第九章 专家系统开发与实例总结
专家系统PPT教学课件
图灵测试
• 如果电脑能在5分钟内回答由人类测试者提出的一 系列问题，且其超过30%的回答让测试者误认为 是人类所答，则电脑通过测试。
10
• 图灵测试问题举例
• 问： 你会下国际象棋吗？
• 问：你会下国际象棋吗？ • 答：是的。
• 答：是的。
• 问：你会下国际象棋吗？
• 问：你会下国际象棋吗？ • 答：是的。
有知识，不断更新。由于这一特点，使得 专家系统具有十分广泛的应用领域。
7
专家系统的特点
(4) 实用性 专家系统是根据问题的实际需求开发的，这一特 点就决定了它具有坚实的应用背景。
8
专家系统的特点
(5)具有一定的复杂性及难度 专家系统拥有知识，可以运用知识进行推 理，模拟人类的思维过程。但是，人类的 知识是丰富多彩的，思维方式也是多种多 样的。因此，要真正实现对人类思维的模 拟，是一件非常困难的工作，并有赖于其 他许多学科的共同发展。
• 答：是的，我不是已经说 过了吗？
• 问：请再次回答，你会下国际 • 问：请再次回答答：你烦不烦，干吗老提 同样的问题。
11
• 2014年6月7日发生了一件事情：聊天程序“尤金·古斯特 曼”（Eugene Goostman）在英国皇家学会举行的2014 图灵测试大会上冒充一个13岁乌克兰男孩而骗过了33%的 评委，从而“通过”了图灵测试。
3
小 i机器人
/
4
专家系统的特点
专家系统具有下列特点： (1)具有专家水平的专门知识 专家系统为了能够像人类专家那样去解决 实际问题，就必须具有专家级的知识．知 识越丰富，解决问题的能力就越强。
5
专家系统的特点
(2)透明性 专家系统能够解释本身的推理过程并回答
专家系统概述
（4）知识的检测
• 在上述建立知识库的过程中，无论哪一步 出现错误，都会直接影响到专家系统的性 能。因此，必须对知识库进行检测，以便 尽早发现和纠正可能出现的错误。检测的 主要任务是知识库中知识的一致性和完整 性。
• •
知识库及其管理系统
• 知识库：是知识的存储机构，用于存储领 域内的原理性知识、专家的经验性知识， 有关事实等。 知识来源于获取机构；为推理机提供知识。 知识库管理系统：负责对知识库中的知识 进行组织，检索、维护等。
• •
推理机
• 是“思维”机构，是构成专家系统的核心 部分。任务是模拟领域专家的思维过程， 控制并执行对问题的求解。 推理机的性能与知识的表示方式及组织方 式有关，与知识的内容无关，有利于推理 机与知识库的独立。 推理机的搜索策略使用了与领域有关的启 发性知识。为了保证推理机与知识库的独 立性，采用元知识来表示启发性知识。
– 特点：在给定限制条件下能给出最佳或较佳设 计方案。
4.专家系统的分类
(5)规划型：按给定目标拟定总体规划、行动 计划、运筹优化等的一类专家系统。
– 特点：在给定的约束条件下能以较小的代价达 到给定的目标。
(6)控制型：对各种大型设备及系统实现控制 的一类专家系统。一般有数字和非数字两 种模式。
2.专家系统的基本特征
7) 具有实用性
– 专家系统是根据领域问题的实际需求开发的。
8) 具有一定的复杂性及难度
– 专家系统拥有知识，能运用知识进行推理，以 模拟人类求解问题的思维过程。 – 知识—丰富。 – 思维—多种多样。
毛豆平衡施肥专家系统开发及其应用总结
农 业 与 技 术
※农业科学
毛豆平衡 施肥专家 系Байду номын сангаас 开发及 其应用 总结
苏 燕 生
（ 龙海市土壤 肥料 站 ，福 建 龙海 ３ ６ ３ １ ０ ０） 摘 要 ：随着互联 网信 息技 术及 移动 互联技术 的开发应 用及推广普及 ，平衡施肥技 术迫切需要更深入的融入现代信 息技 术 ，本 文 重新 总 结毛 豆 平 衡 施 肥 专 家 系统 开 发 及 其 应 用 的 开 发 过 程 ， 以期 在 今 后 的 农 业 技 术 网络 信 息 化 发 展 中
保证 土 壤 采集 具有 的 一 定代 表 性 ，代 表 着 某 一 区域 的土 壤 养 分 状 况 ，根 据 不 同的土 壤 类 型 、不 同的 耕 作制 度 、 地 形 ，确定 每６ ． ６ ７ ｈ ｍ 取 一个 土样 ，全 市共 采集 土 样２ ７ ４ ０ 个 。土样 采 集 点 用ＧＰ Ｓ 全 球 定 位 仪 定 点 ，标 出每 一个 取 样 点 的经 纬 度 ， 并填 写采 样 点地 块 信 息 表和 所 代 表面 积 的农 户信 息 表 。 并于 ２ ０ ０ ６ 年１ １ 月完 成２ ７ ４ ０ 个土 样 的速 效 氮 、磷 、 钾 、有 机 质 、 Ｐ Ｈ值 等５ 个 项 目的检 测 化 验 。 确 保 了龙海 市每 一 地块 都 有 土 壤 的养 分 数 据 ，便 于 农 民进 行 咨询 ，提 出施肥 建议 ，服 务农 民。 ２ ． ４ 开发 毛豆 平衡施 肥专 家 系统软 件 运用 多年 来 的毛 豆 平 衡 施肥 试 验 数 据 ，土 壤 供 肥 能 力 ，毛 豆 需肥 特 性 及 平衡 施 肥 计算 公式 ，委托 计 算 机 程 序 设计 师 进行 毛 豆 平 衡施 肥 专 家 系 统软 件 的 设 计开 发 ， 建成 一 套 较为 方 便 易 操作 的常 规 营养 元 素 平衡 施 肥 专 家 系 统 ，并 在 网上 发 布 。农 民可 利 用 建成 后 的 专 家系 统 ， 输 入 村 名 ， 地 块 编 号 或 经 纬 度 就 可 直 接 查 询 到 自 己地 块 的土 壤 养分 状 况 ，输入 毛 豆 的 目标 产 量 ，点 击肥 料 品 种 ，就 可 以很轻 松 的得 出毛豆 的平 衡施 肥技 术建 议 。
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
智能科学与技术导论课件第9章
2）代理性。代理性主要体现在代表用户工作，可以对一些资源进行包装，引导或代替用户对这些资源 进行访问，成为用户便利通达这些资源的枢纽和中介。
序号 1 2 3 4 5 6 7 8
特性 自主性 代理性 反应性 主动性 可通信 可推理 可移动 自学习
释义 对自己的行为或动作有控制权。 代表用户工作，或引导、代替用户访问资源。 及时感知环境的变化，并执行动作以作用于环境。 Agent能够展现出一种导向目标的行为。 与其它Agent（也包括人）进行通信，交换信息。 解释感知信息，或决定执行什么动作。 Agent能够跨平台持续运行。 Agent能够根据以前的经验校正其行为。
9.1 智能系统及其应用
9.1.3 智能控制系统
1.智能控制
随着自动控制技术的广泛应用，遇到了传统控制方法难以解决的问题： 1）大量实际系统，由于其复杂性、非线性、时变性、不确定性，或者信息不完全性，无法得 到精确的数学模型。 2）某些复杂的系统可能包含有不确定性的控制过程，无法用传统的数学模型来描述，即无法 解决传统建模问题。 3）在运用传统控制方法时，针对实际系统经常需要进行一些比较苛刻的线性化假设，而假设 往往与实际不相符。 4）传统的控制要求相对较低、任务目标单一，而实际控制任务复杂，例如，机器人控制、计 算机集成制造系统、社会经济管理系统等复杂的控制任务，传统控制方法就显得无能为力了。 其实，在社会生产实践中，复杂控制问题可通过熟练操作人员的经验和控制理论相结合去解 决，完全可以适应被控制对象的复杂性和不确定性。由此，就催生了智能控制。
专家系统
5、规划专家系统
规划专家系统的任务在于寻找出某个能够达到 给定目标的动作序列或步骤。规划专家系统的特点 如下： 1)、所要规划的目标可能是动态的或静态的， 因而需要对未来动作做出预测。 2)、所涉及的问题可能很复杂，要求系统能 抓住重点，处理好各子目标间的关系和不确 定的数据信息，并通过试验性动作得出可行 规划。
三、类型
对专家系统可以按不同的方法分类。 通常，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。
1、解释专家系统
解释专家系统的任务是通过对已知信息和数据 的分析与解释，确定它们的涵义。解释专家系统具 有下列特点： 1）、系统处理的数据量很大，而且往往是不 准确的、有错误的或不完全的。 2）、系统能够从不完全的信息中得出 解释， 并能对数据做出某些假设。 3）、 系统的推理过程可能很复杂和很 长，因而要求系统具有对自身的推理过程作 出解释的能力。
五、未来的专家系统
目前的专家系统发展确实存在着一些限制， 在未来的年代中，许多今日专家系统缺失将会 被改善，相信未来专家系统应该继续研究的项 目有： 1）、具有处理常识的能力； 2）、发展深层的推论系统； 3）、不同层次解释的能力； 4）、使专家系统具有学习的能力； 5）、分布式专家系统； 6）、轻易获取与更新知识的能力。
未来发展的专家系统，能经由感应器直接 由外界接受资料，也可由系统外的知识库获得 资料，在推理机中除推理外，上能拟定规划， 仿真问题状况等。知识库所存的不只是静态的 推论规则与事实，更有规划、分类、结构模式 及行为模式等动态知识。
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。 在总结前三代专家系统的设计方法和实 现技术的基础上，已开始采用大型多专家协 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 取及学习机制等最新人工智能技术来实现具 有多知识库、多主体的第四代专家系统。
专家系统
图6 反向推理原理图
3.正反向混合推理 基本思想： 先根据原始数据通过正向推理帮助推理提出假 设，再用反向推理进一步寻找支持假设的证据，反 复这个过程。根据问题已有数据进行推理，但不期 望这种推理能达到总目标；而同时从目标出发进行 反向推理，也不期望该推理一直进行到每个子目标 能被上下文匹配或否定，而是期望两种推理在某些 子目标处接合起来。 集中了正向和反向推理的优点，但其控制策略 较前两者复杂。适用于数据充分、解空间不大的精 确推理。
图5 正向推理原理图
2.反向推理 先提出假设，然后由此出发，进一步寻找支持假设的证据，即所谓目 标驱动方式，当证据与用户提出 的原始信息匹配时，推理成功。 推理过程： 由用户或系统首先提出一批假设，然后系统逐一验证这些假设的真假 性。 适用于结论单一或直接提出结论要求证实的系统，并且初始数据 （事实）量很大的场合。
决策型
控制型 调试型
通常完成实时控制任务 制定并实施纠正某类故障的规划，亦称为排错型或维 修型
YES/MVS TIMM/TUNER
3. 专家系统的工作原理
用户 领域专家（DE) 知识工程师(KE) 人 机 接 口
推理机
解释机
解释机制
知识获取机制
性能系统
综合数据 库
知识库
图2 专家系统的一般结构
一个完整的专家系统通常由6个部分组成： 1.知识库 存放系统求解问题所需要的知识 2.推理机 负责使用知识库中的知识去解决实际问题 3.综合数据库 用于存放系统运行中所需要和产生的所有信息，包括问题的描述、 中间结果，解题过程的记录等信息。在专家系统中，数据的表示与组 织应做到与知识的表示组织相容。 4.知识 获取机制 负责管理知识库中的知识，包括根据需要修改、删除或添加知识及由此 引起怕一切必要的改动，维持知识库的一致性、完整等方面，是系统灵活 性的主要部件。 5.解析机制 负责回答用户提出的各种问题，包括系统与系统运行有关的问题和 与系统运行无关的关于系统自身的一些问题，是实现透明性的主要部件。 6.人机接口 把用户输入的信息转换成系统的内部表示形式，然后把这些内部表示 交给相应的部件去处理。系统输出的内部信息也由人机接口转换成用户 易于理解的外部表示显示给用户。
专家系统及其应用
专家系统及其应用计算机12班马洪旭 01055050一．专家系统的基本概念1．何谓专家系统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。
专家系统内部含有大量的某个领域的专家水平的知识与经验，能够运用人类专家的知识和解决问题的方法进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，来解决该领域的复杂问题。
专家系统是人工智能应用研究最活跃和最广泛的应用领域之一,涉及到社会各个方面，各种专家系统已遍布各个专业领域，取得很大的成功。
根据专家系统处理的问题的类型，把专家系统分为解释型、诊断型、调试型、维修型、教育型、预测型、规划型、设计型和控制型等10种类型。
具体应用就很多了，例如血液凝结疾病诊断系统、电话电缆维护专家系统、花布图案设计和花布印染专家系统等等。
为了实现专家系统，必须要存储有该专门领域中经过事先总结、分析并按某种模式表示的专家知识(组成知识库)，以及拥有类似于领域专家解决实际问题的推理机制(构成推理机)。
系统能对输入信息进行处理，并运用知识进行推理，做出决策和判断，其解决问题的水平达到或接近专家的水平，因此能起到专家或专家助手的作用。
开发专家系统的关键是表示和运用专家知识，即来自领域专家的己被证明对解决有关领域内的典型问题有用的事实和过程。
目前，专家系统主要采用基于规则的知识表示和推理技术。
由于领域的知识更多是不精确或不确定的，因此，不确定的知识表示与知识推理是专家系统开发与研究的重要课题。
此外，专家系统开发工具的研制发展也很迅速，这对扩大专家系统的应用范围，加快专家系统的开发过程，将起到积极地促进作用。
随着计算机科学技术整体水平的提高，分布式专家系统、协同式专家系统等新一代专家系统的研究也发展很快。
在新一代专家系统中，不但采用基于规则的推理方法，而且采用了诸如人工神经网络的方法与技术。
2．专家系统的基本结构专家系统通常由人机交互界面、知识库、推理机、解释器、综合数据库、知识获取等6个部分构成。
专家系统在知识管理中的应用教程
专家系统在知识管理中的应用教程知识管理在如今所面临的复杂环境中被视为一种重要的解决方案。
随着信息技术的不断发展，专家系统作为一种新兴的技术手段，为知识管理提供了有效的支持。
本文将介绍专家系统在知识管理中的应用，并提供一些实用的教程，帮助读者了解和使用专家系统。
1.专家系统的概念和特点专家系统是一种能够模拟人类专家智能行为的计算机系统。
它通过建立一套包含专家知识和推理机制的系统，以解决特定领域的问题。
其主要特点包括：能够模拟专家的决策过程、能够与用户进行交互、能够提供解决方案和解释等。
2.专家系统在知识管理中的作用专家系统在知识管理中发挥着重要的作用。
首先，它可以通过存储和管理专家的知识，提供一种集中的、可靠的知识库，方便人们进行查找和利用。
其次，专家系统可以通过推理和分析技术，帮助人们在复杂环境中做出决策，提高工作效率。
最后，专家系统还可以通过与人进行交互，提供问题解答、培训和指导等服务，满足人们不同的需求。
3.专家系统的应用案例专家系统已经在各个领域得到了广泛的应用。
以医疗行业为例，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。
在工业领域，专家系统可以用于故障诊断和维修指导。
在金融领域，它可以用于风险评估和投资分析。
这些案例都表明，专家系统具有很大的潜力，在知识管理中发挥着重要作用。
4.构建专家系统的步骤构建一个有效的专家系统需要经历以下几个步骤。
1)确定专家系统的目标和应用范围：明确专家系统的用途和能够解决的问题。
2)收集和整理专家知识：通过与专家进行交流和访谈，收集并整理专家的知识，建立知识库。
3)建立推理机制和推理引擎：根据问题的性质和需求，选择适当的推理机制和推理引擎，用于问题的求解。
4)构建用户界面和交互系统：设计和开发专家系统的用户界面和交互系统，以方便用户与系统进行交互。
5)测试和调试：进行系统的测试和调试，确保系统能够提供准确的解决方案。
6)部署和维护：将专家系统部署到实际的工作环境中，定期进行维护和更新，以保证系统的性能和稳定性。