2.3基于框架的专家系统解析

专家系统方法简介专家系统是一种基于人工智能技术的计算机程序，它模拟了人类专家在特定领域中的决策和问题解决过程。

专家系统结合了知识表示、推理机制和解释功能，能够通过与用户交互获取问题信息，并根据预定义的知识库进行推理和决策。

专家系统的组成部分一个典型的专家系统包含以下几个组成部分：1.知识库（Knowledge Base）：存储了领域专家提供的知识和规则，以及相关事实和概念。

知识库可以采用各种形式进行表示，如规则库、框架等。

2.推理机（Inference Engine）：负责从知识库中提取出合适的知识并进行推理，从而回答用户的问题或解决特定问题。

推理机使用逻辑推理、模糊推理等方法来处理不同类型的问题。

3.用户界面（User Interface）：提供与用户交互的方式，使用户能够输入问题或获取系统回答。

用户界面可以是文字界面、图形界面或自然语言接口等。

4.解释器（Explanation Facility）：用于解释推理过程和结果。

解释器可以向用户提供详细的推理路径、规则解释和推理结果解释，增加系统的可信度和可理解性。

5.知识获取系统（Knowledge Acquisition System）：用于从领域专家获取知识，并将其转化为专家系统可以理解和使用的形式。

知识获取是专家系统开发过程中的关键环节。

专家系统的工作原理专家系统的工作原理可以概括为以下几个步骤：1.知识表示：将领域专家提供的知识转化为计算机可以处理的形式。

常用的知识表示方法包括规则库、框架、语义网络等。

2.知识获取：通过与领域专家交互，获取相关领域的知识。

知识获取可以采用面对面访谈、问卷调查等方式，也可以通过分析文档和数据库来获得。

3.推理过程：根据用户提供的问题或事实，推理机从知识库中提取出相关规则，并进行逻辑推理或模糊推理等方法来得出结论。

4.解释与验证：解释器将推理过程和结果向用户解释，使用户能够了解系统是如何得出结论的，并验证结论是否合理。

人工智能专家系统课程教案教学内容：本章主要介绍专家系统的定义、结构、特点和类型，分析了基于规则的专家系统、基于框架的专家系统和基于模型的专家系统，归纳了协同式和分布式等新型专家系统，并结合实例介绍了专家系统的设计方法和开发工具。

教学重点：专家系统的特点、专家系统的类型、专家系统的设计等。

教学难点：专家系统的设计。

教学方法：课堂教学为主。

注意结合学生前面所学的人工智能原理、知识的表示等内容，及时提问加深学生对基本原理和概念以及专家系统开发设计等的理解。

利用网络课程中的相关内容，协助对抽象概念的理解。

教学要求：重点掌握专家系统的基本概念和设计，掌握基于规则、基于模型、基于框架的专家系统，了解新型专家系统的一些概念和类型，一般了解专家系统的开发工具以及评价方法。

1专家系统概述教学内容：本小节讨论专家系统的一些基本概念，介绍专家系统的定义、结构、特点和类型。

本小节内容是本章的一个重点，是深入学习讨论专家系统的基础。

教学重点：专家系统的定义、专家系统的结构、专家系统的一般特点、各类专家系统的任务和特点。

教学难点：专家系统的结构与建造步骤。

教学方法：主要通过课堂教学，讲解各种基本概念和系统结构，归纳专家系统的一般特点，分析各类专家系统的任务、特点并进行举例教学要求：重点掌握专家系统的定义与基本结构，掌握专家系统的特点，了解专家系统的类型1.1专家系统的特点1、定义专家系统是一个含有大量的某个领域专家水平的知识与经验智能计算机程序系统，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。

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。

2、专家系统特点启发性：专家系统能运用专家的知识与经验进行推理、判断和决策。

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。

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。

3、专家系统的优点具体地说，包括下列八个方面：(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。

专家系统原理
专家系统是一种基于人工智能技术的计算机系统，具有模拟领域专家知识和推理能力的特点。

其原理主要包括知识表示与推理、知识获取与存储、知识推理与解释三个方面。

知识表示与推理是专家系统的核心原理之一。

专家系统通过将领域专家的知识抽象为一系列规则、概念和事实，以规则为基础进行推理和解决问题。

知识表示可以使用逻辑规则、产生式规则或者基于规则的框架表示，以捕捉专家的领域知识。

知识获取与存储是专家系统的重要组成部分。

知识获取是指从领域专家或相关资源中获取专家知识，并将其转化为计算机可理解的形式。

知识存储则是将获取的知识进行组织、分类和存储，以便专家系统能够高效地检索和利用知识。

知识推理与解释是专家系统的推理机制。

在专家系统中，推理引擎根据用户提供的问题和已知的领域知识，通过推理过程来解决问题或做出决策。

推理过程可以基于规则的前向推理、后向推理、逆向推理等方法，通过模拟专家的推理能力来求解问题。

除了以上的基本原理，专家系统还可以包括解释器、界面和知识库等组件。

解释器用于解释和理解用户的问题或输入，界面则提供用户与专家系统的交互界面，而知识库则存储了专家系统所需要的领域知识。

总体而言，专家系统通过模拟领域专家的知识和推理过程，实
现了在特定领域中做出决策和解决问题的能力。

这种基于知识的推理方法使得专家系统成为了一种重要的人工智能应用技术。

专家系统的概述专家系统呢，整体来看是一种很有趣也很有用的计算机程序系统。

我给你讲讲我理解的这个系统的框架哈。

大致分这几个主要部分吧。

首先得有知识库，这个知识库就像是专家的大脑存储的知识，它里面包含了特定领域大量的事实和规则。

比如说，要是一个医疗专家系统，那知识库里头就有很多疾病的症状、病因、诊断方法和治疗方案这些内容。

然后就是推理机了，这可是核心内容之一。

它就像是一个思维的引擎，能根据知识库中的知识对输入的问题进行推理。

举个例子，如果是上面说的医疗专家系统，你输入一系列身体不舒服的症状，像头痛、发热、咳嗽，推理机就从知识库中找与之匹配的疾病知识，通过分析推理得出可能的疾病诊断。

还有用户接口也很重要，这个部分主要是让用户能方便地和专家系统交互的通道。

用户可以把自己的问题通过这个接口输入进去，得到系统给的答案。

就像是咱们去医院前台挂号之后，然后跟医生叙述病情这个互动过程，用户接口就是这个桥梁。

除了这几个，还有数据库负责存储中间结果和相关数据，知识获取机构负责更新和扩充知识库。

比如说随着医学研究不断有新的疾病或者治疗方法被发现，知识获取机构就把这些新内容添加到知识库当中。

不过在我理解这个专家系统的过程中，也遇到过困惑。

比如说这个推理机的工作逻辑有时候是很复杂的，很难一下子完全清楚到底是怎样在那么多的知识里准确判断和推理的。

领悟的话，就是后来明白了这些部分之间相互依赖相互配合，少了哪个部分这个专家系统都不能很好地工作。

主要脉络就是这样的知识进入知识库，推理机利用知识库应对用户输入，交互过程中的各种数据存储在数据库，新知识不断更新知识库，然后这些流程都通过用户接口一个环节拉通，这就是专家系统大概的情况啦。

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。

专家系统的概述及其应用什么是专家系统？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。

专家系统的原理及应用前言专家系统是一种基于人工智能的计算机系统，它通过模拟人类专家的知识和推理能力，为用户提供专业化的问题解答和决策支持。

专家系统利用领域专家的知识和经验，通过推理和解释，产生针对特定问题的合理解决方案。

本文将介绍专家系统的原理和应用，以帮助读者深入了解这一领域的知识。

1. 专家系统的原理专家系统的原理主要包括知识表示、推理机制和解释与学习。

1.1 知识表示在专家系统中，知识是通过规则的形式进行表示的。

规则是由领域专家提供的，它们描述了特定问题的解决步骤和推理过程。

专家系统的知识通常由规则库组成，每个规则由条件和结论组成。

推理机通过匹配规则库中的规则进行推理，从而得出问题的解决方案。

1.2 推理机制推理是专家系统的核心功能，它通过应用知识和推理规则，从输入的问题描述中推导出相应的结论。

推理机制通常包括正向推理和反向推理。

正向推理是从已知事实和规则出发，逐步推导出结论；反向推理是从目标结论出发，逆向推导得出问题的解决方案。

1.3 解释与学习专家系统不仅能够给出问题的解答，还能够解释其推理过程和结果。

解释功能可以增加用户对专家系统的信任和理解，提高用户对系统的接受度。

专家系统还可以通过学习功能不断完善和更新自己的知识库，以提高自身的专业水平和能力。

2. 专家系统的应用专家系统在各个领域都有广泛的应用，以下列举了几个典型的应用领域。

2.1 医疗诊断专家系统在医疗领域的应用已经取得了显著的成果。

它可以基于医学专家的知识，帮助医生进行疾病的诊断和治疗方案的选择。

专家系统通过分析病人的症状和病史，与知识库中的医学知识进行匹配，得出准确的诊断结果和治疗建议。

2.2 金融投资专家系统在金融领域的应用主要集中在投资决策和风险评估方面。

它可以基于金融专家的经验和投资规则，帮助投资人进行投资决策和风险管理。

专家系统通过分析市场数据和投资者的需求，推荐适合的投资组合和风险控制策略。

2.3 工业控制专家系统在工业控制领域的应用主要包括设备故障诊断和生产过程优化等方面。

专家系统研究现状与展望摘要：回顾了专家系统发展的历史和现状，对目前比较成熟的专家系统模型进行分析，指出各自的特点和局限性。

最后对专家系统的热点进行展望和对新型专家系统的介绍。

关键词：专家系统；知识获取；数据挖掘；多Agent系统；人工神经网络0 引言近三十年来人工智能（Artificial Intelligence，AI）获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果。

作为人工智能一个重要分支的专家系统（Expert System，ES）[1]是在20世纪60年代初期产生和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。

1982年美国斯坦福大学教授费根鲍姆给出了专家系统的定义：“专家系统是一种智能的计算机程序，这种程序使用知识与推理过程，求解那些需要杰出人物的专门知识才能求解的复杂问题。

”一般认为，专家系统就是应用于某一专门领域，由知识工程师通过知识获取手段，将领域专家解决特定领域的知识，采用某种知识表示方法编辑或自动生成某种特定表示形式，存放在知识库中，然后用户通过人机接口输入信息、数据或命令，运用推理机构控制知识库及整个系统，能像专家一样解决困难的和复杂的实际问题的计算机（软件）系统。

专家系统有三个特点，即：启发性，能运用专家的知识和经验进行推理和判断；透明性，能解决本身的推理过程，能回答用户提出的问题；灵活性，能不断地增长知识，修改原有的知识。

1 专家系统的产生与发展专家系统按其发展过程大致可分为三个阶段[2~4]：初创期(1971年前)，成熟期(1972—1977年)，发展期(1978年至今)。

1.1 初创期人工智能早期工作都是学术性的，其程序都是用来开发游戏的。

尽管这些努力产生了如国际象棋、跳棋等有趣的游戏[5]，但其真实目的在于计算机编码加入人的推理能力，以达到更好的理解。

在这阶段的另一个重要领域是计算逻辑。

1957年诞生了第一个自动定理证明程序，称为逻辑理论家。