专家系统72237.ppt
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1、 第7章 专家系统 7.1 基本概念 7.2 系统结构 7.3 实例分析 7.4 系统设计与实现 7.5 开发工具与环境 7.6 专家系统的发展 7.1 基本概念7.1.1 什么是专家系统 专家系统(Expert System,ES)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。专家系统的四个要素:(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。7.1.2专家系统的特点 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。例如,医疗诊断、地质勘探、天气预报、市
2、场预测、管理决策、军事指挥等领域的问题。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。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。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。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。专家系统不像人那样容易疲劳、遗忘,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。
3、因此,从这种意义上讲,专家系统可以超过专家本人。7.1.3专家系统的类型按用途分类,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。按输出结果分类,专家系统可分为分析型和设计型。按知识表示分类,可分为基于产生式规则的专家系统、基于一阶谓词的专家系统、基于框架的专家系统、基于语义网的专家系统等等。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)两类。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。按规模分类,可分为大型协同式专家系统和微专家系统。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)等。
4、7.1.4专家系统与基于知识的系统7.1.5专家系统与知识工程 7.2 系统结构7.2.1概念结构 1.1.知识库知识库 (Knowledge Base,KB)2.2.推理机推理机(Inference Engine,IE)3.3.动态数据库动态数据库 4.4.人机界面人机界面5.5.解释模块解释模块 6.6.知识库管理系统知识库管理系统 专家系统的概念结构 专家系统的理想结构7.2.2实际结构 专家系统的实际结构示例 地质图件绘制智能辅助系统结构 7.2.3黑板模型 黑板结构7.2.4网络与分布式结构 专家系统的客户/服务器结构及浏览器/服务器结构 7.3实例分析-勘探专家系统PROSPECT
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