第 05 章 知识工程与专家系统 人工智能课件

第五章知识工程与专家系统

5.1专家系统概述

5.1.1 基本概念

5.1.2 专家系统的类型

5.1.3 专家系统的基本结构

5.1.4 元知识

5.1.5 专家系统开发方法

5.2LISP 语言简介

5.3知识库与推理机

5.3.1 规则的表示

5.3.2 推理机的实现示例

5.4 解释器的实现

5.5知识获取

5.5.1 知识获取的任务与方式

5.5.2 知识的检测与求精

5.7分布式专家系统与协同式专家系统

5.7.1 分布式专家系统及其驱动方式

5.7.2 协同式专家系统及其协同方法作业

5.1.3 专家系统的基本结构（1）

人机接口知识库

解释器

状态数据库推理机

●目标知识：直接用于领域问题求解的知识。

●元知识：关于目标知识的知识，包括获取目标知识的知识和使用目标知识的知识。

●目标级推理

●元级推理

●元知识的用途：（过程型、描述型）（1）知识获取

（2）控制知识的使用

原型系统

1、演示原型

仅能解决少量典型问题

2、研究原型

能解决较多问题，但不够稳定，具有面向开发的辅助功能，如测试、解释

LISP 简介

例：求m n

m0=1

m n=m×m n-1(n＞0)

(defun power_1(m n)

(cond((=n0)1)

(t(*m(power_1m(-n1))))))

n 阶Hanoi 塔算法( LISP )

(defun hanoi(n x y z)

(cond((=n1)(move_disk x y))

(T(hanoi(-n1)x z y)

(move_disk x n y)

(hanoi(-n1)z y x)))) (hanoi'A'B'C3)

11、高阶函数（函数的参数为函数）

例1：计算m2+(m+1)2+……+n2

(defun square(x)(*x x))

(defun sum-squares(m n)

(cond((>m n)0)

(t(+(square m)

(sum-squares(+m1)n)))))

●调用函数的函数：APPLY

(APPLY'函数名'(参数

1参数

2

……参数

n

))

●例：

(apply'+'(23)) 5

例2：计算例1的通用函数

(defun sum-items(func m n)

(cond((>m n)0)

(t(+(apply func(list m))

(sum-items func(+m1)n)))))调用示例：

(sum-items‘square13)

5.3知识库与推理机

5.3.1规则的表示

（不精确规则的表示与使用参第六章）

1、规则的等价变换

规则的等价变换

●已知规则：

R:[(F 1∧F 2∧F 3)∨(F 4∧F 5)]→H 1∧H 2（勘误）●R 可等价变换为下述4条规则：

R 1:(F 1∧F 2∧F 3)→H 1

R 2:(F 1∧F 2∧F 3)→H 2

R 3:(F 4∧F 5)→H 1

R 4:(F 4∧F 5)→H 2

2. 规则的LISP 表示

(规则名

(if（条件1）（条件2）………（条件n）) (then（结论1）（结论2）………（结论m）))或：

(规则名

(（条件1）（条件2）………（条件n）)

(（结论1）（结论2）………（结论m）))

正向推理机

（4）函数test_if

(defun test_if(rule)

(prog(ifs)

(setq ifs(cdadr rule))

loop

(cond((null ifs)(return t))

((recall(car ifs)))

(t(return nil)))

(setq ifs(cdr ifs))

(go loop)))

反向推理机

（2）函数verify

(defun verify(fact)

(prog(relevant1relevant2)

(cond((recall fact)(return t)))

(setq relevant1(inthen fact))

(setq relevant2relevant1)

(cond((null relevant1)

(cond((member fact asked)(return nil))

((and(print|IS THIS TRUE:|fact)(read))

(remember fact)(return t))

(t(setq asked(cons fact asked))

(return nil)))))

……………（转下页）

……………（接上页）loop1

(cond((null relevant1)(go loop2))

((try_rule(car relevant1))(return t))) (setq relevant1(cdr relevant1))

(go loop1)

loop2

(cond((null relevant2)(return nil))

((try_rule+(car relevant2))(return t))) (setq relevant2(cdr relevant2))

(go loop2)))

（4）函数test_if+

(defun test_if+(rule)

(prog(ifs)

(setq ifs(cdadr rule))

loop

(cond((null ifs)(return t))

((verify(car ifs)))（勘误）

(t(return nil)))

(setq ifs(cdr ifs))

(go loop)))

4、How解释（单步）

(defun how(fact)

(prog(poss)

(setq poss rule_used)

loop

(cond((null poss)

(cond

((recall fact)

(print fact|GIVEN|)(return t))

(t

(print fact|NOT ESTABLISHED|)

(return nil))))

……………（转下页）

4、How解释（单步）

……………（接上页）((thenp fact(car poss))

(print fact|DEMONSTRATED BY|)

(mapcar‘(lambda(a)(print a))

(cdadr(car poss)))

(return t)))

(setq poss(cdr poss))

(go loop)))

解释器的实现

5、Why解释

(defun why(fact)

(prog(poss success)

(setq poss rule_used)

loop

(cond((null poss)

(cond

((recall fact)

(print fact|HYPOTHESIS|)(return t))

(t

(print fact|NOT ESTABLISHED|)

(return nil))))

…………（转下页）

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。

人工智能简答与论述题

1人工智能是人造智能，即计算机模拟或实现的智能，它是关于人造物的智能行为，而智能 行为包括知觉、推理、学习、交流和复杂环境中的行为。 2图灵测试的做法：让一位测试者分别与一台计算机和一个人进行交谈，而测试者事先并不 知道哪一个是测试者，哪一个是计算机。若果交谈后测试者分不出哪一个被测者是人，哪一个是计算机，则可以认为这台被测的计算机具有智能。 3人脑的智能及其发生过程都是在其心理层面上可见的，即以某种心理活动和思维过程表现的。这就是说，基于宏观心理层次，我们可以定义智能和研究智能。基于这一认识，我们把脑（主要指人脑）的这种宏观心理层次的智能表现成为脑智能。把这种有群体行为所表现的智能称为群智能。 区别与联系：它们都属于不同层次的智能。脑智能是一种个体智能，而群智能是一种社会智慧，但对于人脑来说，宏观心理层次上的脑智能与神经元层次上的群智能又有密切关系，正是围观生理层次上低级的神经元的群智能形成宏观心理层次上高级的智能。 4从感觉到记忆到思维这一过程，称为智慧，智慧的结果产生了行为和语言，将行为和语言 的表达过程称为“能力”，两者合称智能。 5符号智能：就是符号人工智能，它是模拟脑智能的人工智能，也就是所说的传统人工智能 或经典人工智能。符号智能以符号形式的知识和信息为基础，主要通过逻辑推理，运用知识进行问题求解，符号智能的主要智能包括知识获取，知识表示，知识组织与管理和知识运用等技术（这些构成了所谓的知识工程）以及基于知识的智能系统等。 6计算智能：也就是计算人工智能，它是模拟群智能的人工智能，计算智能以数值数据为基础，主要通过数组计算，运用算法进行问题求解，计算智能的主要内容：神经网络，进化计算（亦称演化计算，包括遗传算法，进化规划，进化策略），免疫计算，粒群计算，蚁群计算，自然计算以及人工生命等。 7人工智能的研究内容：搜索与求解：许多人工智能活动（包括脑智能和群智能）的过程， 都可以看成或者抽象为一个基于搜索的问题求解过程。学习与发现：指机器的知识学习和规律发现。知识与推理：知识表示要求便于计算机的接受，存储，处理和运用，机器的推理方式与知识的表示又息息相关。发明与创造：发明创造不仅包括我们平时所说的发明创造，也包括创新性软件，它不仅需要知识和推理，还需要想象和灵感。感知与交流：指计算机对外部信息的直接感知和人机之间，智能体之间的直接信息交流，机器感知就是计算机直接感知周围世界。记忆与联想：记忆是智能的基本条件，联想与许多智能技术息息相关，联想的前提是联想记忆与联想存储。系统与建造：智能系统的设计和实现技术。应用与工程：人工智能的应用和工程研究，这是人工智能的技术与实际应用的接口。 8人工智能的研究途径和方法：心理模拟，符号推演（从人脑的宏观心理层面入手，一智能 行为的心理模型为依据，将问题或知识表示成某种逻辑网络，采用符号推演的方法，模拟人脑的逻辑思维过程，实现人工智能）、生理模拟，神经计算（从人脑的生理层面，以智能行为的生理模型为依据，采用数值计算的方法，模拟脑神经网络工作过程，实现人工智能）、行为模拟，控制进化（用模拟人和动物在与环境的交互、控制过程中智能活动和行为特性）、群体模拟，仿生计算（模拟生物群落的群体智能行为）、博采广签，自然计算（模拟借鉴自然界的某种机理而设计计算模型）、原理分析，数学建模（通过对智能本质和原理的分析，直接采用某种数学方法来建立智能行为模型）。 9人工智能应用：难题求解；自动规划、调度与配置；机器定理证明；自动程序设计；机器 翻译；智能控制；智能管理；智能决策；智能通信；智能仿真；智能CAD；智能制造；智能CAI；智能人机接口；模式识别；数据挖掘与数据库中的知识发现；计算机辅助创新，计算 机文艺创作；机器博弈；智能机器人。 10标识，运算，搜索是人工智能的三个最基本，最核心的技术。

《人工智能与专家系统》试卷

《人工智能与专家系统》试卷 （1）参考答案与评分标准 问答题（每题5分，共50分）1．人工智能是何时、何地、怎样诞生的？（5分）答：人工智能于1956年夏季在美国达特茅斯（Dartmouth）大学诞生。（3分）1956年夏季，美国的一些从事数学、心理学、计算机科学、信息论和神经学研究的年轻学者，汇聚在Dartmouth大学，举办了一次长达两个月的学术讨论会，认真而热烈地讨论了用机器模拟人类智能的问题。在这次会议上，第一次使用了“人工智能”这一术语，以代表有关机器智能这一研究方向。这是人类历史上第一次人工智能研讨会，标志着人工智能学科的诞生，具有十分重要的意义。（2分） 2．行为主义是人工智能的主要学派之一，它的基本观点是什么？（5分）答：行为主义，又称进化主义或控制论学派。这种观点认为智能取决于感知和行动（所以被称为行为主义），它不需要知识、不需要表示、不需要推理。其原理是控制论和感知——动作型控制系统。 3．什么是知识表示？在选择知识表示方法时，应该考虑哪几个因素？（5分）答：知识表示是研究用机器表示知识的可行性、有效性的般方法，是一种数据结构与控制结构的统一体，既考虑知识的存储又考虑知识的使用。知识表示实际上就是对人类知识的一种描述，以把人类知识表示成计算机能够处理的数据结构。对知识进行表示的过程就是把知识编码成某种数据结构的过程。

（3分） 在选择知识表示方法时，应该考虑以下几个因素：(1)能否充分表示相关的领域知识；(2)是否有利于对知识的利用；(3)是否便于知识的组织、维护和管理；(4)是否便于理解和实现。（2分）4．框架表示法有什么特点？（5分） 答：框架表示法有如下特点：结构性、继承性、自然性。（5分）5．何谓产生式系统？它由哪几部分组成？（5分） 答：把一组产生式放在一起，让它们相互配合，协同作用，一个产生式生成的结论可以供另一个产生式作为已知事实使用，以求得问题的解，这样的系统称为产生式系统。（2分） 产生式系统一般由三个基本部分组成：规则库、综合数据库和推理机。（3分）6．产生式系统中，推理机的推理方式有哪几种？请分别解释说明。（5分）答：产生式系统推理机的推理方式有正向推理、反向推理和双向推理三种。正向推理：正向推理是从己知事实出发，通过规则库求得结果。反向推理：反向推理是从目标出发，反向使用规则，求证已知的事实。双向推理：双向推理是既自顶向下又自底向上的推理。推理从两个方向进行，直至在某个中间界面上两方向结果相符便成功结束；如两方衔接不上，则推理失败。

人工智能与专家系统复习

人工智能与专家系统复习尹朝庆，尹皓中国水利水电出版社 第一章 【P1】1.1何谓人工智能？人类智能主要包括哪些能力？ 答：人工智能是研究、设计和应用智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力、以延伸人类智能的科学。 四种能力： 认识和理解外界环境的能力； 进行演绎和归纳推理、作出决策的能力； 学习的能力； 自适应的能力。 【P6-8】1.4人工智能有哪几个主要学派？各学派的基本理论框架和研究方法有何不同？答：（1）符号主义学派的框架： 知识是智能的基础，人工智能的核心问题是知识表示和知识推理，可以用一个符号系统在计算机上形式化的描述和模拟人的思维活动过程。 研究方法：功能模拟方法，力图用数理逻辑方法来建立人工智能的统一理论体系。 （2）联接主义学派的框架： 利用人工神经网络模仿人类智能，认为人的智能的基本单位是神经元，由人工神经元联接起来的人工神经网络可以具有学习和自适应能力。 研究方法：结构模拟。 （3）行为主义学派的框架： 提出智能行为的“感知-动作模式”。 研究方法：行为模拟方法。 【P8-9】1.5人工智能的近期研究目标和远期研究目标分别是什么？ 近期：建造智能计算机。 远期：研究人类智能和机器智能的基本原理，用智能机器来模拟人类的思维过程和智能行为。 【P9-12】1.6人工智能主要的研究应用领域？ 十条：定理证明；专家系统；机器学习；自然语言理解；智能检索；机器人学；自动程序设计；组合调度问题；模式识别；机器视觉。 第二章 【P19】2.2简述谓词逻辑中的下述推理规则： （1）P规则：在推理的任何步骤上都可引入前提； （2）T规则：在推理时，如果前面步骤中有一个或多个公式永真蕴含公式S，则可把S引入推理过程中； （3）CP规则：如果能从R和前提集合中推出S来，则可从前提集合推出R→S。 （4）反证法规则：P=>Q，当且仅当P∧┑Q＜=>F。即Q为P的逻辑结论，当且仅当P∧┑Q是不可满足的。 【P20-21】2.3一阶谓词逻辑表示法适合于表示哪种类型的知识？它有主要哪些特点？ 答：谓词逻辑适合于表示事物的状态、属性、概念等事实性的知识，也可以用来表示事物间确定的因果关系，即规则。

人工智能与专家系统练习题(一)2019-12-11

人工智能与专家系统练习题(二) 1.什么是人工智能?它的研究目标是什么？ 定义：用机器模拟人类智能。 研究目标：用计算机模仿人脑思维活动，解决复杂问题；从实用的观点来看，以知识为对象，研究知识的获取、知识的表示方法和知识的使用。 2.人工智能有哪几个主要学派？各自的特点是什么？ 主要学派：符号主义和联结主义。 特点：符号主义认为人类智能的基本单元是符号，认识过程就是符号表示下的符号计算，从而思维就是符号计算；联结主义认为人类智能的基本单元是神经元，认识过程是由神经元构成的网络的信息传递，这种传递是并行分布进行的。 3.什么是人工神经元？它有哪几种主要模型？ 人工神经网络是由大量处理单元经广泛互连而组成的人工网络，用来模拟脑神经系统的结构和功能。而这些处理单元称为人工神经元。人工神经网络可以看成是以人工神经元为节点，用有向加权弧连接起来的有向图。 根据激发函数的不同分为：阈值型（M-P模型）、分段线性型、Sigmoid函数型、双曲正切型 4.什么是人工神经网络？它有哪些联结方式？ 模拟人脑神经系统的结构和功能，运用大量简单处理单元经广泛连接而组成的人工网络系统。 人工神经网络中，各神经元的连接方式一般有很多种，不同的连接方式就构成了网络的不同连接模型。常见的连接模型有前向网络、从输入层到输出层有反馈的网络、层内有互连的网络和网络内任意两个神经元都可以互连的互连网络。 5.什么是机器学习？机器学习研究的目标是什么? 研究机器学习的意义何在? 答:机器学习是研究如何使用计算机来模拟人类学习活动的一门学科。更严格地说，就是研究计算机获取新知识和新技能、识别现有知识、不断改善性能、实现自我完善的方法。 机器学习研究的目标有三个：人类学习过程的认知模型；通用学习算法；构造面向任务的专用学习系统的方法。（a）人类学习过程的认知模型。这一方向是对人类学习机理的研究。这种研究不仅对人类的教育，而且对开发机器学习系统都有重要的意义。（b）通用学习算法。这个方向是对人类学习过程的研究，探索各种可能的学习方法，建立起独立于具体应用领域的通用学习算法。（c）构造面向任务的专用学习系统（工程目标）。这一方向是要解决专门的实际问题，并开发完成这些专门任务的学习系统。 机器学习是人工智能中最具智能特征、最前沿的研究领域之一。机器学习的研究取得重大进展往往意味着人工智能，甚至整个计算机科学向前迈进了坚实的一步。机器学习速度快、

大学人工智能期末考试题库

《人工智能与专家系统》试卷（1）参考答案与评分标准 问答题（每题5分，共50分） 1．人工智能是何时、何地、怎样诞生的？（5分） 答：人工智能于1956年夏季在美国达特茅斯（Dartmouth）大学诞生。（3分）1956年夏季，美国的一些从事数学、心理学、计算机科学、信息论和神经学研究的年轻学者，汇聚在Dartmouth大学，举办了一次长达两个月的学术讨论会，认真而热烈地讨论了用机器模拟人类智能的问题。在这次会议上，第一次使用了“人工智能”这一术语，以代表有关机器智能这一研究方向。这是人类历史上第一次人工智能研讨会，标志着人工智能学科的诞生，具有十分重要的意义。（2分） 2．行为主义是人工智能的主要学派之一，它的基本观点是什么？（5分） 答：行为主义，又称进化主义或控制论学派。这种观点认为智能取决于感知和行动（所以被称为行为主义），它不需要知识、不需要表示、不需要推理。其原理是控制论和感知——动作型控制系统。 3．什么是知识表示？在选择知识表示方法时，应该考虑哪几个因素？（5分）答：知识表示是研究用机器表示知识的可行性、有效性的般方法，是一种数据结构与控制结构的统一体，既考虑知识的存储又考虑知识的使用。知识表示实际上就是对人类知识的一种描述，以把人类知识表示成计算机能够处理的数据结构。对知识进行表示的过程就是把知识编码成某种数据结构的过程。（3分）在选择知识表示方法时，应该考虑以下几个因素：(1)能否充分表示相关的领域知识；(2)是否有利于对知识的利用；(3)是否便于知识的组织、维护和管理；(4)是否便于理解和实现。（2分） 4．框架表示法有什么特点？（5分） 答：框架表示法有如下特点：结构性、继承性、自然性。（5分） 5．何谓产生式系统？它由哪几部分组成？（5分） 答：把一组产生式放在一起，让它们相互配合，协同作用，一个产生式生成的结论可以供另一个产生式作为已知事实使用，以求得问题的解，这样的系统称为产生式系统。（2分） 产生式系统一般由三个基本部分组成：规则库、综合数据库和推理机。（3分） 6．产生式系统中，推理机的推理方式有哪几种？请分别解释说明。（5分）答：产生式系统推理机的推理方式有正向推理、反向推理和双向推理三种。 正向推理：正向推理是从己知事实出发，通过规则库求得结果。 反向推理：反向推理是从目标出发，反向使用规则，求证已知的事实。 双向推理：双向推理是既自顶向下又自底向上的推理。推理从两个方向进行， 直至在某个中间界面上两方向结果相符便成功结束；如两方衔接不上，则推理失败。

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 2013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，专家系统的智能来源于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 用户

人工智能(部分习题答案)

1.什么是人类智能？它有哪些特征或特点？ 定义：人类所具有的智力和行为能力。 特点：主要体现为感知能力、记忆与思维能力、归纳与演绎能力、学习能力以及行为能力。 2.人工智能是何时、何地、怎样诞生的？ 解：人工智能于1956年夏季在美国Dartmouth大学诞生。此时此地举办的关于用机器模拟人类智能问题的研讨会，第一次使用“人工智能”这一术语，标志着人工智能学科的诞生。 3.什么是人工智能？它的研究目标是？ 定义：用机器模拟人类智能。 研究目标：用计算机模仿人脑思维活动，解决复杂问题；从实用的观点来看，以知识为对象，研究知识的获取、知识的表示方法和知识的使用。 4.人工智能的发展经历了哪几个阶段？ 解：第一阶段：孕育期（1956年以前）；第二阶段：人工智能基础技术的研究和形成（1956~1970年）；第三阶段：发展和实用化阶段（1971~1980年）；第四阶段：知识工程和专家系统（1980年至今）。 5.人工智能研究的基本容有哪些？ 解：知识的获取、表示和使用。 6.人工智能有哪些主要研究领域？ 解：问题求解、专家系统、机器学习、模式识别、自动定论证明、自动程序设计、自然语言理解、机器人学、人工神经网络和智能检索等。 7.人工智能有哪几个主要学派？各自的特点是什么？ 主要学派：符号主义和联结主义。 特点：符号主义认为人类智能的基本单元是符号，认识过程就是符号表示下的符号计算，从而思维就是符号计算；联结主义认为人类智能的基本单元是神经元，认识过程是由神经元构成的网络的信息传递，这种传递是并行分布进行的。 8.人工智能的近期发展趋势有哪些？ 解：专家系统、机器人学、人工神经网络和智能检索。 9.什么是以符号处理为核心的方法？它有什么特征？ 解：通过符号处理来模拟人类求解问题的心理过程。 特征：基于数学逻辑对知识进行表示和推理。 11.什么是以网络连接为主的连接机制方法？它有什么特征？ 解：用硬件模拟人类神经网络，实现人类智能在机器上的模拟。 特征：研究神经网络。 1.请写出用一阶谓词逻辑表示法表示知识的步骤。 步骤：（1）定义谓词及个体，确定每个谓词及个体的确切含义；（2）根据所要表达的事物或概念，为每个谓词中的变元赋予特定的值；（3）根据所要表达的知识的语义用适当的联接符号将各个谓词联接起来，形成谓词公式。 2.设有下列语句，请用相应的谓词公式把它们表示出来： （1）有的人喜欢梅花，有的人喜欢菊花，有的人既喜欢梅花又喜欢菊花。 解：定义谓词如下： Like(x,y)：x喜欢y。 Club(x)：x是梅花。 Human(x)：x是人。 Mum(x)：x是菊花。 “有的人喜欢梅花”可表达为：(?x)(Human(x)∧Like(x,Club(x))) “有的人喜欢菊花”可表达为：(?x)(Human(x)∧Like(x,Mum(x))) “有的人既喜欢梅花又喜欢菊花”可表达为：(?x)(Human(x)∧Like(x,Club(x))∧ Like(x,Mum(x))) （1）他每天下午都去玩足球。 解：定义谓词如下： PlayFootball(x)：x玩足球。 Day(x)：x是某一天。 则语句可表达为：(?x)(D(x)→PlayFootball(Ta)) （2）市的夏天既干燥又炎热。 解：定义谓词如下： Summer(x)：x的夏天。 Dry(x)：x是干燥的。 Hot(x)：x是炎热的。 则语句可表达为：Dry(Summer(Taiyuan))∧Hot(Summer(Taiyuan)) （3）所有人都有饭吃。

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。

人工智能(部分习题答案)..知识讲解

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1.什么是人类智能？它有哪些特征或特点？ 定义：人类所具有的智力和行为能力。 特点：主要体现为感知能力、记忆与思维能力、归纳与演绎能力、学习能力以及行为能力。 2.人工智能是何时、何地、怎样诞生的？ 解：人工智能于1956年夏季在美国Dartmouth大学诞生。此时此地举办的关于用机器模拟人类智能问题的研讨会，第一次使用“人工智能”这一术语，标志着人工智能学科的诞生。 3.什么是人工智能？它的研究目标是？ 定义：用机器模拟人类智能。 研究目标：用计算机模仿人脑思维活动，解决复杂问题；从实用的观点来看，以知识为对象，研究知识的获取、知识的表示方法和知识的使用。 4.人工智能的发展经历了哪几个阶段？ 解：第一阶段：孕育期（1956年以前）；第二阶段：人工智能基础技术的研究和形成（1956~1970年）；第三阶段：发展和实用化阶段（1971~1980年）；第四阶段：知识工程和专家系统（1980年至今）。 5.人工智能研究的基本内容有哪些？ 解：知识的获取、表示和使用。 6.人工智能有哪些主要研究领域？ 解：问题求解、专家系统、机器学习、模式识别、自动定论证明、自动程序设计、自然语言理解、机器人学、人工神经网络和智能检索等。 7.人工智能有哪几个主要学派？各自的特点是什么？ 主要学派：符号主义和联结主义。 特点：符号主义认为人类智能的基本单元是符号，认识过程就是符号表示下的符号计算，从而思维就是符号计算；联结主义认为人类智能的基本单元是神经元，认识过程是由神经元构成的网络的信息传递，这种传递是并行分布进行的。 8.人工智能的近期发展趋势有哪些？ 解：专家系统、机器人学、人工神经网络和智能检索。 9.什么是以符号处理为核心的方法？它有什么特征？ 解：通过符号处理来模拟人类求解问题的心理过程。 特征：基于数学逻辑对知识进行表示和推理。 11.什么是以网络连接为主的连接机制方法？它有什么特征？ 解：用硬件模拟人类神经网络，实现人类智能在机器上的模拟。 特征：研究神经网络。 1.请写出用一阶谓词逻辑表示法表示知识的步骤。 步骤：（1）定义谓词及个体，确定每个谓词及个体的确切含义；（2）根据所要表达的事物或概念，为每个谓词中的变元赋予特定的值；（3）根据所要表达的知识的语义用适当的联接符号将各个谓词联接起来，形成谓词公式。 2.设有下列语句，请用相应的谓词公式把它们表示出来： （1）有的人喜欢梅花，有的人喜欢菊花，有的人既喜欢梅花又喜欢菊花。 解：定义谓词如下： Like(x,y)：x喜欢y。 Club(x)：x是梅花。 Human(x)：x是人。 Mum(x)：x是菊花。 “有的人喜欢梅花”可表达为：(?x)(Human(x)∧Like(x,Club(x))) “有的人喜欢菊花”可表达为：(?x)(Human(x)∧Like(x,Mum(x))) “有的人既喜欢梅花又喜欢菊花”可表达为：(?x)(Human(x)∧Like(x,Club(x))∧ Like(x,Mum(x))) （1）他每天下午都去玩足球。 解：定义谓词如下： PlayFootball(x)：x玩足球。 Day(x)：x是某一天。 则语句可表达为：(?x)(D(x)→PlayFootball(Ta)) （2）太原市的夏天既干燥又炎热。 解：定义谓词如下：

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

人工智能专家系统论文

人工智能专家系统论文 摘要：人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法。 技术及应用系统的一门新的技术科学。该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。其中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。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，求解需要专家才能解决的困难问题。 关键词：计算机，人工智能，专家系统 引言： 人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。从基础理论的角度出发，其研究基本内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。 人工智能系统的开发和应用，已为人类创造出可观的经济效益，专家系统就是一个例子。随着计算机系统价格的继续下降，人工智能技术必将得到更大的推广，产生更大的经济效益。 专家系统(expert system)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。 专家系统属于人工智能的一个重要发展分支，并且应用于数学、物理、医疗、军事、地质勘探、气象、农业、法律、教学、化工、机械、艺术以及计算机科学本身，甚至渗透到政治、经济、军事等重大决策部门，产生了巨大的经济效益和社会效益。现在，专家系统已成为人工智能领域中最活跃、最受重视的领域。[1].[2] 一、专家系统 1.1 专家系统的特点 (1).具有专家水平的专业知识：专家系统中的知识按其在问题求解中的作用可分为三个层次，既数据级、知识库级、控制级。数据级知识是指具体问题所提供的初始事实及在问题求解过程中所产生的中间结论、最终结论。数据级知识通常存放与数据库中。知识库知识是指专家的知识。这一类知识是构成专家系统的基础。控制级知识也称为元知识，是关于如何应用前两种知识的知识，如在问题求解中的搜索策略、推理方法等。具有专家专业水平是专家系统的最大特点。专家系统具有的知识越丰富，质量越高，解决问题的能力就越强。 (2).能进行有效的推理：专家系统要利用专家知识来求解领域内的具体问题，必须有一个推理机构，能根据用户提供的已知事实，通过应用知识库中的知识，进行有效的推理，以实现问题的求解。 (3).启发性：专家系统能利用经验的判断知识来对求解的问题作出多个假设。依据某些条件选定一个假设，是推理继续进行。

人工智能第六章_专家系统_的要点

1什么是专家系统。有什么特点和优点？ 专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统 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特点： 启发性，能够运用专家的知识进行推理判断与决策 透明性，能够解释推理过程和回答用户问题 灵活性，能不断增长知识，更新知识库 专家系统的优点，自己课后了解一下。 2专家系统由哪些部分构成？各部分的作用？ 知识库；综合数据库；推理机；解释器；接口 知识库，存储各领域专家的专门知识。静态。硬盘 综合数据库，存储初始问题数据和推理过程的中间数据。内存推理机，根据知识进行推理并导出结论。ＣＰＵ 接口，用户界面，和用户进行交互。向用户提问，回答用户问题，并进行必要的解释。

知识获取机制是将专业知识转换成机器能理解的表达形式。 解释机制向用户解释以下问题：系统为什么要向用户提出该问题（Why）？计算机是如何得出最终结论的（How）？ ３专家系统的分类，自己课下了解。 ４建造专家系统的关键步骤。 专家系统团队关系图

是否拥有大量知识是专家系统成功与否的关键。因此知识表示是设计专家系统的关键 一．设计初始数据库 二．原型机的开发与实验 三．知识库的改进与归纳 建立专家系统的步骤图６．３P156页 ５基于规则的专家系统

知识库：包含解决问题用到的领域知识，知识表达成为一序列规则。每个规则使用IF(条件)THEN(动作)结构指定的关系。当满足规则的条件部分时，便激发规则，执行动作部分。 数据库：包含一序列事实（一个对象及其取值构成了一个事实），所有的事实都存放在数据库中，用来和知识库中存储的规则的IF（条件）部分相匹配。 3. 基于规则的专家系统的推理机制 推理机制分为两大类：前向连接和后向链接 前向链接就是根据已有事实推断出新的事实。例如已知事实A is x，根据规则IF A is x THEN B is y。获得B is y。然后将B is y加入数据库。再寻找新的规则，即IF B is y THEN ….。

专家系统的构成、工作原理及分类-人工智能导论

专家系统的构成、工作原理及分类 1．专家系统概念：实际上就是一种智能的计算机程序，它运用知识和推理来解决只有专家才能解决的复杂问题。 2．专家系统基本组成：知识库（数据库，规则库）和推理机（解释程序，调度程序） 3．专家系统特点： （1）编程思想不同：传统程序=数据结构+算法 专家系统=知识+推理 （2）知识与程序是否独立：传统程序关于问题求解的知识隐含于程序中，而专家系统知识单独组成知识库，与推理机分离。 （3）处理对象不同：传统程序进行数值计算和数据处理，而专家系统还能处理符号。 （4）是否具有解释功能：传统程序没有，专家系统有。 （5）是否给出正确答案：传统程序一定可以给出正确答案，专家系统可能给出错误答案。 4．专家系统的最基本工作原理： （1）推理机和知识库是专家系统的核心，就是要能够学习知识，然后运用知识。（2）数据库用来存放初始的数据，可以放入中间推算的中间的结果。 （3）知识获取机构用来获取知识通过人机接口和专家和知识工程师进行知识获取 （4）解释机构用来给出结果的解释，说明答案为什么是这样。 5．知识获取的过程： 领域专家和知识工程师进行交流沟通，专家进行知识概念解答，工程师进行数据问题提问，知识工程师将从专家处获得的答案形式化，结构化的存到知识库中。6．知识获取类别 一般分为两种，一种是非自动知识获取，即完全是由人来进行的，就是把科技文献领域专家的知识通过阅读度化，让知识工程师掌握，然后通过知识编译器变成计算机能够存储和运用的知识。这种方式的优点是可靠，错误很少，缺点是文献知识都要通过人工来处理，太复杂了。二是自动知识获取，即领域专家与机器对

话，通过语音识别来将专家的答案变成一个机器能够处理的文字。或者说是文字图像经过计算机的识别，放到计算机中，然后再进行归纳理解翻译，然后变成知识库里面的知识。 通常采用两者的结合来进行事务的处理。比如翻译英文著作，可以先通过自动获取知识的专家系统，然后再经过非自动知识获取的专家系统，那样翻译的文章就非常接近原文意思呢。 7．专家系统分类： ⑴按知识表示技术可分为：基于逻辑的专家系统、基于规则的专家系统、基于语义网络的专家系统和基于框架的专家系统。 ⑵按任务类型可分为：解释型：可用来于分析符号数据，进行阐述这些数据的实际意义。预测型：根据对象的过去和现在情况来推断对象的未来演变结果。诊断型：根据输入信息来找到对象的故障和缺陷。调试型：给出自己确定的故障的排除方案。自维修型：指定并实zhidao施纠正某类故障的规划。规划型：根据给定目标拟定行动计划。设计型：根据给定要求形成所需方案和图样。监护型：完成实时监测任务。控制型：完成实施控制任务。教育型：诊断型和调试型的组合，用于教学和培训。

人工智能系统之专家系统

天津财经大学 TIANJIN UNIVERSITY OF FINANCIAL AND ECONOMY 论文题目人工智能系统之专家系统 学生姓名秦健应 学生学号201011148 所在班级计算机学科学与技术1002班 院系名称理工学院信息科学与技术系

总论 人工智能又称机器智能，是计算机科学中的一门边缘科学。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。 起源与发展 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，f.a.费根鲍姆等人在总结通用问题求解系统的成功与败经验的基础上，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 ，用其可以推断化学分子的结构。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，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。 构造与工作过程 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。其中尤以知识库与推理机相互分离而别具特色。专家系统的体系结构随专家系统的类型、功能和规模的不同，而有所差异。