第7章 专家系统

3.2 知识获取 知识获取是建造专家系统的关键一步，也是较为
困难的一步，被称为建造专家系统的“瓶颈”。知识 获取大体有三种途径。
1.人工获取 人工获取，即计算机人员（或知识工程师）与领 域专家合作，对有关领域知识和专家知识，进行挖掘、 搜集、分析、综合、整理、归纳，然后以某种表示形 式存入知识库。
服务器
知识库
推理机
Web Server
知识库
推理机
人—机界面
Internet
人—机界面
客户（机）
Browser
图5 专家系统的客户(机)/服务器结构及浏览器/服务器结构
3、专家系统设计与实现
3.1 ES设计的原则
根据ES的特点，在设计中应遵循下列原则： ⑴ 专门任务。ES设计应面向专家知识和经验行之有效的
A→B A B
3.动态数据库 动态数据库也称全局数据库、综合数据库、工作 存储器、黑板等，它是存放初始证据事实、推理结果 和控制信息的场所，或者说它是上述各种数据构成的 集合。 4.人机界面 这里的人机界面指的是最终用户与专家系统的交 互界面。 5.解释模块 解释程序模块专门负责向用户解释专家系统的行 为和结果。
传统编程 数据处理步骤的描述和使用 与程序员理解水平相等 与过程型为主 处理模型 对大数据库进行处理 数值处理 重复计算过程 困难 困难 不容易做到在运行中解释 顺序的批处理 算法式
1.4 专家系统的类型 关于专家系统的分类，目前还无定论。仅从几个不
同的侧面对此进行讨论。 1.按用途分类 按用途分类，专家系统可分为：诊断型、解释型、
预测型、决策型、设计型、规划型、控制型、调度型等 几种类型。
2.按输出结果分类 按输出结果分类，专家系统可分为分析型和设计型。

Ch.6 Expert Systems 第六章 专家系统
6.1 概述 6.2 基于规则的专家系统 6.3 基于框架的专家系统 6.4 基于模型的专家系统 6.5 基于Web的专家系统 6.6 新型专家系统 6.7 专家系统设计 6.8 专家系统开发工具 6.9 小结
6.1 Introduction 专家系统概述
What is an Expert System?
Experts are people who are very familiar with solving specific types of problems. Expert system is an intelligent computer program that can perform special and difficult task in some field at the level of human experts. Expert system has been one of most active and important application fields of AI. Expert systems are mostly domain specific. Expert system has a very wide field of applications.
Central South University Artificial Intelligence
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6.1 Introduction
费根鲍姆把专家系统定义为一个应用知识和推理过程来求解 需要大量的人类专家解决难题经验的智能计算机程序。
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才能处理好的复杂问题。

Reasoning Machine can select various relative knowledge from KB and construct problem solving sequences according to the particulars of the specific solved problems.
知识库 以一套规则建立人的长期存储器模型 工作存储器 建立人的短期存储器模型，存放问题事实和由规则激发而推断出的新事实。 推理机 借助于把存放在工作存储器内的问题事实和存放在知识库内的规则结合起来，建立人的 推理模型，以推断出新的信息 。
2. 基于规则专家系统的结构 推理机
工作存储器
解释器
知识库
用户界面
基于框架专家系统的主要设计步骤与基于规则的专家系统相似,主要差别在于如何看待和使用知识 在设计基于框架的专家系统时，把整个问题和每件事想像为编织起来的事物 在辨识事物之后，寻找把这些事物组织起来的方法 对于任何类型的专家系统，其设计是个高度交互的过程
开发基于框架专家系统的主要任务
定义问题，包括对问题和结论考察与综述 分析领域，包括定义事物、事物特征、事件和框架结构 定义类及其特征 定义例及其框架结构 确定模式匹配规则 规定事物通信方法 设计系统界面 对系统进行评价 对系统进行扩展，深化和扩宽知识
6.4.1 基于模型专家系统的提出
❖ 关于人工智能的一个观点 ❖ 综合各种模型的专家系统比基于逻辑心理模型的系统具有更强的功能，从而有可能显著改
进专家系统的设计 ❖ 在诸多模型中，人工神经网络模型的应用最为广泛
6.4 Model-based Expert System 基于模型的专家系统
The contribution & limitation of Rule-based ES Use various qualitative models to AI An expert system integrated with various models

在已知状况的分析，推断未来可能发生的情 况。预测专家系统具有下列特点：
(a) 系统处理的数据随时间变化，而且可 能是不准确和不完全的。
(b) 系统需要有适应时间变化的动态模型， 能够从不完全和不准确的信息中得出预报， 并达到快速响应的要求。
预测专家系统的例子有气象预报、军事 预测、人口预测、交通预测、经济预测和谷 物产量预测等。例如，恶劣气候(包括暴雨、 飓风、冰雹等)预报、战场前景预测和农作物 病虫害预报等专家系统。
❖ 当前提为真时，该规则将前提与一个行为结 合起来，否则与另一个行为结合起来，并且 可以用一个-1到+1之间的数字来表示在该前 提下行为的可信程度。如一条判断细菌类别 的规则可表示如下：
❖ 其含意如下： 如果培养物的部位是血液 细菌的类别确不知道 细菌的染色是革蓝氏阴性 细菌的外形是杆状 病人被严重地烧伤 那么以不太充分的证据(可信程度0.4)说
7.1 专家系统概述
❖ 研究背景
专家系统（expert system expert system），是人工 智能应用研究领域中非常活跃和非常广泛的课题 之一。
❖ 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，它能够利用人 类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问 题。
(4) 解释器(explanator) 解释器能够向用户解释专家系统的行为，
包括解释推理结论的正确性以及系统输出其 它候选解的原因。
(5) 接口(interface) 接口又称界面，它能够使系统与用户进
行对话，使用户能够输入必要的数据、提出 问题和了解推理过程及推理结果等。系统则 通过接口，要求用户回答提问，并回答用户 提出的问题，进行必要的解释。
监视专家系统可用于核电站的安全监视、 防空监视与警报、国家财政的监控、传染病 疫情监视及农作物病虫害监视与警报等。粘 虫测报专家系统是监视专家系统的一个实例。