专家系统(卷名：自动控制与系统工程)
expert systems
以知识为基础，在特定问题领域内能像人类专家那样解决复杂现实问题的计算机（程序）系统，属于知识型系统（见知识工程）。也有人认为，应将专家系统理解为人机系统。研制专家系统的实际经验表明：专家系统获得成功主要是因为系统拥有大量的知识。用什么方式表示和应用知识决定于问题的性质（见知识表示）。
专家系统的理想结构
早期的专家系统结构比较简单，一般由知识库、全局数据库和解释程序三个基本部分组成。随着专家系统应用的发展，其体系结构也产生了相应的变化。一个理想的专家系统的体系结构（见图）大体上由 7个部分组成。①语言处理程序：它在特定问题领域内提供用限定的自然语言进行人机通信的手段（见自然语言理解）。②知识库：用以存放相对稳定的规则和事实。③全局数据库：黑板结构是它的一种新形式，主要用以记录动态变化的中间数据，其中“计划”部分包含问题目标、待解决的子问题和当前的环境数据等；“议程”部分包含待处理的事件和待采取的行动；“方案”部分列出所有可以选用的假说和相应的决定。④解释程序：根据当前局势具体执行某条规则。⑤调度程序：对知识库中各规则的执行顺序进行控制。⑥协调程序：当引入新数据或新规则而使某结论的前提条件发生变化时，对该结论进行调整。早期的专家系统中，对控制功能要求不高，往往只设一个统一的解释程序。⑦说明程序：向用户显示解题过程并说明其理由。专家系统起着人的智能助手作用，要使专家系统真正实用化，必须取得用户信赖，克服人的消极心理因素。从这个意义说，说明程序的作用非常重要。专家系统的功能和应用领域 专家系统的功能和相应的应用领域大致可归纳为以下几个方面。
解释 根据实验数据或由传感器提供的感觉信号对当前局势进行解释。可用于空间监视、言语理解、图像理解、化学结构分析、信号解释等方面。这类系统的共同技术特征是对获得的数据指派合适的符号意义。
预测 根据当前局势对以后可能出现的结局进行预测，可用于天气预报、人口统计、交通事故分析、作物收成估算、军事预测等方面。这类系统通常使用一个参数动态模型，模型中参数的值与给定的局势拟合，从模型推出的结论形成预测的依据。
诊断 根据观测数据确定故障所在,可用于医疗、电子、机械和计算机软件等方面的故障诊断。这类系统通常使用一张联想表，将待诊断对象的异常行为与其出现原因联系起来，在较复杂的情形下需要将设计知识同运转维护知识结合起来，对可能出现的各种故障进行比较。
设计 根据设计要求确定产品结构，可用于电路布线、建筑设计和预算编制等方面。这类系统属于智能化计算机辅助设计系统，要对设计部件相互关系进行描述和分析来证明所定结构的合理性，有时还要考虑设计目标的优化问题。
行动计划 它的任务是设计行动步骤，可用于机器人作业设计、自动程序设计等方面。
监控 将观测到的系统行为与可能影响工作完成的因素进行比较和辨识。它能辨识两种情况：正常作业的前提条件是否受到破坏；作业是否有破坏工作环境的副作用。这类系统可用于核电站监控、空中交通调度、作物病害管理、财务监督等方面。但它尚处于实验室阶段。
调试或故障排除 它的任务是对已发现的计算机程序错误或机电等设备的故障提出处理意见。这类专家系统尚处于研制过程中。
修理 针对已诊断出的问题制订修理计划并具体执行。这类专家系统一般兼有故障排除和计划制订等功能，预期可应用于汽车、电子、航空、航天等工业，但尚处于研究的初始阶段。
教学 能在特定领域内对学生（或徒工）因材施教地授业传艺，因此常称为智能化计算机辅助教学。这类专家系统通常包含诊断子系统和错误纠正子系统。首先需要建立关于对象知识状态的模型，然后从中发现问题并采取相应措施，最后通过对话使教学对象得到适应其需要的知识。
控制 能自适应地控制对象的宏观行为。用于控制的专家系统一般兼有理解、预测、诊断、计划制订、监控等多方面功能，能用于空中交通管制、商务管理、军事控制问题，称为专家控制系统（见智能控制）。将研制专家系统的知识工程技术用于控制问题具有重大而深远的意义。实践表明，许多复杂控制过程难以用数学方法建立定量计算模型，而必须用知识工程技术建立定性分析模型，有时还需要建立定性分析与定量计算相结合的理论模型（如核电站控制问题）。这不但表明工程控制技术与知识工程技术的结合，还意味着系统科学与思维科学的相互渗透。上述各种功能并不互相排斥，因此一个实际专家系统可能兼有多种功能。
MYCIN系统 MYCIN是典型的专家系统，由美国斯坦福大学首先研制成功。现代许多专家系统都是遵循MYCIN系统设计方法建立的,因此对MYCIN系统的描述有助于了解一般专家系统的工作过程。
MYCIN 是对传染病的诊断和治疗提出建议的专家系统，工作时将患者的病史、已服药物和药物反应等数据录入全局数据库中。知识库中则存放相对稳定、不因人而异的知识，这些知识用LISP语言写成，例如
(IDENT ORGANISM-2KLEBSIELLA.75)就代表一个事实，意为2号菌体是克雷白氏杆菌,此事实的可靠性（称为置信度，常用CF代表）为0.75。法则的表示则复杂一些，MYCIN中采用产生式规则的形式PREMISE:(AND(SAME CNTXT INFECT
PRIMARY-BACTEREMIA)
(MEMBF CNTXT SITE STERILESITES)
(SAME CNTXT PORTAL GI))ACTION: (CONCLUDE CNTXT IDENT
BACTEROIDES TALLY.7)这条规则有三个前提条件，一个结论。其意义如下：如果①感染属于原发性菌血症，②菌体的培养点是无菌点，③细菌的侵入门户是胃肠,那么可以0.7的置信度判定菌体是一种拟杆菌。将这类规则转换为自然语言是比较方便的，因此MYCIN具有较强的说明功能。在MYCIN的知识库中有500条左右这类规则。MYCIN中的法则是以产生式规则的形式表出，所以从结构的观点看它属于规则型系统或产生式系统。根据数据库中反映当前局势的数据,运用知识库的法则来作出相应结论的推理机制有时称为推理机。MYCIN 中采用深度优先与或树搜索的逆向推理法（见搜索）。根据推理结果,MYCIN对疾病作出诊断并提出相应的治疗建议。为了便于 MYCIN从专家医生获取知识（另一方面也可用MYCIN培训青年医生），MYCIN系统还设置有知识获取程序TEIRESIAS。
MYCIN系统用置信度处理不精确知识的方法,受到人们重视，但也引起一些争议。另外，模糊逻辑在实际专家系统中的应用也是值得注意的问题。
若干典型的专家系统 从60年代开始已研制出一批有典型意义的专家系统。
DENDRAL系统 60年代后期在美国研制成功而且目前仍在使用的专家系统。知识工程的基本思想就起源于这一系统。DENDRAL包括DENDRAL和META－DENDRAL两个子系统。 DENDRAL根据核磁共振分析仪和其他化学试验的测定数据对未知化合物的分子结构式进行预测；META－DENDRAL则向DENDRAL提供关于有机化合物结构的裂解公式。
CASNET系统 70年代研制成的用于青光眼的诊断医疗系统，但是设计的指导思想是企图模拟一般的疾病而并不局限于青光眼。根据这种思想建立了适用于CASNET型系统的、称为EXPERT的专用语言,可用来构筑其他专家系统,例如风湿病和内分泌疾患的医疗诊断系统。CASNET系统采用因果联系网络(associational networks)来表示知识法则，这同DENDRAL、MYCIN中用产生式规则来表示知识法则有所不同。
MACSYMA系统 70年代为了帮助天文、物理方面的应用数学家从事符号微积分运算和简化公式推演研制的专家系统。
CADUCEUS系统 原名INTERNIST,70年代后期开始研制的、期望能对整个内科领域85％疾病(包括并发症)进行诊断治疗，它的知识库已包含100000条法则，是迄今为止最大的专家系统之一。
PROSPECTOR系统 它是地质勘探专家系统,已在发现大型钼矿藏中起了重要的咨询作用。
SOPHIE系统 它是智能化计算机辅助教学系统，能起电子实验室辅导教师作用。
HEARSAY-Ⅱ和HARPPY系统 二者都是引人注目的实验性言语理解系统。
参考书目
Frederick Hayes-Roth and others，eds，Building Expert Systems，Addison－Wesley Publ.Co.，Mass.,1983.
Avron Barr and Edward A.Feigenbaum, eds, The Handbook of Artificial Intelligence，Vol.Ⅱ, William Kaufmann, Inc., Los Altos, Calif.,1981.