专家系统属于应用软件（什么是专家系统）

本文目录

• 什么是专家系统
• 专家系统通常应用于哪些领域
• 专家系统属于计算机什么应用领域
• 按计算机的应用领域来划分，专家系统属于
• 专家系统是什么
• 名词解释专家系统
• 专家系统属于计算机应用的哪个领域
• 下列不属于应用软件的是

什么是专家系统

专家系统(expert system)是人工智能应用研究最活跃和最广泛的课题之一。
专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。也就是说，专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题，简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。
专家系统
expert system
运用特定领域的专门知识，通过推理来模拟通常由人类专家才能解决的各种复杂的、具体的问题，达到与专家具有同等解决问题能力的计算机智能程序系统。它能对决策的过程作出解释，并有学习功能，即能自动增长解决问题所需的知识。
发展简况 专家系统是人工智能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、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。20世纪60年代初，出现了运用逻辑学和模拟心理活动的一些通用问题求解程序，它们可以证明定理和进行逻辑推理。但是这些通用方法无法解决大的实际问题，很难把实际问题改造成适合于计算机解决的形式，并且对于解题所需的巨大的搜索空间也难于处理。1965年，f.a.费根鲍姆等人在总结通用问题求解系统的成功与失败经验的基础上，结合化学领域的专门知识，研制了世界上第一个专家系统dendral ，可以推断化学分子结构。20多年来，知识工程的研究，专家系统的理论和技术不断发展，应用渗透到几乎各个领域，包括化学、数学、物理、生物、医学、农业、气象、地质勘探、军事、工程技术、法律、商业、空间技术、自动控制、计算机设计和制造等众多领域，开发了几千个的专家系统，其中不少在功能上已达到，甚至超过同领域中人类专家的水平，并在实际应用中产生了巨大的经济效益。
专家系统的发展已经历了3个阶段，正向第四代过渡和发展。第一代专家系统（dendral、macsyma等）以高度专业化、求解专门问题的能力强为特点。但在体系结构的完整性、可移植性等方面存在**，求解问题的能力弱。第二代专家系统（mycin、casnet、prospector、hearsay等）属单学科专业型、应用型系统，其体系结构较完整，移植性方面也有所改善，而且在系统的人机接口、解释机制、知识获取技术、不确定推理技术、增强专家系统的知识表示和推理方法的启发性、通用性等方面都有所改进。第三代专家系统属多学科综合型系统，采用多种人工智能语言，综合采用各种知识表示方法和多种推理机制及控制策略，并开始运用各种知识工程语言、骨架系统及专家系统开发工具和环境来研制大型综合专家系统。在总结前三代专家系统的设计方法和实现技术的基础上，已开始采用大型多专家协作系统、多种知识表示、综合知识库、自组织解题机制、多学科协同解题与并行推理、专家系统工具与环境、人工神经网络知识获取及学习机制等最新人工智能技术来实现具有多知识库、多主体的第四代专家系统。
类型 对专家系统可以按不同的方法分类。通常，可以按应用领域、知识表示方法、控制策略、任务类型等分类。如按任务类型来划分，常见的有解释型、预测型、诊断型、调试型、维护型、规划型、设计型、监督型、控制型、教育型等。
体系结构 专家系统与传统的计算机程序系统有着完全不同的体系结构，通常它由知识库、推理机、综合数据库、知识获取机制、解释机制和人机接口等几个基本的、独立的部分所组成，其中尤以知识库与推理机相互分离而别具特色。专家系统的体系结构随专家系统的类型、功能和规模的不同，而有所差异。
为了使计算机能运用专家的领域知识，必须要采用一定的方式表示知识 。目前常用的知识表示方式有产生式规则、语义网络、框架、状态空间、逻辑模式、脚本、过程、面向对象等。基于规则的产生式系统是目前实现知识运用最基本的方法。产生式系统由综合数据库、知识库和推理机3个主要部分组成，综合数据库包含求解问题的世界范围内的事实和断言。知识库包含所有用“如果：〈前提〉，于是：〈结果〉”形式表达的知识规则。推理机（又称规则解释器）的任务是运用控制策略找到可以应用的规则。正向链的策略是寻找出前提可以同数据库中的事实或断言相匹配的那些规则，并运用冲突的消除策略，从这些都可满足的规则中挑选出一个执行，从而改变原来数据库的内容。这样反复地进行寻找，直到数据库的事实与目标一致即找到解答，或者到没有规则可以与之匹配时才停止。逆向链的策略是从选定的目标出发，寻找执行后果可以达到目标的规则；如果这条规则的前提与数据库中的事实相匹配，问题就得到解决；否则把这条规则的前提作为新的子目标，并对新的子目标寻找可以运用的规则，执行逆向序列的前提，直到最后运用的规则的前提可以与数据库中的事实相匹配，或者直到没有规则再可以应用时，系统便以对话形式请求用户回答并输入必需的事实。
早期的专家系统采用通用的程序设计语言（如fortran、pascal、basic等）和人工智能语言（如lisp、prolog、**alltalk等），通过人工智能专家与领域专家的合作，直接编程来实现的。其研制周期长，难度大，但灵活实用，至今尚为人工智能专家所使用。大部分专家系统研制工作已采用专家系统开发环境或专家系统开发工具来实现，领域专家可以选用合适的工具开发自己的专家系统，大大缩短了专家系统的研制周期，从而为专家系统在各领域的广泛应用提供条件。

专家系统通常应用于哪些领域

“智能机器人”专家系统是一个计算机程序系统，但它和传统的计算机程序不同，是“在复杂领域内求解问题的高性能的程序”。所谓复杂领域，是说领域的知识复杂而庞大，往往具有不确定性和判断性（经验性）的特点。所谓高性能，是说程序的功能与效率可以同该领域最好的专家相比。这种领域的问题，过去只有该领域的专家（“人类专家”）根据自己的知识和经验才能解决；而今天人们要把专家的知识和经验编码入计算机，使它能模仿专家的推理过程，对问题给出专家水平的解答。因此专家系统可以说是“人工专家”。而且它可以模仿不止一个专家，它可以模仿多个专家协同地求解问题。

在我国，石油、地质、医疗、农业、工业、气象等部门，“七五”期间共开发出26个实用的专家系统，其中10个达到了国际先进水平。中科院合肥智能所研制的施肥专家系统，针对性强，效果好，在全国15个省的70多个县推广应用，增产粮食5N5亿千克，棉花7N7万担，节省化肥25万吨，为农民增加收入4亿元。

专家系统应用在军事上的著名实例是在1991年初的海湾战争中。当时以美国为首的多国部队遇到一个非常严重的问题，就是怎样尽快地把大量的军队（约50万人）和物资装备（约130亿磅）从美国和欧洲运到沙特阿拉伯境内。政府资助的一个小组在6个星期内开发了一个规划专家系统来规划运输工作，大量的SUN工作站运到了沙特。由于使用了专家系统，使得重大的运输任务如期完成。军事空运司令部司令汉·约翰逊上将不无得意地说：“历史上还没有哪个国家运送物资和人员能这么多、这么快和这么远。”

专家系统创始人之一、美国斯坦福大学教授埃·费根鲍姆在20世纪80年代中期对世界上许多国家和地区的专家系统应用情况做了一番调查研究，他总结说：几乎所有的专家系统至少能将人的工作效率提高10倍，有的达到100倍甚至300倍；使用专家系统节约了大量的资金，如著名的DEC公司的用于计算机组装的系统XCON，每年为该公司赢利1N5亿美元，一些小型的基于PC机的专家系统每年也能节省10万美元。

专家系统属于计算机什么应用领域

专家系统是一类具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，通过对人类专家的问题求解能力的建模，采用人工智能中的知识表示和知识推理技术来模拟通常由专家才能解决的复杂问题，达到具有与专家同等解决问题能力的水平。这种基于知识的系统设计方法是以知识库和推理机为中心而展开的，即
专家系统 = 知识库 + 推理机
它把知识从系统中与其他部分分离开来。专家系统强调的是知识而不是方法。很多问题没有基于算法的解决方案，或算法方案太复杂，采用专家系统，可以利用人类专家拥有丰富的知识，因此专家系统也称为基于知识的系统（Knowledge-Based Systems）。一般说来，一个专家系统应该具备以下三个要素：
（1）具备某个应用领域的专家级知识；
（2）能模拟专家的思维；
（3）能达到专家级的解题水平。

按计算机的应用领域来划分，专家系统属于

专用操作系统吧？这个涉及的领域很广，大到国家的计算机系统，小到公交车刷卡的机器，都有操作系统，而且应该都属于专业系统。

专家系统是什么

专家系统简称ES，是一种模拟人类专家处理问题时的行为和运用知识及推理技术求解问题的计算机程序或信息系统。它把某一领域的专业知识、推理和决策系统的过程，组合到计算机系统中，解决一些实际问题。

所谓专家是指某一领域里具有较深造诣的专门人才，例如机械专家、电脑专家、医疗专家、农业专家等等。人们想，如果把专家处理问题的过程，组合到电脑中，那么机器就具有专家的智能，而这种智能主要是体现在信息分析当中。

计算机之所以能成为“专家”，是因为人们赋予计算机知识，并让它模拟人脑进行推理，从而使它能回答各种问题。整个过程，都是由计算机的软件系统来实现的。

专家系统按其功能可分为管理专家系统、预测专家系统、诊断专家系统、解释专家系统等。目前专家系统已经用于生产实践，有的已经商品化。

一个结构完整的专家系统通常由六个部分组成，即知识库、数据库、推理机、知识获取机制、解释机制和人机接口。

知识库是按一定表示方式存储在计算机系统中的、用来解决问题和进行推理的知识集合体，是用以存放领域专家提供的专门知识的。

推理机包括推理机制和控制部分，它的功能是运用知识库中的知识推出新的知识或结论。控制部分的功能是决定推理的顺序，也就是说用以决定调用什么知识和什么次序，推理方式自然是离不开演绎推理、归纳推理、精确推理与非精确推理等。推理的基本任务是决定系统下一步该做什么，选择哪些知识和完成什么样的操作。例如人机对弈，计算机根据棋步，便动用存储的知识和推理过程，决定自己的一步该如何走，并根据棋势推算出对方下几步可能如何走，自己采取怎样的对策进行进攻或防守。

知识获取机制一方面要接受专家对知识库的扩充和修改，另一方面还要依据反馈的信息，自动进行知识库的修改和完善。知识获取机制一般有两种获取方式，即人机结合的半自动方式，它是先由知识工程师来采集知识再转换为知识库中的知识；另一种是机器自动学习方式，它是人工智能的一个分支学科，从研究人类学习行为和学习方法开始，建立一些学习模型，使计算机系统有一定的学习能力。

解释机制则回答用户对系统的提问，并给出获得这种答案的论据和说明。

人机接口是做专家与用户和系统之间的双向“翻译”工作，即专家与用户的通信部分。

由于专家系统有时能比人类专家具有更好的处理复杂问题的能力，诸如结构设计、数据分析和诊断问题等，所以往往会超出该领域中的一般专家。

名词解释专家系统

专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。

就是说，专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题。

扩展资料：

专家系统适合于完成那些没有公认的理论和方法、数据不精确或信息不完整、人类专家短缺或专门知识十分昂贵的诊断、解释、监控、预测、规划和设计等任务。一般专家系统执行的求解任务是知识密集型的。

专家系统能为它的用户带来明显的经济效益。用比较经济的方法执行任务而不需要有经验的专家，可以极大地减少劳务开支和培养费用。由于软件易于复制，所以专家系统能够广泛传播专家知识和经验，推广应用数量有限的和昂贵的专业人员及其知识。

专家系统属于计算机应用的哪个领域

专家系统属于计算机应用的人工智能领域。
专家系统是人工智能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、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。
专家系统是早期人工智能的一个重要分支，它可以看作是一类具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，一般采用人工智能中的知识表示和知识推理技术来模拟通常由领域专家才能解决的复杂问题。

下列不属于应用软件的是

答案A
A: 是 微软在 Windows之前的一个操作系统,现在很少用了.
MS-DOS是Microsoft Disk Operating System的简称
应用软件是计算机用户在系统软件平台上开发的程序。应用软件适应信息社会各个领域的应用需求，每一领域的应用具有许多共同的属性和要求，具有普遍性。应用软件种类有：
(1) 数值计算处理，包括：数值解析；统计解析；数理规则；预测、模拟；线性规划；日程计划。
(2) 工程技术应用，包括：CAD；CAM；结构分析；数值控制。
(3) 公用技术应用，包括：文档处理；图形处理；图像处理；信息检索；机械翻译；自然语言处理；模式识别；专家系统；决策支持；CAI。
(4) 通用管理，包括：财务管理；人事管理；物资管理；图书资料管理。
(5) 各类专业管理，包括：医疗、保健管理；学校、教育管理；公共交通管理；银行金融、交易管理；文化管理等。
(6) 办公自动化，包括：报表处理；日程管理；文件汇总；文件收发、传送管理等。
应用软件的应用范围广泛，分类的依据因人而异，发展趋势是从按业务、行业分类的应用软件中提取出共同性的部分移到公用应用软件中去，从公用应用软件中提取出共同性的部分移到系统软件中去。
所以B C D都是应用软件