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专家系统是一个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,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。 展开全文
专家系统是一个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,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。
信息
外文名
Expert system
特    点
模拟人类专家解决领域问题
中文名
专家系统
实    质
智能计算机程序系统
专家系统基本信息
专家系统是人工智能中最重要的也是最活跃的一个应用领域,它实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统是早期人工智能的一个重要分支,它可以看作是一类具有专门知识和经验的计算机智能程序系统,一般采用人工智能中的知识表示和知识推理技术来模拟通常由领域专家才能解决的复杂问题。20世纪60年代初,出现了运用逻辑学和模拟心理活动的一些通用 问题求解程序,它们可以证明定理和进行逻辑推理。但是这些通用方法无法解决大的实际问题,很难把实际问题改造成适合于计算机解决的形式,并且对于解题所需的巨大的搜索空间也难于处理。1965年,E.A.费根鲍姆等人在总结通用问题求解系统的成功与失败经验的基础上,结合化学领域的专门知识,研制了世界上第一个专家系统dendral ,可以推断化学分子结构。20多年来,知识工程的研究,专家系统的理论和技术不断发展,应用渗透到几乎各个领域,包括化学、数学、物理、生物、医学、农业、气象、地质勘探、军事、工程技术、法律、商业、空间技术、自动控制、计算机设计和制造等众多领域,开发了几千个的专家系统,其中不少在功能上已达到,甚至超过同领域中人类专家的水平,并在实际应用中产生了巨大的经济效益。专家系统的发展已经历了3个阶段,正向第四代过渡和发展。第一代专家系统(dendral、macsyma等)以高度专业化、求解专门问题的能力强为特点。但在体系结构的完整性、可移植性、系统的透明性和灵活性等方面存在缺陷,求解问题的能力弱。第二代专家系统(mycin、casnet、prospector、hearsay等)属单学科专业型、应用型系统,其体系结构较完整,移植性方面也有所改善,而且在系统的人机接口、解释机制、知识获取技术、不确定推理技术、增强专家系统的知识表示和推理方法的启发性、通用性等方面都有所改进。第三代专家系统属多学科综合型系统,采用多种人工智能语言,综合采用各种知识表示方法和多种推理机制及控制策略,并开始运用各种知识工程语言、骨架系统及专家系统开发工具和环境来研制大型综合专家系统。在总结前三代专家系统的设计方法和实现技术的基础上,已开始采用大型多专家协作系统、多种知识表示、综合知识库、自组织解题机制、多学科协同解题与并行推理、专家系统工具与环境、人工神经网络知识获取及学习机制等最新人工智能技术来实现具有多知识库、多主体的第四代专家系统。
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  • 专家系统

    2020-09-27 21:25:50
    专家系统(《人工智能入门与实战 使用Raspberry Pi和Python演练》) 专家系统是一种使用特定问题领域中存在的事实的计算机程序。以类似于具有相同事实的人类专家推理的方式,对这些事实进行推论,得出类似的结论。这种...

    专家系统(《人工智能入门与实战 使用Raspberry Pi和Python演练》加粗样式)
    专家系统是一种使用特定问题领域中存在的事实的计算机程序。以类似于具有相同事实的人类专家推理的方式,对这些事实进行推论,得出类似的结论。这种程序(专家系统)需要访问域中的所有事实,从相同事实得出结论。有时这种专家系统被称为基于规则或基于知识的系统。
    MYCIN(第一个能够在人类专家级别执行的大规模专家系统,被用于诊断血液感染。)
    复杂规则的通用格式
    if (条件一和条件二) then 结论
    if (条件一或条件二) then 结论
    if (条件一或条件二)和条件三) then (结论)
    冲突解决*
    鉴于同一组事实或条件,会有不同的结论。
    当使用给定条件的规则时,冲突会产生结果,并产生几个不同的结论,但只有一个结论是我们想要的,冲突必须以某种方式解决。
    最高规则优先:专家系统中的每个规则都被分配一个优先级或编号,最高优先级条件达成的结论将会选择。这种情况下,必须有某种得出最终结论的方法。
    最高条件优先:最高优先级条件达成的结论将会被选择。
    最明确优先:使用最多条件构建的规则得出的结论将会被选择。
    最近优先:规则得出最新结论将会被选择。
    特定上下文优先:将专家系统规则分为几个组,其中仅有一组或几组在任意给定的时间内是活跃的或被使用。选定的规则必须从一个活跃的规则组中产生。
    规则也可以意分层的方式组合。
    反向链
    触发规则并产生结论的过程,反过来又被用做接下来规则的条件,既前向链。前向链是专家系统的正常工作方式。然而,从结论开始推断出需要哪些条件来产生最终结论,这个过程被称为反向链。通常用来验证系统是否按预期工作。
    Rasperry Pi …SWI Prolog

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    2018-11-02 22:37:33
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    什么是专家系统?专家系统的一般结构是什么?
      专家系统目前尚无统一的定义,简单定义为专家级、智能型的计算机程序系统。费根鲍姆:“专家系统是一种智能的计算机程序,它运用知识和推理步骤来解决只有专家才能解决的复杂问题”。
      专家系统的一般结构:
      在这里插入图片描述
      知识库:用以存放领域专家提供的专门知识,知识库中拥有知识的数量和质量是系统性能和问题求解能力的关键因素,因此建立ES的核心人物。
      综合数据库:用于存放问题求解的初始证据、中间结果、目标、求解状态及最终结果等。
      推理机:在一定控制策略下针对综合数据库的当前信息,识别和选取知识库中的有用知识进行推理。成采用不精确推理。
      解释程序:根据用户的提问,对系统得出的结论、求解过程提供说明、除了增加系统的可接受性外,在系统自身的生成、测试、运行和维护过程中起着重要的作用。
      知识获取程序:辅助知识工程师获取知识的程序及系统的自学习模块等。
      人机接口:专家或用户能理解的信息,等价于系统能理解的形式。

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  • 人工智能 专家系统 动物识别系统 java代码源码
  • 专家系统为什么失败

    2019-02-25 10:32:52
    虽然就专家系统问题发表了许 多文章 , 但讨论系统失败的却相当少。本文将阐述专家系统失败的一些主要原因 , 并给出缓和这些问题的一些技术。
  • 专家系统在处理交通事故上的决策案例,分析基于专家系统技术的智能决策支持系统
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    nlp学习–专家系统总结-专家系统基础
    专家系统发展 :

    人工智能系统的四个时代:第一个时代50年代人工智能的兴起和冷落;第二个时代60年代末到70年代初 专家系统的出现 人工智能出现了一次高潮;第三时代80年代末 ,计算机发明推动了人工智能的发展 第四个时代80年代末神经网络的兴起推动了发展 第五个时代90年代至今概率统计的方法机器学习把ai推向了一个新的高峰

    专家系统又称符号主义 基于概率的又称是连接主义 ,专家系统目前价值很大 金融风控类应用目前还是比较典型的使用领域;专家系统核心是规则 而规则强依赖于领域内专家

    专家系统定义:

    专家系统是一种模型和相关程序,在特定领域显示出人类专家相关的解决问题的能力;利用知识和推理来解决决策问题;知识主要是定义规则,而推理是在已有规则基础上发现新知识 与传统计算机相比专家系统 = 推理引擎 + 知识, 计算机程序程序 = 数据结构+算法 ;推理方式依赖规则 技术源于专家系统;全球第一个专家系统叫做DENDRAL, 由斯坦福大学学者开发与70年代;目前主要应用:金融风控领域、知识图谱领域

    专家系统的组成

    专家系统的基本结构:专家系统通常由人机交互界面、知识库、推理机、解释器、综合数据库、知识获取等6个部分构成.

    知识库是问题求解所需要的领域知识的集合,包括基本事实、规则和其他有关信息。知识的表示形式可以是多种多样的,包括框架、规则、语义网络等等。知识库中的知识源于领域专家,是决定专家系统能力的关键,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。知识库是专家系统的核心组成部分。一般来说,专家系统中的知识库与专家,系统程序是相互独立的,用户可以通过改变、完善知识库中的知识内容来提高专家系统的性能。

    推理机是实施问题求解的核心执行机构,它实际上是对知识进行解释的程序,根据知识的语义,对按一定策略找到的知识进行解释执行,并把结果记录到动态库的适当空间中。推理机的程序与知识库的具体内容无关,即推理机和知识库是分离的,这是专家系统的重要特征。它的优点是对知识库的修改无须改动推理机,但是纯粹的形式推理会降低问题求解的效率。将推理机和知识库相结合也不失为一种可选方法。

    知识获取负责建立、修改和扩充知识库,是专家系统中把问题求解的各种专门知识从人类专家的头脑中或其他知识源那里转换到知识库中的一个重要机构。知识获取可以是手工的,也可以采用半自动知识获取方法或自动知识获取方法。知识的获取包括知识的提取、收集、建模和严验证。获取、分析、建模技术有:协议生成技术、协议分析技术(充当基于协议技术和知识建模技术之间的桥梁作用)、层次生成技术(用于构建分类法或其他层次结构)、基于矩阵的技术、排序技术(用于捕获比较和排序的方式)、有限信息和约束处理任务、基于图的技术等

    人机界面是系统与用户进行交流时的界面。通过该界面,用户输入基本信息、回答系统提出的相关问题。系统输出推理结果及相关的解释也是通过人机交互界面。

    综合数据库也称为动态库或工作存储器,是反映当前问题求解状态的集合,用于存放系统运行过程中所产生的所有信息,以及所需要的原始数据,包括用户输入的信息、推理的中间结果、推理过程的记录等。综合数据库中由各种事实、命题和关系组成的状态,既是推理机选用知识的依据,也是解释机制获得推理路径的来源。

    解释器用于对求解过程做出说明,并回答用户的提问。两个最基本的问题是“why”和“how”。解释机制涉及程序的透明性,它让用户理解程序正在做什么和为什么这样做,向用户提供了关于系统的一个认识窗口。在很多情况下,解释机制是非常重要的。为了回答“为什么”得到某个结论的询问,系统通常需要反向跟踪动态库中保存的推理路径,并把它翻译成用户能接受的自然语言表达方式。

    专家系统流程:

    通过对某个领域熟悉专家把领域内知识传递给工程师,由工程师把这些知识以能够存储到计算机的形态传递给系统并保存于知识库,由推理引擎通过给定的知识推理出新的知识,也就是所谓用户想要的形态,

    专家系统有点:

    处理不确定性能力

    通常知识是不完善的,这导致了不确定性,要处理不确定性一种简单的办法就是讲数值和信息关联起来,专家系统可以处理不确定性的规则和数据可以进行推理,可以利用一种IF-THEN规则从初始数据推导出问题解决方案的能力;

    知识的表示性

    知识的表示以特定的方式和存储表示特定的问题,成功依赖于微系统所基于的知识类型选择最佳的知识编码方案,IF-THEN规则(通常以if-then是知识编码的主要形式) 语义网络(知识用是用对象和对象之间的关系来表示,如果对象被表示为图的节点,两个对象之间关系表示为对应两个节点之间的链接,最常用的语义网络形式是使用节点之间的链接来表示,并具有对象之间的关系)和框架(基于框架的表示非常适应于基于对象的编程)都是最常用的方案,应用于知识图谱;

    可解释性强

    可解释性该系统有推理过程的能力,可以用它来达到行业内部的建议等,主要运用金融领域、医疗领域需要可解释性;可以做知识的推理。

    专家系统的缺点:

    设计大量的规则(design lots of rules)需要大量的人力成本;需要领域专家来主导(heavily reply on domain expert);可移植性差(limited transferability to other domain);学习能力差(inability to learn)人能考虑的范围是有限的(human capacity is limited)目前需要把专家系统和深度学习的融合,也就是专家系统经验添加到深度学习里边,主要原因是深度学习需要很多data,而专家系统不需要很多的data

    专家系统的规则错误实际上就是概率选择,可以利用类似于LRU算法进行解决

    LRU算法的设计原则是:如果一个数据在最近一段时间没有被访问到,那么在将来它被访问的可能性也很小。也就是说,当限定的空间已存满数据时,应当把最久没有被访问到的数据淘汰。

    实现LRU

    1.用一个数组来存储数据,给每一个数据项标记一个访问时间戳,每次插入新数据项的时候,先把数组中存在的数据项的时间戳自增,并将新数据项的时间戳置为0并插入到数组中。每次访问数组中的数据项的时候,将被访问的数据项的时间戳置为0。当数组空间已满时,将时间戳最大的数据项淘汰。2.利用一个链表来实现,每次新插入数据的时候将新数据插到链表的头部;每次缓存命中(即数据被访问),则将数据移到链表头部;那么当链表满的时候,就将链表尾部的数据丢弃。3.利用链表和hashmap。当需要插入新的数据项的时候,如果新数据项在链表中存在(一般称为命中),则把该节点移到链表头部,如果不存在,则新建一个节点,放到链表头部,若缓存满了,则把链表最后一个节点删除即可。在访问数据的时候,如果数据项在链表中存在,则把该节点移到链表头部,否则返回-1。这样一来在链表尾部的节点就是最近最久未访问的数据项。

    对于第一种方法,需要不停地维护数据项的访问时间戳,另外,在插入数据、删除数据以及访问数据时,时间复杂度都是O(n)。对于第二种方法,链表在定位数据的时候时间复杂度为O(n)。所以在一般使用第三种方式来是实现LRU算法。实现方案,使用LinkedHashMap实现

    目前专家系统存在的两大问题:

    1. 冲突问题(互斥关系出现)

    可以通过逻辑推理的两种算法解决,第一种算法是:Forward Chaining Algorithm 整个过程是从前到后的推理方式,具体推理过程是通过给定条件对规则进行过滤,出现结果后增加到已知条件进行下次过滤,直至推理出所有结果为止

    第二种算法算是:Backward Chaining Algorithm从后往前推导方式,具体推理过程是以结果为导向的推理过程,要想得到最终结构需要什么条件,然后根据条件继续判断需要的条件,最终找出推理最终结果所需要的所有条件结束循环判断,系统跟踪问题解决方案的当前状态,并寻找该状态更接近最终解决方案的规则,该方法给定的情况发展到期望目标 添加新发现的断言

    1. 选择最小规则的子集(Minimum Size of Rules)规则在不影响系统性能前提下尽量缩小规则子集,第一种方法是只考虑当前的贪心算法提取规则

    选择最小子集问题由此引出ai问题的思路:

    1.去找跟这个问题场景类似的问题 并具有代表性的问题 可以是多个领域

    2.想gap 当前搜索到的问题到我需求解决的问题的距离路径,选择路径最短的

    3.观看看材料基于问题1最短路径的几种论文集解决方案集案例,从思路慢慢移动到自己需要解决的问题上

    4.找最近接的进行套用测试

    经过上述步骤我们发现这个问题和 set carter purple问题非常相似,下面先简单介绍下说下set carter purple

    例如:有一个权集u={1,2,3,4,5} 一个集合s={{1,2,3},{2,4},{3.4},{4,5}} 问题:选择最小集合 使条件st 包含u所有数字

    解决方法:

    S1 s2 =【1,2,3,4】 不等于u s1 s2 s3=[1,2,3,4] 不等于u s1 s2 s3 s4 =[1,2,3,4,5] 等于u s1 s4 =[1,2,3,4,5]=u

    满足条件的只有s1 s4 为两个最小集合并满足包含u所有数字

    主要采用尝试所有组合进行判断,但是时间复杂度太高时间复杂度是2^n( NP head 问题,目前二进制计算机无解)

    原文来自本人知乎:https://zhuanlan.zhihu.com/p/53153165

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  • 专家系统介绍

    千次阅读 2016-07-24 18:07:29
    1.专家系统  英文全称为Expert System,专家系统是早期人工智能的一个重要分支,它可以看作是一类具有专门知识和经验的计算机智能程序系统,一般采用人工智能中的知识表示和知识推理技术来模拟通常由领域专家才能...

    1.专家系统

            英文全称为Expert System,专家系统是早期人工智能的一个重要分支,它可以看作是一类具有专门知识和经验的计算机智能程序系统,一般采用人工智能中的知识表示和知识推理技术来模拟通常由领域专家才能解决的复杂问题。

            一般来说,专家系统=知识库+推理机,因此专家系统也被称为基于知识的系统。一个专家系统必须具备三要素:

            (1)领域专家级知识
            (2)模拟专家思维
            (3)达到专家级的水平

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  • 第8章 专家系统 8.1 专家系统的概念 8.2 专家系统的结构 8.3 专家系统的应用与发展概况 8.4 专家系统实例 8.5 专家系统设计与实现 8.6 专家系统开发工具与环境 8.7 新一代专家系统研究 8.1 专家系统的概念 8.1.1 ...
  • 专家系统产生式规则可用于InterModeller.
  • 专家系统原理与编程 学习专家系统clips必备
  • 人工智能之专家系统

    千次阅读 2017-11-24 12:22:12
    人工智能之专家系统 专家系统(ES, Expert System)是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统.
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  • 5.4.4 人工智能与专家系统 5.4.4 人工智能与专家系统 一人工智能概述 1人工智能人工智能系统的特征是能通过经验自我 学习能应用大量的知识和人类用语言进行交流 在通信中识别错误和二义性并且能实时应答 2人工智能的...

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