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，它能够应用人工智能技术和计算机技术，根据系统中的知识与经验，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，专家系统是一种由计算机算法模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。专家系统(ES)是人工智能最活跃和最广泛的领域之一。专家系统定义为：使用人类专家推理的计算机模型来处理现实世界中需要专家作出解释的复杂问题，并得出与专家相同的结论。简言之，如图1所示，专家系统可视作“知识库(knowledge base)”和“推理机(inference machine)” 的结合。

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。一般来说，专家系统=知识库+推理机，因此专家系统也被称为基于知识的系统。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，一个专家系统必须具备三要素：领域专家级知识，模拟专家思维，达到专家级的水平。
 

费根鲍姆将专家系统定义为：一种智能的计算机程序，它运用知识和推理来解决只有专家才能解决的复杂问题。这种系统通常包含三个主要部分：知识库、推理机和人机接口。这里的知识和问题均属于同司一个特定领域。所谓专家系统就是利用存储在计算机内的某一特定领域内人类专家的知识,来解决过去需要人类专家才能解决的现实问题的计算机系统。其基本结构如下：

         知识库：用来存放专家提供的知识。专家系统的问题求解过程是通过知识库中的知识来模拟专家的思维方式，知识库是专家系统质量是否优越的关键所在，即知识库中知识的质量和数量决定着专家系统的质量水平。

        解释器：向用户解释专家系统的行为方法，包括解释推理结论的正确性以及系统输出其他候选结果的原因等。 

        推理机：针对当前问题的条件或已知信息，反复匹配知识库中的规则，获得新的结论，以得到问题的求解结果。包含解释程序、调度程序。包含三种推理方式：（1）正向推理，从原始数据和已知条件得到结论；（2）反向推理，先提出假设的结论，然后寻找支持的证据，若证据存在，则假设成立；（3）双向推理：运用正向推理提出假设的结论，运用反向推理来证实假设。

        人机界面：系统与用户进行交流时的界面，通过该界面，用户输入基本信息、回答系统提出的相关问题，并输出推理结果及相关的解释等。

        知识获取：专家系统知识库是否优越的关键，也是专家系统设计的“瓶颈”问题，通过知识获取、可以扩充和修改知识库中的内容，也可以实现自动学习功能。

        知识库和推理机相互交互相当于人类专家的思考过程，因此就能得到一个决策，从而完成问题的解决。

专家系统的分类包括：1.解释专家系统；2.预测专家系统；3.诊断专家系统；4.设计专家系统；5.规划专家系统；6.监视专家系统；7.控制专家系统；8.调试专家系统；9.教学专家系统；10.修理专家系统；11.工业专家系统；12.农业专家系统；

专家系统特点：启发性、灵活性、透明性、交互性

各个专家系统之间相互协作运行，互不干扰。

专家系统是一种基于人工智能技术的计算机系统，它通过模拟人类专家的知识和经验，来解决特定领域的问题。专家系统的应用范围非常广泛，涵盖了医疗、金融、工业等各个领域。

然而，专家系统也存在一些局限性，如没有真正模仿人类专家的推理过程、知识获取的瓶颈问题、学习能力较差等。为了克服这些局限性，有人提出了神经网络专家系统的概念，将神经网络和专家系统结合起来，建立混合系统，以更有效地解决问题。神经网络专家系统通过训练数据调整系统，以解决问题，并具备一些人类解决问题的特征，如能在规则未知的情况下分析大量数据以建立有关模式和特征。目前，神经网络专家系统已经在医疗诊断、工程设计等领域获得了应用。

动态数据库（Dynamic Database）是一种数据库设计方法，它允许数据库的结构和模式在运行时动态变化。与传统静态数据库架构相比，动态数据库架构能够根据应用程序的需求自动调整数据库结构，提供更灵活的数据处理能力[3]。

动态数据库的主要特点包括：

灵活性：动态数据库架构能够根据应用程序的需要动态调整数据库结构，不需要手动修改数据库模式。

提高性能：动态数据库架构可以根据查询需求优化数据库结构，减少不必要的数据访问和传输，从而提高查询效率。

减少维护成本：动态数据库架构可以自动数据库的结构和模式变化，减少了手动修改数据库模式的工作量。

动态数据库的应用场景包括：

大数据处理：在大数据处理中，数据的结构和模式往往是动态变化的。动态数据库架构可以根据数据的实际情况自动调整数据库结构，提供高效的数据处理能力。

云计算：在云计算平台中，多个用户共享同一个数据库服务。每个用户的数据结构和模式可能不同，而且可能会动态变化。动态数据库架构可以为每个用户提供独立的数据库结构，保证各用户数据的隔离性和灵活性。

软件即服务（SaaS）：在软件即服务模式下，多个用户共享同一个应用程序和数据库服务。每个用户可能有不同的业务需求和数据结构。动态数据库架构可以根据每个用户的需求动态调整数据库结构，提供个性化的数据处理和查询功能。

动态数据库的实现方式有多种，例如使用动态SQL语句、元数据管理、存储过程和触发器等。动态数据库模式为数据库提供了更灵活、可扩展的数据管理方案，通过动态创建、修改和删除数据库对象，我们可以适应不断变化的业务需求。

人工智能可以按照不同的标准进行分类：

1. 根据智能水平高低：分为弱人工智能和强人工智能。弱人工智能擅长于单个方面，例如语音识别、图像处理等；强人工智能则是人类级别的人工智能，可以执行任何智力任务。

2. 根据应用领域：分为机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学等。

3. 根据学习方法：分为基于规则的人工智能和基于数据的人工智能。前者通过编写规则来解决问题，后者则通过训练数据来学习。

4.人工智能的研究不仅限于逻辑思维，还涉及形象思维和灵感思维，以促进该领域的突破性发展。数学作为基础科学，也在人工智能学科中发挥着重要作用。人工智能的研究方向包括计算机视觉与感知智能、机器学习与计算智能、人机共融与智能控制等。

专家系统的贡献与困难：

（1）贡献：早期人工智能研究的重要成果，解决了知识表示和存储问题，具有数据（知识库）与算法（推理机）分离的思想

（2）困难：A.建立知识库的效率低；

B.当知识库规模很大时，会出现推理性能明显下降的问题；

C.保持知识库中规则系统的一致性很难，有时会出现规则冗余、冲突等问题，且无法靠提升算力解决。

国外研制的专家系统：

• MYCIN系统（斯坦福大学 ）：血液感染病诊断专家系统
• PROSPECTOR系统（斯坦福研究所 ）：探矿专家系统
• CASNET系统（拉特格尔大学）：用于青光眼诊断与治疗。
• AM系统（斯坦福大学）：模拟人类进行概括、抽象和归纳推理，发现某些数论的概念和定理。
• HEARSAY系统（卡内基－梅隆大学）：语音识别专家系统

我国研制的专家系统：

• 施肥专家系统（中国科学院合肥智能机械研究所）
• 新构造找水专家系统（南京大学）
• 勘探专家系统及油气资源评价专家系统（吉林大学）
• 服装剪裁专家系统及花布图案设计专家系统（浙江大学）
• 关幼波肝病诊断专家系统（北京中医学院）

专家系统的发展趋势主要围绕知识库的构建与更新以及推理机制的改进与优化。随着知识爆炸时代的到来，专家系统的知识库需要不断更新和优化，以适应领域发展的需要。因此，高效地进行知识获取、整理、表达和更新将成为未来研究的重要方向。同时，推理机制作为专家系统的核心部分，其改进与优化也是至关重要的。