专家系统解释机制：行为、要求与应用

专家系统的用户分类主要分为两种：系统用户和领域专家或知识工程师。系统用户具备一定的专业知识，理解问题领域的基本概念和部分原理，但尚未达到专家的熟练程度。他们可能对解决问题的方法不太熟悉，需要专家系统的指导。另一方面，领域专家或知识工程师是专家系统的构建者和维护者，他们负责通过系统的解释机制调试和优化知识库，提升系统的性能。 专家系统的解释机制是其核心组成部分，它旨在为用户提供清晰、完整且易懂的解答，解释系统的工作流程、推理过程以及知识库的内容。解释机制的设计要求包括： 1. 全面性：解释器需要能够回答与系统行为和知识相关的所有问题，确保透明度，使用户能够理解系统的决策过程。 2. 易理解性：解释内容需简洁明了，避免过多的技术细节，使用自然语言或专业领域的语言进行解释，方便用户快速掌握和使用。 3. 准确性和智能性：解释既要精确反映知识的运用和选择，又要有针对性，避免冗余。此外，解释机制应具备一定程度的智能性，如易用性，使普通用户无需花费大量时间就能有效地请求解释和利用系统。 4. 教育功能：解释机制还充当“教师”的角色，能够帮助初级用户和新手学习和理解相关领域的知识。 在开发过程中，解释机制有助于检测和修正知识库中的错误，同时也有助于增强专家系统的可用性和可信度。第3章详细讨论了解释机制的行为、具体要求、结构设计以及其实现方式，分别从解释的过程、用户需求、设计原则和技术实现等方面展开深入探讨。通过有效的解释机制，专家系统能够更好地服务于用户，提高解决问题的效率和满意度。