摘要: 专家系统是人工智能在信息系统中的应用，它是一个智能计算机程序系统，其内部具有大量专家水平的某个领域知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来解决该领域的问题。专家系统的主要功能取决于大量的知识。设计专家系统的关键是知识表达和知识运用。专家系统与一般计...
专家系统是人工智能在信息系统中的应用，它是一个智能计算机程序系统，其内部具有大量专家水平的某个领域知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来解决该领域的问题。专家系统的主要功能取决于大量的知识。设计专家系统的关键是知识表达和知识运用。专家系统与一般计算机程序最本质的区别在于：专家系统所解决的问题一般没有算法解，并且往往是要在不完全、不精确或不确定的信息基础上做出结论。一般的专家系统包括数据库，知识库，推理机，解释器及知识获取五个部分组成。
1.知识库 知识库用于存取和管理所获取的专家知识和经验，供推理机利用，具有知识存储、检索、编辑、增删、修改和扩充功能。
2.数据库 用来存放系统推理过程中用到的控制信息，中间假设和中间结果。
3.*推理机* 用于利用知识进行推理，求解专门问题，具有启发推理、算法推理；正向、反向或双向推理；串行或并行推理等功能。
4.解释器 解释器用于作为专家系统与用户的“人——机”接口，其功能是向用户解释系统的行为，包括：
1）咨询理解：对用户咨询的提问进行“理解”，将用户输入的提问及有关事实、数据和条件、转换为推理机可接收的信息。
2）结论解释：向用户输出推理的结论或答案，并且根据用户需要对推理过程进行解释，给出结论的可信度估计。
5.知识获取器 知识获取是专家系统与专家的“界面”。知识库中的知识一般都是通过“人工移植”方法获得，“界面”就是知识工程师（专家系统的设计者），采用“专题面谈”，“口语记录分析”等方式获取知识，经过 整理后，再输入知识库。为了提高知识工程师获得专家知识的效率，可以借助“知识获取辅助工具”来辅助专家整理知识或辅助扩充和修改数据库。近年来，开始机器学习、机器识别、半自动化等方法获取知识。
