数学之路(3)-机器学习(4)-专家系统(3)

１、典型的专家系统主要依赖于没有写下的知识，主要通过知识工程师长期与人类专家进行沟通获得。建立一个专家系统的过程称为知识工程。

２、专家系统的开发步骤如下：

１）知识工程师首先通过与专家进行对话获取专家知识。

２）将知识编码至知识库中

３）专家评估系统并返回意见给知识工程师

循环直至系统性能为专家所满意。

专家系统设计不同于传统的程序设计，因为其问题通常没有算法去求解，而是依靠推理获得一个合理解决方法。算法是一种理想的解决方案，因为它会在有限的时间内给出答案，然而，算法也许不能令人满意而问题的复杂性增加，所以需要使用人工智能，在没有任何可用的算法帮助我获得最佳方法时，一个合理的方法就是最好的。

　　专家系统依赖于推理，解释机用于解释这个过程，这个过程是可检查的。有些专家系统甚至允许系统通过规则归纳从例子中学习规则，在归纳时，系统从数据中生成规则。

１、通过知识来证实，而知识又通过正确的根据来证实，最后，根据实质上是个一个解释专家系统推理说明的元解释。

２、在基于规则的的系统中，知识可以很容易地增加，知识库可以随着规则的增加而增加，系统的性能和正确性得到持续检查。

３、知识的这种增加可以快速原型化。

1、传统的程序设计能有效地解决此问题吗？

2、这个域容易确实边界吗？

3、该专家系统是否有需求？

4、至少有一个愿意合作的人类专家吗？

5、专家能解释他的知识以使知识工程师理解吗？

6、求解的知识主要是启发式和模糊的吗？这种知识是经验知识，如果问题可以简单地用算法和逻辑来解决，就不必用专家系统。

专家系统语言和过程语言之间的主要功能差异

1、过程语言着重提供一种灵活的、健壮的技术去表示数据，如：线性表、记录、队列等。

2、现代语言如JAVA和C#通过对象、方法和软件包辅助数据抽象。

3、专家系统语言提供了灵活、健壮的方法表示知识。

4、专家系统允许数据抽象和知识抽象，并将它们分离出来。

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