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1、关于专家系统的产生、发展、研究及应用综述摘要：作为50年代的一门新兴边缘科学，人工智能一直受到广泛的关注，而专家系统（Expert System）作为其中的一个重要研究领域，已经成为人工智能从理论方法研究走向实际系统设计的转折点和突破口。它应用人工智能和计算机技术，根据某领域的一个或多个专家提出的知识和经验进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题。能够广泛传播专家的知识和经验，极大地减少劳务开支和培养费用，给用户带来了明显的经济效益，在人工智能各研究领域中占用非常重要的地位。关键字：人工智能；专家系统；知识工程引言：自1965年世界上第一个专家系统问世以来
2、，专家系统的技术和应用在短短的40余年获得了长足的进步和发展。近年来，专家系统在理论研究和实际应用方面都取得了令人瞩目的成就，颇受人们的关注。1 专家系统的产生1.1 专家系统的定义专家系统的早期先导者，斯坦福大学教授EdwardF Eigen-baum对专家系统的定义是这样的：一种智能的计算机程序，它运用知识和推理来解决只有专家才能解决的问题。也就是说专家系统是一种能像人类专家一样解决困难、复杂的实际问题的计算机系统。1.2 专家系统的特点专家系统具有下列4个特点：（1） 多专家协同工作 专家系统能够学习某一领域的多位专家的知识与经验，并对它们进行整合，从而进行自我推理、判断和决策。（2）
3、透明性 专家系统能够解释本身的推理过程和回答用户提出的问题，以便让用户能够了解推理过程，提高对专家的信赖感。（3） 更强的自我学习能力 专家系统能不断增长知识，修改原有知识，更新速度极快，这一点是人类专家所无法比拟的。正是之一特点，使得专家系统更具有十分广泛的应用领域。（4） 持久性 专家系统不像人那样容易疲劳、遗忘。易受环境、情绪等的影响，它可始终如一地以专家的高水平求解问题。因此，从这种意义上说，专家系统可以超过专家本人。1.2 专家系统的组成部分 专家系统由以下四个部分构成：（1） 知识库 知识库用于存储某一领域多位专家的专门知识。包括书本知识、常识性知识、启发性知识等。一个专家系统的能
4、力取决于其知识库中所含有知识的数量和质量。（2） 知识获取机 这是指机器自动实现的知识获取，又称机器学习。实现方式有两种：一种方式专家对知识库进行扩充和修改，即专家同系统直接对话；另一种方式是根据用户对系统每次求解结果的反馈信息，知识获取机自动进行更新和完善。（3） 推理机 推理机用于记忆所采用的推理规则和控制策略的程序，是整个专家系统能够以逻辑方式协调工作。推理机能够根据知识进行推理和导出结论，而不是简单地搜索现成的答案。（4） 能够达到专家水平专家系统必须能够模拟专家的思维方式，达到专家级水平，像专家一样解决困难和复杂的实际问题。2 专家系统的发展2.1专家系统的发展历程及特点2.1.1
5、专家系统的发展历程专家系统是人工智能中最重要也是最活跃的一个应用领域，其发展大致分为三个阶段：（1）初创期（(1965一l971)） 1965年，f.a.费根鲍姆等人结合化学领域的专门知识，研制了世界上第一个专家系统DENDRAL ，可以推断化学分子结构。与DENDRAL差不多开发的还有数学专家系统MACSYMA，它是一个帮助人们求解多种数学问题的系统。（2）成熟期（1972 1977） 这一时期的专家系统被称作第二代专家系统，比较具有代表性的专家系统有MYCIN、CASNET、PROSPECTOR、HEARSAY等，主要应用于医学、地质、语音识别等领域。第二代专家系统多属单学科专业型、应用型
6、系统。（3）发展期（1978 ）1977年第五届国际人工智能联合会会议上系统地阐述了专家系统的思想并提出了知识工程的概念，开启了第三代专家系统的时代。第三代专家系统的为人工智能开辟了一个新的研究方向。同时，专家系统的研究领域迅速扩大，系统数量也急剧增多。进入90年代后人们专注于知识工程、神经网络、数据库等技术相结合的专家系统。2.1.2 各时期专家系统的特点不同时期的专家系统有着不同的特点：（1） 第一代专家系统特点这一时期专家系统的设计和实现完全是针对其应用领域的，主要注意了系统的性能，但在体系结构的完整性、可移植性等方面存在缺陷，求解问题的能力弱。这一时期的专家系统也被称作第一代专家系统。
7、（2） 第二代专家系统特点 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方法的启发性、通用性等方面都有所改进。（3） 第三代专家系统特点第三代专家系统属多学科综合型系统，采用多种人工智能语言，综合采用各种知识表示方法和多种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。3 专家系统的研究 专家系统自产生以来，一直受到广泛关注，目前已研究的专家系统模型有很多种。下面介绍其中几种。3.1 基于规则的专家系统基于规则推理的方法是根据以往专家诊断的经验, 将其归纳
8、成规则，通过启发式经验知识进行推理。它具有明确的前提，得到确定的结果。它是构建专家系统最常用的方法，又称为产生式专家系统。3.2 基于案例的专家系统基于案例推理的方法就是通过搜索曾经成功解决过的类似问题，比较新、旧问题之间的特征、发生背景等差异，重新使用或参考以前的知识和信息，达到最终解决新问题的方法。这种类比推理比较符合人类的认知心理。3.3 基于人工神经网络的专家系统人工神经网络是仿效生物体信息处理系统获得柔性信息处理能力。从微观上模拟人脑功能，是一种分布式的微观数值模型，神经元网络通过大量经验样本学习知识。更重要的是，神经网络有极强的自学习能力，对于新的模式和样本可以通过权值的改 变进行
9、学习记忆和存储，进而在以后的运行中能够判断这些新的模式。3.4 基于遗传算法的专家系统遗传算法是一种基于自然选择和基因遗传学原理的优化搜索方法。将问题的求解表示成“染色体”，从而构成一群“染色体”。将它们置于问题的“环境”中，根据适者生存的原则，从中选择出适应环境的“染色体”进行复制，通过交换、变异两种基因操作产生出新的一代更适应环境的“染色体”群，这样一代一代地不断进化，最后收敛到一个最适合环境的个体上，求得问题的最优解。4 专家系统的应用专家系统引起诸多的优点，已进入生产和生活中的多个领域，列举其中几个方面：（1） 医学上的应用医学专家系统是一种具有特定医学领域内大量权威性知识和经验的程序
10、系统，是应用人工智能技术来模拟医学专家的诊断思路，随时向医生提供各种数据和可能的常规诊疗方案以供选择，帮助解决复杂的医学问题，起到 “延伸记忆”、“医生助手”的作用，特别是能够帮助年轻无经验的医生提高诊断技能，优化诊疗方案，其诊断水平可以达到甚至超过人类专家。是保证医疗质量安全的有效辅助之一。（2） 农业上的应用农业专家系统是总结和汇集农业领域的知识和技术，农业专家长期积累的大量宝贵经验，以及通过试验获得的各种资料数据及数学模型等，建造的各种农业“电脑专家”计算机软件系统，应用于农业的各个领域，如作物栽培、植物保护、配方施肥、农业经济效益分析、市场销售管理等。（3） 电力中的应用专家系统在电力
11、系统中得到了广泛应用。在电力系统规划、控制、诊断、调度、管理等方面已开发了许多专家系统，有的已经投人使用。它们能够快速监测及消除故障,确保系统安全稳定运行,增强供电的可靠性和连续性，使得电网安全、经济效益进一步提高。5 总结与展望专家系统是从20世纪末开始的重大技术之一，是高技术的标志。自问世以来，已为人们带来了巨大的经济和社会效益。未来，专家系统的发展趋势主要有以下三点：（1）通用性专家系统通用性专家系统具有各种不同的并行算法和知识获取模块，能够采用多种推理策略。集成多种模型的专家系统，通过多种模型的综合运用，提高了专家系统的准确率和效率，获得最优的专用专家系统。（2）分布式专家系统分布式专
12、家系统具有分布处理的特征，其主要目的在于把一个专家系统的功能经分解后分布到多个处理器上去并行的工作，从而在整体上提高系统的处理效率，具有较强的可扩张性和灵活性，将各个子系统联系起来，即使不同的开发者针对同一研究对象也可以有效地进行交流和共享。（3）协同式专家系统协同式专家系统能综合若干相关领域的专家系统，将总任务合理的分解为几个分任务，分别由几个分专家系统来完成，多个专家系统协同合作，各专家系统间可以互相通信，经过迭代求得某种“稳定”状态，比较适用于单个专家系统难以完成的情况。参考文献：【1】 廉师友. 人工智能技术导论，第二版. 西安电子科技大学出版社， 2007.5:232.【2】 蔡自兴, 徐光祐. 人工智能及其应用, 第二版. 北京: 清华大学出版社, 1996.【3】 杨兴,朱大奇等.智能故障诊断专家系统开发平台研制J .控制工程（增刊）.2005，12(7)： 180-182.【4】 西蒙 (Simon H A) 著, 荆其诚, 张厚粲译. 人类的认知: 思维的信息加工理论. 北京: 科学出版社, 1986.【5】 敖志刚.人工智能与专家系统导论M.合肥：中国科技大学出版社，2002.【6】 王万良.人工智能机器应用M.北京高等教育出版社，2008.【7】 何新贵. 知识处理与专家系统. 北京：国防工业出版社，1990.
