专家系统的构成、工作原理及分类-人工智能导论

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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。 7．专家系统分类：

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、基于语义网络的专家系统和基于框架的专家系统。

⑵按任务类型可分为：解释型：可用来于分析符号数据，进行阐述这些数据的实际意义。预测型：根据对象的过去和现在情况来推断对象的未来演变结果。诊断型：根据输入信息来找到对象的故障和缺陷。调试型：给出自己确定的故障的排除方案。自维修型：指定并实zhidao施纠正某类故障的规划。规划型：根据给定目标拟定行动计划。设计型：根据给定要求形成所需方案和图样。监护型：完成实时监测任务。控制型：完成实施控制任务。教育型：诊断型和调试型的组合，用于教学和培训。

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