知識是對於乙個主題或者乙個領域在理論或實踐上的理解，也是所有已知的總和。
擁有某一部分知識的人稱為專家，他們是所在組織中重要的人物。
領域專家是在特定區域或者領域具有淵博知識和豐富經驗的人。他們在特定領域具有最好的經驗，這些經驗會被輸入到專家系統中。
知識工程師是善於設計、構建、測試專家系統的人，負責為系統選擇合適的任務，並就如何解決特定問題和領域專家進行互動。
程式設計師負責程式設計，用計算機能接受的術語描述領域知識。
專案經理是開發團隊的領導，負責專案的程序，確保按計畫進行，並與專家、知識工程師、程式設計師、終端使用者進行互動。
終端使用者，也稱為使用者，是使用專家系統的人。
具體關係如圖所示：
基於規則的專家系統由5個部分組成：知識庫、資料庫、推理引擎、解釋裝置和使用者介面。
知識庫包含解決問題相關的領域知識。在基於規則的專家系統中，知識用一組規則來表達。其具有if（條件）then（行為）結構，當規則的條件被滿足時，觸發規則，繼而執行行為。
資料庫包含一組事實，用於匹配知識庫中的if（條件）。
推理引擎執行推理，專家系統由此找到解決方案。推理引擎鏈結知識庫中的規則和資料庫中的事實。
使用者使用解釋裝置檢視專家系統怎樣得出解決方案的過程。
使用者介面是實現使用者（查詢問題解決方案）和專家系統之間交流的途徑。
其基本原理圖如下：
衍生出來的模型如圖所示：
前項鏈結，簡單來說，就是已知條件，來推理結論。
比如：y&d->z
x&b&e->y
a->x
可以看到由a可以得到x，由x和b、e可以得到y，最後y 和d可以得到z;
後項鏈結，就是已知結論，來推出條件。
還是上面那個例子，我們已知結論z，可以得到兩個因子y和d，然後又把y 當做結論，找到因子x、b和e，最後又把x當做結論，得到條件a。
知識規則中，有可能多個規則之間是矛盾的，那麼我們再匹配時應該如何選擇呢？其實這裡有很多方法可以遵循，比如：觸發優先權最高的規則（每條規則都設定相應權重）、激發最具體的規則（依據是具體規則比一般規則處理更多的資訊）。
在學習的而過程中，我們通過已有知識，再產生相應的知識，我們把再次產生的知識稱為元知識。
這就是基於規則的專家系統的一些簡單理論知識，接下來就是要把這些過程應用到實踐中，寫相關**，深入理解其中的原理以及執行過程。
人工智慧（二） 基於規則的專家系統
知識是什麼？知識是對某個主題或某個領域上的理論或實踐的理解。掌握知識的人被稱為專家。知識可以被表達為產生式規則 production rule 或簡稱規則。它有兩部分組成 if部分和then部分。比如 if 下雨 then 帶傘 條件部分可以用or或and等進行連線。規則可以用來表達關係 relat...
人工智慧之專家系統
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人工智慧專家系統的簡單實現
經過一段時間的學習，終於對專家系統有了一定的認識，在此發表一下個人的見解，希望和大家一起交流學習。專家系統，通俗的講，就是讓計算機具有人類專家的知識 經驗和技能，能夠像人類專家一樣解決實際問題。專家系統實質上是一段電腦程式，它能夠以人類專家的水平完成某一專業領域的任務。通過計算機，模擬人類專家如何運...