S为特征信息输出集;g,h,p均为智能算子,其形式为 then B 其中,A为前提或条件,B为结论。A与B之间的关系可以是解析表达式、模糊关系、因果 关系的经验规则等多种形式。B还可以是一个子规则集 72.3建立专家系统的步骤 1.建立专家系统的步骤 建造一个建立专家系统的步骤专家系统。大致需要确认、概念化、形式化、实现和测试 五个步骤,如下图所示。由于用于问题求解的专门知识的获取过程是建造专家系统的核心, 并且与建造系统的每一步都密切相关,因此,从各种知识源获取专家系统可运用的知识是建 造专家系统的关键环节 重新公式化 重新设计 精炼 痈认问题需求「找出表示L概念「设计组织结构「形成可系统「评价建造 特征 知识的概念 知识的结构 运行程序 的系统 确认 概念化 形式化 实现 测试 在确认过程中知识工程师与专家一起工作,确认问题领域并定义其范围,还要确定参加 系统开发的人员,决定需要的资源(时间、资金、计算工具等),决定专家系统的目标和任 务,同时确定具有典型意义的子问题,用以集中解决知识获取过程中的问题。 在概念化过程中,知识工程师与专家密切配合,深入了解给定领域中问题求解过程需要 的关键概念,关系和信息流的特点,并加以详细说明,若能用图形描述这些概念和关系,使 之成为建造系统的永久性概念库将是非常有用的。概念化要按问题求解行为的具体例子进行 抽象,并且修改使之包含行为且与行为一致 形式化过程中,根据在概念化期间分离的重要概念、子问题及信息流特性,选择适当的 知识工程工具,把它们映射为以该知识工程工具或语言表示的标准形式。形式化过程有3 个要素:假设空间、过程的基础模型和数据特征。为了解假设空间的结构,必须形成概念, 确定概念之间的联系并确定它们如何连接成假设。明确领域中用于生成解答过程的基础模型 是知识形式化的重要步骤。基础模型包括行为的和数学的两种模式。行为模式分析能产生大 批重要概念和关系。数学模式是概念结构的基本部分,它可能为专家系统提供足够的附加求 解信息。理解问题领域中数据的性质也是形式化的重要内容。如果数据能用某些假设直接说 明,将有助于了解这种关系的性质(因果的、定义的或仅仅是相关的),这有助于直接说明 数据与问题求解过程中目标结构的关系。 在实现过程中,把前一阶段形式化的知识映射到与该问题选择的工具(或语言)相联系 的表达格式中。知识库是通过选择适用的知识获取手段(知识编辑程序、智能编辑程序,或 知识获取程序)来实现的。 在形式化阶段明确了相关领域知识规定的数据结构,推理机以及控制策略,因此通过编 码后与相应的知识库组合在一起形成的将是一个可执行的程序——一专家系统的原型系统 在测试过程中,主要是评价原型系统的性能和实现它的表示形式。一旦原型系统能从头 到尾运行二三个实例,就要用各种各样的实例来确定知识库和推理机的缺陷。主要由领域专 家和系统用户分别考核系统的准确性和实用性,如是否产生有效的结构,功能扩充是否容易 第10页共12页S 为特征信息输出集； 均为智能算子，其形式为： ,, phg IF A THEN B 其中，A 为前提或条件，B 为结论。A 与 B 之间的关系可以是解析表达式、模糊关系、因果 关系的经验规则等多种形式。B 还可以是一个子规则集。 7.2.3 建立专家系统的步骤 1. 建立专家系统的步骤 建造一个建立专家系统的步骤专家系统。大致需要确认、概念化、形式化、实现和测试 五个步骤，如下图所示。由于用于问题求解的专门知识的获取过程是建造专家系统的核心， 并且与建造系统的每一步都密切相关，因此，从各种知识源获取专家系统可运用的知识是建 造专家系统的关键环节。 在确认过程中知识工程师与专家一起工作，确认问题领域并定义其范围，还要确定参加 系统开发的人员，决定需要的资源（时间、资金、计算工具等），决定专家系统的目标和任 务，同时确定具有典型意义的子问题，用以集中解决知识获取过程中的问题。 在概念化过程中，知识工程师与专家密切配合，深入了解给定领域中问题求解过程需要 的关键概念，关系和信息流的特点，并加以详细说明，若能用图形描述这些概念和关系，使 之成为建造系统的永久性概念库将是非常有用的。概念化要按问题求解行为的具体例子进行 抽象，并且修改使之包含行为且与行为一致。 形式化过程中，根据在概念化期间分离的重要概念、子问题及信息流特性，选择适当的 知识工程工具，把它们映射为以该知识工程工具或语言表示的标准形式。形式化过程有 3 个要素：假设空间、过程的基础模型和数据特征。为了解假设空间的结构，必须形成概念， 确定概念之间的联系并确定它们如何连接成假设。明确领域中用于生成解答过程的基础模型 是知识形式化的重要步骤。基础模型包括行为的和数学的两种模式。行为模式分析能产生大 批重要概念和关系。数学模式是概念结构的基本部分，它可能为专家系统提供足够的附加求 解信息。理解问题领域中数据的性质也是形式化的重要内容。如果数据能用某些假设直接说 明，将有助于了解这种关系的性质（因果的、定义的或仅仅是相关的），这有助于直接说明 数据与问题求解过程中目标结构的关系。 在实现过程中，把前一阶段形式化的知识映射到与该问题选择的工具（或语言）相联系 的表达格式中。知识库是通过选择适用的知识获取手段（知识编辑程序、智能编辑程序，或 知识获取程序）来实现的。 在形式化阶段明确了相关领域知识规定的数据结构，推理机以及控制策略，因此通过编 码后与相应的知识库组合在一起形成的将是一个可执行的程序——专家系统的原型系统。 在测试过程中，主要是评价原型系统的性能和实现它的表示形式。一旦原型系统能从头 到尾运行二三个实例，就要用各种各样的实例来确定知识库和推理机的缺陷。主要由领域专 家和系统用户分别考核系统的准确性和实用性，如是否产生有效的结构，功能扩充是否容易， 第 10 页 共 12 页