专家系统的工作原理

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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方法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。知识库的建造需要知识工程师和领域专家相互合作把领域专家头脑中的知识整理出来，并用系统的知识方法存放在知识库中。当解决问题时，用户为系统提供一些已知数据，并可从系统处获得专家水平的结论。

由此可见，专家系统具有相当数量的权威性知识，能够采取一定的策略，运用专家知识进行推理，解决人们在通常条件下难以解决的问题。它克服了专家缺少，其知识昂贵，难于永久保存以及专家在解决问题时易受心理、环境等因素影响而使临场发挥不好等缺点。因此，专家系统自从问世以来，发展非常迅速，目前专家系统已经成为人工智能应用最活跃和最成功的领域。经过20多年的努力，其应用范畴已遍及各个领域，如疾病诊断、探矿、设计、制造、自动控制、生产过程监视，取得了极大的经济效益，并获得了许多新的进展。
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方法求解复杂问题的一种人工智能计算机程序。

专家系统的基本工作流程是，用户通过人机界面回答系统的提问，推理机将用户输入的信息与知识库中各个规则的条件进行匹配，并把被匹配规则的结论存放到综合数据库中。最后，专家系统将得出最终结论呈现给用户。

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。知识库的建造需要知识工程师和领域专家相互合作把领域专家头脑中的知识整理出来，并用系统的知识方法存放在知识库中。当解决问题时，用户为系统提供一些已知数据，并可从系统处获得专家水平的结论。

专家系统具有相当数量的权威性知识，能够采取一定的策略，运用专家知识进行推理，解决人们在通常条件下难以解决的问题。

它克服了专家缺少，其知识昂贵，难于永久保存以及专家在解决问题时易受心理、环境等因素影响而使临场发挥不好等缺点。因此，专家系统自从问世以来，发展非常迅速，目前专家系统已经成为人工智能应用最活跃和最成功的领域。
一般的专家系统是通过推理机与知识库和综合数据库的交互作用来求解领域问题的，其大致过程如下：

1）根据用户的问题对知识库进行搜索，寻找有关的知识；

2）根据有关的知识和系统的控制策略形成解决问题的途径，从而构成一个假设方案集合；

3）对假设方案集合进行排序，并挑选其中在某些准则下为最优的假设方案；

4）根据挑选的假设方案去求解具体问题；

5）如果该方案不能真正解决问题，则回溯到假设方案序列中的下一个假设方案，重复求解问题；

6）循环执行上述过程，直到问题已经解决或所有可能的求解方案都不能解决问题而宣告“无解”为止。