第一讲：专家系统概论(约学时)

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1、主要内容第1讲：绪论：专家系统概论第一部分知识表示第2讲：产生式系统第3讲：框架第二部分不确定性处理第4讲：确定性理论第5讲：Prospector中的主观贝叶斯方法第6讲：经典证据理论简化证据理论面向有序命题的简化证据理论贝叶斯网第7-20讲：粗糙集理论第17页第一讲专家系统概论1.知识工程的含义和发展2.专家系统（ES，ExpertSystem）的定义3.知识的定义4.知识的阈值5.知识的类型6.常用的知识表示形式7.专家系统（基于知识的系统）的体系结构8.一个基于规则的专家系统的体系结构9.专家系统（ES）的主要特征10.专家系统的类型11.简单的专家系统示例——动物识别专家系统ANIMA

2、L1.知识工程的含义和发展l知识工程（KnowledgeEngineering，KE）是研究如何运用人工智能（ArtificialIntelligence，AI）的方法和技术建造专家系统（ExpertSystem，ES）的一门工程性学科。l与建造ES有关的理论、方法、技术都是KE研究的内容；lKE是AI的应用分支，因此KE也被称为“应用AI”。(一)萌芽期l此时AI的研究处于低谷期,E．Feigenbaum（费根鲍姆）认为仅仅研究一般性问题的求解方法不够,智能程序还应有领域专门知识;l1965年，费根鲍姆和R.Linday(林赛)开发了DENDRAL系统,该系统可以通过分析图谱推断出物质结构,

3、第一次把AI和领域专门知识有机结合起来;l同年，E．Feigenbaum（费根鲍姆）首次提出了ExpertSystem的概念；(二)形成期(1965~1977)第17页l1965~1977年，建造了一大批ES系统，并开始研制ES的开发工具，积累了很多经验；l最著名的有：1976年，MITE.Shortliff博士研制的MYCIN系统、半自动知识获取工具Teiresias、开发工具EMYCIN；　l但在建造ES的方法论上还存在很多问题，认为应把ES建造提高到工程的高度来认识；l1975年，美国J.Mecarthy（麦卡锡，AI的开创者）提出“认识论工程”；l1977年，英国D.Michie（米奇

4、，AI的先驱）扩充了“认识论工程”的概念，直接使用了“知识工程”一词；l1977年，Feigenbaum在第5届国际人工智能联合会IJCAI-5上做了特邀报告“AI的艺术：KE的课题及实例研究”，他被誉为知识工程的鼻祖。（三）发展期KE的理论、方法不断的丰富，派生出许多新的研究领域①.知识表示的研究；②.推理方法的研究；③.不确定性和模糊性处理的研究确定性因子理论贝叶斯方法证据理论贝叶斯网可能性理论（模糊集合论、粗糙集、可能性逻辑）云模型非数值方法工程方法控制方法④.知识获取方法的研究第17页数据挖掘ÞÞ结构化机器学习①.Ontology(本体论)的研究②.分布式人工智能（Distribute

5、dArtificialIntelligence，DAI）的研究③.智能主体（Agent）的研究IntelligentAgent,Multi-agentsystem,Mobileagent,WebIntelligentagent,IntelligentInformationAgent(I2A)④.专家系统开发工具、环境、平台的研究⑤.神经网络，多神经网络集成1.专家系统（ES，ExpertSystem）的定义：l专家系统，是一个智能程序，它能对那些需要专家知识才能解决的应用难题，提供相关领域权威专家水平的解答（Michie,1979;Feigenbaum,1977;Hayes-Roth,1983

6、）。l专家系统，可以说是一个运用知识进行推理的计算机程序。推理就是使用某种符号逻辑，从一些事实得到结论的过程。2.知识的定义l知识是特定领域中的描述、关系和过程；描述：识别和区分知识库中的对象和对象类；-----个体刻画关系：知识库中对象之间依赖性、关联性；---对象间联系的刻画过程：推理中，规定要执行的动作；---用符号描述操作对象：知识库中最小单位的知识片，可能是：假设、事实、证据、结果、知识元、断言等。l从广义上来说，专家系统中的知识（表层知识）包括两种：一种是事实；另一种是经验，即一种好的猜测和判断，也称之为启第17页发式知识。1.知识的阈值CaP2P1系统拥有的知识数量在C与E之间时

7、，增加系统知识，系统性能改善不够明显，增加的知识有用但不常用，只能用于解决罕见问题。WCEQu系统所能达到的问题求解能力系统所拥有的知识数量系统拥有的知识数量在W与C之间时，每给系统增加一些知识，都会使系统性能明显改善。⑴问题：ES拥有知识的数量与其所具有的问题求解能力之间的关系。回答：系统拥有的领域专门知识越多，其问题求解能力就越强。⑵知识原理：一个系统显示出高水平的智能，其原因是：它具有丰富的