文档介绍：第7章专家控制系统
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概述
专家系统的起源与发展
专家系统的一般结构
专家系统的知识表示和获取
专家系统的特点及分类
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专家系统的起源与发展
从本质上讲,专家系统是一类包含着知识和推理的智能计算机程序,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的问题。
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专家系统可以解决额问题一般包括解释、预测、诊断、设计、规划、监视、修理、指导和控制等。发展专家系统的关键是表达和运用专家知识,即来自人类的并已经被证明对解决有关领域内的典型问题是有用的事实和过程。专家系统和传统的计算机“应用程序”最本质的不同之处在于,专家系统所要解决的问题一般没有算法解,并且经常要在不完全、不精确或不确定的信息基础上做出结论。
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专家系统的一般结构
专家系统由知识库(Knowledge Base)、推理机(Inference Engine)、综合数据库(Global Database)、解释接口(Explanation Interface)和知识获取(Knowledge Acquisition)等五部分组成。
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专家系统的知识表示和获取
知识的表示
一种好的知识表示方法应具备如下性质:
充分表达:它应当有能力表达有关领域内的各种所需知识。
充分推理:知识表示的形式应当有利于从旧知识推出新知识,导出新结构。
有效推理:它应当有能力把附加信息结合到结构中去,这些信息能使推理机把搜索方向放到最有希望获得最佳解的方向上。
有效的知识获取:它有能力促使很方便的获取新知识,更新知识库。
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早期专家系统的知识获取工作由知识工程师完成。
随着专家系统研究的进展,人们研制出了知识库编辑器,帮助知识工程师完成知识获取工作。
在知识获取过程中引人机器学习的方法,促进了专家系统的进一步发展。
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专家系统的特点及分类
1. 专家系统的特点
具有专家水平的专门知识
能进行有效的推理
专家系统的透明性和灵活性
具有一定的复杂性与难度
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诊断型专家系统
解释型专家系统
预测型专家系统
设计型专家系统
决策型专家系统
规划型专家系统
控制专家系统
教学型专家系统
监视型专家系统
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