產(chǎn)生式表示與專家系統(tǒng)第1頁/共63頁2023/3/182內(nèi)容5.1產(chǎn)生式與產(chǎn)生式系統(tǒng)5.2專家系統(tǒng)概述5.3專家系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及工作過程5.4專家系統(tǒng)的開發(fā)5.5專家系統(tǒng)的實(shí)例5.6新型專家系統(tǒng)第2頁/共63頁2023/3/1835.1產(chǎn)生式與產(chǎn)生式系統(tǒng)（1）產(chǎn)生式1943年美國數(shù)學(xué)家Post，最早提出產(chǎn)生式系統(tǒng)并把它作為計算手段。同一時期，Chomsky在研究自然語言結(jié)構(gòu)時，提出了文法分層的概念，并提出了文法的重寫規(guī)則，即語言生成規(guī)則，語言生成規(guī)則實(shí)際是特殊的產(chǎn)生式。1960年，Backus提出了著名的BNF，用以描述計算機(jī)語言的文法。后來發(fā)現(xiàn)，BNF范式實(shí)際上就是Chomsky的上下文無關(guān)文法。第3頁/共63頁2023/3/1845.1產(chǎn)生式與產(chǎn)生式系統(tǒng)（2）5.1.1產(chǎn)生式表示5.1.2產(chǎn)生式系統(tǒng)結(jié)構(gòu)5.1.3產(chǎn)生式系統(tǒng)工作過程第4頁/共63頁2023/3/1855.1.1產(chǎn)生式表示（1）產(chǎn)生式的一般形式為：前件后件（情況行為）前件是前提，規(guī)則的執(zhí)行條件。后件是結(jié)論或動作，規(guī)則體。產(chǎn)生式規(guī)則的語義：如果前提滿足，則可得結(jié)論或者執(zhí)行相應(yīng)的動作，即后件由前件觸發(fā)。產(chǎn)生式也可以表示前面討論過的各種操作在形式語言中的文法規(guī)則也稱為產(chǎn)生式在推理系統(tǒng)中產(chǎn)生式的前件就是前提，后件就是結(jié)論，所以，產(chǎn)生式又是一個前提-結(jié)論對。第5頁/共63頁2023/3/186產(chǎn)生式規(guī)則的例子：（1）如果電視機(jī)聲音太大引起鄰居抱怨，則將音量調(diào)小一點(diǎn)兒。（2）如果申請人有良好的金融聲譽(yù)和良好的資產(chǎn)負(fù)債表，那么貸款應(yīng)該被批準(zhǔn)。（3）IF當(dāng)前環(huán)境分配設(shè)備給總線組件，并且有一個未分配的雙端口磁盤驅(qū)動器，并且已知所需控制器類別，并且每個控制器沒有任何設(shè)備分配給它，并且這些控制器能夠支持的設(shè)備數(shù)目已知THEN分配磁盤驅(qū)動器給每一個控制器，并且記下相關(guān)的控制器對，其中每一個控制器支持一個驅(qū)動器第（3）條規(guī)則用在配置DECVAX計算機(jī)系統(tǒng)的XCON/R1專家系統(tǒng)中。第6頁/共63頁2023/3/1875.1.1產(chǎn)生式表示（2）例5.1

三個聰明人問題。古代有個國王想知道他的三個大臣中誰最聰明，就在他們每個人前額上都畫了一個點(diǎn)，他們都能看到別人點(diǎn)的顏色，但看不到自己點(diǎn)的顏色。國王說，你們中間至少有一個人的點(diǎn)是白色的。于是重復(fù)地問他們：“誰知道自己點(diǎn)的顏色？”三位大臣們頭兩次都回答說不知道。題目要求證明下一次他們?nèi)紩f“知道”，并且所有的點(diǎn)都是白色。第7頁/共63頁2023/3/1885.1.1產(chǎn)生式表示（3）分析：

這類問題的特點(diǎn)是有有限個受試者，每個人對問題都只有部分了解，無法直接求解。但在推理過程中每個人又可以從別人那里獲得新的知識，重新進(jìn)行推理?？梢杂卯a(chǎn)生式來表達(dá)推理過程中所用到的各種知識。第8頁/共63頁2023/3/1895.1.1產(chǎn)生式表示（4）狀態(tài)集合表示：

用x1,x2,x3表示三個人點(diǎn)的顏色，1表示白色，0表示非白色。

X＝(x1,x2,x3)表示顏色分布狀態(tài)。全部可能的狀態(tài)集合(可能界PW0)：{(0,0,0),(0,0,1),(0,1,0),(0,1,1),(1,0,0),(1,0,1),(1,1,0),(1,1,1)}

實(shí)際給定的狀態(tài)為現(xiàn)實(shí)界X0＝(x10,x20,x30)

用排除法尋找X0。第9頁/共63頁2023/3/18105.1.1產(chǎn)生式表示（5）排除過程：第一次，大臣只知道至少有一個人是白點(diǎn)，排除(0,0,0)狀態(tài)。這時如果有人看到兩個非白點(diǎn)，根據(jù)排除的狀態(tài)可推知自己是白點(diǎn)。第二次大臣根據(jù)沒有一個人知道自己點(diǎn)顏色的事實(shí)推知至少兩人為白點(diǎn)。排除(0,0,1)、(0,1,0)、(1,0,0)狀態(tài)。這時如果有人看到一個非白點(diǎn)，根據(jù)排除后得到的狀態(tài)可推知自己的點(diǎn)是白的。第三次，大臣們根據(jù)仍無人知道自己點(diǎn)顏色的新事實(shí)推知沒有一個非白點(diǎn)出現(xiàn)，即X0=(1,1,1)。于是三人都知道自己點(diǎn)的顏色是白的。第10頁/共63頁2023/3/18115.1.1產(chǎn)生式表示（6）引入一些中介狀態(tài)，并定義下述符號：

Si——i大臣看到的非白點(diǎn)數(shù)；

Wi——i大臣猜出自己點(diǎn)的顏色否。如果他宣布已知道自己點(diǎn)的顏色，為1，否則為0；

n——X0中白點(diǎn)的個數(shù)。可對前面的分析過程形式化。

第11頁/共63頁2023/3/18125.1.1產(chǎn)生式表示（7）第一次，大臣只知道至少有一個人是白點(diǎn)，排除X0={(0,0,0)}狀態(tài)。(n>=1)<=>X0

{(0,0,1),(0,1,0),(0,1,1),(1,0,0),(1,0,1),(1,1,0),(1,1,1)}；第二次大臣根據(jù)沒有一個人知道自己點(diǎn)顏色的事實(shí)推知至少兩人為白點(diǎn)。(2)(n>=1)(Si=2)=>(Wi=1),(i=1,2,3,下同)；(3)(i)(Wi=1)(n>=1)=>(n=1)；(4)(n=1)=>(i)(Wi=1)；(5)(i)(Wi=0)(n>=1)=>(n>=2);(6)(n>=2)<=>X0

{(0,1,1),(1,0,1),(1,1,0),(1,1,1)}；第三次，大臣們根據(jù)仍無人知道自己點(diǎn)顏色的新事實(shí)推知沒有一個非白點(diǎn)出現(xiàn)。(7)(n>=2)

(Si=1)=>(Wi=1);(8)(i)(Wi=1)(n>=2)=>(n=2);(9)(n=2)=>(i)(Wi=1);(10)(i)(Wi=0)(n>=2)=>(n=3);(11)(n=3)<=>X0

{(1,1,1)}；(12)(n=3)=>(i)(Wi=1).第12頁/共63頁2023/3/18135.1.1產(chǎn)生式表示（8）上述結(jié)果可以推廣到更一般的情況：設(shè)有m個大臣，國王說至少有l(wèi)個人的點(diǎn)是白色的，則有下述產(chǎn)生式：

(1)(n>=l)<=>X0

{x|x中的白點(diǎn)數(shù)>=l}；

(2)(n>=l)(Si=m-l)=>(Wi=1),(i=1,2,…,m,下同)；

(3)(i)(Wi=1)(n>=l)=>(n=l)；

(4)(n=l)=>(i)(Wi=1)；

(5)(i)(Wi=0)(n>=l)(l<m-1)=>(n>=l

＋1);(6)(i)(Wi=0)(n>=l)(l

＝m-1)=>(n＝m)。第13頁/共63頁2023/3/18145.1.2產(chǎn)生式系統(tǒng)結(jié)構(gòu)（1）問題求解框架與產(chǎn)生式系統(tǒng)對應(yīng)：敘述性知識——動態(tài)（全局）數(shù)據(jù)庫過程性知識——產(chǎn)生式規(guī)則庫控制性知識——推理機(jī)產(chǎn)生式規(guī)則庫推理機(jī)動態(tài)數(shù)據(jù)庫第14頁/共63頁2023/3/18155.1.2產(chǎn)生式系統(tǒng)結(jié)構(gòu)（2）三個組成部分：動態(tài)數(shù)據(jù)庫——人工智能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中心。是一個動態(tài)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用來存放初始事實(shí)數(shù)據(jù)、中間結(jié)果和最后結(jié)果。相當(dāng)于人的短期記憶功能。產(chǎn)生式規(guī)則庫——作用在全局?jǐn)?shù)據(jù)庫上的一些規(guī)則的集合。每條規(guī)則都有一定的條件，若全局?jǐn)?shù)據(jù)庫中內(nèi)容滿足這些條件可調(diào)用這條規(guī)則。一般可形成一個稱為推理網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)圖。相當(dāng)于人的長期記憶功能。推理機(jī)——負(fù)責(zé)產(chǎn)生式規(guī)則的前提條件測試或匹配，規(guī)則的調(diào)度和選取，規(guī)則體的解釋和執(zhí)行。即推理機(jī)實(shí)施推理，并對推理進(jìn)行控制，它也是規(guī)則的解釋程序。相當(dāng)于人的認(rèn)知處理器。第15頁/共63頁2023/3/18165.1.2產(chǎn)生式系統(tǒng)結(jié)構(gòu)（3）例5.2猴子摘香蕉問題。如圖5-2所示，一個房間里，天花板上掛著一串香蕉。房間里有一只猴子，還有一只可被猴子推移的箱子，而且，當(dāng)猴子登上箱子時剛好可以摘到香蕉。設(shè)猴子在房間的a處，箱子在b處，香蕉在c處。問猴子如何行動可以摘取香蕉？建立產(chǎn)生式系統(tǒng)。解：（1）全局?jǐn)?shù)據(jù)庫中表達(dá)問題在求解過程中所處的各種狀態(tài)：用四元組（w，x，y，z）表示。其中：w：猴子的水平位置，w

｛a，b，c｝；x：是否在箱子上，0表示不在箱頂，1表示在箱頂；y：箱子的水平位置，y｛a，b，c｝

；z：猴子是否拿到香蕉，0表示沒有拿到香蕉，1表示拿到香蕉。初始事實(shí)是（a，0，b，0），目標(biāo)位置為（c，1，c，1）

第16頁/共63頁2023/3/18175.1.2產(chǎn)生式系統(tǒng)結(jié)構(gòu)（4）（2）規(guī)則集：規(guī)則動作條件動態(tài)數(shù)據(jù)庫事實(shí)變化R1goto（u）（w，0，y，z）（u，0，y，z）R2pushbox（v）（w，0，w，z）（v，0，v，z）R3climbbox（w，0，w，z）（w，1，w，z）R4grasp（c，1，c，0）（c，1，c，1）其中，u,v｛a，b，c｝（3）推理結(jié)果：R2（c）R1（b）（a，0，b，0）（b，0，b，0）（c，0，c，0）第17頁/共63頁2023/3/18185.1.3產(chǎn)生式工作過程（1）推理機(jī)在工作過程中需要完成的工作主要可以分為三個階段：高效模式匹配沖突消解推理常用提高匹配效率的方法：（1）索引匹配（2）分層匹配（3）過濾匹配第18頁/共63頁2023/3/18195.1.3產(chǎn)生式工作過程（2）沖突消解策略馬爾科夫算法：按優(yōu)先級排序消除沖突Rete算法：不是用事實(shí)去匹配每一條規(guī)則，僅考察有變化的規(guī)則。其他：規(guī)模排序：對所有匹配成功的產(chǎn)生式中選擇前提條件最多或者情況元素最多者作為優(yōu)先執(zhí)行的規(guī)則加權(quán)排序：給初始事實(shí)或中間結(jié)論以不同的優(yōu)先權(quán)，與優(yōu)先權(quán)較高的事實(shí)匹配的產(chǎn)生式優(yōu)先使用第19頁/共63頁2023/3/18205.1.3產(chǎn)生式工作過程（3）產(chǎn)生式系統(tǒng)推理正向推理反向推理雙向推理第20頁/共63頁2023/3/18215.1.3產(chǎn)生式工作過程（4）正向推理過程第21頁/共63頁2023/3/18225.1.3產(chǎn)生式工作過程（5）反向推理過程第22頁/共63頁2023/3/18235.1.3產(chǎn)生式工作過程（6）例5.35.4汽車輪胎故障診斷及采取相應(yīng)措施的產(chǎn)生式系統(tǒng)及其求解。r1：IF

輪胎癟了AND空氣很快泄出THEN

確認(rèn)故障：輪胎沒有氣r2：IF

輪胎變形了AND你的輪胎邊緣有凹入THEN

確認(rèn)故障：變形了的輪胎。r3：IF

輪胎被磨損AND磨損嚴(yán)重THEN

確認(rèn)故障：磨損了的輪胎r4：IF

變形了的輪胎AND你要更換輪胎THEN

輪胎需要更換r5：IF

磨損了的輪胎AND你要更換輪胎THEN

輪胎需要更換r6：IF

輪胎沒有氣AND你要更換輪胎THEN

輪胎需要更換r7：IF

輪胎沒有氣AND你要修理輪胎THEN

輪胎需要修理r8：IF

輪胎需要修理AND你有一個扳手AND你有一個千斤頂AND你的狀態(tài)良好THEN

采取措施：自己修理它第23頁/共63頁2023/3/18245.1.3產(chǎn)生式工作過程（7）r9：IF

輪胎需要更換AND你離電話很近THEN

采取措施：呼叫公路服務(wù)獲得幫助r10：IF

輪胎需要修理AND你要給這個輪胎充氣AND你有一個泵AND你知道如何使用它THEN

采取措施：自己給輪胎充氣r11：IF

輪胎需要修理AND你知道某人有這個技術(shù)AND他能夠做這個事情THEN

采取措施：請求他的幫助r12：IF

輪胎需要更換AND你知道某人有這個技術(shù)AND他能夠做這個事情THEN

采取措施：請求他的幫助r13：IF

輪胎需要更換AND你有一個扳手AND你有一個千斤頂AND你的狀態(tài)良好THEN

采取措施：自己更換它第24頁/共63頁2023/3/18255.1.3產(chǎn)生式工作過程（8）規(guī)則集形成的部分推理網(wǎng)絡(luò)：第25頁/共63頁2023/3/18265.1.3產(chǎn)生式工作過程（9）已知初始事實(shí)：F1：輪胎癟了F2：空氣很快泄出F3：你要更換輪胎F4：你離電話很近目標(biāo)條件：采取什么樣的措施處理故障？采用正向推理回答采取的措施來處理故障。

第26頁/共63頁2023/3/18275.1.3產(chǎn)生式工作過程（10）反向推理過程：第27頁/共63頁2023/3/18285.2專家系統(tǒng)概述5.2.1什么是專家系統(tǒng)5.2.2專家系統(tǒng)的類型5.2.3專家系統(tǒng)的發(fā)展第28頁/共63頁2023/3/18295.2.1什么是專家系統(tǒng)（1）專家系統(tǒng)應(yīng)該具備四個特征：（1）應(yīng)用于某專門領(lǐng)域。（2）擁有專家級知識。（3）能模擬人類專家思維和決策過程。（4）達(dá)到專家級水平。

第29頁/共63頁2023/3/18305.2.1什么是專家系統(tǒng)（2）專家系統(tǒng)的特點(diǎn)解決那些不確定性的、非結(jié)構(gòu)化的、沒有算法解或雖有算法解但在現(xiàn)有的機(jī)器上無法實(shí)施的困難問題；強(qiáng)調(diào)知識與推理的分離，因而系統(tǒng)具有很好的靈活性和可擴(kuò)充性；還具有“自學(xué)習(xí)”能力，即不斷對自己的知識進(jìn)行擴(kuò)充、完善和提煉專家系統(tǒng)不會像人那樣容易疲勞、遺忘，易受環(huán)境、情緒等的影響。第30頁/共63頁2023/3/18315.2.2專家系統(tǒng)的類型（1）按解決問題性質(zhì)分類解釋型預(yù)測型設(shè)計型診斷型規(guī)劃型監(jiān)視型控制型調(diào)試型教學(xué)型修理型第31頁/共63頁2023/3/18325.2.2專家系統(tǒng)的類型（2）按應(yīng)用分類典型化學(xué)專家系統(tǒng)。典型電子學(xué)專家系統(tǒng)。典型醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)。典型工程學(xué)專家系統(tǒng)。典型地質(zhì)學(xué)專家系統(tǒng)。典型計算機(jī)專家系統(tǒng)。第32頁/共63頁2023/3/18335.2.2專家系統(tǒng)的類型（3）

按系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)分類集中式專家系統(tǒng)分布式專家系統(tǒng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)按知識表示形式基于規(guī)則的專家系統(tǒng)基于一階謂詞的專家系統(tǒng)基于框架的專家系統(tǒng)基于語義網(wǎng)的專家系統(tǒng)按采用的技術(shù)符號推理專家系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)第33頁/共63頁2023/3/18345.2.3專家系統(tǒng)的發(fā)展（1）1.專家系統(tǒng)發(fā)展歷史第一代：這些專家系統(tǒng)具有高度專業(yè)化、求解專門問題的能力強(qiáng)等特點(diǎn)，但在體系結(jié)構(gòu)的完整性、可移植性等方面存在缺陷，求解問題的能力弱；第二代：專家系統(tǒng)屬單學(xué)科專業(yè)型、應(yīng)用型系統(tǒng)，其體系結(jié)構(gòu)較完整，移植性方面也有所改善，而且在系統(tǒng)的人機(jī)接口、解釋機(jī)制、知識獲取技術(shù)、不確定推理技術(shù)、增強(qiáng)專家系統(tǒng)的知識表示和推理方法的啟發(fā)性、通用性等方面都有所改進(jìn)；第三代：多學(xué)科綜合型系統(tǒng)，采用多種人工智能語言，綜合采用各種知識表示方法和多種推理機(jī)制及控制策略，并開始運(yùn)用各種知識工程語言、骨架系統(tǒng)及專家系統(tǒng)開發(fā)工具和環(huán)境來研制大型綜合專家系統(tǒng)；第四代：多專家協(xié)作、綜合知識庫、采用人工智能最新技術(shù)實(shí)現(xiàn)多Agent專家系統(tǒng)。第34頁/共63頁2023/3/18355.2.3專家系統(tǒng)的發(fā)展（2）2.專家系統(tǒng)技術(shù)的發(fā)展20世紀(jì)，50、60年代，產(chǎn)生式系統(tǒng)框架的提出；20世紀(jì)70年代，領(lǐng)域知識的重要性，知識庫與推理機(jī)的分離，MYCIN、EMYCIN出現(xiàn)；20世紀(jì)80年代，各種開發(fā)語言應(yīng)用于專家系統(tǒng)，出現(xiàn)各種開發(fā)工具。第35頁/共63頁2023/3/18365.3專家系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及工作過程5.3.1專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)5.3.2專家系統(tǒng)工作過程第36頁/共63頁2023/3/18375.3.1專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)（1）1.專家系統(tǒng)的概念結(jié)構(gòu)第37頁/共63頁2023/3/18385.3.1專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)（2）2.專家系統(tǒng)實(shí)際結(jié)構(gòu)圖5-10專家系統(tǒng)實(shí)際結(jié)構(gòu)示例

圖5-11黑板模型

第38頁/共63頁2023/3/18395.3.2專家系統(tǒng)工作過程（1）工作過程：步1根據(jù)用戶提供的證據(jù)以及問題對知識庫進(jìn)行搜索，尋找可匹配的知識片段或知識網(wǎng)絡(luò)；步2對同一問題可能會有多處知識片段或網(wǎng)絡(luò)與之匹配，即形成知識操作算子序列，構(gòu)成一個假設(shè)集合；步3根據(jù)推理機(jī)提供的控制策略對形成的假設(shè)集合進(jìn)行排序進(jìn)入到推理機(jī)的議程中，并挑選其中在某些準(zhǔn)則下為最優(yōu)的假設(shè)方案；步4按照推理機(jī)提供的推理機(jī)制進(jìn)行推理，求解具體問題；步5如果該推理過程不能解決問題，則回溯到假設(shè)方案序列中的下一個，重復(fù)求解問題；步6上述過程循環(huán)執(zhí)行，直到問題已經(jīng)解決或所有可能的求解方案都不能解決問題即本問題無解。第39頁/共63頁2023/3/18405.3.2專家系統(tǒng)工作過程（2）圖5-12基于規(guī)則的專家系統(tǒng)的相關(guān)技術(shù)第40頁/共63頁2023/3/18415.3.2專家系統(tǒng)工作過程（3）PROSPECTOR中的不確定性處理-主觀貝葉斯模型：第41頁/共63頁2023/3/1842PROSPECTOR中的不確定性處理正向推理：將證據(jù)的不確定性傳遞給最終結(jié)論的不確定性：用戶輸入證據(jù)E，在觀察S下的確定性因子（-5，5）；用證據(jù)匹配規(guī)則R，規(guī)則的不確定性用LS、LN表示計算組合證據(jù)的不確定性利用CP公式或EH公式計算結(jié)論H的不確定性計算組合結(jié)論的不確定性反向推理：系統(tǒng)根據(jù)評判函數(shù)確定目標(biāo)、子目標(biāo)，根據(jù)用戶提供的證據(jù)的可信度，轉(zhuǎn)向正向推理，進(jìn)行概率傳播，直到到達(dá)可以由用戶回答的證據(jù)為止。第42頁/共63頁2023/3/18435.3.2專家系統(tǒng)工作過程（4）MYCIN中的不確定性處理：以確定性理論為基礎(chǔ)的可信度推理模型在專家系統(tǒng)MYCIN中采用的推理方式就是反向鏈和深度優(yōu)先的搜索策略。當(dāng)MYCIN系統(tǒng)啟動后，系統(tǒng)會自動生成一個包含（姓名，年齡，性別，治療方案）的病人信息，其中前三項(xiàng)由系統(tǒng)向用戶提出詢問，要求用戶輸入，并存入數(shù)據(jù)庫中。而治療方法則是需要由系統(tǒng)自動推理得到，也是系統(tǒng)進(jìn)行推理的最終目標(biāo)。

第43頁/共63頁2023/3/18445.3.2專家系統(tǒng)工作過程（5）為了得到治療方案，系統(tǒng)推理時，首先運(yùn)用一條規(guī)則是RULE092(目標(biāo)規(guī)則)，其內(nèi)容為：如果：（1）有一種需要治療的病原體，且（2）可能還有其他需要治療的病原體，盡管它們還沒有從當(dāng)前的培養(yǎng)物中被分離出來。那么：（1）給出能有效抑制需治療的病原體的治療方案（2）選擇出最佳治療方案否則：指出病人不需要治療要退出的目標(biāo)需要的條件，可以直接詢問用戶，可以由其他的推理得到。第44頁/共63頁2023/3/18455.4專家系統(tǒng)的開發(fā)5.4.1開發(fā)步驟和方法5.4.2知識獲取5.4.3推理機(jī)及解釋機(jī)構(gòu)設(shè)計5.4.4開發(fā)工具及開發(fā)環(huán)境第45頁/共63頁2023/3/18465.4.1開發(fā)步驟和方法第46頁/共63頁2023/3/18475.4.2知識獲取1.知識獲取方式人工知識獲取：知識工程師、領(lǐng)域?qū)＜野胱詣又R獲取：知識工程師、領(lǐng)域?qū)＜?、知識獲取系統(tǒng)自動知識獲取：系統(tǒng)自身進(jìn)行知識獲取2.知識獲取的任務(wù)抽取知識：挑選知識的轉(zhuǎn)換：形式化知識的輸入：輸入知識庫知識的檢測：等價、冗余、矛盾、環(huán)路等的檢驗(yàn)第47頁/共63頁2023/3/18485.4.3推理機(jī)及解釋機(jī)構(gòu)設(shè)計1.推理機(jī)的設(shè)計推理機(jī)的設(shè)計就是根據(jù)知識表達(dá)、知識推理方法和推理控制策略，設(shè)計具有求解專門領(lǐng)域的問題和自行推理的計算機(jī)軟件系統(tǒng)。2.解釋結(jié)構(gòu)的設(shè)計預(yù)置本文方法路徑跟蹤法，回答HOW和WHY問題策略解釋法自動程序員解釋方法第48頁/共63頁2023/3/18495.4.4開發(fā)工具及開發(fā)環(huán)境（1）1.智能程序設(shè)計語言LISPPROLOGOPS5、FRL……2.專家系統(tǒng)外殼EMYCINKASEXPERT……第49頁/共63頁2023/3/18505.4.4開發(fā)工具及開發(fā)環(huán)境（2）3.開發(fā)環(huán)境AGETEIRESIASCLIPSVPEXPERTESTA第50頁/共63頁2023/3/18515.5專家系統(tǒng)的實(shí)例（1）1·知識表示第51頁/共63頁2023/3/18525.5專家系統(tǒng)的實(shí)例（2）第52頁/共63頁2023/3/18535.5專家系統(tǒng)的實(shí)例（3）2.專家系統(tǒng)處理過程不同的問題轉(zhuǎn)向不同的問題節(jié)點(diǎn)，根據(jù)事實(shí)選擇要執(zhí)行的動作3.推理的控制策略及解釋汽車故障診斷專家系統(tǒng)采用的是正向推理的方式，在知識庫的節(jié)中的規(guī)則按照一定的順序排列，當(dāng)任一規(guī)則的條件得到滿足后，則執(zhí)行相應(yīng)的動作第53頁/共63頁2023/3/18545.6新型專家系統(tǒng)5.6.1分布式專家系統(tǒng)5.6.2協(xié)同式專家系統(tǒng)5.6.3模糊專家系統(tǒng)5.6.4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)第54頁/共63頁2023/3/18555.6.1分布式專家系統(tǒng)分布式專家系統(tǒng)具有分布處理的特征，是把一個專家系統(tǒng)的功能分解到各個處理機(jī)上并行工作，以縮短問題求解的時間，提高專家系統(tǒng)的效率，設(shè)計一個分布式專家系統(tǒng)一般要考慮以下三方面的問題：功能分布知識分布驅(qū)動分布控制驅(qū)動數(shù)據(jù)驅(qū)動目標(biāo)驅(qū)動事件驅(qū)動第55頁/共63頁2023/3/18565.6.2協(xié)同式專家系統(tǒng)（1）協(xié)同式專家系統(tǒng)也稱為群專家系統(tǒng)，能夠綜合若干相近領(lǐng)域或一個領(lǐng)域的多個方面的分專家系統(tǒng)的相互