本篇文章给大家谈谈专家系统设计中要注意哪些问题，以及简述专家系统设计的基本结构对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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42-什么是专家系统?
1、专家系统定义为模拟人类专家解决特定问题的人工智能系统，如疾病诊疗、机械设计等。实现专家系统需解决两个核心问题：知识表示与利用知识解决问题。知识表示通常采用“如果...则...”的判断句形式，称作“产生式规则”。一条知识结构如下：“IF THEN”。例如：“IF 吃坏东西 THEN 拉肚子”。
2、答案：专家系统是一种利用知识解决问题的计算机程序，由知识库、推理机和知识获取机制组成。3电力设备预防性试验记录通常应包括哪些内容？答案：试验项目、结果、日期、操作者等。3如何填写电力设备预防性试验报告？答案：遵循报告模板，详细记录试验过程和结果。
3、其次，知识管理提供了支持创新决策的包括知识库、 *** 库、模型库的管理决策支持系统(DSS)以及专家系统(ES)在内等技术平台，大大减少了创新人员处理信息的时间，提高了运用知识分析问题的速度。再次，知识管理提供的 *** 信息技术使得创新阶段表现为立体化，缩短了每个阶段的纵向伸展。
4、专家系统(Expert System，ES)的概念是基于这样的一种假设：专家们的知识——即解决问题的 *** 与方式，可被保存和习得，它可被保存放在计算机设备中，并可被别人需要时使用。内嵌式存储系统(embedded storage，ES)，就是把存储介质内嵌在服务器中，就好比现在PC中的硬盘。
专家系统的基本结构包括哪些部分?
知识库（Knowledge Base）：这一部分包含了所有与问题相关的信息和数据。 推理引擎（Inference Engine）：推理引擎负责从知识库中提取有用信息，并利用这些信息来回答问题。 用户界面（User Interface）：用户通过用户界面与系统交互，接收输出结果。
系统的基本结构包括以下四个部分： 知识库(Knowledge Base)： 包括所有与问题相关的知识和的数据库。 推理引擎(Inference Engine)： 通过推理引擎可以从知识库中获取有用的信息，并且可以使用这些信息来回答问题。 用户界面(User Interface)： 用户界面用于接收用户输入并展示系统的输出结果。
组成部分包括如下：人机交互界面：系统与用户进行交流的界面，用户通过这个界面输入基本信息、回答系统提出的相关问题，系统通过这个界面输出推理结果及相关解释。知识库：知识库是问题求解所需要的领域知识的 *** ，包括基本事实、规则和其他有关信息。
专家系统由知识库、数据库、推理机、解释器及知识获取五个部分组成。
专家系统的基本结构：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.知识库是问题求解所需 要的领域知识的 *** ，包括基本事实、规则和其他有关信息。知识的表示形式可以是多种多样的，包括框架、规则、语义 *** 等等。
产生式系统由综合数据库、知识库和推理机3个主要部分组成，综合数据库包含求解问题的世界范围内的事实和断言。知识库包含所有用“如果：〈前提〉，于是：〈结果〉”形式表达的知识规则。推理机（又称规则解释器）的任务是运用控制策略找到可以应用的规则。知识库用来存放专家提供的知识。
开发专家系统所要解决的三个基本问题是什么
1、专家系统的成功使人们更清楚地认识到人工智能系统应该是一个知识处理系统，而知识表示、知识获取、知识利用则是人工智能系统的三个基本问题。从1985年起，专家系统受到越来越多的关注，在很多情况下，它逐渐成为人工智能的代名词。
2、专家系统的发展可分为三个阶段：之一代以高度专业化和解决特定问题为主，但结构和移植性不足；第二代在体系结构、人机交互和知识获取等方面有所改进；第三代则是多学科综合型，采用多种技术，如知识工程语言和工具，致力于研制大型综合系统。
3、第三代专家系统是多学科综合型系统，采用多种人工智能语言，综合多种知识表示 *** 和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。
专家系统分类
1、专家系统的分类可以根据不同的技术实现方式进行划分：基于逻辑的专家系统： 依赖于逻辑推理来处理问题和决策。基于规则的专家系统： 以一系列明确的规则为基础，指导决策过程。基于语义 *** 的专家系统： 通过 *** 结构来组织和表达知识，便于理解和查询。
2、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 *** 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。
3、采用专家系统技术进行遥感影像解译分类的优点主要体现在①可以有效地利用遥感影像解译过程中所要涉及的各类知识，进一步提高遥感影像解译的精度和智能化程度；②可以解译不同地区及不同成像条件下的遥感数据，具有较宽广的适应范围；③可以根据某些信息实现类别的细分，完成复杂的分类。
4、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 *** 的启发性、通用性等方面都有所改进。
5、专家系统在地学领域中的应用主要包括：矿产资源评价预测、矿床勘探、地质和测井资料分析、矿床地质特征监控、地质分类和对比、地质工程自动控制、遥感地质图形自动处理和地质成果评价等。
6、专家数据库系统的特征一般说来，专家数据库系统具有如下特征：(1)面向应用对象传统的数据库以字符数据为处理对象，专家系统则以知识为处理对象。一个理想的EDS应该既能处理数据、知识，又能处理其它介质，如声音、图像和图形等。(2)处理对象的结构化这使得系统能够减少冗余，增强共享能力。
专家系统中的规则集一般是如何设计的
专家系统中的规则集设计 *** 如下：认识阶段知识工程师与领域专家合作，对领域问题进行需求分析。
一般认为，专家系统是一个或一组能在某些特定领域内，应用大量的专家知识和推理 *** 求解复杂问题的一种人工智能计算机程序。一般专家系统如图1所示。它主要包括两图1专家系统的基本结构大部分，即知识库和推理机。其中知识库中存放着求解问题所需的知识，推理机负责使用知识库中的知识去解决实际问题。
规则可信度由矿床地质专家在设计模型的时候提出来，通过把自然语言表达程度的副词如“肯定”、“不太可能”转换成数字来表示(本系统表示存在与否的描述及其可信度概率值如表4-2所示)，推理中概率的变化及其结合，采用Bayes公式。
要的领域知识的 *** ，包括基本事实、规则和其他有关信息。知识的表示形式可以是多种多样的，包括框架、规则、语义 *** 等等。知识库中的知识源于领域专家，是决定专家系统能力的关键，即知识库中知识的质量和数量决定着专家系统的质量水平。知识库是专家系统的核心组成部分。
设备的设计参数、固有频率等；动态数据库是设备运行中所检测到的状态参数，如工作转 速、介质流量、电压或电流等。知识库：存放的知识可以是系统的工作环境，系统知识（反映系统的工作机理及系统的结构知识）；设备故障特征值，故障诊断算法，推理规则等，反映系统的因果关系，用来进行故障推理。
规则引擎起源于基于规则的专家系统，用于分离业务规则和执行逻辑，允许在不修改代码的情况下调整规则。常见的规则引擎有Drools、Easy Rules、Mandarax、IBM ILOG等，其中Drools使用最广泛且是开源的。Drools采用Rete算法实现高效规则求值，该算法通过动态构建匹配树降低计算量。
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