2 专家系统的结构
9.2.3 分布式结构
在网络环境下，专家系统也可以设计成分布式结构，如“客户机/服务器”结构(如图 9.5(a)所示)，或者浏览器/服务器结构(如图9.5(b)所示)。我们称后一种结构的专家系统为网 上专家系统。
对于广义的知识系统论来说，专家系统就是一种特殊的知识系统。
但现在，“专家系统”这一名词有时也泛指各种知识系统。也就是说，狭义地讲，专家系统 就是人类专家智慧的复制，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，甚至各种知识系统。
9.1.5 专家系统与知识工程
由于专家系统是基于知识的系统，那么，建造专家系统就涉及知识获取 (Knowledge Acquisition)-即 从人类专家那里或从实际问题那里搜集、整理、归纳专家级知识，知识表示(Knowledge Represention)-即以某种结构形式表达所获取的知识，并将其存储于计算机之中。现在关于知 识处理的技术和方法已形成一个称为“知识工程”的学科领域。正是由于这二者的密切关系 ，所以，现在“专家系统”与“知识工程”几乎称为同义词。
ch7_Expert System
知识库管理系统 知识库的支撑软件。
专家系统的实际结构
网络与分布式结构 客户/服务器 浏览器/服务器
黑板模型－适时推理模型 黑板－全局数据库 知识源 控制机
口语理解系统
专家系统的应用领域
农业咨询 工业控制 地质勘探 天气预报 数据解释 医疗诊断 故障诊断 法律咨询 金融决策
知识库设计与知识库管理系统设计
设计知识库的结构即知识的组织形式
层次结构 网状结构 知识库管理系统设计
知识的操作：添加、删除、修改、查询和统计 知识的检查：一致性、完整性、冗余性 知识库的操作：库文件的建立、删除、分解和
合并
推理机和解释功能
推理机与知识表示方法相关
推理机的设计
知识表示法 推理方式、方法、控制策略
商业贸易 市场预测 工程设计
CAD/CAI/CAM 化学化工 系统仿真 企业管理 军事指挥
专家系统的发展历史
起于20世纪60年代中期：DENDRAL化 学专家系统
成熟于20世纪70年代 20世纪80年代开始进入商业应用 20世纪90年代开始研究模糊专家系统 趋势
神经网络、模糊技术、面向对象和Internet 与计算机相结合 功能集成、技术集成、智能集成
专家系统的知识获取
人工获取
计算机人员与领域专家合作
半自动获取
利用机器帮助专家提取、归纳有关知识， 记入知识库
自动获取
系统本身具有自学习功能：神经网络 专门的机器学习系统
专家系统的知识表示
知识表示法选择的十个原则
表示知识的范围是否广泛 是否适于推理 是否适于计算机处理 是否有高效的求解算法 能否表示不精确知识 能否在同一层次上和不同层次上模块化 知识和元知识能否用统一的形式表示 是否适合于加入启发信息 过程性表示还是说明性表示 表示方法是否自然
专家系统的实际结构
网络与分布式结构 客户/服务器 浏览器/服务器
黑板模型－适时推理模型 黑板－全局数据库 知识源 控制机
口语理解系统
专家系统的应用领域
农业咨询 工业控制 地质勘探 天气预报 数据解释 医疗诊断 故障诊断 法律咨询 金融决策
知识库设计与知识库管理系统设计
设计知识库的结构即知识的组织形式
层次结构 网状结构 知识库管理系统设计
知识的操作：添加、删除、修改、查询和统计 知识的检查：一致性、完整性、冗余性 知识库的操作：库文件的建立、删除、分解和
合并
推理机和解释功能
推理机与知识表示方法相关
推理机的设计
知识表示法 推理方式、方法、控制策略
商业贸易 市场预测 工程设计
CAD/CAI/CAM 化学化工 系统仿真 企业管理 军事指挥
专家系统的发展历史
起于20世纪60年代中期：DENDRAL化 学专家系统
成熟于20世纪70年代 20世纪80年代开始进入商业应用 20世纪90年代开始研究模糊专家系统 趋势
神经网络、模糊技术、面向对象和Internet 与计算机相结合 功能集成、技术集成、智能集成
专家系统的知识获取
人工获取
计算机人员与领域专家合作
半自动获取
利用机器帮助专家提取、归纳有关知识， 记入知识库
自动获取
系统本身具有自学习功能：神经网络 专门的机器学习系统
专家系统的知识表示
知识表示法选择的十个原则
表示知识的范围是否广泛 是否适于推理 是否适于计算机处理 是否有高效的求解算法 能否表示不精确知识 能否在同一层次上和不同层次上模块化 知识和元知识能否用统一的形式表示 是否适合于加入启发信息 过程性表示还是说明性表示 表示方法是否自然
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.
第7掌专家系统工具
值、调用用户子程序、停止激活规则、为规则库增加规则。
OPS5 的推理机制是前向推理，它按照“匹配—冲突 消解—执行”的模式周期性地工作，直至求出问题的解或 者设有规则的条件可被满足为止。
OPS5 的综合数据库用于存储当前求解问题的已知事 实何求解过程中得到的中间结果等。数据库中的每个元素
都带有一个时间标志，用于指出相应元素被创建或最后一
第7章 专家系统工具
知识工程师在建造专家系统时，使用专家系统工具可 以极大地简化建立专家系统的工作，减少建造专家系统的 工作量，提高建造专家系统的性能。
专家系统的工具的出现是知识工程的重大进程，它帮 助知识工程师完成了许多工作，大大缩短了专家系统的研 制周期。对于各领域的专家来说，专家系统工具比一般的 程序设计语言更容易学习和使用。因此，在专家系统开发 中更多地是使用专家系统工具来建造一个专家系统。专家 系统工具的作用就像数学对于自然科学一样重要。
第6章 ES设计
Expert Systems Design
10
7.1专家系统工具概述
3）通用型开发工具（知识工程语言）
通用型开发工具是专门用于构造和测试专家系统的通 用程序设计语言，又称为知识工程语言。它是完全重新设 计的一类专家系统开发工具，不依赖于任何已有的专家系 统，不针对任何具体领域，能够处理不同领域问题和不同 类型问题。它比骨架系统开发工具提供了更多的数据存取 和查找的控制，具有更大的灵活性和通用型，，但是很难 以使用。采用通用型开发工具设计推理机和知识库比用一 般的人工智能程序设计语言（如LISP、PROLOG等）更为 方便。 由于知识工程语言并不与特定的结构和方法紧密联 系，因此，比骨架系统更为灵活和通用。
以逻辑处理为主的 PROLOG 语言
第七章 专家系统习题解答
三个主要的因素是：
假设空间基本的过程模型数据
形式化阶段假设空间
①把概念描述成结构化的对象，还是处理成基本的实体？
②概念之间的因果关系或时空关系是否重要，是否应当显式地表示出来？
③假设空间是否有限？
④假设空间是由预先确定的类型组成的，还是由某种过程生成的？
⑤是否应考虑假设的层次性？
⑥是否有与最终假设和中间假设相关的不确定性或其它的判定性因素？
博采众长
比人类专家更可靠，更灵活
（2）专家系统的特点
①具有专家水平的专门知识
专家系统中的知识按其在问题求解中的作用可分为三个层次：数据级、知识库级和控制级
数据级知识（动态数据）：具体问题所提供的初始事实及在问题求解过程中所产生的中间结论、最终结论
数据级知识通常存放于数据库中
知识库级知识：专家的知识，这一类知识是构成专家系统的基础
③运行效率——知识查询及推理方面的运行效率，找出薄弱环节及求解方法与策略方面的问题
④解释能力——一是检测能回答哪些问题，是否达到了要求；二是检测回答问题的质量（说服力）
⑤人机交互的便利性
7.6答：
专家系统种类解决的问题
解释根据感知数据推理情况描述
诊断根据观察结果推断系统是否有故障
预测推导给定情况可能产生的后果
7.4答：可行性分析：威特曼（Watermam）从三方面研究如何选择适合专家系统开发的问题
(1)什么情况下开发专家系统是可能的?（满足！）
①问题的求解主要依靠经验性知识，而不需要大量运用常识性知识
②存在真正的领域专家，这也是开发专家系统最重要的要求之一
专家必须能够描述和解释他们用于解决领域问题的方法
代表性：DENDRAL（化学结构说明）、PROSPECTOR（地质解释）等
假设空间基本的过程模型数据
形式化阶段假设空间
①把概念描述成结构化的对象，还是处理成基本的实体？
②概念之间的因果关系或时空关系是否重要，是否应当显式地表示出来？
③假设空间是否有限？
④假设空间是由预先确定的类型组成的，还是由某种过程生成的？
⑤是否应考虑假设的层次性？
⑥是否有与最终假设和中间假设相关的不确定性或其它的判定性因素？
博采众长
比人类专家更可靠，更灵活
（2）专家系统的特点
①具有专家水平的专门知识
专家系统中的知识按其在问题求解中的作用可分为三个层次：数据级、知识库级和控制级
数据级知识（动态数据）：具体问题所提供的初始事实及在问题求解过程中所产生的中间结论、最终结论
数据级知识通常存放于数据库中
知识库级知识：专家的知识，这一类知识是构成专家系统的基础
③运行效率——知识查询及推理方面的运行效率，找出薄弱环节及求解方法与策略方面的问题
④解释能力——一是检测能回答哪些问题，是否达到了要求；二是检测回答问题的质量（说服力）
⑤人机交互的便利性
7.6答：
专家系统种类解决的问题
解释根据感知数据推理情况描述
诊断根据观察结果推断系统是否有故障
预测推导给定情况可能产生的后果
7.4答：可行性分析：威特曼（Watermam）从三方面研究如何选择适合专家系统开发的问题
(1)什么情况下开发专家系统是可能的?（满足！）
①问题的求解主要依靠经验性知识，而不需要大量运用常识性知识
②存在真正的领域专家，这也是开发专家系统最重要的要求之一
专家必须能够描述和解释他们用于解决领域问题的方法
代表性：DENDRAL（化学结构说明）、PROSPECTOR（地质解释）等
第7-4章(简)(专家系统)
会效益。
6)研究专家系统能够促进整个科学技术的发展。
7)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。 8)专家系统不像人那样容易疲劳、易受情绪等的影响, 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,专家系统可以超过专家本人。
14
Hale Waihona Puke 7)控制专家系统任务: 自适应地管理一个受控对象或客体的全面 行为，使之满足预期要求。 特点: 控制专家系统具有解释、预报、诊断、规 划和执行等多种功能。 例子: 空中交通管制、商业管理、自主机器人控 制、作战管理、生产过程控制和质量控制等。
15
8)调试专家系统
任务: 对失灵的对象给出处理意见和方法。
36
(2) 评价专家系统的方法
从本质上说，试验和评价专家系统与试验及评 价专家是相同的。这是一个非常困难的问题。基本 上有两种方法。 第一种是简单地启发式地利用一组例子说明系 统的性能。描述在哪些情况下系统工作良好。这和 人们常常靠一些医生成功地治愈的疑难病症来说明 医生的医术非常相象。 第二种方法是实验的方法。这种方法强调用实 验的方法来评价系统在处理各种储存在数据库中的 问题事例时的性能。
组织有关。
23
③动态数据库
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 结果的场所, 或者说它是上述各种数据构成的集合。 动态数据库只在系统运行期间产生、变化和撤消, 所以称为“动态”数据库。
24
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。 一方面, 用户通过这个界面向系统提出
9
2)预测专家系统
6)研究专家系统能够促进整个科学技术的发展。
7)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。 8)专家系统不像人那样容易疲劳、易受情绪等的影响, 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,专家系统可以超过专家本人。
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Hale Waihona Puke 7)控制专家系统任务: 自适应地管理一个受控对象或客体的全面 行为，使之满足预期要求。 特点: 控制专家系统具有解释、预报、诊断、规 划和执行等多种功能。 例子: 空中交通管制、商业管理、自主机器人控 制、作战管理、生产过程控制和质量控制等。
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8)调试专家系统
任务: 对失灵的对象给出处理意见和方法。
36
(2) 评价专家系统的方法
从本质上说，试验和评价专家系统与试验及评 价专家是相同的。这是一个非常困难的问题。基本 上有两种方法。 第一种是简单地启发式地利用一组例子说明系 统的性能。描述在哪些情况下系统工作良好。这和 人们常常靠一些医生成功地治愈的疑难病症来说明 医生的医术非常相象。 第二种方法是实验的方法。这种方法强调用实 验的方法来评价系统在处理各种储存在数据库中的 问题事例时的性能。
组织有关。
23
③动态数据库
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 结果的场所, 或者说它是上述各种数据构成的集合。 动态数据库只在系统运行期间产生、变化和撤消, 所以称为“动态”数据库。
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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。 一方面, 用户通过这个界面向系统提出
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2)预测专家系统
智能控制第7章 专家系统技术
College of Electrical and Information Engineering, Hunan Univ.
13
由上例可以看出，与或图是人们在求解问题时的两种思维方 法： （1）分解“与”树 将复杂的大问题分解成一组简单的小问题，将总问题 分解为子问题，若所有子问题都解决了，则总问题也解决 了。这是“与”的逻辑关系。而子问题又可以分为子子问 题，如此类推可以形成问题分解的树图，称为“与”树。 如下图所示。
College of Electrical and Information Engineering, Hunan Univ. 12
“与或图”表示法
1.与或图的概念 与或图是一种超图，图中用几条超弧线连接一个父节 点和他的一组后继节点，加到一个节点上的“与” 或“或”标记取决于该节点对其父节点的关系。例 如：设问题A既可由求解B和C来解决，也可由求 解D、E和F，或者单独由求解问题H来解决。这一 关系如下图所示。
College of Electrical and Information Engineering, Hunan Univ.
3
7.1.2 专家系统的特征
具有专家水平的知识：必须表现专家的技能和高度的技
巧以及足够的鲁棒性。系统的鲁棒性是指不管数据正确与 否，都能够得到正确的结论或者指出错误。 能进行有效的推理：能够运用专家的经验和知识进行搜 索、推理。 具有透明性：在推理时，不仅能够得到答案，而且还能 给出推理的依据。 具有灵活性：知识的更新和扩充灵活方便。 复杂性：人类的知识可以定性或定量的表示，专家系统 经常表现为定性推理和定量计算的混合形式，比较复杂。
College of Electrical and Information Engineering, Hunan Univ.
人工智能精品：专家系统
8.2 专家系统的基本结构
8.2.4 推理机
推理机是专家系统在解决问题时的思维推理核心，它是一组程序，用以模拟领域 专家思维过程，以使整个专家系统能够以逻辑方式进行问题求解。
8.2.5 解释器
解释器是人与机器接口相连的部件，它负责对专家系统的行为进行解释，并通过 人机接口界面提供给用户。它实际也是一组程序，其主要功能是对系统的推理过程 进行跟踪和记录，回答用户的提问，使用户能够了解推理的过程及所运用的知识和 数据，并负责解释系统本身的推理结果。
8.1 专家系统的概述
▪ 2、按系统的体系结构分类 按照系统的体系结构，专家系统可分为4种类型。 （1）集中式专家系统
（2）分布式专家系统 （3）神经网络专家系统 （4）符号系统与神经网络相结合的专家系统
8.1 专家系统的概述
▪ 8.1.4 专家系统的一般特点 除前述之外，专家系统还具有以下一些共同特点：
8.4 专家系统的设计与建造
5、最终系统设计 用原型法开发的原型系统时，一般都是用某种开发工具或效 率不高的开发语言实现的除了简单的系统外，大多数原型系 统都废弃不用，开发原型系统只是帮助定义系统需求的一种 手段。在利用原型法完成了系统需求的确切定义后，就进入 最终系统的设计阶段。
6、最终系统实现 本阶段依据最终系统设计说明书对专家系统进行编程实现。
8.1 专家系统概述
我国专家系统的研发起步于20世纪80年代，虽然 起步较晚，但也取得了较好的成绩，开发成功了许多具 有实用价值的应用型专家系统。例如，南京大学开发的 新结构找水专家系统、吉林大学开发的勘探专家系统和 油气资源评价专家系统、西安交通大学和中科院西北水 土保持研究所联合开发的旱地小麦综合管理专家系统以 及北京中医院开发的关幼波肝病诊断专家系统都取得了 明显的经济效益和社会效益，为专家系统的理论研究和 推广应用起到了积极的推动作用。