神经网络专家系统(冯定编著)思维导图

人工智能小型动物分类专家系统的设计与实现PPT

小型动物分类专家系统的设计与实现 一、实验目的 通过本实验可使学生能够综合利用C语言(或C++)、面向对象程序设计、数据结构、数据库原理、人工智能、软件工程等课程的相关知识，设计并实现小型动物分类专家系统，培养学生综合运用所学计算机软件知识解决实际问题的能力，为今后从事计算机软件开发及应用打下基础。 二、实验内容 运用下列规则，设计并实现一个小型动物分类专家系统。 规则1： 如果：动物有毛发 则：该动物是哺乳动物 规则2： 如果：动物有奶 则：该单位是哺乳动物 规则3: 如果：该动物有羽毛 则：该动物是鸟 规则4： 如果：动物会飞，且会下蛋 则：该动物是鸟 规则5： 如果：动物吃肉 则：该动物是肉食动物 规则6： 如果：动物有犬齿，且有爪，且眼盯前方 则：该动物是食肉动物 规则7： 如果：动物是哺乳动物，且有蹄 则：该动物是有蹄动物 规则8： 如果：动物是哺乳动物，且是反刍动物 则：该动物是有蹄动物 规则9： 如果：动物是哺乳动物，且是食肉动物，且是黄褐色的，且有暗斑点 则：该动物是豹 规则10： 如果：如果：动物是黄褐色的，且是哺乳动物，且是食肉，且有黑条纹 则：该动物是虎

规则11： 如果：动物有暗斑点，且有长腿，且有长脖子，且是有蹄类 则：该动物是长颈鹿 规则12： 如果：动物有黑条纹，且是有蹄类动物 则：该动物是斑马 规则13： 如果：动物有长腿，且有长脖子，且是黑色的，且是鸟，且不会飞 则：该动物是鸵鸟 规则14： 如果：动物是鸟，且不会飞，且会游泳，且是黑色的 则：该动物是企鹅 规则15： 如果：动物是鸟，且善飞 则：该动物是信天翁 动物分类专家系统由15条规则组成，可以识别七种动物，在15条规则中，共出现 30个概念（也称作事实），共30个事实，每个事实给一个编号，从编号从1到30，在规则对象中我们不存储事实概念，只有该事实的编号，同样规则的结论也是事实概念的编号，事实与规则的数据以常量表示，其结构如下：Char *str{}={"chew_cud","hooves","mammal","forward_eyes","claws", "pointed_teeth","eat_meat","lay_eggs","fly","feathers","ungulate", "carnivore","bird","give_milk","has_hair","fly_well", "black&white_color","can_swim","long_legs","long_neck", "black_stripes","dark_spots","tawny_color","albatross", "penguin","ostrich","zebra","giraffe","tiger","cheetah","\0"} 程序有编号序列的方式表达了产生式规则，如资料中规则15，如果动物是鸟，且善飞，则该动物是信天翁。相应的规则数组第七条是{16，13，0，0，0，0}，第十三个是“bird”（鸟），如果事实成立，询问使用者下一个事实，第十六个“fly_well”（善飞），如果也成立，则查找结论断言编号数组{30,29,28, 27,26,25,24,3,3,13,12,12,11,11,0}中第七个“24”，这里24对应事实数组中的“albatross”（信天翁）。 上述就是程序的推理过程，也是程序中的重点，该部分是由规则类（类rul e）中的Query方法实现。 三、实验原理 一个基于规则专家系统的完整结构示于图1。其中，知识库、推理机和工作存储器是构成专家系统的核心。系统的主要部分是知识库和推理引擎。知识库由谓词演算事实和有关讨论主题的规则构成。推理引擎由所有操纵知识库来演绎用户要求的信息的过程构成－如消解、前向链或反向链。用户接口可能包括某种自然语言处理系统，它允许用户用一个有限的自然语言形式与系统交互；也可能用带有菜单的图形接口界面。解释子系统分析被系统执行的推理结构，并把它解释给用户。

专家系统

专家系统发展概

述 院系：化工学院化工机械系 班级：10自动化（1） 姓名：李正智 学号：1020301016 日期：2013年10月1日 专家系统发展概述 摘要:回顾了专家系统发展的历史和现状。对目前比较成熟的专家系统模型进行分析,指出各自的特点和局限性。最后对专家系统的热点进行展望并介绍了新型专家系统。 关键词:专家系统;知识获取;数据挖掘;多代理系统;人工神经网络 Abstract:The history and recent research ofexpertsystem was reviewed. Severalwell-researched expertsystemmodelswereintroduced respectively, and their featuresand limitationswere analyzed. Finally, the hotspotofexpertsystem wasoverlookedand future research direction ofexpertsystem wasdiscussed. Key words:expertsystem; knowledge acquisition; datamining; multi-agentsystem; artificialneuralnetwork 近三十年来人工智能(Artificial Intelligence,AI)获得了迅速的发展,在很多学科领域都获 得了广泛应用,并取得了丰硕成果。作为人工智能一个重要分支的专家系统在20世纪60年代初期产生并发展起来的一门新兴的应用科学,而且正随着计算机技术的不断发展而日臻完善和成熟。一般认为,专家系统就是应用于某一专门领域,由知识工程师通过知识获取手段, 将领域专家解决特定领域的知识,采用某种知识表示方法编辑或自动生成某种特定表示形式存放在知识库中;然后用户通过人机接口输入信息、数据或命令,运用推理机构控制知识库及整个系统,能像专家一样解决困难的和复杂的实际问题的计算机(软件)统。 专家系统有三个特点:1.启发性,能运用专家的知识和经验进行推理和判断;2.透明性,能解决本身的推理过程,回答用户提出的问题;3.灵活性,能不断地增长知识,修改原有知识。 1 专家系统的产生与发展 专家系统按其发展过程大致可分为三个阶段[1~3],即初创期(1971年前)、成熟期(1972)1977年)和发展期(1978年至今)。 1.1 初创期 人工智能早期工作都是学术性的,其程序都是用来开发游戏的。尽管这些努力产生了如国际象棋、跳棋等有趣的游戏[4],但其真实目的在于在计算机编码中加入人的推理能力,以

专家系统实例

一个专家系统的例子 一、建立动物识别专家系统的规则库，并用与/或图来描述这个规则库。 规则库由15条规则组成，规则名分别是；rule1，rule2，┉，rule15，规则库的符号名为ruleS。编写一段程序,把15条规则组成一个表直接赋值给规则库ruleS。 ( rules ((rule1 (if (animal has hair)) 若动物有毛发(F1) (then (animal is mammal))) 则动物是哺乳动物(M1) ((rule2 (if (animal gives milk)) 若动物有奶(F2) (then (animal is mammal))) 则动物是哺乳动物(M1) ((rule3 (if (animal has feathers)) 若动物有羽毛(F9) (then (animal is bird))) 则动物是鸟(M4) ((rule4 (if (animal flies)) 若动物会飞(F10) (animal lays eggs)) 且生蛋(F11) (then (animal is bird))) 则动物是鸟(M4) ((rule5 (if (animal eats meat)) 若动物吃肉类(F3) (then (animal is carnivore))) 则动物是食肉动物(M2) ((rule6 (if (animal Raspointed teeth)) 若动物有犀利牙齿(F4) (animal has claws) 且有爪(F5) (animal has forword eyes)) 且眼向前方(F6) (then (animal is carnivore))) 则动物是食肉动物(M2) ((rule7 (if (animal has mammal)) 若动物是哺乳动物(M1) (animal has hoofs)) 且有蹄(F7) (then (animal is ungulate))) 则动物是有蹄类动物(M3) ((rule8 (if (animal has mammal)) 若动物是哺乳动物(M1) (animal chews cud)) 且反刍(F8) (then (animal is ungulate))) 则动物是有蹄类动物(M3) ((rule9 (if (animal is mammal)) 若动物是哺乳动物(M1) (animal is carnivore) 且是食肉动物(M2) (animal has tawny color) 且有黄褐色(F12) (animal has dark sports)) 且有暗斑点(F13) (then (animal is cheetah))) 则动物是豹(H1) ((rule10 (if (animal is mammal)) 若动物是哺乳动物(M1) (animal is carnivore) 且是食肉动物(M2)

人工智能小型专家系统的设计与实现解读

人工智能技术基础实验报告 指导老师：朱力 任课教师：张勇

实验三小型专家系统设计与实现 一、实验目的 （1）增加学生对人工智能课程的兴趣； （2）使学生进一步理解并掌握人工智能prolog语言； （3）使学生加强对专家系统课程内容的理解和掌握，并培养学生综合运用所学知识开发智能系统的初步能力。 二、实验要求 （1）用产生式规则作为知识表示，用产生系统实现该专家系统。 （2）可使用本实验指导书中给出的示例程序，此时只需理解该程序，并增加自己感兴趣的修改即可；也可以参考该程序，然后用PROLOG语言或其他语言另行编写。 （3）程序运行时，应能在屏幕上显示程序运行结果。 三、实验环境 在Turbo PROLOG或Visual Prolog集成环境下调试运行简单的PROLOG程序。 四、实验内容 建造一个小型专家系统（如分类、诊断、预测等类型），具体应用领域由学生自选，具体系统名称由学生自定。 五、实验步骤 1、专家系统： 1.1建造一个完整的专家系统设计需完成的内容： 1．用户界面：可采用菜单方式或问答方式。

2．知识库（规则库）：存放产生式规则，库中的规则可以增删。 3．数据库：用来存放用户回答的问题、已知事实、推理得到的中 间事实。 4．推理机：如何运用知识库中的规则进行问题的推理控制，建议 用正向推理。 5．知识库中的规则可以随意增减。 1.2推理策略 推理策略包括：正向（数据驱动），反向（目标驱动），双向 2、动物分类实验规则集 （1）若某动物有奶，则它是哺乳动物。 （2）若某动物有毛发，则它是哺乳动物。 （3）若某动物有羽毛，则它是鸟。 （4）若某动物会飞且生蛋，则它是鸟。 （5）若某动物是哺乳动物且有爪且有犬齿且目盯前方，则它是食肉动物。（6）若某动物是哺乳动物且吃肉，则它是食肉动物。 （7）若某动物是哺乳动物且有蹄，则它是有蹄动物。 （8）若某动物是有蹄动物且反刍食物，则它是偶蹄动物。 （9）若某动物是食肉动物且黄褐色且有黑色条纹，则它是老虎。 （10）若某动物是食肉动物且黄褐色且有黑色斑点，则它是猎豹。 （11）若某动物是有蹄动物且长腿且长脖子且黄褐色且有暗斑点，则它是长颈鹿。 （12）若某动物是有蹄动物且白色且有黑色条纹，则它是斑马。 （13）若某动物是鸟且不会飞且长腿且长脖子且黑白色，则它是驼鸟。

专家系统的实例分析

专家系统的实例分析 张宏昊 研电1203 1122201030 一、实验要求 1.1 已知：电网的接线、操作前的开关、刀闸状态初始态、现场的运行规程、要操作的设备、操作前状态、操作后状态 求出：是否允许某设备在当前运行方式下，由操作前状态转换到操作后状态。 信息流图（系统结构图） 1.2 用产生式表示刀闸的操作规则 规则一：IF 与刀闸同间隔的开关分 THEN 刀闸能分或合 规则二：IF 与刀闸相关的接地刀闸/线全部为分 THEN 刀闸能合 规则三：IF 刀闸是母线刀闸 且 停电操作 且出线刀闸分 THEN 刀闸能分 规则四：IF 刀闸两端具备等电位条件 THEN 刀闸能分或合 1.3 知识表示方法（数据库结构设计） 以设备为核心 85 853 851 852 8530 8510 85J1 85J2 856 典型间隔 Typical Unit 855

二、程序设计 2.1 程序主界面 2.2程序功能介绍 2.2.1 图示模块 程序左上角有一个图示模块，在这个模块里可以直观的显示各个开关、断路器的开断状态，并且可以直接点击开关进行操作，操作结果也会动态显示在界面上。 2.2.2开关状态操作块

这个模块可以分别对各个开关和断路器今天开断操作，操作结果会与图示模块同步显示。 2.2.3操作日志表 操作日志表可以显示程序执行的各种状态，从启动程序起，这里将显示所有操作记录，例如当操作某个开关，则这里相应记录着操作。而且相关的操作提示也会在这里显示，例如当某个开关操作违反规程时，这里将进行具体提醒。 2.2.4 程序操作模块 这个模块是进行读取数据和保存操作日志表到本地的地方。 2.3 数据结构 该程序包含这实验一和实验二的两个数据结构。 实验一是用来计算系统节点的程序，数据结构全部由类实现。数据节点类有：IN_BranchInfo, IN_BreakerInfo, IN_NodeInfo和IN_SubSystemInfo,这些类用来记录每个branch，breaker，node和subsystem节点的信息。而这几个类的数据操作由相应的CAL_Branch, CAL_Breaker, CAL_Node, CAL_SubSystem来控制，在这几个类中包含着相应类型数据的读取，保存，设置，清除以及显示等操作。 最后，所有的这几个类都由一个CAL_Calculate来管理。这个类有个最高的管理权，每个类型数据的读取，保存等函数都是从这里调用的，而最关键的生成数据表的计算函数也在这个类中。 对于实验二的数据结构，鉴于已给的系统是固定的，而且程序包含了图像显示，为了简单操作，数据结构使用了固定形式，即实验二的节点数是不能修改的。 节点信息用SecEquiInfo这个类来实现，相应的读取，保存等操作是在SecEqui这个类中实现的。而对系统开关的控制，已经相应的规则逻辑判断是在CVCSBPowerFormView类中实现的，因为这是控制主界面的类。

基于神经网络的专家系统

基于神经网络的专家系统 摘要：人工神经网络与专家系统，作为人工智能应用的两大分支，在实际应用中都有许多成功的范例，但作为单个系统来讲，二者都存在很大的局限性。主要是专家系统知识获取的“瓶颈问题”和神经网络知识表达的“黑箱结构”。为解决这个问题，本文提出将专家系统与神经网络技术集成，达到优势互补的目的。利用神经网络优良的自组织、自学习和自适应能力来解决令家系统知识获取的困难，同时用专家系统良好的解释机能来弥补神经网络中知识表达的缺陷。论文提出了基于神经网络专家系统的结构模型，知识表示方式以及推理机制等。 关键词：专家系统；神经网络；系统集成； 0 引言 专家系统（Expert System）是一种设计用来对人类专家的问题求解能力建模的计算机程序。专家系统是一个智能计算机程序，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识和经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。一个专家系统应具有以下三个基本特征：启发性——不仅能使用逻辑性知识还能使用启发性知识；透明性——能向用户解释它们的推理过程，还能回答用户的一些问题；灵活性——系统中的知识应便于修改和扩充；推理性——系统中的知识必然是一个漫长的测试，修改和完善过程。专家系统是基于知识的系统。它由如图1所示的5个基本的部分组成[1,2,3]。 知识库存储从专家那里得到的特定领域的知识，这些知识包括逻辑性的知识和启发性知识两类。数据库用于存放专家系统运行过程中所需要和产生的信息。推理机的作用是按照一定的控制策略，根据用户提出的问题和输入的有关数据或信息，按专家的意图选择利用知识库的知识，并进行推理，以得到问题的解答，它是专家系统的核心部分。人机接口部分的功能是解释系统的结论，回答用户的问题，它是连接用户与专家系统之间的桥梁。知识的获取是为修改知识库原有的知识和扩充知识提供的手段。 1 传统专家系统存在的问题 传统专家系统是基于知识的处理的系统，将领域知识整理后形式化为一系列系统所能接受并能存储的形式，利用其进行推理实现问题的求解。尽管与人类专家相比，专家系统具有很大的优越性。但是，随着专家系统应用的日益广泛及所处理问题的难度和复杂度的不断扩大和提高，专家系统在某些方面已不能满足是实际工作中的需求，具体体现在以下一个方面[1,2]：（1）知识获取的“瓶颈”问题。（2）知识获取的“窄台阶”。（3）缺乏联想功能、推理能力弱。（4）智能水平低、更谈不上创造性的知识。（5）系统层次少。（6）实用性差。 2 神经网络与传统专家系统的集成 神经网络是基于输入\输出的一种直觉性反射，适用于进行浅层次的经验推理，其特点是通过数值计算实现推理；专家系统是基于知识匹配的逻辑推理，是深层次的符号推理。将两者科学的结合形成神经网络专家系统，可以取长补短。根据侧重点的不同，神经网络与专家系统的集成有三种模式[2]：（1）神经网络支持专家系统。以传统的专家系统为主，以神经网络的有关技术为辅。 （2）专家系统支持神经网络。以神经网络的有关技术为核心，建立相应领域的专家系统，采用专家系统的相关技术完成解释等方面的工作。 （3）协同式的神经网络专家系统。针对大的复杂问题，将其分解为若干子问题，针对每个子问题的特点，选择用神经网络或专家系统加以实现，在神经网络和专家系统之间建立一种耦合关系。

人工智能习题&答案-第6章-专家系统

第六章专家系统 6-1 什么叫做专家系统?它具有哪些特点与优点? 专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。也就是说，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。 特点： (1)启发性 专家系统能运用专家的知识与经验进行推理、判断和决策 (2)透明性 专家系统能够解释本身的推理过程和回答用户提出的问题，以便让用户能够了解推理过程，提高对专家系统的信赖感。 (3) 灵活性 专家系统能不断地增长知识，修改原有知识，不断更新。 优点： (1) 专家系统能够高效率、准确、周到、迅速和不知疲倦地进行工作。 (2) 专家系统解决实际问题时不受周围环境的影响，也不可能遗漏忘记。 (3) 可以使专家的专长不受时间和空间的限制，以便推广珍贵和稀缺的专家知识与经验。 (4) 专家系统能促进各领域的发展，它使各领域专家的专业知识和经验得到总结和精炼，能够广泛有力地传播专家的知识、经验和能力。 (5) 专家系统能汇集多领域专家的知识和经验以及他们协作解决重大问题的能力，它拥有更渊博的知识、更丰富的经验和更强的工作能力。 (6) 军事专家系统的水平是一个国家国防现代化的重要标志之一。 (7) 专家系统的研制和应用，具有巨大的经济效益和社会效益。 (8) 研究专家系统能够促进整个科学技术的发展。专家系统对人工智能的各个领域的发展起了很大的促进作用，并将对科技、经济、国防、教育、社会和人民生活产生极其深远的影响。

基于神经网络专家系统的研究与应用

摘要 现代化的建设需要信息技术的支持，专家系统是一种智能化的信息技术，它的应用改变了过去社会各领域生产基层领导者决策的盲目性和主观性，缓解了我国各领域技术推广人员不足的矛盾，促进了社会的持续发展。但传统专家系统只能处理显性的表面的知识，存在推理能力弱，智能水平低等缺点，所以本文引入了神经网络技术来克服传统专家系统的不足，来试图解决专家系统中存在的关系复杂、边界模糊等难于用规则或数学模型严格描述的问题。本文采用神经网络进行大部分的知识获取及推理功能，将网络输出结果转换成专家系统推理机能接受的形式，由专家系统的推理机得到问题的最后结果。最后，根据论文中的理论建造了棉铃虫害预测的专家系统，能够准确预测棉铃虫的发病程度，并能给用户提出防治建议及措施。有力地说明了本论文中所建造的专家系统在一定程度上解决了传统专家系统在知识获取上的“瓶颈”问题，实现了神经网络的并行推理，神经网络在专家系统中的应用具有较好的发展前景。 关键词神经网络专家系统推理机面向对象知识获取

Abstract Modern construction needs the support of IT, expert system is the IT of a kind of intelligence, its application has changed past social each field production subjectivity and the blindness of grass-roots leader decision-making, have alleviated the contradiction that each field technical popularization of our country has insufficient people, the continued development that has promoted society. But traditional expert system can only handle the surface of dominance knowledge, existence has weak inference ability, intelligent level is low, so this paper has led into artificial neural network technology to surmount the deficiency of traditional expert system, attempt the relation that solution has in expert system complex, boundary is fuzzy etc. are hard to describe strictly with regular or mathematics model. This paper carries out the most of knowledge with neural network to get and infer function , changes network output as a result into expert system, inference function the form of accepting , the inference machine from expert system gets the final result of problem. Finally, have built the expert system of the cotton bell forecast of insect pest according to the theory in this thesis, can accurate forecast cotton bell insect become sick degree, and can make prevention suggestion and measure to user. Have proved on certain degree the expert system built using this tool have solved traditional expert system in knowledge the problem of " bottleneck " that gotten , the parallel inference that has realized neural network, Neural network in expert system application has the better prospect for development. Key words Neural network Expert system Reasoning engine Object-orientation Knowledge acquisition

农业专家系统应用实例分析资料

农业专家系统应用实例分析 摘要:专家系统是人工智能领域中较为成熟的一个分支。本文阐述了专家系统的基本概念及基本要素，介绍了专家系统在我国农业中的应用和我国农业专家系统的发展趋势。 关键词:人工智能;专家系统;农业专家系统;应用 农业专家系统也可叫农业智能系统,是一个具有大量农业专门知识与经验的计算机系统。它应用人工智能技术,依据一个或多个农业专家提供的特殊领域知识、经验进行推理和判断,模拟农业专家就某一复杂农业问题进行决策。典型的农业专家系统主要由知识库、数据库、模型库、推理机、知识库管理系统、解释器、用户界面7个部分组成。其中,知识库和推理机是农业专家系统最核心部分,这是任何一个农业专家系统都不可缺少的组成部分。知识库的质量直接影响到农业专家系统质量及可信度;推理机是农业专家系统的运行动力。而知识库管理系统则是对知识库中的知识进行检查和检索,还可以把推理过程中使用知识的实际情况显示出来,这是数据库管理系统中所没有的。知识获取是农业专家系统开发过程中的瓶颈,其主要任务是完成领域知识的收集与整理.解释器是用来向用户,特别是专用户,解释推理的结果和在推理过程中所发生的一切。 专家系统有四个特点,即:启发性,能运用专家的知识和经验进行推理和判断;透明性,能解决本身的推理过程,能回答用户提出的问题;灵活性,能不断地增长知识,修改原有的知识。综合性,能解答种子、土肥、植保、农经等多专业问题,克服了单个农业专家的专业局限。研发农业专家系统的主要目的是使计算机在农业领域中起农业专家的作用,对那些需要专家知识才能解决的难题提供相关专业权威专家水平的解答。 专家系统在世界农业领域中的应用始于20世纪70年代末,经过20余年发展,应用已遍及作物栽培管理、设施园艺管理、畜禽管理、水产养殖、植物保护、育种以及经济决策等各方面。专家系统在灌溉、施肥、栽培、病虫害的诊断与防治、作物育种、作物产量预测、畜禽饲养管理和水产养殖管理等方面,展示了广阔的应用前景。 一．农业专家系统在作物病虫害综合治理中的应用 根据以往的研究和病虫害综合治理的过程，专家系统的研究主要集中在6个方面: 1.1病虫害诊断在病虫害诊断中，如果人工开具病虫处方，工作人员必须有牢固的植物保护基础知识和丰富的实践经验，需要查询大量资料，无法及时满足农户的需要。专家系统把这些资料编制成简单的程序，达到迅速确定目标的目的，从而得到最佳防治时期和方案。 1.2预测预报病虫预测预报需要的基本信息是:病虫害的生物学参数(如发生

专家系统及其设计

《专家系统及其设计》教学设计 天津电子计算机职专冯莉 人工智能作为一门研究运用计算机模拟和延伸人脑功能的综合性学科，在一定程度上代表着信息技术的发展前沿。但是人工智能在国内中学的开设尚属首次，教师教学经验缺乏，对学生来说，也是一个陌生的事物，与其他课程相比，难度较大。专家系统是人工智能领域的重要组成内容，也是该领域发展得较为成熟的部分。为了缩小现实与理想之间的矛盾，在人工智能课程“专家系统”内容的教学中，采用“以问题解决为中心”的教学方式，通过小组协作，让学生在感受什么是专家系统的基础上既了解有关专家系统的基本知识，又能利用专家系统外壳自行开发一个简易的专家系统，由此既增强他们对人工智能的认识，又促进问题解决能力，发散性思维能力和社会合作能力的培养。 一、学习者分析 选修这门课程的学生通常已具有一定的信息技术基础知识，懂得如何操作计算机、上网浏览信息和收集资料等。“专家系统”的学习内容在人工智能教材中一般都是置于“知识表示”之后，因此学生对各种知识表示方式都有初步了解，掌握了例如产生式规则、状态空间图、语义网络等的基本表示方法。但是各种知识表示如何在人工智能中得到应用，学生们对这个问题在上一阶段的学习中还难以深入体会。专家系统通过把领域专家的大量知识加以计算机编程嵌入到计算机内部，产生式规则的知识表示方式在专家系统的知识库建设中得到了实际应用。因此对于学生来说，虽然专家系统完全是个新事物，但是它与各种知识表示，尤其是产生式规则表示方式，有着理论与实际应用的关系。教师在教学设计时，不能忽视这个有利于学生知识增长和能力发展的“最邻近发展区”。 二、教学目标 知识与技能目标： 1. 感受什么是专家系统，知道专家系统和专家系统外壳之间的区别和联系 2.了解专家系统的基本构造和工作机制 3.能利用专家系统外壳自行开发一个简易的专家系统 过程与方法： 1.能够根据任务的要求，有效采集、分类和管理信息 2.通过感受人类专家解决复杂问题的思路，增强逻辑思维和问题解决能力 情感态度与价值观： 1.进一步增强对人工智能领域的认识，感受人工智能技术的丰富魅力 2.增强协作学习和人际交流能力 三、学习时间 本次教学计划用3个课时完成《专家系统及其设计》的课程内容 第1课时：主要让学生感受什么是专家系统，并了解有关专家系统的一些基本知识 第2课时：主要让学生能够利用InterModeller专家系统外壳自行设计一个简易的植物识别专家系统 第3课时：学生展示设计的植物识别专家系统，在互相交流中提高口头表达能力和作品鉴赏能力 四、课前准备

XXX知识库专家系统

知识库专家系统 一、产品聚焦：知识创造未来 1、助力于汇集群体智慧 2、助力于提高知识收集参与热情 3、助力于提高知识点实用化水平 4、助力于降低培训成本，提升服务效率 5、助力于为各种服务渠道机器人提供支撑 二、产品简介 该产品采用一流的体系架构，先进的检索技术，深度融合电力行业的专业知识应用，以使用者便捷的应用为导向，形成知识从收集、分类、推荐、共享、检索、更新、删除全生命周期的知识管理体系。是95598座席人员、业务人员、管理人员工作不可或缺的工具，是相关人员培训和学习的得力帮手，是智能机器人的后台支撑。 三、产品特点 ■信息全面、与营销业务无缝融合 信息覆盖供电企业的各个领域，专业全面，实现与营销业务应用系统数据集成与业务协作，充分实现数据共享与工作协同。 ■技术先进、使用便捷 采用B/A/S多层分布式体系结构和Lucene全文检索引擎技术，提供先进的搜索算法，创建高效的企业级海量数据搜索引擎。 ■地图式知识管理、智能化知识推理 支持使用者自行设定板块知识结构地图或者不同岗位设置知识岗位地图，可自定义知识推理模型，实现知识应用智能化。 ■强大的知识分类，高速的知识共享交流 依托深厚的电力营销业务行业应用背景，合理进行知识分类，贴近使用者的思维习惯，形成知识收集、知识更新、知识推荐、知识共享、知识交流于一体的知识管理体系，支持多种文档格式相同的展现方式。 ■流程化、规范化、制度化管理 采用流程化的知识管理流程，规范化的知识结构设计，创新的积分激励策略，形成一套知识收集覆盖面广而又精准高效、知识分类科学合理、知识应用方便快捷的制度化知识管理体系。 四、应用效果

说明：通过知识门户，根据知识分类、知识关键字全文检索快速搜索定位知识；快速获取热点知识，最新知识；可对知识进行评价和回复，可提出知识诉求。 说明：通过统一全文检索浏览界面，按关键字对知识进行全文检索，并按知识更新先后顺序、知识热点先后顺序排序展示。 五、产品功能

专家系统综述

专家系统综述 摘要 综述专家系统的基本概念、主要结构、开发方法以及在机械制造领域的应用情况。 关健词：专家系统综述 1、什么是专家系统 人工智能(Artifieial Inteligenee简称Al)被誉为本世纪的三大科学技术成就之一，受到了世界各国的普遍重视。而60年代中期作为人工智能的一个应用领域的专家系统(Expert System简称ES)的出现，使得人工智能的研究从实验室走向了现实世界。 所谓专家系统实际上是一个(或一组)能在某特定领域内.以人类专家水平去解决该领域中困难问题的计算机程序。或者说，专家系统是这样一个系统： a.专家系统处理现实世界中提出的需要由专家来分析和判断的复杂问题。 b.专家系统利用专家推理方法的计算机模型来解决间题，并且可以得到和 专家相同的结论。 由于专家系统的功能主要依赖于大量的知识，这些知识均存在知识库中，通过推理机按一定的推理策略去解决问题，所以它也被称大知识基系统。专家系统是研究用解决某专门问题的专家知识来建立人机系统的方法和技术。由于知识在专家系统中起着决定性作用，所以一般将建立专家系统的工作过程称为知识工程。 2、专家系统的基本结构及分类 2.1专家系统的墓本结构 一个完整的专家系统结构由图1所示的六个部分组成。其中数据库、知识库、推理机和人机接口是必不可少的部分。解释部分、知识获取部分是期望部分。下面分别介绍这些部分。

a.知识库 知识库是领域知识的存储器。它存储专家经验、专门知识与常识性知识，是专家系统的核心部分。知识库可以由事实性知识和推理性知识组成。知识是决定一个专家系统性能的主要因素。一个知识库必须具备良好的可用性、确实性和完善性。要建立一个知识库，首先要从领域专家那里获取知识即称为知识获取。然后将获得的知识编排成数据结构井存入计算机中，这就形成了知识库，可供系统推理判断之用。 b.数据库 数据库用于存储领域内的初始数据和推理过程中得到的各种信息。数据库中存放的内容是该系统当前要处理的对象的一些事实。 c.推理机 推理机是用来控制、协调整个系统的。它根据当前输入的数据即数据库中的信息，利用知识库中的知识，按一定的推理策略，去解决当前的问题.并把结果送到用户接口。 在专家系统中，推理方式有：正向推理、反向推理、混合推理。在上述三种推理方式中，又有精确与不精确推理之分。因为专家系统是模拟人类专家进行工作，所以推理机的推理过程应与专家的推理过程尽可能一致。 d.人机接口 人机接口是专家系统与用户通信的部分。它既可接受来自用户的信息，将其翻译成系统可接受的内部形式，又能把推理机从知识库中推出的有用知识送给用户。 e.解释部分 解释部分能对推理给出必要的解释。这给用户了解推理过程，向系统学习和维护系统提供了方便。 f.知识获取部分 知识获取部分为修改、扩充知识库中的知识提供手段。这里指的是机器自动实现的知识获取。它对于一干专家系统的不断完善、提高起着重要的作用。通常，它应具备能删除知识库中不需要的知识及把需要的新知识加入知识库中的功能。最好还具有能根据实践结果，发现知识库中不合适的知识以及能总结出新知识的功能。知识获取部分实际上是一种学习功能。 专家系统的一个重要特征是知识库与推理机分离，系统允许在运行过程中不断修改知识，增加新知识，使系统性能不断提高。 综上所述可知，一个专家系统不仅能提供专家水平的建议与意见，而且当用户需要时，能对系统本身行为作出解释，同时还有知识获取功能。专家系统的工作特点是运用知识进行推量，因此知识获取(包括人工方式的知识获取和机器学习)、知识表示和知识运用是建造专家系统的三个核心部分。 另外专家系统强调符号处理，并希望有一个理想的人机接口，做到专家或用户能以一种接近自然语言的语言甚至口语形式同系统进行信息的交流。这些都是传统程序所不具备的特点。如下表所示： 表1专家系统和传统程序的比较

医疗专家系统方法

医生一般是 ①通过询问病史、体格检查、实验室检查和辅助检查手段搜集临床资料；②整理、分析、评价资料；③提出诊断；④给出治疗处理。 医学专家系统的推理方法: 1.基于规则推理 基于规则的推理是从领域专家那获取问题求解的知识，概括、转化为易于被计算机表示和推理的形式，然后以知识库中已有知识构成的规则为基础，将初始证据与知识库中的规则进行匹配的推理技术。而当知识库中的规则太多时会导致系统推理前后产生矛盾，另外，自学习能力很弱。 2.基于案例推理 基于案例的推理是通过查找知识库中过去同类问题的解决方案从而获得当前问题解决的一种推理模式，这一过程与医生看病采取的方法很相似。然而这种系统也有局限性：怎样有效地表示病例以及如何在大型病例库中快速有效地检索相似病例等问题。 3.模糊数学推理 模糊推理是运用模糊数学的理论建立模型，对不明确的信息进行分类，解决用一般数学模型难以描述的高度复杂和非线性的问题。 4.基于规则的神经网络推理 在许多疾病的诊断中，由于获得的临床信息可能不完整又含有假象，经常遇到不确定性信息，决策规则可能相互矛盾，有时表现无明显的规律可循，这给传统推理方法的专家系统应用造成极大困难。人工神经网络(artificial neural network，ANN)能突破这些障碍。但也存在缺点：①仅适用于解决一些规模较小的问题；②系统的性能在很大程度上受训练数据集的限制，难以解决异类数据源的融合和共享；③知识提取过程繁杂而低效。④得出结论的“黑箱”特征也限制了系统对诊断结果的解释功能。

医学专家系统的发展趋势 医学专家系统可借鉴数据库关于信息存贮、共享、并发控制和故障恢复技术，对知识库的管理、设计以及大型知识库、共享知识库和分布式知识库提供帮助，改善专家系统的特性，扩大规模。 将多媒体技术应用于医学专家系统，可集多种知识表达形式为一体(文字、图形、图像、影像及声音)；能够充分发挥其高速处理综合问题的特点，提高系统识别速度，有效地模拟医生在临床诊断中用的直觉和模拟诊断功能；并具有友好的用户界面，系统将能以类似人类专家的方式来传播信息，与用户深入沟通，用户可向系统寻求解释、咨询、谈话；利用多媒体专家系统的知识获取模块，采用图像扫描器，可直接将医学图像及精确的解剖位置转化为系统内部知识表示，也可由人类专家用话筒直接向系统传授知识，从而使知识获取更方便。 将网络技术用于医学专家系统，一是可采用分布式知识库结构，将知识按其专业和特点分为若干个相关的知识库，提高数据的安全性，方便用户访问数据；二是可采用分布式推理机制，改善应用环境的系统运行能力，提高专家系统推理的速度和灵活性；三是可采用分布式结构，在一个网络运行多个专家系统，为疑难杂症诊断提供多种途径；四是远程医疗的蓬勃发展和网上医疗站的出现。 ⑴医学专家系统应以解决一些特殊的问题为目的。这些特殊的问题在计算机视觉和人工智能方面没有被研究过。人类对可视图案的认识不同于常规的推理, 并且代表明确的领域知识常常在视觉认识过程中下意识地忽略了被用到的那些因素。 ⑵医学专家系统的模型可能会是以多种智能技术为基础, 以并行处理方式、自学能力、记忆功能、预测事件发展能力为目的。目前发展起来的遗传算法、模糊算法、粗糙集理论等非线性数学方法, 有可能会跟人工神经网络技术、人工智能技术综合起来构造成新的医学专 家系统模型。

专家系统的应用实例专家系统及其在教育中的应用研究

专家系统的应用实例专家系统及其在教育中的应用研究专家系统及其在教育中的应用研究 学院 专业 研究方向 学生姓名 学号 任课教师姓名 任课教师职称 xx年 06 月 20 日 专家系统及其在教育中的应用研究

摘要：作为人工智能应用研究的一个重要分支，专家系统被广泛应用于各个领域并取得了巨大的成功。本文在介绍专家系统的内涵、基本结构原理和发展趋势的基础上对专家系统在教育领域中的应用 现状作了探讨，分析了专家系统与计算机辅助教学、网络远程教学的结合应用以及在辅助教育教学方面的其他应用。 关键字：人工智能；专家系统；ITES ；ICAI ；IDSS 一、引言 信息技术的飞速发展正以一种前所未有的深度和广度渗透到社会的方方面面，改变着人们的生活。其中，对于人工智能领域的关注和研究一直领跑于信息技术的前沿，标志着社会发展的智能化趋势。而人工智能中最接近实际应用、发展最快、效益最显著的当属专家系统。可以说“专家系统是人工智能从幻想到实践，再由实践到理论的主角川¨。从1965年世界上第一个专家系统诞生至今，随着知识工程的深入研究，以及专家系统的理论和技术的不断发展，使得专家系统的应用渗透到几乎各个领域，并在实际应用中产生了巨大的经济效益。当今社会对教育现代化的呼吁和关注，使专家系统在教育中的应用也越来越得到人们的重视，且具有广阔的发展前景。尤其是专家系统与传统的计算机辅助教学、网络远程教学的结合，更能满足学生的个性化学习需求，充分体现了教与学的灵活性、互动性和适应性，同时，

专家系统在辅助教育教学中的其他应用也极大地促进了教育信息化 的发展。 二、有关专家系统 专家系统(Expert System)是人工智能应用研究中最活跃、最成熟的一个领域。专家系统的实质就是一种具有特定领域内大量知识和经验的计算机智能程序系统。它包括两个方面的含义。首先，专家系统是一种智能程序系统，因此，它不同于一般的程序系统，是一种能够运用已有知识和经验进行推理、判断与决策并对结论的推理过程作出解释的启发式程序系统。其次，专家系统的智能领域专家的知识和经验，它应用人工智能技术，模拟人类专家求解问题的思维过程求解领域内的各种问题，其水平可以达到甚至超过人类专家的水平，而且能够在运行过程中不断积累和更新知识，和人类专家相比更具持久性、灵活性和一致性。专家系统又可称为“基于知识的系统”。这种基于知识的系统以知识为中心，以逻辑推理为手段解决问题。因此，专家系统的核心内容是知识库和推理机制，其主要组成部分是：知识库、推理机、综合数据库、解释机构、知识获取机构和用户界面。其一般结构如图1所示： 领域专家、知识工程师

材料设计专家系统

（ 、 《计算机在材料科学中的应用》 结课作业 题 目：计算机用于新材料的设计 班 级： 姓 名： 学 号： 二零一一年五月

计算机用于新材料的设计 ——材料设计专家系统 21世纪是一个全新的数字信息时代，人们的生活、娱乐、办公、学习都离不开计算机的帮助。不仅如此，它改变了包括各个学科领域在内的世界面貌。21世纪伴随着信息产业的发展，计算机在软硬件方面都取得了长足的进步，而网络技术、信息高速公路的出现，是计算机的应用已远不止科学计算，更成为科技领域存储、传输、处理、加工数字化信息的工具。 在20世纪50年代科学家就设想用计算机进行“材料设计”，其旨是通过理论与计算机预报新材料的组分、结构与性能，或者是通过理论设计来“订做”具有特别性能的新材料，按生产要求“设计”最佳的制备与加工方法。在“材料设计”的研发下，人工智能在20世纪中叶产生并迅速的发展了起来。人工智能的研究是要分析人类的思维过程或人类智能可能具有的功能，并在计算机系统中模拟实现。而专家系统是人工智能研究领域中最活跃、最具实现价值的应用领域之一。 把专家系统应用于我们的材料设计之中，便诞生了材料设计专家系统。材料设计专家系统是指具有相当数量的与材料有关的各种背景知识，并能运用这些知识解决材料设计中有关问题的计算机程序系统。最理想的专家系统是从基本理论出发，通过计算和逻辑推理预测未知材料的性能和制备方法。但由于影响材料的组织结构和性能的因素极其复杂，这种完全演绎式的专家系统还难以实现。目前的专家系统是以经验知识和理论知识相结合为基础的。 一个完整的材料设计专家系统通常由知识库、工作数据库、推理机、知识获取机制、解释机制和人机接口六个部分组成。材料设计专家系统根据用户提出的有关材料性能的要求，以综合材料数据库为出发点，在控制策略的引导下，由推理机运用知识库中的有关知识，通过不断的探索推理以达到目标。材料设计专家系统的工作过程是以知识为基础、对目标问题进行求解的过程，是一个搜索过程。