基于模型的专家系统

专家系统的一般结构一、简介专家系统是一种基于人类知识的计算机系统，它采取了人类专家的知识和经验作为计算机系统的智力决策依据，被用来解决困难的决策问题。

专家系统可以模拟专家的经验和行为，在给定的应用领域内，给出精确的结果，同时专家系统也能够克服一些传统计算机科学研究中的困难，比如，自然语言、模糊逻辑、概念表示等方面。

专家系统包括：知识库、推理机制、接口机制和终端用户界面。

知识库存储专家知识，推理机制利用专家知识进行问题求解，接口机制将系统和外部知识源相连接，而终端用户界面提供操作系统的人机交互方式和功能，允许终端用户调用和使用专家系统。

二、专家系统的一般结构专家系统的一般结构包括：知识模型，推理模型，存储模型，规则模型，排序模型，输入/输出模型和用户界面。

1. 知识模型确定了专家系统建立的基本知识结构，它定义了文本体系、概念、属性和关系之间的关系，而系统实现的知识表示形式是有自己特定语言，这种特定的语言是由人工构建的，可以将专家知识进行抽象和概括，以满足系统的需要。

2. 推理模型是专家系统实现的核心，它的功能是使用知识模型中定义的知识，以及系统存储的知识，进行智能决策推理，以实现具体的决策任务。

3. 存储模型是实现专家系统的知识存储，它定义了系统当前的知识状态，并存储系统的输入和输出信息。

4. 规则模型是实现专家系统的描述性知识，它定义了系统做出决策时所需要的一系列规则，这些规则可以通过推理模型进行描述性推理，规则模型通常以规则库的形式存在，包括前置条件、决策结果和推出规则等。

5. 排序模型是专家系统确定推理场景下的优先顺序，它利用系统中存储的专家知识，对出现的不同推理决策选项，进行价值比较，以便选出最优解，实现系统的决策。

6. 输入/输出模型是与外部系统进行通信时使用的接口，它使用标准语言将系统外部的信息和系统内部的信息进行编码和解码，实现系统和外部系统的交互。

7. 用户界面是专家系统提供给终端用户的界面，它是专家系统的外壳，包括文本框、按钮、菜单、视图等，实现了人机交互界面的功能，使终端用户能够处理自己的问题。

人工智能专家系统人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）专家系统是一种基于计算机技术和人类专家经验的智能化系统。

它能够模拟和实现人类专家在特定领域的问题解决能力，可以用于辅助决策、问题诊断和解决方案推荐等方面。

本文将从专家系统的定义、原理、组成和应用等四个方面进行论述。

一、专家系统的定义专家系统是一种基于知识工程的人工智能系统，它通过模拟和利用领域专家的经验和知识来解决特定领域的问题。

专家系统主要由知识库、推理机和用户界面三部分组成。

知识库存储了经验和知识，推理机则对知识进行推理和运算，用户界面则提供了用户与系统进行交互的接口。

二、专家系统的原理专家系统的原理可以概括为知识获取、知识表示、知识推理和知识应用四个步骤。

知识获取是指将专家的经验和知识进行提取和整理，并存储到系统的知识库中；知识表示是指将知识以适当的形式进行表达和组织，以便系统能够理解和推理；知识推理是指根据系统中的知识，通过推理机对问题进行分析和推理；知识应用是指将推理得到的结果转化为实际解决方案，供用户使用。

三、专家系统的组成专家系统主要由知识库、推理机和用户界面三部分组成。

知识库是专家系统存储知识和经验的地方，常见的形式包括规则库、案例库和模型库等。

推理机是专家系统进行推理和运算的核心组件，它能够根据知识库中的知识进行逻辑推理和问题求解。

用户界面则提供了用户与系统进行交互的接口，使用户能够方便地向系统提供问题并获取解决方案。

四、专家系统的应用专家系统在各个领域都有广泛的应用。

在医疗领域，专家系统可以用于辅助疾病诊断和治疗方案选择；在金融领域，专家系统可以用于风险评估和投资决策；在工业领域，专家系统可以用于故障诊断和维修指导。

此外，专家系统还可以应用于法律、教育、交通等领域，为人们提供更加智能化和便捷化的服务。

综上所述，人工智能专家系统是一种基于计算机技术和人类专家经验的智能化系统。

它能够模拟和实现人类专家在特定领域的问题解决能力，具有广泛的应用前景。

⼈⼯智能习题答案-第6章-专家系统第六章专家系统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。

6-2 专家系统由哪些部分构成?各部分的作⽤为何?(1) 知识库(knowledge base)知识库⽤于存储某领域专家系统的专门知识，包括事实、可⾏操作与规则等。

专家系统发展综述专家系统是领域的一个重要分支，自20世纪60年代初以来，已经经历了数十年的发展。

本文将对专家系统的发展历程、基本概念、应用领域以及未来趋势进行综述。

一、专家系统的发展历程专家系统的发展可以追溯到1965年，当时美国科学家Feigenbaum提出了基于规则的专家系统概念。

随后，在1970年，Feigenbaum和Stuart Russell合著的《专家系统》一书出版，标志着专家系统的正式诞生。

在此之后，专家系统经历了快速发展和广泛应用，逐渐成为了人工智能领域的重要支柱。

二、专家系统的基本概念专家系统是一种智能计算机程序，它利用计算机技术和人工智能理论，模拟人类专家解决问题的思维过程，为用户提供专业领域的咨询和服务。

通常情况下，专家系统包括知识库和推理机两个核心组成部分，其中知识库用于存储领域专业知识，推理机则用于根据已有知识进行推理和解决问题。

三、专家系统的应用领域1、医疗领域：医生专家系统可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案制定。

例如，基于医学知识的智能问诊系统，可以根据患者症状和病史，进行初步诊断和用药建议。

2、金融领域：金融专家系统可以帮助银行、证券公司等金融机构进行投资决策、风险管理等方面的工作。

例如，基于金融市场数据的智能投顾系统，可以根据市场行情和投资者风险偏好，制定个性化的投资策略。

3、交通领域：交通管理专家系统可以帮助交通管理部门进行交通流量规划和调度指挥。

例如，基于路网信息的智能交通管理系统，可以根据实时交通信息进行路况预测和交通调度。

4、教育领域：教育专家系统可以帮助教师进行教学辅助和学生学习辅导。

例如，基于学科知识的智能教育辅导系统，可以根据学生的学习需求和学科水平，提供个性化的学习资源和教学方案。

四、专家系统的未来趋势1、知识库的构建与更新：随着知识爆炸的时代到来，专家系统的知识库需要不断更新和优化，以适应领域发展的需要。

因此，如何高效地进行知识获取、整理、表达和更新将成为未来研究的重要方向。

2010，46（19）1引言专家系统（ES ）是人工智能领域最活跃和最广泛的领域之一[1]。

自从1965年第一个专家系统Dendral 在美国斯坦福大学问世以来，经过40年的开发，各种专家系统已遍布各个专业领域。

目前，专家系统得到了更广泛的应用，并在应用开发中得到进一步发展。

调查显示，专家系统主要应用在商业和工业领域，约占60%。

在英国的调查也显示，24%的专家系统服务于财政部门。

这表明专家系统正以信息处理的主流兴起，代替传统的数据处理器。

按照发展阶段的不同，可以将ES 分为如下5个阶段：基于规则的、基于框架的、基于案例的、基于模型的、基于Web 的。

本文对ES 的发展进行了综述，分析了每个阶段ES 的特征。

目的在于，通过回顾ES 的发展，总结规律，并对发展方向进行预测。

2专家系统简介专家系统定义为：使用人类专家推理的计算机模型来处理现实世界中需要专家作出解释的复杂问题，并得出与专家相同的结论[2]。

简言之，专家系统可视作“知识库”和“推理机”的结合，如图1所示。

显然，知识库是专家的知识在计算机中的映射，推理机是利用知识进行推理的能力在计算机中的映射，构造专家系统的难点也在于这两个方面。

为了更好地建立知识库，兴起了“知识表示”、“知识获取”、“数据挖掘”等学科；为了更好地建立推理机，兴起了“机器推理”、“模糊推理”、专家系统发展综述张煜东，吴乐南，王水花ZHANG Yu-dong ，WU Le-nan ，WANG Shui-hua东南大学信息科学与工程学院，南京210096School of Information Science &Engineering ，Southeast University ，Nanjing 210096，China E-mail ：zhangyudongnuaa@ZHANG Yu-dong ，WU Le-nan ，WANG Shui-hua.Survey on development of expert puter Engineering and Ap-plications ，2010，46（19）：43-47.Abstract ：To survey the development of expert system ，this paper partitions expert systems as 5stages ：rule-based ，frame-based ，case-based ，ontology-based ，and web-based ，on the basis of development sequence.In each stage the concept of corresponding expert system is analyzed ，the typical algorithm is put forward ，and some representative examples are advanced.Then ，the development law is proposed ，which is advised to consist of principle development law and technique development law.The principle development obeys the negation of negation law while the technique development can be seen as the inter-disciplinary.In the end ，the further direction of research is predicted.Key words ：expert system ；development rule ；survey ；negation of the negation 摘要：为了概括专家系统近期的发展，按照发展次序，将专家系统划分为基于规则、基于框架、基于案例、基于模型和基于网络的5个阶段。

基于知识的模型名词解释所谓基于知识的模型是指利用基于知识的软件平台构造的，用来解决系统开发中问题的专家系统。

如果把专家系统与人工神经网络比作原子核式的粒子计算机，那么这种基于知识的专家系统就相当于半导体电路。

专家系统能够有效地处理包括模糊、随机、不确定、非线性、高度耦合等复杂非线性关系，这是人工神经网络所做不到的。

知识表示是建立知识库的首要问题。

一般而言，知识库可分为三类：(1)具有固定结构的已知库；(2)自动生成的随机产生库；(3)将已有的数据和规则映射到自己构造的模型中。

模型优化是设计出基于知识的模型的核心。

知识库是专家系统运行的基础。

一般情况下，专家系统主要采用知识工程的方法获取和存储知识库，并采用推理机的方法求解问题。

专家系统的实际应用是从某一领域知识库中提取数据和事实规则并进行加工，以解决实际问题。

由于专家系统可以借助知识库中的数据和事实规则求解复杂的问题，因此它在管理、教育、医疗等领域有广泛的应用前景。

由于是不确定性规划问题，所以，从对大量不同的模型搜索过程中可以得到各种不同的求解方法。

1、确定型规划的模型有三个：(1)一次优化法，这类问题没有明显的二阶段或多阶段性，即先找出优化解，再找出最优解。

( 2)逐次优化法，该方法是根据以往的经验，通过观察和试验确定优化值，然后反复调整直到达到最优值。

(3)禁忌搜索法，这类方法是从以往的经验中找出一些模型的解来替代真正的解。

2、随机型规划的模型有四个：(1)动态规划法，主要是用前面提到的遗传算法和禁忌搜索算法求解该问题。

(2)灵敏度法，即先估计当前状态的状态变量S的概率密度函数，再根据相应的信息，求出状态S的值，这类问题的解常有多个，但每个解只反映一个状态，而且常不是最优的。

(3)混合模型法，即采用遗传算法、禁忌搜索算法和动态规划法三者之一的组合。

(4)模拟退火法，即先对某些未知参数，对某些初始值进行模拟退火，然后使用遗传算法和动态规划法进行优化求解。

专家系统发展历程与展望摘要：本文首先概述了专家系统的一般结构及特点。

然后按照发展时间顺序，将专家系统划分为基于规则、基于框架、基于案例、基于模型和基于网络的5个阶段。

对每个阶段分析了对应的专家系统的思想，给出典型算法。

最后展望了专家系统的发展前景，描述了分布式与协同式专家系统的工作原理以及特点。

关键词：专家系统；发展历程；分布式专家系统；协同式专家系统1. 引言专家系统（Expert System）是人工智能领域最活跃和最广泛的领域之一。

1965年第一个专家系统Dendral 在美国斯坦福大学问世，经过40多年来的发展，目前各种专家系统已经遍布各个专业领域。

专家系统与通用的问题求解程序（General Problem Solver，GPS）不同专家系统并不试图发现很强有力的和很通用的问题求解方法，它把研究范围缩小在一个特定的狭小的专业领域中。

由于我们的现实世界中专家毕竟很少，但是会有很多问题需要专家的解答，这种矛盾也推动了专家系统的发展。

2. 专家系统概述2.1 专家系统定义及结构专家系统是一类具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，通过对人类专家的问题求解能力的建模，采用人工智能中的知识表示和知识推理技术来模拟通常由专家才能解决的复杂问题，达到具有与专家同等解决问题能力的水平。

专家系统由四个部分组成：知识获取、知识库、推理机和解释器。

专家系统的简化结构图如图1所示。

图1 专家系统简化结构2.1.1 知识库知识库系统的主要工作是搜集人类的知识，将之有系统地表达或模块化，使计算机可以进行推论、解决问题。

知识库中包含两种型态：一是知识本身，即对物质及概念作实体的分析，并确认彼此之间的关系；二是人类专家所特有的经验法则、判断力与直觉。

知识库与传统数据库在信息的组织、并入、执行等步骤与方法均有所不同，概括来说，知识库所包含的是可做决策的知识，而传统数据库的内容则是未经处理过的数据，必须经由检索、解释等过程才能实际被应用。

专家系统研究现状及其发展趋势作者：郑伟等来源：《电子世界》2013年第04期近三十年来人工智能（Artificial In-telligence，AI）获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕成果。

作为人工智能一个重要分支的专家系统（Expert System，ES）是在20世纪60年代初期产生并发展起来的一门新兴的应用科学，而且正随着计算机技术的不断发展而日臻完善和成熟。

[1]随着现代工业及科学技术的迅速发展，生产设备日趋智能化、复杂化，专家系统也经历了三个发展阶段。

第一阶段的专家系统主要依赖于领域专家的感官和专业经验，对诊断信息只作简单的数据处理；第二阶段的专家系统则是以信号处理为依托，应用传感器技术和远程控制技术实现远程技术支持的现代诊断技术；第三阶段则是随着计算机及人工智能的发展，以知识处理为核心，实现信号处理、建模处理与知识处理相融合的智能诊断技术。

智能故障诊断技术的研究目前主要从两个方向展开：基于知识的智能故障诊断技术的研究和基于神经网络的智能故障诊断技术的研究。

1.专家系统的基本概念1.1 专家系统的概述ES是一个具有大量专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术，根据一个或多个人类专家提供的特殊领域知识、经验进行推理和判断、模拟人类专家做决策的过程来解决那些需要专家决定的复杂问题。

[2]自从1968年Feighbaun教授开发出首个专家系统DENDRAL，用来解决化学质谱问题以来，专家系统因其能产生巨大的经济效益而得到了各行业的广泛应用。

迄今为止，已经形成了十余类，主要包括诊断型、设计型、规划型、解释型、预测型、监视型、调试型、教学型、修正型、控制型。

本文所要应用的专家系统是诊断型的专家系统。

诊断专家系统作为专家系统中的一个分支，其研究也得到了各国的高度重视，并相继在各行业中开发出了一些诊断专家系统，如1982年EGG公司于开发的REACTOR系统（用于核反应堆故障诊断与处理），1983年Bell实验室于开发的ACE系统（用于电话电缆故障诊断与维护），在我国，中电某所研制的基于某型装备的故障诊断专家系统等等。

137数据库技术Database Technology电子技术与软件工程Electronic Technology & Software Engineering1 前言随着各个行业智能化业务的急增，把行业积累的专家经验知识编写进入计算机程序，并通过专业经验知识构建专家系统来服务于行业应用，譬如，工业领域的故障预警、状态监测等。

但是行业专家一般都对本行业的专业知识机有较为深入的理解，对于软件开发需要大量的软件技术人员来完成。

这对于业务人员来说难度很大，并且随着专业系统的规则逻辑算法越来越多，导致开发人员工作量也很大以及后期运维工作难度加大。

规则引擎是推理引擎的一种，它起源于基于规则的专家系统[1]。

基于指标体系的规则引擎是一种新的手段，能够降低业务人员的开发难度，当前基于高铁列车控制系统将规则引擎应用于列控数据验证中，实现逻辑与代码分离[2]；基于规则引擎技术分离业务流程与业务规则的思想，使用规则引擎技术实现自动化报警逻辑[3]，降低业务人员的开发难度，提升可业务处理效率。

使用推理规则引擎能够将业务从应用程序中分离出来，接收数据输入，并根据规则作出业务决策。

为了提高业务流程应用性，设计实现“拖拉拽”的可视化的流程设计器与表单设计器，以直观的方式减少操作难度，提升开发流程应用的速度[4,5]。

基于规则引擎应用于智能洁具系统设计，使得系统中业务规则与程序相分离，为系统规则提供了灵活配置与执行能力[6]。

当前对于故障预警实时检测系统研究有很多，但是这些方法都是需要大量的软件开发人员来编写系统代码实现算法的开发与维护，随着业务需求的增加，越来越多的逻辑规则算法需要开发，随之而来的就是后期算法模型繁重的维护工作，而对于业务人员来讲，其很难达到既熟悉业务需求又对于软件开发擅长。

因此，为了降低算法模型开发对业务人员的技术要求以及减少后期软件开发人员运维工作量，本文针对基础指标相关参数进行指标体系构建，并研究基于指标体系的专家系统开发规则引擎，以实现业务人员专业经验与系统逻辑规则算法分离。

专家系统概念专家系统是一种基于人工智能的计算机系统，旨在模拟和扩展人类专家的知识和推理能力，以解决特定领域内的问题。

本文将详细介绍专家系统的概念、应用领域以及它们在现实世界中的作用。

一、概念专家系统是一种能够模拟和解决复杂问题的计算机程序。

它利用专家的知识和经验，通过逻辑推理和问题求解技术，为用户提供准确且高效的解决方案。

专家系统基于某个领域的专门知识，并将这些知识与问题求解技术相结合，以解决通常需要人类专家参与的复杂问题。

专家系统的核心组成部分包括知识库、推理引擎和用户界面。

知识库是专家系统中存储和组织专家知识的地方，通常使用规则库、事实库或图谱等形式。

推理引擎是专家系统中的核心模块，负责根据用户提供的问题，查询知识库中的知识，并使用推理机制进行推理和推断，最终生成问题的解答。

用户界面则是用户与专家系统进行交互的窗口，可以是命令行界面、图形界面或者自然语言交互界面等。

二、应用领域专家系统广泛应用于各个领域，其中包括医疗、工业、金融、农业、教育等。

下面将以医疗领域为例，介绍专家系统在不同领域中的应用。

在医疗领域，专家系统被用于辅助诊断和治疗决策。

医疗专家系统通过解析患者病情和症状信息，与存储在知识库中的医学知识进行匹配和推理，最终给出诊断结果和治疗建议。

专家系统可以帮助医生准确诊断疾病、提高诊断效率，同时还可以提供疾病患者的个性化治疗方案。

在工业领域，专家系统被广泛应用于故障诊断和生产优化。

工业专家系统可以帮助工程师快速分析和识别设备故障，提供相应的解决方案，从而缩短停机时间，减少生产成本。

另外，专家系统还可以对生产过程进行数据分析和优化，提高产品质量和生产效率。

在金融领域，专家系统可以用于风险评估和投资决策。

金融专家系统基于历史数据和专家投资经验，通过模型建立和数据分析，为投资者提供有针对性的风险评估和投资建议。

这些系统可以帮助投资者理性决策、降低投资风险，并提高投资收益。

在农业领域，专家系统可以用于农作物病害诊断和农业管理。

习题8
8.1 什么是专家系统？专家系统具有哪些特点？
解：略。

8.2简述专家系统的构成及各部分的作用。

解：略。

8.3 什么是基于规则的专家系统和基于框架的专家系统？它们各自有何特点？
解：基于规则的专家系统包含五部分：知识库，数据库，推理引擎，解释工具和用户界面。

系统的主要部分是知识库和推理引擎。

特点：自然语言的表达，结构统一化，知识与处理的分离，对不完整、不确定知识的处理能力。

基于框架的专家系统建立在框架基础上，采用面向目标编程技术，框架的设计和面向目标的编程共享许多特征。

特点：在设计基于框架的专家系统时，把整个问题和每件事想象为编织起来的事物，框架的继承、槽和方法。

8.4基于模型的专家系统在结构上有何特点？
解：模型结构上可以是表示系统部分-整体之间的结构模型，也可以是表示各部分之间功能的功能模型，或是各部分之间因果关系的因果模型等。

因果模型中，根据模型各部分因果关系特性组成，一个部分特性由另外一个或多个特性所决定。

8.5简述专家系统开发的一般方法步骤。

解：略。

8.6新型专家系统有何特点？什么是分布式专家系统和协同式专家系统？
解：略。