专家系统简介

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专家系统

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 处理对象 处理方法 处理方式 系统结构 系统修改 信息类型 处理结果 适用范围



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。

传统的计算机程序 数字 算法 批处理

数据和控制集成 难 确定性 最优解 无限制

专家系统 符号 启发式 交互式 知识和控制分离 易 不确定性 可接受解 封闭世界假设

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。他认为，“知识工程是人工智能的原理和方法，对那些需要专家知识才能解决的应用难题提供求解的手段。恰当运用专家知识的获取、表达和推理过程的构成与解释，是设计基于


知识的系统的重要技术问题。”知识工程是一门以知识为研究对象的学科，它将具体智能系统研究中那些共同的基本问题抽出来，作为知识工程的核心内容，使之成为指导具体研制各类智能系统的一般方法和基本工具，成为一门具有方法论意义的科学。20世纪80年代以来，在知识工程的推动下，涌现出了不少专家系统开发工具，例如EMYCIN、CLIPS(OPS5, OPS83)、G2、KEE、OKPS等。

早在1977年，中国科学院自动化研究所就基于关幼波先生的经验，研制成功了我国第一个“中医肝病诊治专家系统”。1985年10月中科院合肥智能所熊范纶建成“砂姜黑土小麦施肥专家咨询系统”， 这是我国第一个农业专家系统。 经过20多年努力，一个以农业专家系统为重要手段的智能化农业信息技术在我国取得了引人瞩目的成就，许多农业专家系统遍地开花，将对我国农业持续发展发挥作用。中科院计算所史忠植与东海水产研究所等合作，研制了东海渔场预报专家系统。在专家系统开发工具方面，中科院数学研究所研制了专家系统开发环境“天马”，中科院合肥智能所研制了农业专家系统开发工具“雄风”，中科院计算所研制了面向对象专家系统开发工具“OKPS”。

专家系统的基本结构

专家系统的基本结构如图7.1所示，其中箭头方向为信息流动的方向。专家系统通常由人机交互界面、知识库、推理机、解释器、综合数据库、知识获取等6个部分构成。



图7.1 专家系统的基本结构



知识库是问题求解所需要的领域知识的集合，包括基本事实、规则和其他有关信息。知识的表示形式可以是多种多样的，包括框架、规则、语义网络等等。知识库中的知识源于领域专家，是决定专家系统能力的关键，即知识库中知识的质量和数量决定着专家系统的质量水平。知识库是专家系统的核心组成部分。一般来说，专家系统中的知识库与专家系统程序是相互独立的，用户可以通过改变、完善知识库中的知识内容来提高专家系统的性能。

推理机是实施问题求解的核心执行机构，它实际上是对知识进行解释的程序，根据知识的语义，对按一定策略找到的知识进行解释执行，并把结果记录到动态库的适当空间中。推理机的程序与知识库的具体内容无关，即推理机和知识库是分离的，这是专家系统的重要特征。它的优点是对知识库的修改无须改动推理机，但是纯粹的形式推理会降低问题求解的效率。将推理机和知识库相结合也不失为一种可选方法。

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