1、专家系统及其在电力系统中的应用专家系统基本概念专家系统基本结构专家系统的类型专家系统的开发专家系统在电力系统中的应用专家系统小结专家系统基本概念什么是专家系统ES与AI的特征ES的作用及意义典型专家系统应用本章目录什么是专家系统一类具有大量专门知识的计算机智能信息系统（或智能程序）。它运用特定领域的专门知识和人工智能中的推理技术、求解和模拟通常要由人类专家才能解决的各种复杂、具体的问题，达到与专家具有同等解决问题的能力，它可使专家的专长不受时间和空间的限制，以发挥专家更大的作用和效益。专家系统有时又称为知识基系统，智能助手。Expert System,knowledg based ystemE
2、S与AI专家系统是人工智能学科研究中最重要的也是最活跃的一个应用领域。它实现了人工智能从理论研究走向实际应用，从一般思维方法探讨，转入专门知识运用的重大突破。ES的产生与发展对AI有着巨大的推动作用。为AI研究提供了检验基本理论和测试基本技巧的实验场地。ES的不精确推理、元知识、工具系统对AI研究做出了较大的贡献。ES的特征专家系统与其他非智能计算机软件系统的主要性能及特征有区别。数值计算 数据处理 知识处理（算法）（数据库处理）（知识处理）人类专家、ES、常规程序的区别ES的基本特征区别人类专家 专家系统 常规程序领域 利于经验处理狭窄领域的问题 通过规则和符号推理处理有限领域问题 通过算法
3、处理数值性问题知识及其处理 知识以可编译方式存储 知识与处理完全分开知识与控制不分解释功能能 能（跟踪规则） 不能不精确性能 能 仅处理完整精确的知识处理结果不精确信息处理结果可能出错 不精确信息推理结果可能出错 不精确信息无法处理学习能力通过学习、实践过程慢，效率低 更新知识库较容易 改变程序代码困难ES的特征（续）ES的基本特征有：具有特定领域内专家水平的专门知识具有对一般问题的求解能力，且所能解决的问题有一定的复杂性和难度（推理过程不是固定的）具有解释功能，能人/机交互回答“为什么”、“有什么”、“如何”等问题。具有交互性。具有知识的获取能力能根据不确定的知识进行推理ES的作用及意义专家
4、系统能高效率、准确无误、周密全面、迅速且不疲倦地进行工作。ES解决实际问题时不受周围环境的影响。可以使专家的专长不受时间的限制。ES能促进领域的发展。能汇集许多领域专家的知识与经验和他们协作解决问题的能力，因此能力往往比单个专家系统强。ES的研制和推广使用有巨大的经济效益和社会效益。典型ES70年代中期：专家系统开发获得成功。8年代：专家系统在全世界得到迅速发展和广泛应用。DENRAL：第一个产生式专家系统，斯坦福大学研制（197）功能为：在已知某类有机化合物的分子式及其质谱特性下，确定其分子结构式。MYCIN：医疗咨询系统，斯坦福大学（1976）专家系统应用范围翻译系统 预测系统诊断系统 设
5、计系统规划系统 调试系统维修系统 控制系统专家系统基本结构专家系统是知识基系统（Knowledg_Based System）基本结构部分组成：知识库(Knowledg base)数据库Dat bs) 主要部分推理机(Inferc Engie)解释部分知识获取部分人机接口本章目录ES的一般结构人机接口数据库解释部分 知识获取推理机知识库用户 专家知识库存放系统求解问题所需要的知识。一个专家系统性能的高低，取决于知识库的可用性、确实性、完善性。知识库中的知识包括：领域的事实：广泛性共有知识，即书本上的知识及常识；探试式知识：它是一个领域中的正确的实践和正确的判断的知识，这是凭经验得到的知识；知识的
6、表示方法：结构化表示：非结构化表示数据库又称为“黑板”，“综合数据库”，“动态数据库”。存储该领域内初始证据和推理过程中得到的各种中间信息。即用户回答的事实、已知的事实和由推理而得的事实。如：医疗ES中：患者姓名、年龄、症状、化验结果气象ES中：云量、温度、湿度、气压推理机它是一组程序，用来控制、协调整个系统。它根据当前输入的数据，利用知识库中的知识，按一定的推理策略，去解决当前的问题。因此，它具有推理、判断能力。推理机具有：启发式推理、算法推理，正向、反向、双向推理，串行或并行推理，精确推理与不精确推理基于数据（信息）处理的推理。解释部分它是一组程序，负责对推理给出必要的解释，为用户了解推理
7、过程，向系统学习和维护系统提供方便。一个系统若没有解释功能，其推理结果就很难为用户所接受。在设计解释部分的时候，应预先考虑好用户可能提出的问题。知识获取部分它为修改知识库中原有的知识和扩充知识提供手段，就是把解决领域问题所需要的专门知识从某些来源（领域专家、书本等）变换为某种知识表示的形式知识工程师与领域专家合作的过程，贯穿于专家系统建立与运行的全过程学习功能瓶颈问题知识获取部分获取方法：自动：根据系统实战应用结果，自动修改、增加半自动：系统知识要修改，提醒知识工程师手工：知识工程师根据需要更改知识库人机接口把用户输入的信息转换成系统的内部表示形式。专家系统的类型知识表示：基于规则的专家系统基
8、于框架的专家系统基于AN的专家系统。体系结构传统的专家系统基于Web的专家系统分布式专家系统协调式专家系统（群专家系统）本章目录专家系统的开发开发专家系统的特点设计专家系统的原则开发专家系统的工作（步骤）开发工具本章目录开发专家系统的特点主要角色：DE（领域专家）K（知识工程师）nd-user（用户）PM（项目经理）rogamer（程序员）DE的知识大多数是长期的经验积累，没有很好地组织，所以KE通常要花费大量时间整理知识、构造知识库。KB是一个反复测试、扩充、修改的过程：由于专门知识是建立在经验的基础上的，缺乏理论依据，所以很难做到准确无误。好的ES需将多种AI技术融合。开发ES的主要工作知
9、识获取建立KB：知识的表示（事实、规则）推理机制：取一条知识取前件、取后件匹配、合一、回溯新知识(结论)加入数据库元知识运用：实现两级KB，分层推理解释（两种：推理过程全部解释/成功路径解释）元知识知识分级领域知识Met Knowledg：知识的知识元知识分类：冲突解决规则领域知识语法检查规则领域知识语义检查规则辅助优化规则系统运行情况（元事实）：能力简介、时间、元推理：分层知识库、分层推理，设计专家系统的原则选择合适的题目。开发ES的三要素：DE，K，大量实例。K在设计 时所遵从的原则：知识库与推理机分离。这是S的基本原则，这样才能实现解释功能和知识获取功能。尽量使用统一的知识表示方法。这样
10、使知识处理工作简化。推理机尽量简化。这样使解释、知识获取容易。利用冗余。这样可以弥补知识的不完整和不精确。冗余即利用多来源知识解决问题。开发专家系统的工作（步骤）确认问题：明确任务、目标、条件、资源和环境，确认要求系统求解的问题，了解有关知识领域、知识、方法、经验和窍门。表达概念：在知识获取的基础上，建立问题求解的概念化知识模型，使确认阶段获得的概念和关系更明确。开发专家系统的工作（步骤）形成结构：采用适合的知识表达方法、形式化知识模型，以便进行知识库及推理机设计。生成系统：设计知识库及其管理系统、推理机和控制策略，人机接口，解释系统，并选合适的语言或工具实现系统。验证改进：对原型系统进行测试、验证、评价，以便进一步修改、扩充、完善。开发工具人工智能语言通用程序设计语言ES开发工具专家系统在电力系统中的应用电力系统的数值分析方法遇到麻烦应用领域应用举例ES在电力系统中的应用状况及存在问题本章目录电力系统的数值分析方法遇到麻烦电力系统的运行和控制由有经验的调度人员借助于自动化技术完成传统的数值分析手段无启发性推理能力电力系统的复杂性，使必要的数学模型及系统状态难以完全获得在电力系统中引入ES是十分必要的
