专家系统基本概念

第7章 专家控制系统教学内容首先介绍专家系统基本概念、特征、组成以及基本类型。

然后讲授专家控制系统的工作原理，最后介绍了建立专家系统的步骤和专家控制器。

教学重点1．专家系统的概念，即它是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。

将专家系统同控制理论和技术相结合，对系统进行控制形成专家控制系统。

把专家系统作为控制器称为专家控制器。

专家系统的基本组成，即由知识库、推理机、解释接口等组成。

2．专家控制系统工作原理。

专家系统设计的基本步骤：认识和阶段化概念，实现阶段，获取知识、构造外部知识库，调试和检验阶段。

教学难点专家系统的工作原理、知识的表示和获取，专家系统的设计。

教学要求1．了解专家系统的概念，理解专家控制系统、专家控制器的概念。

2．掌握专家系统的特征、组成和基本类型。

3．理解专家控制系统的工作原理。

知识的表示和获取。

4．掌握建立专家系统的步骤。

5．了解专家控制器的组成，专家控制器的设计原则。

7.1 概述7.1.1 专家系统的起源与发展人工智能科学家一直在致力于研制在某种意义上讲能够思维的计算机软件，用以“智能化”的处理、解决实际问题。

60年代，科学家们试图通过找到解决多种不同类型问题的通用方法来模拟思维的复杂过程，并将这些方法用于通用目的的程序中。

然而事实证明这种“通用”程序处理的问题类型越多，对任何个别问题的处理能力似乎就越差。

后来，科学家们认识到了问题的关键即计算机界程序解决问题的能力取决于它所具有的知识量的大小。

为使一个程序智能化，必须使其具有相关领域的大量高层知识。

为解决某具体专业领域问题的计算机程序系统的开发研制工作，导致专家系统这一新兴学科的兴起。

从本质上讲，专家系统是一类包含着知识和推理的智能计算机程序，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识和经验，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的问题。

1965年斯坦福大学开始建立用于分析化合物内部结构的DENTRAL系统，首先使用了“专家系统”的概念。

初中专家系统教学设计教案一、教学目标：1. 知识与技能：使学生掌握专家系统的基本概念、构成要素和功能，能够运用专家系统进行问题求解。

2. 过程与方法：通过案例分析、小组讨论等方式，培养学生运用专家系统解决实际问题的能力。

3. 情感态度与价值观：激发学生对专家系统的兴趣，培养学生独立思考、合作探究的精神。

二、教学内容：1. 专家系统的概念：专家系统是一种模拟人类专家决策能力的计算机程序，它由知识库、推理机和用户界面三部分组成。

2. 专家系统的构成要素：知识库、推理机、用户界面、解释器、知识获取模块等。

3. 专家系统的功能：故障诊断、医疗诊断、金融预测、教育评估等。

4. 专家系统在现实生活中的应用：举例说明专家系统在各个领域的应用，如医疗、工业、农业等。

5. 如何设计一个专家系统：介绍专家系统的设计流程，包括需求分析、知识获取、知识表示、推理机制设计、系统实现等步骤。

三、教学过程：1. 导入新课：通过一个现实生活中的例子，如医疗诊断，引出专家系统的概念。

2. 讲解与演示：详细讲解专家系统的构成要素、功能及其在现实生活中的应用。

通过多媒体演示，使学生更直观地理解专家系统的工作原理。

3. 案例分析：提供几个典型的专家系统案例，让学生分析、讨论这些专家系统的特点、优缺点，从而培养学生运用专家系统解决实际问题的能力。

4. 小组讨论：将学生分成若干小组，每组选择一个案例，讨论如何改进这个专家系统，使之更符合实际需求。

5. 课堂小结：总结本节课所学内容，强调专家系统在现实生活中的重要作用。

6. 作业布置：让学生课后查找相关资料，了解我国在专家系统领域的研究现状，下一节课分享。

四、教学反思：本节课通过讲解、演示、案例分析、小组讨论等多种教学方法，使学生掌握了专家系统的基本概念、构成要素和功能。

在教学过程中，要注意关注学生的学习兴趣，引导学生主动参与课堂讨论，提高他们的独立思考和合作探究能力。

同时，要注重知识与实际应用的结合，让学生明白专家系统在现实生活中的重要作用。

专家系统的构成、工作原理及分类1．专家系统概念：实际上就是一种智能的计算机程序，它运用知识和推理来解决只有专家才能解决的复杂问题。

2．专家系统基本组成：知识库（数据库，规则库）和推理机（解释程序，调度程序）3．专家系统特点：（1）编程思想不同：传统程序=数据结构+算法专家系统=知识+推理（2）知识与程序是否独立：传统程序关于问题求解的知识隐含于程序中，而专家系统知识单独组成知识库，与推理机分离。

（3）处理对象不同：传统程序进行数值计算和数据处理，而专家系统还能处理符号。

（4）是否具有解释功能：传统程序没有，专家系统有。

（5）是否给出正确答案：传统程序一定可以给出正确答案，专家系统可能给出错误答案。

4．专家系统的最基本工作原理：（1）推理机和知识库是专家系统的核心，就是要能够学习知识，然后运用知识。

（2）数据库用来存放初始的数据，可以放入中间推算的中间的结果。

（3）知识获取机构用来获取知识通过人机接口和专家和知识工程师进行知识获取（4）解释机构用来给出结果的解释，说明答案为什么是这样。

5．知识获取的过程：领域专家和知识工程师进行交流沟通，专家进行知识概念解答，工程师进行数据问题提问，知识工程师将从专家处获得的答案形式化，结构化的存到知识库中。

6．知识获取类别一般分为两种，一种是非自动知识获取，即完全是由人来进行的，就是把科技文献领域专家的知识通过阅读度化，让知识工程师掌握，然后通过知识编译器变成计算机能够存储和运用的知识。

这种方式的优点是可靠，错误很少，缺点是文献知识都要通过人工来处理，太复杂了。

二是自动知识获取，即领域专家与机器对话，通过语音识别来将专家的答案变成一个机器能够处理的文字。

或者说是文字图像经过计算机的识别，放到计算机中，然后再进行归纳理解翻译，然后变成知识库里面的知识。

通常采用两者的结合来进行事务的处理。

比如翻译英文著作，可以先通过自动获取知识的专家系统，然后再经过非自动知识获取的专家系统，那样翻译的文章就非常接近原文意思呢。

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。

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。

这种基于知识的系统设计方法是以知识库和推理机为中心而展开的，即专家系统 = 知识库 + 推理机它把知识从系统中与其他部分分离开来。

专家系统强调的是知识而不是方法。

很多问题没有基于算法的解决方案，或算法方案太复杂，采用专家系统，可以利用人类专家拥有丰富的知识，因此专家系统也称为基于知识的系统（Knowledge-Based Systems）。

一般说来，一个专家系统应该具备以下三个要素：（1）具备某个应用领域的专家级知识；（2）能模拟专家的思维；（3）能达到专家级的解题水平。

专家系统与传统的计算机程序的主要区别如表7.1所示。

表7.1 专家系统与传统的计算机程序的主要区别列项传统的计算机程序专家系统适用范围无限制封闭世界假设建造一个专家系统的过程可以称为“知识工程”，它是把软件工程的思想应用于设计基于知识的系统。

知识工程包括下面几个方面：（1）从专家那里获取系统所用的知识（即知识获取）（2）选择合适的知识表示形式（即知识表示）（3）进行软件设计（4）以合适的计算机编程语言实现。

专家系统的发展史1965年斯坦福大学的费根鲍姆（E.A. Feigenbaum）和化学家勒德贝格（J. Lederberg）合作研制DENDRAL 系统，使得人工智能的研究以推理算法为主转变为以知识为主。

20世纪70年代，专家系统的观点逐渐被人们接受，许多专家系统相继研发成功，其中较具代表性的有医药专家系统MYCIN、探矿专家系统PROSPECTOR等。

20世纪80年代，专家系统的开发趋于商品化，创造了巨大的经济效益。

1977年美国斯坦福大学计算机科学家费根鲍姆 (E.A.Feigenballm)在第五届国际人工智能联合会议上提出知识工程的新概念。

第一章专家系统概述1、专家系统（ES）：是一个智能程序系统，有大量的、高水平领域专家的知识；有领域专家解决问题的思维方法。

ES所处理的问题是依据已积累的知识来求得问题解答，一般没有准确的数学公式来表达，这就是ES与“一般问题求解”方法的不同之处，数据+算法=传统程序，知识+推理=专家系统。

ES的关键是知识获取、知识表达与推理的过程。

2、专家系统的组成：知识库、推理机、数据基、人机界面、知识获取、解释机构。

3、专家系统的分类：（1）诊断类专家系统（2）预测类专家系统（3）解释类专家系统（4）数学专家系统（5）设计与规划专家系统（6）咨询与决策专家系统（7）教学类专家系统（8）知识自动获取系统4、专家系统的特征：（1）专家系统具有显示表达的大量领域专门知识（2）能进行呼号处理（3）具有智能（4）对推理过程的理解5、与多媒体技术结合（了解）6、图灵奖：专门奖励那些对计算机事业作出重要贡献的个人，是计算机界最负盛名、最崇高的一个奖项，有“计算机界的诺贝尔奖”之称。

明基斯第一个图灵奖获得者。

7、麦卡锡则提出表处理语言Lisp：卡普提出分支界限法；费根鲍姆提出知识蕴藏着力量：第一个专家系统是MYCIN；第二章专家系统知识1、产生式规则表示法：格式：if （前提1）&（前提2）&……then（结论1）&（结论2）&……2、框架表示法：框架：是用于描述具有固定的静态对象的通用数据结构；该对象用：“对象——属性——属性值“表示，框架由若干个槽组成，槽用于描述属性。

槽有两种形式 a.槽名+槽值；b.槽名+侧面策略3、语义网络表示法：语义网络是基于网络结构表示人类知识结构的一种形式，语义主要是指语言结构及其意义上的联系。

一个简单的语义网是如下三元组：（节点1，狐，节点2）例：4、知识获取的方式（1）非自动知识获取：分为两步首先由知识工程师从领域专家和有关技术文献获取知识，然后有知识工程师用某种知识编辑软件输入到知识库中。