第六章故障诊断专家系统
6.1专家系统概述
6.1.1专家系统的定义
专家系统（Expert system简称ES）是人工智能的一个分支领域，在自然科学、社会科学、工程技术的各个领域得到了广泛的应用，是人工智能领域中最具有吸引力、最成功的研究领域。
20世纪60年代中期，人工智能由追求通用的一般研究转入特定的研究，产生了以专家系统为代表的基于知识的各类人工智能系统。1965年，斯坦福大学教授费根鲍姆（E.A.Feigenbaum）开创了基于知识的专家系统这一人工智能研究的新领域。他与别人共同开发的根据化合物的分子式及其质谱数据帮助化学家推断分子结构的计算机程序系统DENDRAL，标志着专家系统的诞生。
专家系统的发展可以分为孕育（1965年以前）、产生（1965—1971）、成熟（1972—1977）和发展（1978—）四个阶段[25]。在70年代ES系统的成熟期，ES的概念与观点逐渐大众化，先后出现了一批较成熟的ES系统，主要是在医学领域，代表性的有MYCIN、CASNET、PROSPECTOR等ES系统。这一时期的ES系统与第一代系统相比具有：多数使用自然语言对话，多数系统具有解释功能，采用了似然推理技术。
进入80年代后，专家系统的应用范围更加广泛，已扩展到军事、空间技术、建筑设计和设备诊断等方面。在设备的故障诊断领域中，近几年我国也开发了一些专家系统，主要是针对汽轮发电机组开发的故障诊断专家系统。水电机组的结构与运行原理同汽轮发电机组相似，但却有不同之处，因此水电机组故障诊断的研究即具有一定的理论基础，又具有很大的必要性。
专家系统发展到现在，已经得到许多领域专家的认可，但是对于专家系统的定义到目前为止还没有一个统一的说法。一种意见认为：专家系统是利用具有相当量的公认、权威的知识来解决特定领域中的实际问题的计算机程序系统，可以根据人为提供的数据、事实和信息，结合系统中存储的专家经验或知识，运用一定的推理机制进行推理判断，最后给出一定的结论和用户解释以供用户决策之用。
持有另一种意见的人则认为：专家系统是一个具有知识库和具体计算机的系统，其知识库中的知识来源于某领域专家的技能和经验；可以对某一任务提出建议或给出合理的决策；能判断自己的推理路线并以简明的形式显示出来；常采用基于规则的程序设计。
第三种意见认为：专家系统是一个使用知识和推理的智能计算机程序，它的目的是解决人类专家很难解决的一些问题；专家系统中的知识由事实和启发式信息构成，其事实构成了共享且为专家认可的知识信息体；专家系统的启发式信息则是一些独特的推理规则，如似然推理规则、优化猜测规则等。
上述对专家系统的理解都有两个概念—知识、推理和智能程序。因此可以引用专家系统创始人费根鲍姆（E.A.Feigenbaum）的一段话来说明什么是专家系统：“专家系统是一个智能计算机程序，它利用知识和推理过程来解决那些需要大量的人类专家知识才能解决的复杂问题。所用的知识和推理过程可认为是最好的领域专家的专门知识的模型”。
一般而言，专家系统具有如下特点：
a)象人类专家一样可以解决一些困难问题；
b)以知识为基础；
c)用适当的方式进行人机交流，包括使用自然语言；
d)具有专家水平的专门知识。专家系统所具有的知识面可以很窄，但针对某个特定领
域，必须要有专家的水平；
e)具有符号处理的能力。专家系统能采用符号准确地来表示领域有关的信息和知识，
并对其进行各种处理和推理功能，这里用符号表示的知识和信息超越了数据的范畴；
f)具有一般问题的求解能力。专家系统具有一种公共的智能行为，能做一般的逻辑推
理、目标搜索和常识处理等工作；
g)具有一定的复杂度与难度。专家系统所处理的知识都是专门的领域知识。若领域问
题不具有一定的复杂度与难度，就根本不需要专家来解决；
h)具有解释功能。专家系统在解题的过程中，应能解释获得结果的原因。这就是专家
系统的透明性；
i)具有获取知识的能力。与人类专家一样能通过学习不断丰富自己的知识和扩充知识
库，高级专家系统也应有进一步不断获取知识的能力；
j)具有自学的能力，能从系统运行的经验中不断总结新知识和更新老知识。目前，该能力还是停留在初级阶段，还没有找到更好地解决学习问题的方法；
k)具有较好的可扩充性与可维护性，因为专家系统一般都把程序的控制和推理机构与知识分离，相对地互相独立；
专家系统是一种智能的计算机程序，而这种智能计算机程序不同于传统的计算机程序。专家系统可以表示为：
知识+推理=专家系统
而传统计算机程序为：
数据+算法=程序
专家系统与传统计算机程序的区别：
a）总体上说，专家系统是一种属于人工智能范畴的计算机应用程序，人工智能的各种问题的求解策略和方法都适用于专家系统。专家系统使用的求解方法不同于传统应
用程序的算法。专家系统求解的问题是不良结构或不确定性的问题，而传统的程序
求解的是确定的定规类问题。
b）从功能看，专家系统模拟的是人类专家在问题领域上的推理，而不是模拟问题本身。
传统的程序是通过建立数学模型去模拟问题领域。
c）从组成结构上，专家系统解决问题有三要素：描述问题状态的综合数据库或全局数据库，存放启发式经验知识的知识库，以及对知识库中的知识进行推理的推理机。
知识库的知识与领域专家密不可分，需要经常地补充和修正，它同推理机相互独立，增加了系统的灵活性。传统的计算机程序只有数据级和程序级两级结构，将描述算
法的过程性计算信息和控制性判断信息一起编码在程序中，缺乏专家系统的灵活性。
总之，专家系统是使用某个领域专家的领域知识来求解问题，而不是使用某些从计算机科学和数学中推导出的与领域相关性不大的方法来求解问题。
6.1.2专家系统的结构
专家系统是求解某一领域的智能计算级程序，因此专家系统应具备以下几个功能：
a)存储问题求解所需的知识。
b)存储具体问题求解的初始数据和推理过程中涉及到的各种信息，如中间结果、目标、
子目标以及假设等等。
c)根据当前输入的数据，利用已有知识，按照一定的推理策略，去解决当前实际问题，
并可以控制和协调整个系统。
d)能够对推理过程、结论或系统自身行为做出必要的解释，如解题步骤、处理策略、
选择处理方法的理由、系统求解某种问题的能力、系统如何组织相管理其自身知识
等．这样既便于用户的理解和接受，同时也便于系统的维护。
e)提供知识获取、机器学习以及知识库的修改、扩充和完善等维护手段。只有这样才
能更有效地提高系统的问题求解能力及准确性。
f)提供一种用户接口，既便于用户使用，又便于分析和理解用户的各种要求和请求。
一个完整的专家系统必须具有以上的功能，因此可以决定一般的专家系统的结构。专家系统结构由三种结构：基本型、一般型和理想型。
图6-1 专家系统的基本结构
图6-1给出了基本型的结构，它包括两个主要部分：知识库和推理机。这种结构比较简单，知识工程师与领域专家直接交互，收集与整理领域专家的知识，将其转化为系统的内部表示形式并存放到知识库中；推理机根据用户的问题、求解要求和所提供的初始数据，运用知识库中的知识对问题进行求解，并将产生的结果输出给用户。
图6-2给出了专家系统结构的一般型。以MYCIN为代表的基于规则的专家系统（Rule-based Expert system）采用了这种结构，是由所谓的产生式系统发展起来的，在目前专家系统建造中比较流行．这种结构包括六个部分：知识库、推理机、综合数据库、人机接口、解释机以及知识获取程序。其中知识库、推理机和综合数据库是目前大多数专家系统的主要内容。
图6-2专家系统一般型
(1)知识库（Knowledge Base ,缩写KB）。用以存放领域专家提供的专门知识。这些专门知识包含与领域相关的书本知识、常识性知识以及专家凭经验得到的试探性知识．专家系统的问题求解是运用专家提供的专门知识来模拟专家的思维方式进行的，这样知识库中拥有知识的数量和质量就成为一个专家系统中系统性能和问题求解能力的关键因素．因此，知识库的建立是建造专家系统的中心任务。
(2)综合数据库。用于存放关于问题求解的初始数据、求解状态、中间结果、假设、目标以及最终求解结果。
(3)推理机（Inference Engine）。在一定的控制策略下针对综合数据库中的当前信息，识别和选取知识库中对当前问题求解有用的知识进行推理。在专家系统中，由于知识库中知识往往是不完全的和不精确的，因而其推理过程一般采用不精确推理．
(4)知识获取程序。在专家系统的知识库建造中用以部分代替知识工程师进行专门知识的自动获取，实现专家系统的自学习，不断完善知识库。
(5)解释程序。根据用户的提问，对系统提出的结论、求解过程以及系统当前的求解状态提供说明，便于用户理解系统的问题求解，增加用户对求解结果的信任程度。在知识库的完善过程中便于专家或知识工程师发现和定位知识库中的错误，便于领域的专业人员或初学者能够从问题的求解过程中得到直观学习。
（6）人机接口(Man-Machine Interface)。将专家或用户的输入信息翻译为系统可接受的内部形式，把系统向专家或用户输出的信息转换成人类易于理解的外部形式。
上述的两种专家系统的结构只是各应用领域类专家系统的基本和核心。对于水电机组的故障诊断专家系统而言，其组成除了上述六个部分外，还应该包括在线监测子系统、机组实际参数库、征兆事实库、信号分析程序、征兆获取程序、故障处理程序和监测数据库。
图6-3水电机组故障诊断专家系统
图6-3是水电机组专家系统示意图，图中各部分功能为：
（1）机组参数库：用于存放机组有关的结构和功能参数（如水电机组的设计参数）以及机组过去运行情况的背景信息。
（2）诊断知识库：诊断知识库是机组故障诊断专家系统的核心，也是影响机组故障诊断专家系统性能的瓶颈。其用于存放水电机组领域专家的各种与机组故障诊断有关的知识，包括机组征兆、控制知识、经验知识、对策知识和翻译程序。这些知识是由知识工程师和水电专家合作获取到的，并通过知识获取模块按一定的知识表示存入到诊断知识库中。
（3）征兆获取模块：采用一定的征兆获取方法，对监测数据库中的数据进行分析，获取征兆。常用的方法为时域提取和频域提取。但亦可研究利用小波分析来提取故障征兆。
（4）知识获取模块：知识获取模块负责对诊断知识库进行维护和更新，包括知识的输入、修改、删除和查询等管理功能及知识的一致性、冗余性和完整性等维护功能。同时，将机组发生的且以前没有遇到过的新情况补充到知识库中。
（5）推理机：推理机是一组程序，用于控制系统的运行。利用诊断知识库的知识，并提取征兆事实库的事实按照一定的问题求解策略，进行推理诊断，最后给出诊断结果。诊断推理模块是诊断系统的关键，它的推理模式和推理依据对诊断的准确性起决定作用。它可分为：自动诊断和人工干预诊断。自动诊断不需要人工干预，所有过程均由系统自动完成，并最后给出诊断结果和诊断解释。人工干预诊断需要用户提问，获得更多的征兆信息，以便更精确
综述与评论 计算机测量与控制.2008.16(9) C omputer Measurement &Control 1217 中华测控网https://www.doczj.com/doc/9711429966.html, 收稿日期:2008-06-08; 修回日期:2008-07-16。 作者简介:安茂春(1967-),山东莱阳人,副研究员,主要从事测试与故障诊断技术的管理工作。 文章编号:1671-4598(2008)09-1217-03 中图分类号:TP182 文献标识码:A 故障诊断专家系统及其发展 安茂春 (北京系统工程研究所,北京 100101) 摘要:文章对主要的故障诊断专家系统进行了系统的归纳和分类,主要关注故障诊断专家系统在军事领域的应用;重点讨论了基于规则的诊断专家系统、基于模型的诊断专家系统、基于人工神经网络的诊断专家系统、基于模糊推理的诊断专家系统和基于事例的诊断专家系统的技术要点、发展现状、优缺点及其在军事方面的应用;最后,对该学科的发展做出了预测,指出基于多种模型结合的诊断专家系统、分布式诊断专家系统、实时诊断专家系统是今后的发展方向。 关键词:专家系统;故障诊断;军事应用;基于规则推理;建模技术;人工神经网络;模糊推理;基于事例推理 A Survey on Fault Diagnosis Expert Systems An M ao chun (Beijing Institute o f System and Eng ineering ,Beijing 100101,China) Abstract:In this article w e present a s urvey of fault diagnosis expert system s,and categorize them into 5different types according to know ledge organiz ation m ethod and reasoning m ech anis m,w hich are ru le-b as ed fault diagn osis expert system,model-based fault diagnosis ex pert system,n eural netw ork fault diagnosis exp ert sy stem,fuz zy fault diagn osis expert system and cas e-based fault diagn os is expert sys -tem,for each type w e describ e its techn ical pr op erties,curren t status,ad vantag es and disadvantages,and application s in military field.At the end of th is article,w e point out that hybrid model-based,distributed and real-time diagnosis expert sys tems are fu tu re direction s. Key words:ex pert sys tem;fault diagnosis ;military application;rule -b as ed reasoning;modelin g;artificial neural netw or k;fuzzy reasonin g;ease-b as ed reasoning 1 故障诊断专家系统及其分类 专家系统(Ex per t Sy st em,ES)是人工智能技术(A rt if-i cial I ntelligence,A I)的一个重要分支,其智能化主要表现为能够在特定的领域内模仿人类专家思维来求解复杂问题。专家系统必须包含领域专家的大量知识,拥有类似人类专家思维的推理能力,并能用这些知识来解决实际问题。 故障诊断技术是一门应用型边缘学科,其理论基础涉及多门学科,如现代控制理论、计算机工程、数理统计、模糊集理论、信号处理、模式识别等。故障诊断的任务是在系统发生故障时,根据系统中的各种量(可测的或不可测的)或其中部分量表现出的与正常状态不同的特性,找出故障的特征描述并进行故障的检测与隔离。 故障诊断专家系统是将专家系统应用到故障诊断之中,可以利用领域知识和专家经验提高故障诊断的效率[1]。目前专家系统在故障诊断领域的应用非常广泛,如美空军研制的用于飞机喷气发动机故障诊断专家系统XM AN [2],N A SA 与M IT 合作开发的用于动力系统诊断的专家系统,英国某公司为英美军方开发的直升机发动机转子监控与诊断专家系统[3]等,此外在电力、机械、化工、船舶等许多领域中也大量应用了故障诊断专家系统。 根据知识组织方式与推理机制的不同,可将目前常用的故障诊断专家系统大致分为基于规则的诊断专家系统、基于模型 的诊断专家系统、基于人工神经网络的诊断专家系统、基于模糊推理的诊断专家系统和基于事例的诊断专家系统。 2 故障诊断专家系统对比分析 2 1 基于规则的诊断专家系统 在基于规则的诊断专家系统中,领域专家的知识与经验被 表示成产生式规则,一般形式是:if<前提>then<结论>其中前提部分表示能与数据匹配的任何模型,结论部分表示满足前提时可以得出的结论。基于规则的推理是先根据推理策略从规则库中选择相应的规则,再匹配规则的前提部分,最后根据匹配结果得出结论。 基于规则的诊断知识表达方式直观、形式统一,在求解小规模问题时效率较高,并且具有易于理解与实现的优点,因而取得了一定成功。20世纪90年代,国外在军用水压系统、电力供应网络等方面进行了应用。 但是,对于复杂系统,所观测到的症状与对应的诊断之间的联系是相当复杂的,通过归纳专家经验来获取规则有着相当的难度,且诊断时只能对事先预想到的并能与规则前提匹配的事件进行推理,存在知识获取的瓶颈问题。2 2 基于模型的诊断专家系统 在基于模型的诊断专家系统中,领域专家的专业知识包含在建立的系统模型中,这种基于模型的诊断更多地利用系统的结构、功能与行为等知识。相比基于规则的诊断专家系统,这种诊断方式能够处理预先没有想到的情况,并且可能检测到系统存在的潜在故障。这类系统的知识库相对容易建立并且具有一定的灵活性,已应用于航天器动力燃烧系统故障诊断等方面。
专家系统及其在教育中的应用研究 学院 专业 研究方向 学生姓名 学号 任课教师姓名 任课教师职称 2013年06 月20 日
专家系统及其在教育中的应用研究 摘要：作为人工智能应用研究的一个重要分支，专家系统被广泛应用于各个领域并取得了巨大的成功。本文在介绍专家系统的内涵、基本结构原理和发展趋势的基础上对专家系统在教育领域中的应用现状作了探讨，分析了专家系统与计算机辅助教学、网络远程教学的结合应用以及在辅助教育教学方面的其他应用。 关键字：人工智能；专家系统；ITES；ICAI；IDSS 一、引言 信息技术的飞速发展正以一种前所未有的深度和广度渗透到社会的方方面面，改变着人们的生活。其中，对于人工智能领域的关注和研究一直领跑于信息技术的前沿，标志着社会发展的智能化趋势。而人工智能中最接近实际应用、发展最快、效益最显著的当属专家系统。可以说“专家系统是人工智能从幻想到实践，再由实践到理论的主角川¨。从1965年世界上第一个专家系统诞生至今，随着知识工程的深入研究，以及专家系统的理论和技术的不断发展，使得专家系统的应用渗透到几乎各个领域，并在实际应用中产生了巨大的经济效益。当今社会对教育现代化的呼吁和关注，使专家系统在教育中的应用也越来越得到人们的重视，且具有广阔的发展前景。尤其是专家系统与传统的计算机辅助教学、网络远程教学的结合，更能满足学生的个性化学习需求，充分体现了教与学的灵活性、互动性和适应性，同时，专家系统在辅助教育教学中的其他应用也极大地促进了教育信息化的发展。 二、有关专家系统 专家系统(Expert System)是人工智能应用研究中最活跃、最成熟的一个领域。专家系统的实质就是一种具有特定领域内大量知识和经验的计算机智能程序系统。它包括两个方面的含义。首先，专家系统是一种智能程序系统，因此，它不同于一般的程序系统，是一种能够运用已有知识和经验进行推理、判断与决策并对结论的推理过程作出解释的启发式程序系统。其次，专家系统的智能来源于领域专家的知识和经验，它应用人工智能技术，模拟人类专家求解问题的思维过程求解领域内的各种问题，其水平可以达到甚至超过人类专家的水平，而且能够在运行过程中不断积累和更新知识，和人类专家相比更具持久性、灵活性和一致性。专家系统又可称为“基于知识的系统”。这种基于知识的系统以知识为中心，以逻辑推理为手段解决问题。因此，专家系统的核心内容是知识库和推理机制，其主要组成部分是：知识库、推理机、综合数据库、解释机构、知识获取机构和用户界面。其一般结构如图1所示： 领域专家、知识工程师 用户
人工智能技术基础实验报告 指导老师：朱力 任课教师：张勇
实验三小型专家系统设计与实现 一、实验目的 （1）增加学生对人工智能课程的兴趣； （2）使学生进一步理解并掌握人工智能prolog语言； （3）使学生加强对专家系统课程内容的理解和掌握，并培养学生综合运用所学知识开发智能系统的初步能力。 二、实验要求 （1）用产生式规则作为知识表示，用产生系统实现该专家系统。 （2）可使用本实验指导书中给出的示例程序，此时只需理解该程序，并增加自己感兴趣的修改即可；也可以参考该程序，然后用PROLOG语言或其他语言另行编写。 （3）程序运行时，应能在屏幕上显示程序运行结果。 三、实验环境 在Turbo PROLOG或Visual Prolog集成环境下调试运行简单的PROLOG程序。 四、实验内容 建造一个小型专家系统（如分类、诊断、预测等类型），具体应用领域由学生自选，具体系统名称由学生自定。 五、实验步骤 1、专家系统： 1.1建造一个完整的专家系统设计需完成的内容： 1．用户界面：可采用菜单方式或问答方式。
2．知识库（规则库）：存放产生式规则，库中的规则可以增删。 3．数据库：用来存放用户回答的问题、已知事实、推理得到的中 间事实。 4．推理机：如何运用知识库中的规则进行问题的推理控制，建议 用正向推理。 5．知识库中的规则可以随意增减。 1.2推理策略 推理策略包括：正向（数据驱动），反向（目标驱动），双向 2、动物分类实验规则集 （1）若某动物有奶，则它是哺乳动物。 （2）若某动物有毛发，则它是哺乳动物。 （3）若某动物有羽毛，则它是鸟。 （4）若某动物会飞且生蛋，则它是鸟。 （5）若某动物是哺乳动物且有爪且有犬齿且目盯前方，则它是食肉动物。（6）若某动物是哺乳动物且吃肉，则它是食肉动物。 （7）若某动物是哺乳动物且有蹄，则它是有蹄动物。 （8）若某动物是有蹄动物且反刍食物，则它是偶蹄动物。 （9）若某动物是食肉动物且黄褐色且有黑色条纹，则它是老虎。 （10）若某动物是食肉动物且黄褐色且有黑色斑点，则它是猎豹。 （11）若某动物是有蹄动物且长腿且长脖子且黄褐色且有暗斑点，则它是长颈鹿。 （12）若某动物是有蹄动物且白色且有黑色条纹，则它是斑马。 （13）若某动物是鸟且不会飞且长腿且长脖子且黑白色，则它是驼鸟。
浅谈专家系统应用与发展 摘要：专家系统作为人工智能应用研究的课题之一在各个领域得到广泛应用，但也存在一些突出问题限制了其进一步的发展。本文就专家系统的应用领域和研究热点及其存在问题作了讨论，并提出了新型专家系统的一些特点，指出发展新型专家系统是很有必要的。 关键字：专家系统，知识获取，数据挖掘，多Angent Application and Prospect of Expert System Abstract:Expert system is one of the research subjects of the application of AI(artificial intelligence),and widely uesd in many fields,but some predominant problems confined its development.This article discussed the application areas and research hotspots of expert system,and brought up some characteristics of new style expert system,finally pointed that it’s necessary for us to develop new style expert system. Key words:expert system; knowledge acquisition; data mining; multi-agent system 1专家系统概述 1.1 专家系统的起源与含义 专家系统（expert system）是人工智能领域应用研究最活跃和最广泛的课题之一。第一个专家系统是在1956年由Allen Newell、Herbert Simon及J. C. Shaw 所发展。其后，许多专家系统也纷纷随之建立，但在前期多半是属于研究性质的雏形系统。1970年代之后，人工智能与专家系统专用的程序语言及软件开发工具逐渐开始发展，而各种知识表示法及算法也被广泛地研究，使得专家系统的建构与发展方式产生了不小的改变。在1980年代后期开始，专家系统便能够逐渐脱离实验室的研究而广泛应用于各行业中[1,2]。 专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题[1]。 1.2 专家系统的结构 专家系统的基本结构如图1所示，其中箭头方向为数据流动的方向。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。
摘要 本文介绍了汽车故障诊断专家系统的基本结构及其开发的基本方法，论述了汽车故障诊断专家系统软件的开发研究的意义和设计中的难点，针对汽车故障的复杂性特点模拟经验丰富的维修专家的诊断思路及方法，利用Delphi7进行编程，建立友好的人机界面，依据计算机数据结构原理，采用故障树的数据结构和关系数据库原理完成知识表示建立完善的知识库，实现了确定性故障诊断所需的知识库和推理机。从而可使用户通过人机对话的形式方便、快速、准确地找出故障原因，大大地提高汽修行业的效益及汽车的使用寿命。 关键字：汽车故障诊断专家系统
The paper introduces Automobile Fault Diagnosis Expert System of basic structure and development of basic methods. Discusses the software of Automobile Fault Diagnosis Expert System 's research meaning and the difficulty in the design. Aiming at the complexity characteristic of the fault ,simulating the way that experienced diagnosis maintenance of expert thinking, using Delphi7, established friendly human-machine interface. According to the principle structure data of the computer , adopt the fault tree's data structure and relation theories of database to accomplish the representation of knowledge, and realized the uncertainty of knowledge base for fault diagnosis and reasoning machine. The user could find fault convenient, fast and accurately through the man-machine dialogue form , greatly improve the automobile industry's efficiency and the automobile's service life. Key words：automobile fault diagnosis expert system
《专家系统及其设计》教学设计 天津电子计算机职专冯莉 人工智能作为一门研究运用计算机模拟和延伸人脑功能的综合性学科，在一定程度上代表着信息技术的发展前沿。但是人工智能在国内中学的开设尚属首次，教师教学经验缺乏，对学生来说，也是一个陌生的事物，与其他课程相比，难度较大。专家系统是人工智能领域的重要组成内容，也是该领域发展得较为成熟的部分。为了缩小现实与理想之间的矛盾，在人工智能课程“专家系统”内容的教学中，采用“以问题解决为中心”的教学方式，通过小组协作，让学生在感受什么是专家系统的基础上既了解有关专家系统的基本知识，又能利用专家系统外壳自行开发一个简易的专家系统，由此既增强他们对人工智能的认识，又促进问题解决能力，发散性思维能力和社会合作能力的培养。 一、学习者分析 选修这门课程的学生通常已具有一定的信息技术基础知识，懂得如何操作计算机、上网浏览信息和收集资料等。“专家系统”的学习内容在人工智能教材中一般都是置于“知识表示”之后，因此学生对各种知识表示方式都有初步了解，掌握了例如产生式规则、状态空间图、语义网络等的基本表示方法。但是各种知识表示如何在人工智能中得到应用，学生们对这个问题在上一阶段的学习中还难以深入体会。专家系统通过把领域专家的大量知识加以计算机编程嵌入到计算机内部，产生式规则的知识表示方式在专家系统的知识库建设中得到了实际应用。因此对于学生来说，虽然专家系统完全是个新事物，但是它与各种知识表示，尤其是产生式规则表示方式，有着理论与实际应用的关系。教师在教学设计时，不能忽视这个有利于学生知识增长和能力发展的“最邻近发展区”。 二、教学目标 知识与技能目标： 1. 感受什么是专家系统，知道专家系统和专家系统外壳之间的区别和联系 2.了解专家系统的基本构造和工作机制 3.能利用专家系统外壳自行开发一个简易的专家系统 过程与方法： 1.能够根据任务的要求，有效采集、分类和管理信息 2.通过感受人类专家解决复杂问题的思路，增强逻辑思维和问题解决能力 情感态度与价值观： 1.进一步增强对人工智能领域的认识，感受人工智能技术的丰富魅力 2.增强协作学习和人际交流能力 三、学习时间 本次教学计划用3个课时完成《专家系统及其设计》的课程内容 第1课时：主要让学生感受什么是专家系统，并了解有关专家系统的一些基本知识 第2课时：主要让学生能够利用InterModeller专家系统外壳自行设计一个简易的植物识别专家系统 第3课时：学生展示设计的植物识别专家系统，在互相交流中提高口头表达能力和作品鉴赏能力 四、课前准备
专家系统及其应用 计算机12班马洪旭 01055050 mhx1220@https://www.doczj.com/doc/9711429966.html, 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。 在其中，知识库是专家系统质量是否优越的关键所在，即知识库中知识的质量和数量决定着专家系统的质量水平。一般来说，专家系统中的知识库与专家系
专家系统的应用实例专家系统及其在教育中的应用研究专家系统及其在教育中的应用研究 学院 专业 研究方向 学生姓名 学号 任课教师姓名 任课教师职称 xx年 06 月 20 日 专家系统及其在教育中的应用研究
摘要：作为人工智能应用研究的一个重要分支，专家系统被广泛应用于各个领域并取得了巨大的成功。本文在介绍专家系统的内涵、基本结构原理和发展趋势的基础上对专家系统在教育领域中的应用 现状作了探讨，分析了专家系统与计算机辅助教学、网络远程教学的结合应用以及在辅助教育教学方面的其他应用。 关键字：人工智能；专家系统；ITES ；ICAI ；IDSS 一、引言 信息技术的飞速发展正以一种前所未有的深度和广度渗透到社会的方方面面，改变着人们的生活。其中，对于人工智能领域的关注和研究一直领跑于信息技术的前沿，标志着社会发展的智能化趋势。而人工智能中最接近实际应用、发展最快、效益最显著的当属专家系统。可以说“专家系统是人工智能从幻想到实践，再由实践到理论的主角川¨。从1965年世界上第一个专家系统诞生至今，随着知识工程的深入研究，以及专家系统的理论和技术的不断发展，使得专家系统的应用渗透到几乎各个领域，并在实际应用中产生了巨大的经济效益。当今社会对教育现代化的呼吁和关注，使专家系统在教育中的应用也越来越得到人们的重视，且具有广阔的发展前景。尤其是专家系统与传统的计算机辅助教学、网络远程教学的结合，更能满足学生的个性化学习需求，充分体现了教与学的灵活性、互动性和适应性，同时，
专家系统在辅助教育教学中的其他应用也极大地促进了教育信息化 的发展。 二、有关专家系统 专家系统(Expert System)是人工智能应用研究中最活跃、最成熟的一个领域。专家系统的实质就是一种具有特定领域内大量知识和经验的计算机智能程序系统。它包括两个方面的含义。首先，专家系统是一种智能程序系统，因此，它不同于一般的程序系统，是一种能够运用已有知识和经验进行推理、判断与决策并对结论的推理过程作出解释的启发式程序系统。其次，专家系统的智能领域专家的知识和经验，它应用人工智能技术，模拟人类专家求解问题的思维过程求解领域内的各种问题，其水平可以达到甚至超过人类专家的水平，而且能够在运行过程中不断积累和更新知识，和人类专家相比更具持久性、灵活性和一致性。专家系统又可称为“基于知识的系统”。这种基于知识的系统以知识为中心，以逻辑推理为手段解决问题。因此，专家系统的核心内容是知识库和推理机制，其主要组成部分是：知识库、推理机、综合数据库、解释机构、知识获取机构和用户界面。其一般结构如图1所示： 领域专家、知识工程师
电力系统故障诊断专家系统 李向峰 （哈尔滨工程大学信息与通信工程工程学院，黑龙江哈尔滨１５０００１）摘要:针对电力系统故障诊断问题存在的大量不确定性，提出了将模糊集和模糊推理方法结合专家系统进行故障诊断的新方案。同时，尝试将分布式问题求解方法用于电力系统故障诊断问题，开发了基于模糊推理的分布式电力系统故障诊断专家系统。为方便用户使用，开发了图形建模和模糊知识学习平台，以及故障信息管理系统通过在某地区电网的测试表明，所提方案具有准确的诊断结果和很好的实用性关键词:故障诊断;模糊推理;专家系统;分布式问题求解;故障信息管理。 关键词:故障诊断; 模糊推理; 专家系统; 分布式问题求解; 故障信息管理 Power System Fault Diagnosis Expert System LiXiangfeng (Information and Communication Engineering, Engineering, Harbin Engineering University, Harbin) Abstract: Fault detection system of power exists a lot of uncertainty, the proposed fuzzy sets and fuzzy inference method combines expert system for fault diagnosis of the new program. At the same time, try to distributed problem solving method for power system fault diagnosis, develop a distributed power system fault diagnosis expert system based on fuzzy reasoning. For the convenience of users, the development of graphical modeling and fuzzy knowledge learning platform, and fault information management system through a regional grid in the test shows that the proposed scheme has an accurate diagnosis and good usability Key words: fault diagnosis; fuzzy reasoning; expert system; distributed problem solving; fault information management. Keywords：fault diagnosis; fuzzy inference; expert system; distributed problem solving 1引言 电力系统故障诊断是近年来十分活跃的研究课题之一，人们对此进行了大量研究[1~9]，取得了许多有价值的理论研究成果，提出了多种解决方案，如采用专家系统方法[2，4，6，8]和神经网络方法[4]等. 由于实际运行中用于故障诊断的断路器和保护动作信息存在着大量的不确定性，近年来有学者将模 糊推理方法应用于电力系统故障诊断[3，5~7，9]。但以 前的研究大多集中在理论探讨上，在解决电力系统运行过程中出现的实际问题方面进展不大。现代电网互联规模和运行复杂性越来越大，运行越来越接近极限，一旦发生故障，造成的损失也较以往增大，因此对运行人员迅速准确处理事故的能力的要求进一步提高。电力系统故障自动诊断系统不仅可以成为运行人员在处理事故时的得力助手，还可成为运行人员培训的有力工具。 本文在前期开发的面向对象的电力系统故障 诊断专家系统[8]的基础上，借鉴其他研究成果[3，5~7] 增加了基于模糊集的报警信息处理，不但考虑了开关和保护动作的不确定性，还将故障时电压、电流不同于正常运行时的特征信息用模糊集表示，利用模糊推理来提高诊断结果的准确性和可用性；同时开发了模糊集学习平台，以缓解专家系统知识获取 的难题;利用网络通信技术和分层分布式问题求解 方法，解决电力系统信息分层和应用于实际电力系统故障诊断时出现的问题，提出了两种分层分布式故障诊断问题求解方案，并就其中一种方法进行了
（ 、 《计算机在材料科学中的应用》 结课作业 题 目：计算机用于新材料的设计 班 级： 姓 名： 学 号： 二零一一年五月
计算机用于新材料的设计 ——材料设计专家系统 21世纪是一个全新的数字信息时代，人们的生活、娱乐、办公、学习都离不开计算机的帮助。不仅如此，它改变了包括各个学科领域在内的世界面貌。21世纪伴随着信息产业的发展，计算机在软硬件方面都取得了长足的进步，而网络技术、信息高速公路的出现，是计算机的应用已远不止科学计算，更成为科技领域存储、传输、处理、加工数字化信息的工具。 在20世纪50年代科学家就设想用计算机进行“材料设计”，其旨是通过理论与计算机预报新材料的组分、结构与性能，或者是通过理论设计来“订做”具有特别性能的新材料，按生产要求“设计”最佳的制备与加工方法。在“材料设计”的研发下，人工智能在20世纪中叶产生并迅速的发展了起来。人工智能的研究是要分析人类的思维过程或人类智能可能具有的功能，并在计算机系统中模拟实现。而专家系统是人工智能研究领域中最活跃、最具实现价值的应用领域之一。 把专家系统应用于我们的材料设计之中，便诞生了材料设计专家系统。材料设计专家系统是指具有相当数量的与材料有关的各种背景知识，并能运用这些知识解决材料设计中有关问题的计算机程序系统。最理想的专家系统是从基本理论出发，通过计算和逻辑推理预测未知材料的性能和制备方法。但由于影响材料的组织结构和性能的因素极其复杂，这种完全演绎式的专家系统还难以实现。目前的专家系统是以经验知识和理论知识相结合为基础的。 一个完整的材料设计专家系统通常由知识库、工作数据库、推理机、知识获取机制、解释机制和人机接口六个部分组成。材料设计专家系统根据用户提出的有关材料性能的要求，以综合材料数据库为出发点，在控制策略的引导下，由推理机运用知识库中的有关知识，通过不断的探索推理以达到目标。材料设计专家系统的工作过程是以知识为基础、对目标问题进行求解的过程，是一个搜索过程。
专家系统设计说明 1.系统主控模块 1.1设计说明 本专家系统是通过输入专家个人的基本信息，完成对专家信息查询、统计等功能。本专家系统遵从软件工程的标准，按功能划分模块，然后集成。 1.2 功能模块结构图 1.3系统登录界面 在zy子目录下运行zy.exe程序，系统运行时，首先出现登录界面，用户登录成功后进入系统主屏幕。 1.4 系统主屏幕
2.系统设置管理 2.1设计说明 完成本系统的系统设置，包括建立新用户、密码及修改密码的设置。 2.2 系统设置说明 用户管理包括：增加用户、修改密码。 1．增加新用户： 功能描述：建立新用户，输入用户名、密码及重新输入密码确认。 人机界面：
与界面相关的数据表 ?数据表：表名：QXSZ 域名类型宽度来源 用户名 char 15 输入 密码 char 15 输入 2.修改密码 ?功能描述： 完成登录密码的修改，用户自己修改自己的密码。输入用户名（通过用户名查找），输入旧密码，再输入新密码。 ?人机界面： 与本界面相关的数据表 ?数据表：表名：Password 域名类型宽度来源 用户名 char 10 输入 密码 int 4 输入 3.基本数据管理 3.1 设计说明 对专家个人信息进行管理。包括：专家信息录入、修改、删除、浏览等功能。 3.2 模块功能说明 专家信息录入：对专家信息进行录入、修改、删除、浏览等功能。
3.3 功能模块详细设计 基础数据管理: 专家信息录入 专家信息录入 ?功能描述：对专家个人信息进行录入，功能包括增加、修改、删除、浏览、查找等功能。 人机界面： 与本程序有关的数据表 专家信息表：表名-GRXX 相关字典表：表名-MZ、ZYL Y、JIB 1．个人信息数据 1.专家信息数据表（表名：GRXX ） ?数据表： 域名类型宽度数据来源 姓名char 8 输入 性别char 4 下拉选择/输入 民族char 10 下拉选择/来源于MZ表 出生日期datetime 8 下拉选择/输入 籍贯char 20 输入 健康状况char 20 输入 婚姻状况char 4 下拉选择/输入 从事专业char 20 输入 专业领域char 20 下拉选择/来源于ZYL Y表 技术职称char 20 输入 级别char 10 下拉选择/来源于jib表 户籍所在地char 20 输入 身份证号char 18 输入
故障诊断专家系统软件开发整体框架 专家系统的主要组成： ①知识库用于存储领域专家的专门知识，这些知识需要用计算机能够理解的形式表达； ②综合数据库用于存放初始数据和推理过程中得到的中间数据； ③推理机用于记忆所采用的规则和控制策略的程序使整个专家系统能够以逻辑方式协调地工作； ④解释器能够向用户解释专家系统的行为，包括推理结论的正确性和系统推出其他候选解的原因； ⑤解释接口是实现系统与用户的对话。 中央空调故障诊断专家系统主要功能： ①在中央空调系统正常运行时监测系统的运行状况； ②中央空调系统运行中对所发生的故障进行实时诊断，能够及时的做出故障报警，并给操作人员提示故障发生的原因。 ③通过人机接口界面向操作人员提供故障应对措施，以便及时控制故障的规模、保护设备的安全。
专家系统的知识表示与获取 知识的表示 知识的表示方法有很多种，产生式规则是目前专家系统中使用最为广泛的一种知识表示方法，使用它的专家系统被称为产生式系统。产生规则是一个“如果条件成立则进行操作”形式的语句。它的一般形式为： 其中R#作为规则号，表示其在知识库中的序号。RLS 称为条件部分、前项或产生式的左边。RRS 称为结论部分、后项或产生式的右边。 产生式系统的规则条件部分和结论部分采取什么方式来表达，专家系统本身没有明确规定，但应尽可能注意以下原则：条件部分和结论部分的表示形式应该与综合数据库中的事实表示形式尽可能一致,这样便于条件与事实的检索匹配和修改综合数据库中的事实；在能够清晰表达意思的前提下,尽可能使它们简洁,以便于处理。 规则结构的主要优点是：知识库中每条规则可以自由增减、修改, 规则之间是独立的,它们的关系间接的、动态的表示出来；知识库中的每条规则是统一的结构；用规则可以很方便地表示专家的知识和经验，解释专家们是怎样做他们的工作的；有利于表示启发性知识，易于知识获取。 冷水机组运行状态对应的特征参数变化特征 选定了蒸发温度、冷凝温度、压缩机吸气温度、压缩机排气温度和制冷剂过冷度这五个内在参数作为故障判断参数。 经过分析实验数据，参考了中华人民共和国国家标准(GB/T 18430.1-2001)中的有关参数，并考虑了一定的实验误差，确定出温度精度为0.3℃。
机械设备故障诊断专家系统的设计 发表时间：2014-08-28T11:08:03.233Z 来源：《科学与技术》2014年第5期下供稿作者：方从旺 [导读] 诊断系统的概述诊断系统是一种完整的技术体系，用以获取机器技术状态信息并加以处理。 安徽盛运环保（集团）股份有限公司方从旺 摘要：随着科技的不断发展，机械设备故障诊断系统也开始向自动化方向发展。本文通过对诊断系统的概述，进一步探讨了机械设备故障诊断专家系统的设计。 关键词：机械设备；故障诊断；设计一、前言对于机械企业来说，机械设备是生产中的重要核心，一旦发生故障，将会造成巨大的损失，严重时将危及工作人员的生命安全。因此，加强对机械设备故障诊断专家系统的设计分析，对于保证人民财产和生命安全有着重要的意义。 二、诊断系统的概述诊断系统是一种完整的技术体系，用以获取机器技术状态信息并加以处理，进而判断和预测机器技术状态。诊断系统一般包括状态监测、故障检测（发现故障）、故障定位（故障隔离）和故障识别。机电设备监测诊断模式经历了从单机监测诊断系统到分布式监测诊断系统，再到基于Internet 的远程监测诊断系统这样一个发展过程。单机监测诊断系统是针对某一机器设计，是一种封闭式的系统，信息的交流限于系统内部。分布式监测诊断系统是针对大型机电设备主机和多辅机功能分布和地域分布的特点设计的，它通过工业局域网把分布的各个局部现场、独立完成特定功能的本地计算机互联起来，成为实现资源共享、协同工作、分散监测和集中操作、管理、诊断的工业计算机网络系统。 三、系统的设计1、数据库设计数据库主要用来存放系统运行过程中所必须的领域内原始特征数据的信息，以及在运行推理过程中所产生的各种静态和动态数据信息，为专家系统推理和解释提供必要的数据。包括从状态检修网络获取的被监测设备的状态参数、结构参数、时域信号以及设备运行和试验的历史数据与设备管理的原始参数。状态参数应包括信号分析的所有关键性特征，特征的提取应能正确反映设备运行的状况，以便下一步分析利用。如实时监测的幅值、频率、相位、波形、相关变化、空间分布、稳定性等特征。数据库还包括分析结果数据库、标准数据库、图谱库、设备档案库、分析条件库，并能根据需要进行数据查询和检索。 由于数据库中的事实是动态变化的，因此选用动态存储方式，即单链表存储结构。 2、知识表示与知识库知识的表示实际就是知识库的建造，是整个专家系统的核心部分。专家系统知识表达有深化表达和表层表达两种典型方式。知识的深化表达是关于实体（如概念、事件、性能等）间结构和功能的表达，它反映支配事物的物理规律、关于动作的功能模型、事物间的因果关系等，知识的使用严格按照演绎式推理的次序。另一种是基于经验对结构与功能理解的编译，知识的前提和结论来源于以往的经验，这种表达为表层表达。深化表达的典型模式有框架和语义网络，表层表达的典型模式是规则。 在此以基于规则的不精确知识表示为例介绍专家系统知识库的建立。其一般表示形式为IFETHEN（CF（H，E）），其中E为前提，它既可以是一个简单条件，也可以是由多个简单条件构成的逻辑组合；日为结论；CF（H，E）为规则可信度称为规则强度，CF（H，E）表示条件E 为真时结论日有CF（H，E）大小的可信度。将收集来的所有知识用上面的规则形式表示并按顺序放在一起即构成知识库。在具体构造规则时可以把规则前提和结论都看成事实，给它们统一编号，这个编号称之为事实键值，这样在推理时可以提高匹配效率和避免严格字符匹配的易出错两个缺点。在设计本系统规则时，我们给每个规则也编上一个规则号，每条规则一般包括前提、结论、对策和可信度等。 3、专家系统推理机设计推理机是专家系统的组织控制结构，用来连接知识库的事实和规则，是专家系统的关键部分。推理机根据机组当前的运行状态激活知识库中的有关规则，刷新动态数据库并保存推理轨迹以期对诊断结果进行解释，实际上就是利用诊断知识库的知识根据设备运行状态的征兆，对设备的历史数据进行比较、推理和诊断以求解策略。推理机包括推理方法和推理方向。 基于正向推理的推理机的实现。根据机组当前运行信息和过去的历史记录，激活知识库中的规则并保存推理轨迹，以期对诊断结果进行解释，它是整个系统的动力源泉，其推理流程见图2。 4、解释机制解释机构中存放着推理过程中匹配成功的规则，用户需要时，系统可将推理过程演示给用户看。本系统的解释机制主要是实现对推理过程和推理结论的解释，在设计时反向跟踪数据库中保存的解释和推理路径，并把它翻译成用户能够接受的自然语言表达方式。 5、人机接口人机接口是专家系统与用户实现交互的一种设施，设计的好坏对系统的可用性有很大的影响。用户接口一般利用窗口、图形、菜单等手段，使用户能够形象、直观地使用系统进行推理诊断。 四、故障诊断系统的技术支持1、软件设计要从软件方面设计一个性能良好的远程监测与故障诊断系统，需要对机器设备的整个应用情况进行全面详细地调查，收集支持系统总的设计目标的基本数据和对这些数据的处理要求，确定用户的需求，迅速准确地反映机械设备的使用性能和工作情况，查找故障之所在，并且能够采取相应的预防措施，以确保设备在良好技术状况下的运行，从而能够延长机械设备的使用寿命，降低生产成本，保证煤矿的安全生产。 2、数据传输现场监测站与现场监测中心之间需要实时数据传输，由于基于CAN 总线的数据通信具有突出的可靠性、实时性和灵活性，因此，系统可使用CAN 总线技术。要实现机械设备的远程故障诊断，必须通过网络为载体，同时要能够使双方通过Internet 查询彼此数据库中的数据。有些机械设备铺设有线网络困难，也可采用无线传感器与GPRS 技术，构建无线网络来实现上述功能。 3、数据库系统系统数据库应该包括设备的管理、用户的管理、监测数据的管理以及历史数据的管理。由于系统要将从现场监测站得到
专家系统及其应用 摘要：电力系统负荷预测是电力生产管理的重要环节之一，本文详细综述了BP 网络、RBF网络以及小波神经网络在电力负荷预测领域的研究和应用现状，并指出目前神经网络还存在的一些问题。 关键词：人工智能，专家 0．引言 电力系统负荷预测是电力生产管理的重要环节之一，按预测周期长短可以分为长期、中期和短期负荷预测。其中短期负荷预测中的日负荷预测对于电力系统的实时运行调度至关重要：依据准确的日负荷预测数据，可以经济合理地安排机组启停，减少旋转备用容量，合理安排检修计划，降低发电成本，提高经济效益，有利于保持电网的安全稳定性，有利于提高经济效益和社会效益。因此日负荷预测结果的准确性对电力系统的安全稳定运行和经济性具有重要影响。许多学者对此进行了研究，继而提出了相应的预测方法并及时地将数学领域的最新研究成果应用到负荷预测中去，使预测水平得到了迅速提高，预测研究取得了较大进展。近几年来，随着电力改革的深入和电力市场的逐步建立，无论是电网的安全运行和经济运行，还是发电公司的竞价上网、电力公司或供电公司的购电计划的制定等，都与短期负荷预测特别是日负荷预测曲线有着密切的关系。 1．人工智能概述 1.1 人工智能的基本概念 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）这一术语是1956年在美国的Dartmouth大学召开的世界第一次AI会议上由麻省理工学院的青年数学教师John McCarthy提议而使用的。AI这一学科至今已有50多年的历史，在国际上已确认AI是当代高科技的核心之一。 其基本含义是：AI是用机器（计算机或智能机）来模仿人类的智能行为。AI也叫机器智能，是研究如何使机器具有认识问题与解决问题的能力，研究如何使机器具有感知功能（如视、听、嗅）、思维功能（如分析、综合、计算、推