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智能诊断专家系统的理论和方法
- 发布日期：2014-08-27
- 智能诊断专家系统的理论和方法
专家系统是人工智能领域目前最活跃、最实用的一个分支，专家系统作为一种智能系统，由于它能模仿人类领域专家分析问题和解决问题的思路，因此，可以解决需要领域专家才能解决的复杂问题。专家系统主要有设计型和诊断型两类，诊断型的专家系统具有下列特点：
1、能综合利用各种信息与各种诊断方法，以灵活的诊断策略来解决诊断问题，他能实现从数据采集到故障预报以及干预控制的全套自动化诊断，为设备的实时监测提供时间上的有利条件。
2、由于采用模块化结构，可以方便地进行功能扩展。通过修改和增删只是库，能够使得为某一种型号设备研制的专家系统应用于其他类型的设备。
作为通用的诊断型专家系统，它应包括以下几个基本组成部分：知识库、推理机、知识获取子系统、解释子系统和全局数据库。专家系统中的全局数据库又称为工作存储或动态数据库，是用于存储所诊断问题领域内原始数据特征信息、推理过程中得到的各种中间信息和解决问题后输出结果信息的存储器。
知识获取子系统是专家系统和领域专家、知识工程师之间的交互，是知识库不仅可获得知识，而且可使知识库中的知识不断得到修改、充实和提炼，从而使系统的性能得到不断的完善。
人机接口是专家系统与用户的界面，由一组程序及相应的硬件组成，用于完成输入输出工作。用户可以通过它输入知识，更新、完善知识库，输入欲求解的问题、已知事实以及向系统提出询问，系统通过它输出运行结果，回答用户的询问，或者向用户索取进一步的事实。
解释子系统能够对推理过程作出解释，可以解释推理的路线和推理得到的确定性结论。解释功能是专家系统区别于其他软件系统的重要特征之一。通过解释，可提高用户对专家系统的错误和漏洞，有助于测试、更新、维护专家系统。解释机制实现解释功能，在推理过程中回答用户关于系统的一些问题，如系统正在做什么，如何得到结论，为什么要作出某个决策，发出某个询问等，显示推理路径，解释推理过程。
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