人工智能课件8之专家系统[最新]

第8章 专家系统 ; 8.1 专家系统的概念 ; 专家系统(ExpertSystem)亦称专家咨询系统，它是一种智能计算机(软件)系统。顾名思义，专家系统就是能像人类专家一样解决困难、复杂的实际问题的计算机(软件)系统。 我们知道“专家”就是专门家，是某一专门领域的行家里手。专家之所以是专家，是因为他(她)解决问题时具有超凡的能力和水平。专家之所以具有超凡的能力和水平，是因为; (1)专家拥有丰富的专业知识和实践经验，或者说他(她)拥有丰富的理论知识和经验知识，特别是经验知识； (2)专家具有独特的思维方式，即独特的分析问题和解决问题的方法和策略。 专家系统应该具备以下四个要素： (1) 应用于某专门领域； (2) 拥有专家级知识； (3) 能模拟专家的思维； (4) 能达到专家级水平。; 所以，准确一点讲，专家系统就应该是：应用于某一专门领域，拥有该领域相当数量的专家级知识，能模拟专家的思维，能达到专家级水平，能像专家一样解决困难和复杂的实际问题的计算机(软件)系统。 ; 8.1.2 专家系统的特点 同一般的计算机应用系统(如数值计算、数据处理系统等)相比，专家系统具有下列特点： (1)从处理的问题性质看，专家系统善于解决那些不确定性的、非结构化的、没有算法解或虽有算法解但在现有的机器上无法实施的困难问题。 (2)从处理问题的方法看，专家系统则是靠知识和推理来解决问题(不像传统软件系统使用固定的算法来解决问题)，所以，专家系统是基于知识的智能问题求解系统。; (3)从系统的结构来看，专家系统则强调知识与推理的分离，因而系统具有很好的灵活性和可扩充性。 (4)专家系统一般还具有解释功能，即在运行过程中一方面能回答用户提出的问题，另一方面还能对最后的输出(结论)或处理问题的过程作出解释。 (5)有些专家系统还具有“自学习”能力，即不断对自己的知识进行扩充、完善和提炼。这一点是传统系统所无法比拟的。 (6)专家系统不像人那样容易疲劳、遗???，易受环境、情绪等的影响，它可始终如一地以专家级的高水平求解问题。 ; 8.1.3 专家系统的类型 关于专家系统的分类，目前还无定论。我们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。 ; 3.按知识表示分类 目前所用的知识表示形式有：产生式规则、一阶谓词逻辑、框架、语义网等。 4.按知识分类 知识可分为确定性知识和不确定性知识，所以，按知识分类，专家系统又可分为精确推理型和不精确推理型(如，模糊专家系统)。 5.按技术分类 按采用的技术分类，专家系统可分为符号推理专家系统和神经网络专家系统。 ; 6.按规模分类 按规模分类，可分为大型协同式专家系统和微专家系统。 7.按结构分类 按结构分类可分为集中式和分布式，单机型和网络型(即网上专家系统)。 ; 8.1.4 专家系统与知识系统 我们知道，专家系统能有效地解决问题的主要原因在于它拥有知识，因为“知识就是力量”。但专家系统拥有的知识是专家知识，而且主要是经验性知识。近年来，由专家系统的出现和发展而发展起来的一种称为知识系统(KnowledgeBasedSystem)的智能系统，其中的知识已不限于人类专家的经验知识，而可以是领域知识或通过机器学习所获得的知识等。所以，对于这种广义的知识系统来说，专家系统就是一种特殊的知识系统。; 8.1.5 专家系统与知识工程 由于专家系统是基于知识的系统，那么，建造专家系统就涉及到知识获取(Know ledge Acquisition，即从人类专家那里或从实际问题那里搜集、整理、归纳