三、专家系统的结构和建造步骤
下面学习专家系统的结构和建造步骤
1．专家系统的简化结构
专家系统的结构是指专家系统各组成部分的构造方法和组织形式。系统结构选择恰当与否，是与专家系统的适用性和有效性密切相关的。选择什么结构最为恰当，要根据系统的应用环境和所执行任务的特点而定。图5.1表示专家系统的简化结构图。
2．理想专家系统的结构
一般专家系统的理想结构如图5.2所示。由于每个专家系统所需要完成的任务和特点不相同，其系统结构也不尽相同，一般只具有图中部分模块。
接口是人与系统进行信息交流的媒介，它为用户提供了直观方便的交互作用手段。
黑板是用来记录系统推理过程中用到的控制信息、中间假设和中间结果的数据库。它包括计划、议程和中间解3部分。
知识库包括两部分内容。一部分是已知的同当前问题有关的数据信息；另一部分是进行推理时要用到的一般知识和领域知识。
调度器按照系统建造者所给的控制知识，从议程中选择一个项作为系统下一步要执行的动作。执行器应用知识库中的及黑板中记录的信息，执行调度器所选定的动作。协调器的主要作用就是当得到新数据或新假设时，对已得到的结果进行修正，以保持结果前后的一致性。
解释器的功能是向用户解释系统的行为，包括解释结论的正确性及系统输出其它候选解的原因。
已学过的知识表示的方法有那些？
3．一般应用程序与专家系统的区别
前者把问题求解的知识隐含地编入程序，而后者则把其应用领域的问题求解知识单独组成一个实体，即为知识库。知识库的处理是通过与知识库分开的控制策略进行的。更明确地说，一般应用程序把知识组织为两级：数据级和程序级；大多数专家系统则将知识组织成三级；数据、知识库和控制。
4．专家系统的建造步骤
参见图5.3，建立系统的一般步骤如下：
①设计初始知识库，包括：
a) 问题知识化，即辨别所研究问题的实质，如要解决的任务是什么，它是如何定义的，可否把它分解为子问题或子任务，它包含哪些典型数据等。
b) 知识概念化，即概括知识表示所需要的关键概念及其关系，如数据类型、已知条件（状态）和目标（状态）、提出的假设以及控制策略等。
c) 概念形式化，即确定用来组织知识的数据结构形式，应用人工智能中各种知识表示方法把与概念化过程有关的关键概念、子问题及信息流特性等变换为比较正式的表达，它包括假设空间、过程模型和数据特性等。
d) 形式规则化，即编制规则、把形式化了的知识变换为由编程语言表示的可供计算机执行的语句和程序。
e) 规则合法化，即确认规则化了知识的合理性，检验规则的有效性。
②原型机的开发与试验
在选定知识表达方法之后，即可着手建立整个系统所需要的实验子集，它包括整个模型的典型知识，而且只涉及与试验有关的足够简单的任务和推理过程。
③知识库的改进与归纳
反复对知识库及推理规则进行改进试验，归纳出更完善的结果。经过相当长时间（例如数月至二、三年）的努力，使系统在一定范围内达到人类专家的水平。
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