专家系统

专家系统

构造

专家系统通常由人机交互界面、知识库、

专家系统的基本结构如图所示，其中箭头方向为数据流动的方向。

专家系统的基本工作流程是，用户通过人机界面回答系统的提问，推理机将用户输入的信息与知识库中各个规则的条件进行匹配，并把被匹配规则的结论存放到综合数据库中。最后，专家系统将得出最终结论呈现给用户。

在这里，专家系统还可以通过解释器向用户解释以下问题：系统为什么要向用户提出该问题(Why)?计算机是如何得出最终结论的(How)?

领域专家或知识工程师通过专门的软件工具，或编程实现专家系统中知识的获取，不断地充实和完善知识库中的知识。

主要开发工具：Gensym G2, CLIPS，

专家系统

⑴存储问题求解所需的知识。

⑵存储具体问题求解的初始数据和推理过程中涉及的各种信息，如中间结果、目标、字母表以及假设等。

⑶根据当前输入的数据，利用已有的知识，按照一定的推理策略，去解决当前问题，并能控制和协调整个系统。

⑷能够对推理过程、结论或系统自身行为作出必要的解释，如解题步骤、处理策略、选择处理方法的理由、系统求解某种问题的能力、系统如何组织和管理其自身知识等。这样既便于用户的理解和接受，同时也便于系统的维护。

⑸提供知识获取，

⑴按知识表示技术可分为：基于逻辑的专家系统、基于规则的专家系统、基于

专家系统应用的领域

最初的专家系统乃人工智能之一个应用，但由于其重要性及相关应用系统之迅速发展，它已是信息系统的一种特定类型。专家系统一词系由“以知识为基础的专家系统(knowledge-based expert system)”而来，此种系统应用计算机中储存的人类知识，解决一般需要用到专家才能处理的问题，它能模仿人类专家解决特定问题时的推理过程，因而可供非专家们用来增进问题解决的能力，同时专家们也可把它视为具备专业知识的助理。由于在人类社会中，专家资源实相当稀少，有了专家系统，则可使此珍贵的专家知识获得普遍的应用。

近年来专家系统技术逐渐成熟，广泛应用在工程、科学、医药、军事、商业等方面，而且成果相当丰硕，甚至在某些应用领域，还超过人类专家的智能与判断。其功能应用领域概括有：

解释(Interpretation)-如测试肺部测试(如PUFF)。

预测(Prediction)-如预测可能由黑蛾所造成的玉米损失(如PLAN)。

诊断(Diagnosis)-如诊断血液中细菌的感染(MYCIN)。又如诊断汽车柴油引擎故障原因之CATS系统。

故障排除(Fault Isolation)-如电话故障排除系统ACE。

设计(Design)-如专门设计小型马达弹簧与碳刷之专家系统MOTORBRUSHDESIGNER。

规划(Planning)-就出名的有辅助规划IBM计算机主架构之布置，重安装与重安排之专家系统CSS，以及辅助财物管理之PlanPower专家系统。

监督(Monitoring)-如监督IBM MVS操作系统之YES/MVS。

除错(Debugging)-如侦查学生减法算术错误原因之BUGGY。

修理(Repair)-如修理原油储油槽之专家系统SECOFOR。

行程安排(Scheduling)-如制造与运输行称安排之专家系统ISA。又如 工作站(work shop)制造步骤安排系统。

教学(Instruction)-如教导使用者学习操作系统之TVC专家系统。

控制(Control)-帮助Digital Corporation计算机制造及分配之控制系统PTRANS。

分析(Analysis)-如分析油井储存量之专家系统DIPMETER及分析有机分子可能结构之DENDRAL系统。它是最早的专家系统，也是最成功者之一。

维护(Maintenance)-如分析电话交换机故障原因之后，及能建议人类该如何维修之专家系统COMPASS。

架构设计(Configuration)-如设计VAX计算机架构之专家系统XCON以及设计新电梯架构之专家系统VT等。

校准(Targeting)-例如校准武器如何工作

实例

这里，我们以一个简单的“动物识别专家系统”为例，初步认识专家系统的工作机制及系统特点。该系统的知识库是一个产生式规则的集合，图2显示了其中的2条规则。从原则上来讲，规则之间相互独立，任何两条规则的“前件”一般都不能重复，也不具有包含关系。小型专家系统的规则可以是几条几十条，大型专家系统的规则可达上千条，像这个动物专家系统知识库的规则就只有六条。

趋势预测

现阶段国内外专家系统应用停留在相对狭义的以规则推理为基础的阶段，应用也更多针对的是实验室研究以及一些轻量级应用，远不能满足大型商业应用的需求，实现对实时智能推理以及大数据处理的需求。

专家系统的发展下一步的将以模型推理为主，以规则推理为辅，并切合商业应用需求，满足对实时以及大数据量处理的需求。

同时专家系统将朝更为专业化方向发展，针对具体方向性的需求提供针对性模型与产品，如基于因果有向图CDG的故障诊断模型，流程处理模型等。