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专家系统
发布时间：
2022/12/19 21:10
核心思想：专家系统的核心是知识。专家系统的基本设计思想就是将知识和控制推理策略分开,形成知识库。专家系统在推理策略的控制下，利用存储起来的知识分析与处理问题。这样在求解问题时，用户为系统提供一些已知数据,然后从系统中获得专家水平的结论。[4]
专家系统的核心是知识。专家系统的基本设计思想就是将知识和控制推理策略分开,形成知识库。专家系统在推理策略的控制下，利用存储起来的知识分析与处理问题。这样在求解问题时，用户为系统提供一些已知数据,然后从系统中获得专家水平的结论。[4]基本流程如下图（1）、图（2）。
知识库：用来存放专家提供的知识。专家系统的问题求解过程是通过知识库中的知识来模拟专家的思维方式的，因此，知识库是专家系统质量是否优越的关键所在，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。
专家系统是一个集中单个或多个专家在某一领域的知识，有效解决问题的程序。专家系统也可以理解为基于知识库的人工智能程序。专家系统具有集中专家知识、避免重复决策的优点。专家系统主要由知识库、推理机、数据库、用户界面、解释程序和知识访问程序六部分组成。
知识获取：是专家系统知识库是否优越的关键，也是专家系统设计的问题，通过知识获取，可以扩充和修改知识库中的内容，也可以实现自动学习功能。[5]
来说，基于规则的专家系统能够它们是如何得出结论的。专家系统与普通计算机程序相区别的一个重要特征是：专家系统具有解释功能，它通常包括了一个解释装置（解释器），由其负责解释专家系统的推理过程，并回答一些关于系统本身的问题（如系统如何组织和管理知识等）。对专家系统来说，解释能力与知识表示和推理一样必不可少。在设计环节，专家系统解释其推理路线的能力即被认为是一条重要的知识工程原则。专家系统的解释能力已成为衡量系统智能程度的主要标志之一。
随着专家系统的发展，它已开始进入商品化阶段。目前的专家系统大多属于第二代专家系统。第二代专家系统除了具有较高的性能外，还具有一定的解释能力和知识获取能力，但仅仅是触及到表面问题。第二代专家系统主要有以下几个缺陷:
自从1965年DENDRAL系统(的教授开发，世界上个专家系统)问世以来，专家系统的技术和应用，在短短几十年时间里取得了长足的发展和进步。知识工程和信息技术的发展，推动着专家系统广泛应用到航天、农业、军事、工业、气象等领域，同时也激发了国内外研究学者对专家系统进入了更为深入的研究。
专家系统的改进：在进行专家系统开发实践的同时，我国Al和ES研究者在基本理论和基本技术方面也做了大量研究。1983年底和1985年7月由主办，分别在和举行了两次专家系统专题研讨会，对推动我国专家系统研究与开发起了积极的作用。许多高等学校为本科生开设了专家系统或知识工程的选修课,一些高校和科研单位招收了这方面的硕士生和博士生。已将专家系统和知识工程正式列为本科生的选修课和研究生的必修课。在党和的支持下,经各行各业的专家、学者与知识工程师的密切协作,我国定会在专家系统的研究与开发方面赶超世界先进水平![3]
成熟期：这约在上世纪八十年代初，专家系统近二十年历程发展，在各个专业领域都取得不少进展，但进展度并不是一致的有高有低，总体处于一个启发性应用年代。在理论上，对某些单一学科的应用，已形成结构比较完整和移植性的较大进展，而且在人机接口，解释机制、知识获取技术，处置不确定性推理，增强专家系统知识表达和处理方法上都取得很有效的经验和成果，从而促使专家系统能渗透到社会相关联平台上，并取得良好的效益。
当代，在美国、日本、德国、以色列等发达国家都在积极研发推行专家系统，我国也是专家系统研发应用重点的国家。如大力研讨专家系统应用问题，已设立社会学及统计学的专家系统专业，研究在于能更好地发展金融业服务。从上世纪90年代开始，我们、、、等钢铁企业引进芬兰高炉专家系统，开发专家系统，从而使专家系统在钢制铁领域实现应用提供条件。
例如用户通过人机界面回答系统的提问，推理机将用户输入的信息与知识库中各个规则的条件进行匹配，并把被匹配规则的结论存放到综合数据库中。，专家系统将最终结论呈现给用户。在这里，专家系统还可以通过解释器向用户解释系统为什么要向用户提出该问题？如何得出最终结论？领域专家或知识工程师通过专门的软件工具，编程实现专家系统中知识的获取，不断地充实和完善知识库中的知识，优化专家系统。
专家系统，是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题，简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。
内生期：这是未来或正在研制中一种生态型专家系统模式，也可称为第四代专家系统。主要表示以微机模拟融合控制为主线，在智能控制论高度系统化，推动专家系统和神经、耗散结构论、混沌学、模糊控制等智能化内在系统之间，实行理论、方法、系统设计和实现技术上协同发展，这样可能促使人工智能吸取更多养分，提升人工智能综合性，应用性，通过协同发展，突出特点可以加强自组织自学习的功能，很多专项都是类脑的行为，又往往还胜过人脑智能的举措。还有的事项表现出专家系统相对独立思维，这是将各种智能思维融化深刻一种表现，因而出现特殊性专家系统的功效，达到满足自身更高度化发展的机遇。
到了八十年代中期，我国专家系统的应用领域迅速扩大，在数学、物理、化学、工程、机械、经济、教育、军事等领域先后有一批专家系统问世。参加专家系统研究与开发的单位也迅速增加，出现了一种各行各业积极从事专家系统研究与开发的热烈局面。在此期间一些专家系统开发工具也相继出现，如的RETRIEVER、的DESTINE、的ISL，其中的专家系统开发工具MES在国际人工智能界学术水平的UJCAI85会议上受到会议程序委员会主席的高度评价。
专家系统是一门渗透性很强的边缘学科。开发一个成功的专家系统不仅需要知识工程师的辛勤努力，还需要应用领城中专家、学者的密切合作。ES的发展历史较短，目前尚处于理论形成阶段，要使专家系统发展成为像数学、物理等学科那样具有完整的理论体系，还有一段漫长的路程。希望能有很多有志之士投身到ES的研究与开发中来!
由于基于规则的专家系统是根据规则进行推理，因此，其底层逻辑属于演绎推理。但要真正弄清楚基于规则的专家系统的逻辑基础，还需要深入分析其问题求解过程。
当代，在美国、日本、德国、以色列等发达国家都在积极研发推行专家系统，我国也是专家系统研发应用重点的国家。如大力研讨专家系统应用问题，已设立社会学及统计学的专家系统专业，研究在更好为发展金融业服务。从上世纪90年代开始，我们、、、等钢铁企业引进芬兰高炉专家系统，开发专家系统，从而使专家系统在钢制铁领域实现应用提供条件。
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