专家系统的专有名词解释

人工智能基础名词解释人工智能基础涉及的名词解释如下：1. 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）：指计算机系统模拟人类智能的能力，能够接收、理解和处理自然语言、感知环境、学习和推理、自主决策，并在执行任务时展现出智能行为。

2. 机器学习（Machine Learning）：一种人工智能方法，通过对大量数据的学习和模式识别，让计算机系统具备自主学习能力，并能根据数据进行预测和决策。

3. 深度学习（Deep Learning）：一种机器学习技术，通过建立深层神经网络模型，模拟人脑神经元的连接方式，实现对复杂数据的学习和分析，尤其在图像、语音和自然语言处理等领域取得了卓越成果。

4. 数据挖掘（Data Mining）：从大量数据中发现隐藏模式、关联性和知识的过程，通过使用算法和技术，提取有价值的信息进行分析和预测。

5. 自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）：人工智能领域的一个分支，研究计算机如何理解和处理人类自然语言，包括文本分析、语义理解、机器翻译等任务。

6. 专家系统（Expert System）：基于专家知识和推理规则构建的计算机应用系统，通过模拟专家的决策过程，解决复杂问题并提供咨询和决策支持。

7. 强化学习（Reinforcement Learning）：一种机器学习方法，在一个试错环境中，通过试验和错误获得奖励信号，从而学习如何采取行动，以最大化奖励或达到特定目标。

8. 计算机视觉（Computer Vision）：人工智能领域的一个分支，研究如何使计算机理解和解释图像和视频数据的内容，包括图像识别、目标检测和图像生成等任务。

9. 自动驾驶（Autonomous Driving）：利用传感器、人工智能和控制系统等技术，使汽车在没有人类干预的情况下，能够自主感知和决策，并进行自主驾驶的过程。

10. 增强现实（Augmented Reality）：一种技术，通过计算机生成的虚拟信息和真实世界的融合，提供更加丰富和交互的用户体验，例如AR游戏和AR导航等应用。

专家系统的名词解释
专家系统是一种人工智能系统,通过学习和分析大量专家知识和经验,为非专家用户提供智能化的建议和决策支持。

专家系统通常由以下几个部分组成:
1. 专家知识库:存储了专家的经验和知识,包括领域知识、规则、方法、技能等。

2. 模型:对专家知识库进行建模,建立一个可以识别和提取知识的方法,以便系统能够从数据中学习。

3. 推理引擎:根据用户提供的问题或输入,通过模型对专家知识库进行推理,并生成相应的建议或决策。

4. 用户界面:提供一个友好的用户界面,让用户可以方便地获取和使用系统提供的建议和决策。

专家系统的应用非常广泛,例如医疗诊断、金融风险评估、工业过程控制、项目管理等。

在医疗领域,专家系统可以帮助医生为患者提供个性化的治疗方案,在金融领域,专家系统可以帮助银行家评估投资风险并提供合适的投资建议,在工业领域,专家系统可以帮助工程师制定优化的工艺方案。

虽然专家系统已经取得了很大的进展,但仍然存在一些挑战和限制,例如知识库的更新和维护、模型的可解释性和安全性等。

因此,未来专家系统的发展将更加注重智能化、自动化和可解释性,以提高系统的实用性和可靠性。

专家系统专家系统是基于人工智能技术开发的一种智能计算机系统，它能够模拟和复制人类专家在特定领域内的知识和经验，从而能够进行问题的分析、推理和解决。

本文将介绍一些关于专家系统的基本概念、分类以及其在不同领域中的应用。

首先，我们来了解一下专家系统的基本概念。

专家系统是一种模仿专家解决问题的计算机程序，它通过获取专家的知识和经验，建立相关的知识库和推理机制，从而能够自主地进行问题的分析和解决。

专家系统通常由三部分组成：知识库（knowledge base）、推理机（inference engine）和用户接口（user interface）。

知识库保存了专家的知识和经验，推理机利用这些知识和经验进行问题的推理和解决，而用户接口则提供了与用户交互的方式。

根据专家系统的分类方法，可以将其分为基于规则的专家系统（rule-based expert systems）和基于案例的专家系统（case-based expert systems）。

基于规则的专家系统通过使用一系列的规则来描述专家的知识和经验，然后使用这些规则进行问题的推理和解决。

而基于案例的专家系统则是根据专家的经验案例来进行问题的处理和解决。

这些案例包含了问题的描述和解决方法，系统可以通过比较新问题和已有案例的相似度，来找到最佳的解决方案。

在不同领域中，专家系统都有着广泛的应用。

在医学领域中，专家系统可以帮助医生诊断各种疾病和制定治疗方案。

通过分析患者的症状和病历，专家系统可以根据专家的知识和经验给出准确的诊断结果和治疗建议。

在工程领域中，专家系统可以用于辅助设计和优化工程方案。

通过分析工程问题的各种参数和限制条件，专家系统可以提供最佳的设计解决方案，从而提高工程效率和质量。

除了医学和工程领域，专家系统在金融、法律、环境保护等多个领域都有应用。

在金融领域中，专家系统可以用于股票交易和投资决策。

通过分析市场数据和专家的投资经验，专家系统可以帮助投资者进行投资决策，提高投资的成功率和收益率。

专家系统的概述及其应用-回复什么是专家系统？专家系统是一种基于人工智能技术的计算机系统，旨在模拟人类专家在某个特定领域中的知识和推理能力。

它通过收集和组织领域专家的知识，并利用推理规则来解决特定问题，从而为用户提供专业的建议、解决方案和决策支持。

专家系统的构成和工作原理专家系统主要由三个部分组成：知识库、推理机和用户界面。

知识库存储了领域专家的知识和经验，可以分为规则库和事实库。

规则库中包含了一系列由领域专家提供的规则，规定了问题和解决方案之间的关系。

事实库则存储了用户输入的问题相关信息。

推理机是专家系统的核心，它通过运用专家提供的规则和事实库中的信息，利用推理机制对问题进行推理和决策。

用户界面则是用户与专家系统进行交互的界面，通常采用图形用户界面或自然语言界面。

专家系统的应用领域专家系统广泛应用于各个领域，以下列举几个常见的应用领域：1. 医疗领域：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。

它可以根据病人的症状和检查结果，利用医学专家提供的规则进行推理，给出专业的建议和治疗方案。

2. 金融领域：专家系统可以用于风险评估和投资决策。

它可以基于历史数据和金融专家的知识，分析市场趋势和风险因素，为投资者提供决策建议。

3. 工程领域：专家系统可以用于设计优化和故障诊断。

它可以根据工程专家的知识和经验，分析和优化设计参数，或者通过故障检测和推理，帮助工程师快速找到故障原因并提供解决方案。

4. 决策支持系统：专家系统可以作为一个决策支持工具，帮助管理者进行决策。

它可以根据专家的经验和问题的约束条件，通过推理和分析，给出最佳的决策方案。

专家系统的优势和局限专家系统具有以下几个优势：1. 提供专业的建议和解决方案：专家系统可以利用专家的知识和推理能力，为用户提供专业的建议和解决方案。

2. 可以处理复杂的问题：专家系统可以处理大量的知识和复杂的推理过程，帮助用户解决复杂的问题。

3. 可以提高工作效率：专家系统可以提供快速的问题解决方案，帮助用户提高工作效率。

专家系统是一种人工智能应用，旨在模拟和复制领域专家的知识和决策过程，以解决特定领域的问题。

以下是专家系统的基本概念：知识库（Knowledge Base）：专家系统的核心是知识库，其中包含了领域专家的知识和经验。

这些知识通常以规则、事实、推理机制等形式存储在计算机中，以便系统可以使用它们进行推断和决策。

推理引擎（Inference Engine）：推理引擎是专家系统的决策核心，它负责根据知识库中的规则和事实来进行推理和决策。

它能够根据用户提供的信息，推断出最合适的解决方案或答案。

用户接口（User Interface）：专家系统通常需要一个用户接口，使用户能够与系统进行交互。

这个接口可以是文本界面、图形界面或自然语言界面，根据系统的目的和用户的需求而定。

知识表示（Knowledge Representation）：知识库中的知识需要以计算机可以理解的方式表示。

常用的知识表示方法包括规则、产生式、框架、语义网络等。

推理机制（Inference Mechanism）：推理引擎使用推理机制来处理知识库中的信息，执行规则并生成推断。

推理机制可以采用不同的推理策略，如前向推理（从事实到结论）或后向推理（从目标到事实）。

领域专家（Domain Expert）：专家系统的开发通常需要与领域专家密切合作，以获取领域内的专业知识和经验，并将其转化为系统可用的规则和知识。

解释能力（Explanatory Capabilities）：专家系统通常能够提供关于其决策和推断的解释，以帮助用户理解系统的工作原理和为何做出特定的决策。

学习能力（Learning Capabilities）：一些专家系统具有学习能力，可以从实际使用中积累经验和知识，不断改进其性能。

应用领域：专家系统广泛应用于各个领域，包括医疗诊断、金融分析、工程设计、客户支持、决策支持等。

每个专家系统都是为特定领域或问题定制的。

局限性：专家系统的性能受限于其知识库和推理机制的质量，以及对领域的适应能力。

名词解释专家系统
专家系统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。

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。

扩展资料：
专家系统适合于完成那些没有公认的理论和方法、数据不精确或信息不完整、人类专家短缺或专门知识十分昂贵的诊断、解释、监控、预测、规划和设计等任务。

一般专家系统执行的求解任务是知识密集型的。

专家系统能为它的用户带来明显的经济效益。

用比较经济的方法执行任务而不需要有经验的专家，可以极大地减少劳务开支和培养费用。

由于软件易于复制，所以专家系统能够广泛传播专家知识和经验，推广应用数量有限的和昂贵的专业人员及其知识。

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专家系统及其应用在日常生活与工作中，我们经常会遇到一些需要“专家”水平才能解决的复杂问题，这时我们会希望得到该领域专家的具体帮助与指导，但这往往需要大量的时间和不扉的费用。

如何才能花较少的时间、较低的费用和便捷的方式来求得所需的答案呢？伴随着人工智能技术与应用的发展，我们将目光投向了专家系统。

1．什么是专家系统（1）专家系统的概念所谓“专家”，一般都拥有某一特定领域的大量知识，以及丰富的经验。

在解决问题时，专家们通常拥有一套独特的思维方式，能较圆满地解决一类困难问题，或向用户提出一些建设性的建议等。

那么，什么是专家系统呢？简单地讲，专家系统就是一个具有智能特点的计算机程序，它的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。

因此，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。

例如，一个医学专家系统就能够像真正的专家一样，诊断病人的疾病，判别出病情的严重性，并给出相应的处方和治疗建议等等。

目前，专家系统在各个领域中已经得到广泛应用，并取得了可喜的成果，例如个人理财专家系统、寻找油田的专家系统、贷款损失评估专家系统、各类教学专家系统等。

（2）专家系统的构造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。

图1 专家系统结构图知识库用来存放专家提供的知识。

专家系统的问题求解过程是通过知识库中的知识来模拟专家的思维方式的，因此，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统程序是相互独立的，用户可以通过改变、完善知识库中的知识内容来提高专家系统的性能。

人工智能中的知识表示形式有产生式、框架、语意网络等，而在专家系统中运用得较为普遍的知识是产生式规则。

产生式规则以IF…THEN…的形式出现，就像BASIC等编程语言里的条件语句一样，IF后面跟的是条件（前件），THEN后面的是结论（后件），条件与结论均可以通过逻辑运算AND、OR、NOT进行复合。

名词解释1.专家系统：是一个含有知识型程序的系统，它利用捕捉人们在有限范围的知识或经验去解决一个有限范围的问题。

2.管理信息系统战略规划：是描述企业领导者关于企业发展的一些概念的集合，包括组织的环境、方向、目标等。

3.系统的可靠性：指系统硬件在运行过程中抵抗异常情况的干扰及保证系统正常工作的能力。

4.管理：是为了某种目标，应用一切思想、理论和方法去合理地计划、组织、指挥、协调和控制他人，调度各种资源，以求以最小的投入去获得最好或最大的产出目标。

5.数据结构:是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合，它是计算机存储、组织数据的方式。

6.代码：就是指以数或字符来代表各种客观实体。

7.信息：信息是加工后的数据，它对接收者的行为能产生影响，它对接收者的决策具有价值。

8.数据流程图：是一种能全面地描述信息系统逻辑模型的主要工具，用一些规定的符号及连线来表示实际业务中信息的流动、传递、处理和存储等。

9.管理信息系统：MIS是一个以人为主导，利用计算机硬件、软件、网络通信设备以及其它办公设备，进行信息的收集、传输、加工、存储、更新和维护，以企业战略竞争、提高效益和效率为目的，支持企业高层决策、中层控制、基层运作的集成化的人机系统。

10.数据管理：是利用计算机硬件和软件技术对数据进行有效的收集、存储、处理和应用的过程。

11.系统的可靠性：指系统硬件在运行过程中抵抗异常情况的干扰及保证系统正常工作的能力。

12.层次码：层次码也称区间码，是代码的各数字按位分成若干个区间，每一区间都规定不同的含义，因此该码中的数字和位置都代表一定的意义。

13.系统：是由一些部件组成的，这些部件间存在着密切的联系，通过这些联系达到某种目的。

14.网络拓扑结构：运用拓扑学的观点来研究计算机网络的结构，也就是网络上各个结点的物理布局。

15.数据库的概念模型：独立于具体的数据库系统，描述了从用户角度看到的数据库，与数据库将怎样实现无关的数据模型。

人工智能名词解释人工智能（Artificial Intelligence，简称AI），是指模拟、延伸和扩展人类智能的一门科学与技术。

它旨在研究和开发能够模仿、执行人类智能任务的智能系统。

人工智能的发展涉及多个子领域，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉和专家系统等。

下面将逐个解释这些与人工智能相关的名词。

1. 机器学习（Machine Learning）机器学习是人工智能的一个重要分支，它涉及让计算机通过从大量数据中学习、识别模式并进行预测和决策的能力。

机器学习算法通过对训练数据进行分析和学习，从而能够自主地改善和适应新数据，实现模型的自动调整和优化。

2. 自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）自然语言处理是人工智能领域关注的一个重要方向，它涉及让计算机能够理解、分析和生成人类语言。

通过使用自然语言处理技术，计算机可以实现自动的文本理解、问答系统、机器翻译和情感分析等任务。

3. 计算机视觉（Computer Vision）计算机视觉是人工智能中的一个子领域，研究和开发让计算机能够理解和解释图像和视频的能力。

计算机视觉技术可以实现图像识别、目标检测、人脸识别和图像生成等任务，打开了计算机与视觉世界之间的交互通道。

4. 专家系统（Expert System）专家系统是一类基于知识和推理的人工智能系统，它通过模拟和应用人类专家的知识和经验来解决复杂的问题。

专家系统通过与用户的交互，推理和提供问题解决方案，可广泛用于医疗、金融、工业等领域的决策支持和问题求解。

5. 深度学习（Deep Learning）深度学习是机器学习领域中一种特殊的算法，其核心思想是构建和训练具有多个层次和参数的神经网络模型。

深度学习通过模拟人脑神经元之间的连接方式，实现了对复杂数据的高级抽象和表征，广泛应用于图像和语音识别、自动驾驶和自然语言处理等领域。

6. 强化学习（Reinforcement Learning）强化学习是一种机器学习的方法，通过建立智能体与环境的交互模型，以试错的方式逐步学习和改进行为策略。

专家系统基本概念与原理专家系统是一种智能化的计算机系统，用于模拟人类专家的知识和决策过程。

它基于人工智能和专业领域的知识，通过推理和推断来解决复杂问题，提供专家级的决策支持。

专家系统的基本原理是将领域专家的知识和经验以规则的形式存储在计算机中，然后根据用户提供的问题和条件，通过推理机制来推导出最符合条件的结论。

专家系统的核心组件包括知识库、推理引擎和用户接口。

知识库是专家系统的核心部分，它存储了专家在特定领域中的知识和经验。

知识可以以规则、事实或案例的形式存在。

规则是专家系统中最常用的表达形式，它由条件部分和结论部分组成。

条件部分描述了问题的输入条件，而结论部分则表明了推导出的结果。

知识库中的知识可以通过专家系统的知识获取模块进行更新和维护。

推理引擎是专家系统的推理机制，它通过对知识库中的规则进行匹配和推理，生成最终的结论。

推理引擎采用了不同的推理方法，包括前向推理和后向推理。

前向推理从已知条件出发，逐步推导出结论；后向推理则从目标结论出发，逆向推导出满足条件的先决条件。

用户接口是专家系统与用户交互的界面，它可以是命令行界面、图形界面或基于自然语言的界面。

用户通过界面输入问题和条件，专家系统根据推理引擎生成的结论给出相应的答案或建议。

专家系统广泛应用于各个领域，如医疗诊断、金融投资、工业控制等。

它具有高效、可靠、可复用等特点，能够提供高质量的决策支持，并减少人力成本和风险。

总之，专家系统是一种基于人工智能和专业领域知识的智能化计算机系统，通过模拟专家的知识和决策过程，为用户提供决策支持。

它的基本原理包括知识库、推理引擎和用户接口，并在各个领域中得到广泛应用。

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。

三专家系统简介专家系统是一种以知识推理的定性方式辅助决策的智能技术，利用专家知识进行推理的过程。

专家系统是具有大量专门知识，并能运用这些知识解决特定领域中实际问题的计算机程序系统。

（大量的专家知识，运用知识推理的方法，解决特定问题。

）知识处理的特点：知识包括事实与规则（状态转变过程）；适合于符号处理；推理过程是不固定形式的；能得出未知的事实。

1. 专家系统的定义及构成专家系统是人工智能的一个最活跃的分支，产生于60年代中期，DENDRAL专家系统的出现标志着专家系统的诞生，短短的30多年时间内发展迅速。

目前同自然语言理解、机器人学并列为人工智能的三大研究方向。

至于专家系统的定义，有以下几种说法：（1）专家系统是一个智能程序系统；（2）专家系统能利用仅人类专家可用的知识和解决问题的方法来解决问题；（3）专家系统是一种计算机程序，它可以以人类专家的水平完成专门的一般是困难的问题。

图1专家系统结构1) 专家系统的核心是知识库和推理机。

专家系统=知识库+推理机。

2) 知识获取是把专家的知识按照一定的知识表示形式深入到专家系统的知识库中3) 人机接口将用户的咨询和专家系统推出的建议、结论进行人机间的翻译和转换。

4) 产生式规则知识的推理机。

产生式规则的推理机=搜索+匹配推理过程中边搜索边匹配。

匹配就是找事实，事实一是来自规则库中别的规则，另一是来自向用户提问。

搜索过程中包含回溯。

5) 产生式规则推理的解释。

跟踪和显示推理过程中的搜索和匹配过程就是解释机制。

一般说来，专家系统由下述几个部分构成：（1） 知识库 存储专家的知识、经验及书本上的知识和常识，简称领域(Domain)知识库，包括：领域的专门知识和启发性知识（经验），要求知识库具有完备性和可用性，即知识要全面，同时不能有冗余，即不能存放多余的或无用的知识。

（2）动态数据库存贮专家系统当前要处理的对象的一些事实，包括该领域内的初始论据（初始状态），推理过程得到的各种中间信息,推理的最终结果也在其中。

专家系统名词解析
专家系统是一种基于人工智能技术和专业知识的计算机系统，旨在模拟和支持人类专家的决策过程。

它通过利用专家经验中的规则和推理来解决特定领域的问题。

专家系统的核心是知识库，它包含了专家知识的表示和存储。

知识库通常使用规则、事实和推理机制等方法来表示和组织知识。

专家系统通过推理机制，根据已知的事实和规则，进行推理和推断，得出结论或建议。

专家系统可以应用于各个领域，如医学诊断、金融投资、工程设计等。

它能够处理复杂的问题，快速地提供准确的答案和解决方案。

专家系统还具有可解释性，能够解释推理过程中的思路和依据，增加用户对系统的信任和理解。

专家系统还可以与用户进行交互，通过提问和回答的方式获取更多信息，进一步完善推理过程和结果。

同时，专家系统还可以学习和演化，根据用户的反馈和新的经验，不断更新和改进自己的知识库和推理能力。

随着人工智能和机器学习技术的发展，专家系统也在不断演化和改进。

现代专家系统不仅能够处理更加复杂的问题，还可以利用大数据和深度学习等技术进行知识的自动提取和学习。

总之，专家系统是一种强大的人工智能工具，可以帮助人们解决复杂问题，提供
准确的决策支持。

它的发展将进一步推动人工智能技术在各个领域的应用和创新。

专家系统理论概述专家系统的基本概念专家系统是人工智能应用研究的一个重要领域。

它实现了人工智能从理论研究走向实际应用，从一般思维方法探讨转入专门知识运用的重大突破。

自20世纪70年代专家系统的开发获得成功以来，目前已被成功的运用到科学技术、工业、农业、军事、医疗、教育等众多领域，并已产生了巨大的社会效益和经济效益。

目前，对什么是专家系统还没有一个严格公认的形式化定义。

作为一种一般的解释，可以认为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。

从上述解释可以看出，专家系统包括以下三个方面的含义：(1) 专家系统是一种程序系统，但又具有智能，因此它不同于一般的程序系统，而是一种能运用专家知识和经验进行推理的启发式程序系统。

(2) 专家系统的智能来源于领域专家的知识、经验及解决问题的诀窍。

为此，专家系统内部必须包含有大量专家水平的领域知识与经验，并且能够在运行过程中不断的增长新知识和修改原有知识。

(3) 专家系统所要解决的问题一般是那些本来应该由领域专家才能解决的问题。

专家系统的分类通常，专家系统都是针对某一应用领域而建立的。

不同应用领域的专家系统，其功能、设计方法及实现技术也各不同。

为了明确各类专家系统的特点及其所需要的技术和系统组织方法，本小节讨论专家系统的分类问题。

对专家系统的类型，可以有多种不同的划分方法。

例如，可以按求解问题的性质分类，也可以按求解问题的要求分类，还可以按系统的体系结构分类等。

按求解问题的性质分类如下：海叶斯-罗斯(F.Heyes-roth)等人按照求解问题的性质，将专家系统分为以下10种类型。

(1) 解释型专家系统解释型专家系统的任务是通过对已知信息和数据的分析与解释，确定它们的含义。

其主要特点有：第一，系统处理的数据量很大，而且往往是不准确的、错误的或不完全的；第二，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；第三，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推理过程做出解释的能力。