专家系统是一种模拟专家进行推理和解决问题的人工智能系统,其主要组成部分包括:
- 知识库
这是专家系统的核心,用于存储系统需要的专业知识,一般采用产生式规则的形式表示,如“如果A则B”。这些知识主要来源于领域专家。
- 推理机
推理机负责进行符号推理,利用存储在知识库中的规则对用户问题进行解析,得出解决方案或结论。推理方式通常采用前向推理或反向推理。
- 解释器
解释器负责将推理过程解释给用户,使之能够理解计算结果的来源,增强可信度和透明度。
- 知识获取子系统
该模块负责从领域专家获取知识,并利用知识工程手段转换成计算机可理解的形式,以扩充专家系统的知识库。
- 用户接口
这是用户与系统交互的接口,采用菜单、自然语言或图形化方式,接收用户查询并展示系统响应。
- 知识修正
当系统推理错误时,该模块可以修改知识库中的错误知识,也可以直接修改推理机制,增强系统的智能。
除上述组件外,一个成熟的专家系统还需要说明文件、帮助子系统等额外模块的支持。专家系统通常应用于医疗、工程、金融等专业领域,以发挥类似专家的推理和解决问题能力。