专家系统已经应用到数学、物理、化学、医学、地质、气象、农业、法律、教育、交通运输、机械、艺术、以及计算机科学本身，甚至渗透到政治、经济、军事等重大决策部门，产生了巨大的社会效益和经济效益，成为人工智能的重要分支。
下面首先介绍专家系统的基本概念、工作原理、机器学习的基本概念和方法，以及知识发现和数据挖掘的基本概念和方法、建立专家系统的方法以及几个著名的专家系统实例。这几个专家系统已经成为当前开发专家系统的骨架系统，具有很广泛的应用。

第一阶段 : 初创期（20世纪60年代中期－ 20世纪70年代初）

DENDRAL系统（1968年，斯坦福大学费根鲍姆等人）——推断化学分子结构的专家系统
MYCSYMA系统（1971年，麻省理工学院）——用于数学运算的数学专家系统

特点：

高度的专业化。
专门问题求解能力强。
结构、功能不完整。
移植性差。
缺乏解释功能。

第二阶段: 成熟期（20世纪70年代中期－ 20世纪80年代初）

MYCIN系统（斯坦福大学）——血液感染病诊断专家系统
PROSPECTOR系统（斯坦福研究所）——探矿专家系统
CASNET系统（拉特格尔大学）：用于青光眼诊断与治疗。
AM系统（ 1981年，斯坦福大学）：模拟人类进行概括、抽象和归纳推理，发现某些数论的概念和定理。
HEARSAY系统（卡内基－梅隆大学）——语音识别专家系统

特点：

（1）单学科专业型专家系统。
（2）系统结构完整，功能较全面，移植性好。
（3）具有推理解释功能，透明性好。
（4）采用启发式推理、不精确推理。
（5）用产生式规则、框架、语义网络表达知识。
（6）用限定性英语进行人－机交互。

第三阶段：发展期（20世纪80年代至今）

专家系统XCON（1980年DEC公司、卡内基－梅隆大学）：为VAX计算机系统制订硬件配置方案。

专家系统开发工具：

骨架系统：EMYCIN、KAS、EXPERT 等。
通用型知识表达语言： OPS5 等。
专家系统开发环境： AGE 等。

我国研制开发的专家系统：

施肥专家系统（中国科学院合肥智能机械研究所）
新构造找水专家系统（南京大学）
勘探专家系统及油气资源评价专家系统（吉林大学）
服装剪裁专家系统及花布图案设计专家系统（浙江大学）
关幼波肝病诊断专家系统（北京中医学院）
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