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 74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:蕌 (1)应用于某专门领域。蕌 (2)拥有专家级知识。蕌 (3)能模拟专家的思维。蕌 (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。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