实例讲解专家系统工作原理
寿光中学王建强
根据视频和拓展资料理解学习，对专家系统工作原理知识学习总结如下：
一、专家系统的构成
一般完整的专家系统应包括人机接口、推理机、知识库、数据库、知识获取器和解释机构六部分。
用户领域专家知识工程师
二、专家系统的工作原理
一般的专家系统是通过推理机与知识库和综合数据库的交互作用来求解领域问题的，其大致过程如下：
1）根据用户的问题对知识库进行搜索，寻找有关的知识；（匹配）
2）根据有关的知识和系统的控制策略形成解决问题的途径，从而构成一个假设方案集合；
3）对假设方案集合进行排序，并挑选其中在某些准则下为最优的假设方案；（冲突解决）4）根据挑选的假设方案去求解具体问题；（执行）
5）如果该方案不能真正解决问题，则回溯到假设方案序列中的下一个假设方案，重复求解问题；
6）循环执行上述过程，直到问题已经解决或所有可能的求解方案都不能解决问题而宣告“无解”为止。
1、正向推理
在专家系统中，对知识应用的顺序和选择过程称为控制策略，它决定着如何推理以及采用何
种推理方式。正向推理(Forward Reasoning)和反向推理(Reverse Reasoning)就是两种重要的控制策略。
上图所示实例中，知识库中的规则： IF 苏格拉底=TURE THEN 男人=TURE. IF 男人=TURE THEN 人类=TURE. IF 人类=TURE THEN 会死的=TURE. 解释机构：顺序规则 建议取得由来。 显示:
会死的 = TRUE 应用规则:
IF 人类 = TRUE
THEN 会死的 = TRUE .
显示:
男人 = TRUE 应用规则:
IF 苏格拉底 = TRUE THEN 男人 = TRUE .
显示:
人类 = TRUE 应用规则:
IF 男人 = TRUE THEN 人类 = TRUE .
底
你说:
苏格拉底 = TRUE
建议证实.
总结：推理机的工作过程如下：
（1）推理机将知识库中的规则前提与这些事实进行匹配；一般是将每条规则的<前提>取出来，验证这些前提是否在数据库中，若都在，则匹配成功；不然的话，则取下一条规则进行匹配。
（2）把匹配成功的规则的<结论>作为新的事实添加到综合数据库中。
（3）用更新后的综合数据库中的事实，重复上面两个步骤，直到某个事实就是意想中的结论或是不再有新的事实产生为止。
【实例讲解】
实例1：动物识别专家。
在推理过程中，会同时推出几个结论。如：
有毛发、会吃肉、有斑点——首先推出金钱豹
有黑色条纹——再推出老虎
小型动物分类专家系统的设计与实现 一、实验目的 通过本实验可使学生能够综合利用C语言(或C++)、面向对象程序设计、数据结构、数据库原理、人工智能、软件工程等课程的相关知识，设计并实现小型动物分类专家系统，培养学生综合运用所学计算机软件知识解决实际问题的能力，为今后从事计算机软件开发及应用打下基础。 二、实验内容 运用下列规则，设计并实现一个小型动物分类专家系统。 规则1： 如果：动物有毛发 则：该动物是哺乳动物 规则2： 如果：动物有奶 则：该单位是哺乳动物 规则3: 如果：该动物有羽毛 则：该动物是鸟 规则4： 如果：动物会飞，且会下蛋 则：该动物是鸟 规则5： 如果：动物吃肉 则：该动物是肉食动物 规则6： 如果：动物有犬齿，且有爪，且眼盯前方 则：该动物是食肉动物 规则7： 如果：动物是哺乳动物，且有蹄 则：该动物是有蹄动物 规则8： 如果：动物是哺乳动物，且是反刍动物 则：该动物是有蹄动物 规则9： 如果：动物是哺乳动物，且是食肉动物，且是黄褐色的，且有暗斑点 则：该动物是豹 规则10： 如果：如果：动物是黄褐色的，且是哺乳动物，且是食肉，且有黑条纹 则：该动物是虎
规则11： 如果：动物有暗斑点，且有长腿，且有长脖子，且是有蹄类 则：该动物是长颈鹿 规则12： 如果：动物有黑条纹，且是有蹄类动物 则：该动物是斑马 规则13： 如果：动物有长腿，且有长脖子，且是黑色的，且是鸟，且不会飞 则：该动物是鸵鸟 规则14： 如果：动物是鸟，且不会飞，且会游泳，且是黑色的 则：该动物是企鹅 规则15： 如果：动物是鸟，且善飞 则：该动物是信天翁 动物分类专家系统由15条规则组成，可以识别七种动物，在15条规则中，共出现 30个概念（也称作事实），共30个事实，每个事实给一个编号，从编号从1到30，在规则对象中我们不存储事实概念，只有该事实的编号，同样规则的结论也是事实概念的编号，事实与规则的数据以常量表示，其结构如下：Char *str{}={"chew_cud","hooves","mammal","forward_eyes","claws", "pointed_teeth","eat_meat","lay_eggs","fly","feathers","ungulate", "carnivore","bird","give_milk","has_hair","fly_well", "black&white_color","can_swim","long_legs","long_neck", "black_stripes","dark_spots","tawny_color","albatross", "penguin","ostrich","zebra","giraffe","tiger","cheetah","\0"} 程序有编号序列的方式表达了产生式规则，如资料中规则15，如果动物是鸟，且善飞，则该动物是信天翁。相应的规则数组第七条是{16，13，0，0，0，0}，第十三个是“bird”（鸟），如果事实成立，询问使用者下一个事实，第十六个“fly_well”（善飞），如果也成立，则查找结论断言编号数组{30,29,28, 27,26,25,24,3,3,13,12,12,11,11,0}中第七个“24”，这里24对应事实数组中的“albatross”（信天翁）。 上述就是程序的推理过程，也是程序中的重点，该部分是由规则类（类rul e）中的Query方法实现。 三、实验原理 一个基于规则专家系统的完整结构示于图1。其中，知识库、推理机和工作存储器是构成专家系统的核心。系统的主要部分是知识库和推理引擎。知识库由谓词演算事实和有关讨论主题的规则构成。推理引擎由所有操纵知识库来演绎用户要求的信息的过程构成－如消解、前向链或反向链。用户接口可能包括某种自然语言处理系统，它允许用户用一个有限的自然语言形式与系统交互；也可能用带有菜单的图形接口界面。解释子系统分析被系统执行的推理结构，并把它解释给用户。
《人工智能与专家系统》试卷 （1）参考答案与评分标准 问答题（每题5分，共50分）1．人工智能是何时、何地、怎样诞生的？（5分）答：人工智能于1956年夏季在美国达特茅斯（Dartmouth）大学诞生。（3分）1956年夏季，美国的一些从事数学、心理学、计算机科学、信息论和神经学研究的年轻学者，汇聚在Dartmouth大学，举办了一次长达两个月的学术讨论会，认真而热烈地讨论了用机器模拟人类智能的问题。在这次会议上，第一次使用了“人工智能”这一术语，以代表有关机器智能这一研究方向。这是人类历史上第一次人工智能研讨会，标志着人工智能学科的诞生，具有十分重要的意义。（2分） 2．行为主义是人工智能的主要学派之一，它的基本观点是什么？（5分）答：行为主义，又称进化主义或控制论学派。这种观点认为智能取决于感知和行动（所以被称为行为主义），它不需要知识、不需要表示、不需要推理。其原理是控制论和感知——动作型控制系统。 3．什么是知识表示？在选择知识表示方法时，应该考虑哪几个因素？（5分）答：知识表示是研究用机器表示知识的可行性、有效性的般方法，是一种数据结构与控制结构的统一体，既考虑知识的存储又考虑知识的使用。知识表示实际上就是对人类知识的一种描述，以把人类知识表示成计算机能够处理的数据结构。对知识进行表示的过程就是把知识编码成某种数据结构的过程。
（3分） 在选择知识表示方法时，应该考虑以下几个因素：(1)能否充分表示相关的领域知识；(2)是否有利于对知识的利用；(3)是否便于知识的组织、维护和管理；(4)是否便于理解和实现。（2分）4．框架表示法有什么特点？（5分） 答：框架表示法有如下特点：结构性、继承性、自然性。（5分）5．何谓产生式系统？它由哪几部分组成？（5分） 答：把一组产生式放在一起，让它们相互配合，协同作用，一个产生式生成的结论可以供另一个产生式作为已知事实使用，以求得问题的解，这样的系统称为产生式系统。（2分） 产生式系统一般由三个基本部分组成：规则库、综合数据库和推理机。（3分）6．产生式系统中，推理机的推理方式有哪几种？请分别解释说明。（5分）答：产生式系统推理机的推理方式有正向推理、反向推理和双向推理三种。正向推理：正向推理是从己知事实出发，通过规则库求得结果。反向推理：反向推理是从目标出发，反向使用规则，求证已知的事实。双向推理：双向推理是既自顶向下又自底向上的推理。推理从两个方向进行，直至在某个中间界面上两方向结果相符便成功结束；如两方衔接不上，则推理失败。
《人工智能》课程报告 题目：机器人 学院：机电学院 专业：自动化 班级：二班 学号：2016110235 姓名：汪乾梁 指导教师：姜丽莉 二〇一七年十一月二日
机器人 摘要：人工智能(ArtificialIntelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 关键词：人工智能；感官；仿生；机器人 1.前言 人们通常把机器人划分为三代。第一代是可编程机器人。这种机器人一般可以根据操作人员所编的程序,完成一些简单的重复性操作。这一代机器人是从60年后半叶开始投入实际使用的,目前在工业界已得到广泛应用。第二代是“感知机器人”,又叫做自适应机器人,它在第一代机器人的基础上发展起来的,能够具有不同程度的“感知”周围环境的能力。这类利用感知信息以改善机器人性能的研究开始于70年代初期,到1982年,美国通用汽车公司为其装配线上的机器人装配了视觉系统,宣告了感知机器人的诞生,在80年代得到了广泛应用。第三代机器人将具有识别、推理、规划和学习等智能机制,它可以把感知和行动智能化结合起来,因此能在非特定的环境下作业,称之为智能机器人。智能机器人与工业机器人的根本区别在于,智能机器人具有感知功能与识别、判断及规划功能。而感知本身,就是人类和动物所具有的低级智能。因此机器的智能分为两个层次:①具有感觉、识别、理解和判断功能;②具有总结经验和学习的功能。所以,人们通常所说的第二代机器人可以看作是第一代智能机器人。1.国内外机器人发展现状 在国外，工业机器人技术日趋成熟，已经成为一种标准设备被工业界广泛应用。从而，相继形成了一批具有影响力的、著名的工业机器人公司，它们包括：瑞典的ABBRobotics，日本的FANUC、Yaskawa，德国的KUKARobo ter，美国的AdeptTechnology、AmericanRobot、EmersonIndustrialAutomation、S-TRobotics，这些公司已经成为其所在地区的支柱性产业。国外专家预测，机器人产业是继汽车、计算机之后出现的一种焊装线上。但总的来看，我国的工业机器人技术及其工程应用的水平和国外比还有一定的距离，如：可行性低于国外产品；机器人应用工程起步较晚，应用领域窄，生产线系统技术与国外比有差距；在应用规模上，我国已安装的国产工业机器人约200台，约占全球已安装台数的万分之四。以上原因主要是没有形成机器人产业，当前我国的机器人生产都是应用户的要求，“一客户，一次重新设计”，品种规格多、批量小、零部件通用化程度低、供货周期长、成本也不低，而且质量、可行性不稳定。因此迫切需要解决产业化前期的关键技术，对产品进行全面规划，搞好系列化、通用化、模化设计，积极推进产业化进程。 2、机器人的应用领域 1.工业机器人制造工业机器人的目的主要在于消减人员编制和提高产品质量。与传统的机器相比他有两大优点：生产过程几乎完全自动化和生产设备高适应能力。现在工业机器人主要应用于汽车工业、机电工业、通用机械工业、建筑业、金属加工、铸造以及其他重型工业和轻工业部门。在农业方面，已把机器人用于水果和蔬菜嫁接、收获、检验与分类，剪羊毛合计牛奶等。这是一个潜 在的产业机器人应用领域。 2.探索机器人机器人对于探索的应用，即在恶劣或不适于人类工作的环境中执行任务。主要有2个有种探索机器人：自主机器人和遥控机器人。自主机器人一直是人类的研究难题，很多专家都在可能地是机器人自主化。遥控机器人已经得到广泛的应用，其中最为出名的是水下机器人和空间机器人。随着海洋是事业的发展，一般潜水技术应经无法适应高深度综合考察和研究并完成多种作业的需要，水下机器人可以代替人类在深海中进行探索，发现了好多不为认知的深海生物。空间机器人主要任务
《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
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。
专家系统综述 摘要：专家系统是人工智能中较为成熟的、最活跃的一个分支，是人工智能发展最主要的发展动力。它是人工智能从一般思维规律探索走向实际系统设计，从实验进入现实世界的典范、转折点和突破口。专家系统的成功开发应用，对实现脑力劳动自动化具有特别重要的意义。 关键字：专家系统的优点；专家系统的结构；专家系统的建造；专家系统的应用；专家系统的研究方向； 0.引言 本文介绍专家系统的特点及其优点，专家系统的简单结构及专家系统的建造，使人们更加了解专家系统原理，通过介绍专家系统的应用及目前的研究方向，更加明确了专家系统在人们生活中的广大应用及专家系统为人们带来的种种利处，让大家更广泛的认识专家系统，从而激发人们对专家系统研究的兴趣。 1.专家系统的研究意义 专家系统是人工智能应用研究最活跃和最广泛的课题之一，是一种具有代表性的智能应用系统，它旨在研究如何模拟人类专家的决策过程，解决那些需要专家才能解决的复杂问题。专家系统是人工智能中较为成熟的、最活跃的一个分支，是人工智能发展最主要的发展动力。它是人工智能从一般思维规律探索走向实际系统设计，从实验进入现实世界的典范、转折点和突破口。专家系统的成功开发应用，对实现脑力劳动自动化具有特别重要的意义。 专家系统研究的意义可以从以下几个主要方面来讨论。 （1）专家系统研究是计算机科学与技术的应用和发展的需要 专家系统作为人工智能的一个应用领域，它使人工智能从实验走向现实世界，成为检测人工智能基本理论和基本技术的一个重要实验场所，同时也向人们不断提出新的研究课题，推动了新的计算机体系的研究。各种专家系统的研制和使用扩大了计算机应用的领域，促进了计算机科学与技术的进一步发展。 （2）专家系统为人类保存、传播、使用和评价只是提供了一种有效的手段 知识是一种宝贵的资产，尤其是专家的专门知识。人类社会最昂贵的是人类专家，培养专家需要耗费大量的资金和时间，专家的数量和质量是一个国家强盛程度的一个标志。社会对专家的需求是迫切的，即使是技术先进的国家也会感到专家的紧缺。专家的知识能否得到很好的继承关系到该领域的工作效率和领域发展的水平，因此保存和传播专家的专门知识无疑是一项重要的意义的工作，它有助于遏制社会最珍贵财富的流失，而且还可以把专家从知识传播中部分的解脱出来，是他们有更多的时间和精力去研究本领域中一些规律性的实质问题，同时，通过专家系统的解释机制，还能显示其知识库的已有知识和解释问题求解的推理路径，
诊断专家系统 【摘要】 人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法。技术及应用系统的一门新的技术科学。该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。其中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。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，求解需要专家才能解决的困难问题。 【关键词】计算机，人工智能，专家系统 引言 随着科学技术的发展，装备的结构越来越复杂，功能也越来越完善，自动化程度越来越高，不但同一设备的不同部分之间相互关联，紧密耦合，而且不同设备之间也存在着紧密的联系，在运行过程中形成一个整体。一处故障可能引起一系列连锁反应，导致整个过程不能正常运行，甚至会造成重大的损失。因此，对故障诊断的要求也越来越高。另一方面，人工智能技术近年来得到很大发展，基于知识的故障诊断专家系统已成为当前研究和应用的一个热点。 人工智能又称机器智能，是计算机科学中新兴的一门边缘科学技术，利用计算机模拟人的智能行为、完成能表现出人类智能的任务。故障诊断专家系统是将人类在故障诊断方面的多位专家具有的知识、经验、推理、技能综合后编制成的大型计算机程序，它可以利用计算机系统帮助人们分析解决只能用语言描述、思维推理的复杂问题，扩展计算机系统原有的工作范围使计算机系统有了思维能力，能够与决策者进行“对话”，并应用推理方式提供决策建议，专家系统在故
障诊断领域的应用非常广泛，故障检测与诊断技术与专家系统相结合，使工程的安全性与可靠性得到保证。 1故障诊断专家系统简介 故障诊断专家系统，是指计算机在采集被诊断对象的信息后，综合运用各种规则(专家经验)，进行一系列的推理，必要时还可以随时调用各种应用程序，运行过程中向用户索取必要的信息后，可快速地找到最终故障或最有可能的故障，再由用户来证实。专家系统故障诊断方法 可用下图的结构来说明：它由数据库、知识库、人机接口、推理机等组成。其各部分的功能为： 图1：故障诊断专家系统结构图 (1)数据库数据库通常由动态数据库和静态数据库两部分构成。静态数据库是相对稳定的参数，如设备的设计参数、固有频率等;动态数据库是设备运行中所检测到的状态参数，如工作转速、介质流量、电压或电流等。 (2)知识库存放的知识可以是系统的工作环境、系统知识(反映系统的工作机理及系统结构知识)、设备故障特征值、故障诊断算法、推理规则等，反映系统的因果关系，用来进行故障推理。知识库是专家领域知识的集合。 (3)人机接口人与专家系统打交道的桥梁和窗口，是人机信息的交接点。 (4)被诊断对象 人机接口 数据库 人机推理 结果 知识库
（ 、 《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。
WER2020赛季类人图像识别赛 ——“人工智能”竞赛规则 1主题简介 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它是计算机科学的一个分支，旨在了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程进行模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。 人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识、心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总而言之，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。 本次比赛中，参赛选手将控制机器人完成一系列创新又有趣的任务,在竞赛中，选手要认真编程，分析机器人每个动作，才有可能通过一次次考验，最终完成所有任务。通过比赛，选手们可以学到更多人形机器人的知识，增强动手动脑的能力，为未来的学习打下基础。 2比赛场地和环境 2.1比赛场地 比赛场地如图2.1所示，场地尺寸为1366mm*1772mm，在场地上有一个圆形基地，图中蓝色方块为机器人要到达的建议识别区域,共有5个货架，可能摆放位置用淡紫色区域标识(实际地图中无此区域)，5个货架上随机放着水果或人像，其中货架上的蓝色标志代表水果，紫色标志代表人像。 2.2比赛环境 机器人比赛场地环境为冷光源、低照度、无磁场干扰。但由于一般赛场环境的不确定因素较多，例如，场地表面可能有纹路和不平整，光照条件有变化等等。参赛队应考虑各种环境影响，并采取应对措施。
知识库专家系统 一、产品聚焦：知识创造未来 1、助力于汇集群体智慧 2、助力于提高知识收集参与热情 3、助力于提高知识点实用化水平 4、助力于降低培训成本，提升服务效率 5、助力于为各种服务渠道机器人提供支撑 二、产品简介 该产品采用一流的体系架构，先进的检索技术，深度融合电力行业的专业知识应用，以使用者便捷的应用为导向，形成知识从收集、分类、推荐、共享、检索、更新、删除全生命周期的知识管理体系。是95598座席人员、业务人员、管理人员工作不可或缺的工具，是相关人员培训和学习的得力帮手，是智能机器人的后台支撑。 三、产品特点 ■信息全面、与营销业务无缝融合 信息覆盖供电企业的各个领域，专业全面，实现与营销业务应用系统数据集成与业务协作，充分实现数据共享与工作协同。 ■技术先进、使用便捷 采用B/A/S多层分布式体系结构和Lucene全文检索引擎技术，提供先进的搜索算法，创建高效的企业级海量数据搜索引擎。 ■地图式知识管理、智能化知识推理 支持使用者自行设定板块知识结构地图或者不同岗位设置知识岗位地图，可自定义知识推理模型，实现知识应用智能化。 ■强大的知识分类，高速的知识共享交流 依托深厚的电力营销业务行业应用背景，合理进行知识分类，贴近使用者的思维习惯，形成知识收集、知识更新、知识推荐、知识共享、知识交流于一体的知识管理体系，支持多种文档格式相同的展现方式。 ■流程化、规范化、制度化管理 采用流程化的知识管理流程，规范化的知识结构设计，创新的积分激励策略，形成一套知识收集覆盖面广而又精准高效、知识分类科学合理、知识应用方便快捷的制度化知识管理体系。 四、应用效果
说明：通过知识门户，根据知识分类、知识关键字全文检索快速搜索定位知识；快速获取热点知识，最新知识；可对知识进行评价和回复，可提出知识诉求。 说明：通过统一全文检索浏览界面，按关键字对知识进行全文检索，并按知识更新先后顺序、知识热点先后顺序排序展示。 五、产品功能
人工智能专家系统论文 摘要：人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法。 技术及应用系统的一门新的技术科学。该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。其中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。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，求解需要专家才能解决的困难问题。 关键词：计算机，人工智能，专家系统 引言： 人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。从基础理论的角度出发，其研究基本内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。 人工智能系统的开发和应用，已为人类创造出可观的经济效益，专家系统就是一个例子。随着计算机系统价格的继续下降，人工智能技术必将得到更大的推广，产生更大的经济效益。 专家系统(expert system)是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。也就是说，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，简而言之，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。 专家系统属于人工智能的一个重要发展分支，并且应用于数学、物理、医疗、军事、地质勘探、气象、农业、法律、教学、化工、机械、艺术以及计算机科学本身，甚至渗透到政治、经济、军事等重大决策部门，产生了巨大的经济效益和社会效益。现在，专家系统已成为人工智能领域中最活跃、最受重视的领域。[1].[2] 一、专家系统 1.1 专家系统的特点 (1).具有专家水平的专业知识：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，既数据级、知识库级、控制级。数据级知识是指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与数据库中。知识库知识是指专家的知识。这一类知识是构成专家系统的基础。控制级知识也称为元知识，是关于如何应用前两种知识的知识，如在问题求解中的搜索策略、推理方法等。具有专家专业水平是专家系统的最大特点。专家系统具有的知识越丰富，质量越高，解决问题的能力就越强。 (2).能进行有效的推理：专家系统要利用专家知识来求解领域内的具体问题，必须有一个推理机构，能根据用户提供的已知事实，通过应用知识库中的知识，进行有效的推理，以实现问题的求解。 (3).启发性：专家系统能利用经验的判断知识来对求解的问题作出多个假设。依据某些条件选定一个假设，是推理继续进行。
第六章专家系统 6-1 什么叫做专家系统?它具有哪些特点与优点? 专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。也就是说，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。 特点： (1)启发性 专家系统能运用专家的知识与经验进行推理、判断和决策 (2)透明性 专家系统能够解释本身的推理过程和回答用户提出的问题，以便让用户能够了解推理过程，提高对专家系统的信赖感。 (3) 灵活性 专家系统能不断地增长知识，修改原有知识，不断更新。 优点： (1) 专家系统能够高效率、准确、周到、迅速和不知疲倦地进行工作。 (2) 专家系统解决实际问题时不受周围环境的影响，也不可能遗漏忘记。 (3) 可以使专家的专长不受时间和空间的限制，以便推广珍贵和稀缺的专家知识与经验。 (4) 专家系统能促进各领域的发展，它使各领域专家的专业知识和经验得到总结和精炼，能够广泛有力地传播专家的知识、经验和能力。 (5) 专家系统能汇集多领域专家的知识和经验以及他们协作解决重大问题的能力，它拥有更渊博的知识、更丰富的经验和更强的工作能力。 (6) 军事专家系统的水平是一个国家国防现代化的重要标志之一。 (7) 专家系统的研制和应用，具有巨大的经济效益和社会效益。 (8) 研究专家系统能够促进整个科学技术的发展。专家系统对人工智能的各个领域的发展起了很大的促进作用，并将对科技、经济、国防、教育、社会和人民生活产生极其深远的影响。
摘要: 本文介绍了专家控制系统的概念，在阐述专家控制系统基本结构的基础上,介绍了专家控制系统的优势。对目前专家控制研究热点进行了总结, 比较了各研究方向的优劣,最后对各研究方向存在的关键问题及难点进行了归纳, 提出了对应的研究策略,指明了专家控制系统的发展趋势。 关键词: 专家控制优势发展趋势
目录 1 引言 (3) 2 专家控制系统的基本概念 (3) 2.1 专家控制系统的概述 (3) 2.2 专家控制系统的基本结构 (4) 2.3 专家控制系统与专家系统的区别 (5) 3 专家控制系统的优势 (5) 4 专家控制系统的发展趋势 (6) 4.1 研究现状 (6) 4.1.1 一般控制理论知识和经验知识相结合 (6) 4.1.2 模糊逻辑与专家控制相结合 (6) 4.1.3 神经网络与专家控制相结合 (6) 4.2 问题及发展方向 (7) 4.2.1 面临的主要问题 (7) 4.2.2 发展方向 (7) 5 总结与展望 (8) 参考文献： (8)
论述专家控制系统的优势和发展趋势 1 引言 专家控制系统是专家系统家族中的重要一员，它的任务是要自适应的管理一个课题或过程的全面行为。专家控制系统能够解释控制系统的当前状况，预测过程的未来行为，诊断可能发生的问题，不断修正和执行控制计划。也就是说，专家控制系统具有解释、预报、诊断、规划和执行等功能。它已广泛应用于故障诊断、工业设计和过程控制，为就决工业控制难题提供了一种新方法，是实现工业过程控制的重要技术。 专家控制的形式有二，即专家控制系统和专家式控制器。前者结构复杂，研制代价高，因而目前应用较少。后者结构简单，研制代价明显低于前者，性能又能满足工业过程的一般要求，因而获得日益广泛的应用。 2 专家控制系统的基本概念 2.1 专家控制系统的概述 专家控制(EC)是指将人工智能领域的专家系统理论和技术与控制理论方法和技术相结合，仿效专家智能，实现对较为复杂问题的控制。基于专家控制原理所设计的系统称为专家控制系统(ECS)。20 世纪80 年代初，自动控制领域的学者和工程师为了解决经典控制系统所面临的无法建模等难题，开始把专家系统的思想和方法引入控制系统的研究及其工程应用，从而导致了专家控制系统的诞生。专家控制作为智能控制的一个重要分支，最早由海斯-罗思(Hayes Roth) 等在1983 年提出。他们指出：专家控制系统的全部行为能被自适应支配，为此该控制系统必须能够重复解释当前状况，预测未来行为，诊断出现问题的原因，制订补救(较正)规划，并监控规划的执行，确保成功。研究专家控制系统的突出代表首推瑞典学者K.J.Astrom，他于1983年发表“Im-plementation of an Autotuner Using Expert System Ideas”一文，明确建立了将专家系统引入自动控制的思想，随后开展了原型系统的实验。1986 年, 他在另一篇论文“ExpertControl”中以实例说明智能控制，正式提出了“专家控制”的概念, 标志着“专家控制”作为一个学科的正式创立。 专家控制系统作为一个人工智能和控制理论的交叉学科，即是人工智能领域
动物识别专家系统 1、专家系统的基本工作原理 尽管专家系统有众多类型, 名称各异, 但基本原理框图一致, 如图1 所示。专家系统的核心是知识库和推理机, 其基本工作过程为: 系统根据知识库中的知识和用户提供的事实进行推理, 不断地由已知前提推出一些初步结论, 并将这些初步结论作为中间结果存放在数据库中, 然后将其作为新的已知事实进行下一步推理, 往复循环, 逐步逼近求解目标。在这个过程中, 系统可以通过人机接口不断地与用户交流, 向用户提问, 或对用户提出的问题做出解释。知识库是专家系统的知识存储器, 用来存放求解问题的领域知识。推理机是专家系统中用来实现推理的程序。其主要功能是模拟领域专家的思维过程, 控制并执行对问题的求解。它能根据当前已知的事实, 利用知识库中的知识, 按一定的推理方法和控制策略进行推理, 直到得出相应的结论为止。它包括推理方法和控制策略两个部分。大多数专家系统都采用人机对话的交互式解释方法。知识获取机构主要实现机器学习。人机接口是领域专家、知识工程师、一般用户间进行交互的界面, 由一组程序及相应的硬件组成, 用于完成输入输出工作。 2、动物识别专家系统在PROLOG 下的实现和使用说明 为了更好地阐明专家系统的基本工作原理, 我们用PROLOG语言实现一个简单的动物识别专家系统。该系统可以识别老虎、金钱豹、斑马、长颈鹿、鸵鸟、企鹅、海燕这7 种动物 1、知识库 在本系统当中, 知识库中的知识用产生式规则来表示。本系统能够识别7 种动物, 知识库中共有以下15 条 规则。 R1 IF 该动物有毛发THEN 该动物是哺乳动物 R2 IF 该动物有奶THEN 该动物是哺乳动物 R3 IF 该动物有羽毛THEN 该动物是鸟 R4 IF 该动物会飞AND会下蛋THEN 该动物是鸟 R5 IF 该动物吃肉THEN 该动物是肉食动物 R6 IF 该动物有犬齿AND 有爪AND 眼盯前方THEN 该动物是肉食动物
GearDesign 渐开线圆柱齿轮设计专家系统 采用国内外最新标准，结合国内外齿轮界多位专家的研究理论和实践经验，提供向导式的设计过程，各种通用结构形式，柔性化强度计算过程，使软件使用和设计过程得以轻松完成，设计结果得以合理优化，大大提高产品研发和设计进程。主要包含以下功能： 产品的初步设计提供原始设计条件输入，自动分配总传动比（包含德国G.Nimann-H.Winter 《机械零件》、《齿轮手册》、《现代传动手册》等各种传动比的分配方法），估算出各级中心距。 各级齿轮参数的优化设计依据模数大小和系列、齿数的限制和齿数和、螺旋角大小和纵 向重合度、总变位系数大小等多项优化目标，综合考虑各种参数和性能提供最优方案选择。
一般专家系统构造所需考虑的关键技术的讨论 张永红 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院，黑龙江省哈尔滨市 150001 摘要:本文在叙述了人工智能科学技术的发展概况之后，同时粗略的分析力专家系统的发展情况。总结梳理了完成一项专家系统设计所需的关键技术的分析，给出了一般专家系统构造是在各个环节可以考虑和运用的技术。并对各个可用的技术进行了比较分析。总结目前在专家系统设计上飞瓶颈问题和突破口。 关键词 :专家系统，人工智能，知识表示，推理 Abstract:This paper describes the overview of the development of artificial intelligence, science and technology, while rough analytical expert system development. Summary combing analysis of the key technologies required to complete an expert system design, gives the general expert systems can be considered and the use of technology in all aspects. And a comparative analysis of the available technology. Summarizes the current bottlenecks and a breakthrough fly in expert system design. key: Expert System ,Artificial Intelligence Knowledge Representation , Reasoning 1 引言 自1965年提出专家系统的概念，至今已经过去整整半个世纪了，回顾它的发展历史，专家系统在各个领域的应用已经非常广泛了，这一点不仅可以从网络学术文献搜索的数量和文献研究的领域上，还是实际产品的开发用运上都可以印证。但是由于专家系统是人工智能科学的直接产物，而人工智能的发展始终徘回而前进缓慢。人工智能的主要研究领域有： （1）符号智能：符号智能以物理符号系统为基础，研究知识表示、获取、推理过程。 （2）计算智能：计算智能包括神经计算、模糊系统、遗传算法、进化程序设计等。神经计算是从神经生理学和认知科学的研究成果出发，应用数学方法描述非程序的和适应性的、大脑风格的人工神经网络信息处理的本质和能力。 而符号智能的研究进展缓慢，这主要是人工智能的在解决知识表示与表示的基本理论和方法这一关键理论问题上还未有完满的结果。这导致以其为基础的人工神经网络、专家系统等的发展各自在不同的小领域内进行突破前行。 1958 年麦卡锡发明了表处理语言LISP。由于 LISP 语言可以方便地处理符号，很快成为人工智能程序设计的主要语言。人工智能经历了自然语言的机器翻译、鲁滨逊 （J.A.Robinson）于 1965 年提出的消解法、神经网络研究等一次次高潮，但是由于人们忽视了现实世界的复杂性和问题的多样性，人工智能的早期研究只能停留在实验室里进行。人工智能研究遇到了比想象的要严重得多的压力和困难。 60 年代中期以后，人工智能由追求万能、通用的一般研究转入特定的具体研究，通用的解题策略同特定领域的专业知识与实际经验结合，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，使人工智能真正走向社会，走向实际应用研究。斯坦福大学的费根鲍姆（E.A.Feigenbaum）于1965 年开创了基于知识的专家系统 （ Expert System）这一人工智能研究的新领域。 80 年代末，神经网络得到飞速发展。