专家系统技术详解：构建与应用

"专家系统技术" 专家系统是一种人工智能应用程序，它使用特定领域的专家知识和经验来解决问题和作出决策，类似于人类专家的思考过程。这种系统通常由五个主要部分构成： 1. **知识库**：这是专家系统的核心，存储和管理专家的专业知识和经验。它包含一系列规则、事实和模式，能够进行知识的检索、编辑、添加、删除、修改和扩展。 2. **数据库**：数据库用于保存推理过程中的控制信息、中间假设和结果。这些数据在推理过程中起到关键作用。 3. **推理机**：推理机负责利用知识库中的知识进行问题解决。它可以进行启发式推理（基于经验的推理）和算法推理，支持正向推理（从已知事实推导结论）、反向推理（从目标反推条件）以及双向推理。此外，还可以进行串行或并行推理。 4. **解释器**：解释器是用户与系统之间的交互界面，帮助用户理解系统的决策过程和推理步骤。它会解释系统行为，提供推理依据和结果的解释。 5. **知识获取**：知识获取是专家系统构建的关键步骤，涉及从专家那里获取知识并转化为系统可理解的形式。这通常包括面对面访谈、口述记录分析等手段，由知识工程师负责整理和输入到知识库中。 专家系统有以下特征： - **专业知识**：具备领域专家的技能和技巧，能应对各种情况。 - **有效推理**：利用知识进行高效搜索和推理。 - **透明性**：不仅给出答案，还会解释推理过程。 - **灵活性**：知识更新和扩展简便。 - **复杂性**：常结合定性和定量的方法，处理复杂的推理任务。 在实际应用中，专家系统有多种类型： - **诊断型**：如设备故障诊断系统和医疗诊断系统，基于症状找出问题根源和解决方案。 - **解释型**：如卫星图像解析系统，解释表象背后的深层次信息。 专家系统广泛应用于各个领域，如医疗、工程、农业、环境科学等，它们能够辅助人类专家解决复杂问题，提高决策效率和准确性。