人工智能课件-蔡自兴(完整版)第六章专家系统幻灯片.pptVIP

* 设计和实现分布式专家系统，需要解决的问题： 功能分布 把分解得到的系统各部分功能或任务合理均衡地分配到各处理节点上去 知识分布 根据功能分布的情况把有关知识经合理划分以后分配到各处理节点上。 接口设计 各部分间接口的设计目的是要达到各部分之间互相通讯和同步容易进行 系统结构 一方面依赖于应用的环境与性质，另一方面依赖于其所处的硬件环境 驱动方式 可供选择的几种驱动方式(1) 控制驱动(2) 数据驱动(3) 需求驱动(4) 事件驱动 6.5 新型专家系统 * 6.5.3 协同式专家系统 一般专家系统解题的领域面很窄 协同式多专家系统是克服一般专家系统的局限性的一个重要途径。 协同式多专家系统亦可称“群专家系统” 6.5 新型专家系统 * 设计与建立一个协同式多专家系统，需要解决的问题： 任务的分解 公共知识的导出 讨论方式 驱动方式 6.5 新型专家系统 * 6.6 专家系统设计 分为以下两部分介绍 以设计一个基于规则的维修咨询系统为例，说明专家系统的设计过程。这一过程包括描述专家知识、应用知识和解释决策等。 专家知识的描述 知识的使用和决策解释 * 6.6.1专家知识的描述 结论的表示 结论规定了所涉及专门知识的范围 观测的表示 观测是得到结论所需要的观察或量测结果 推理规则的表示 产生式规则是决策规则最为常用的表示形式可根据观测和假设之间的逻辑关系分成3类：(1) FF规则)(2) FH规则 (3) HH规则 6.6 专家系统设计 * 6.6.2 知识的使用和决策解释 结论的分级与选择 询问问题的策略 固定的顺序 根据具体情况作出某种选择 决策的解释 对系统设计者的解释 对系统使用者的解释 6.6 专家系统设计 * 6.7 专家系统开发工具 专家系统工具是一种更高级的计算机程序设计语言 现有的专家系统工具，主要分为骨架型工具、语言型工具、构造辅助工具和支撑环境等4类 * 1. 骨架型开发工具 定义 只保留原系统独立于问题领域知识的推理机部分形成的工具称为骨架 优点 使用方便，节省在开发系统的过程结构上的时间，提高开发效率，交互性好，提供很强的对结果进行解释的功能 问题及缺点 实例 EMYCIN 6.7 专家系统开发工具 * 2. 语言型开发工具 与骨架型的对比 优点 结构变化范围广泛，表示灵活，所适应的范围广泛 问题及缺点 功能上的通用性与使用上的方便性的矛盾造成一些问题和缺点 实例 OPS5、CLIPS等 6.7 专家系统开发工具 * 3. 构造辅助工具 主要分两类 设计辅助工具，知识获取辅助工具 实例 AGE系统 、TEIRESIAS 6.7 专家系统开发工具 4. 支撑环境 支撑设施是指帮助进行程序设计的工具 四个典型组件：调试辅助工具、输入输出设施、解释设施和知识库编辑器 * 6.8 小结 首先研究了专家系统的基本问题 接着讨论了基于不同技术建立的 专家系统 第五节归纳的新型专家系 第六节介绍了专家系统的设计 第七节简介了4种主要开发工具 第6章 专家系统 6.1 专家系统概述 6.5 新型专家系统 6.2 基于规则的专家系统 6.6 专家系统设计 6.3 基于框架的专家系统 6.7 专家系统开发工具 6.4 基于模型的专家系统 6.8 小结 * 6.1 专家系统概述 专家系统(expert system)是人工智能应用研究最活跃和最广泛的课题之一 定义：是一个含有大量的某个领域专家水平的知识与经验智能计算机程序系统，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 * 6.1 专家系统概述 6.1.1 专家系统特点 专家系统具有一些共同的特点和优点 专家系统具有下列3个特点： 启发性 透明性 灵活性 专家系统的优点存在八个方面 * 6.1.2 专家系统的类型 解释专家系统 预测专家系统 诊断专家系统 设计专家系统 规划专家系统 6.1 专家系统概述 监视专家系统 控制专家系统 调试专家系统 教学专家系统 修理专家系统 * 1.解释专家系统(expert system for interpretation) 任务 通过对过去和现在已知状况的分析，推断未来可能发生的情况 特点 数据量很大，常不准确、有错误、不完全 能从不完全的信息中得出解释，并能对数据做出某些假设 推理过程可能很复杂和很长 例子 语音理解、图象分析、系统监视、化学结构分析和信号解释等 6.1 专家系统概述 * 2. 预测专家系统(expert system for prediction) 任务 通过对已知信息和数据的分析与解释，确定它们的涵义。 特点 系统