專家系統(tǒng)的構造是怎樣的？

   答：專家系統(tǒng)的基本結構如圖2 - 25所示，其中箭頭方向為數(shù)據(jù)流動的方向。AD822ARZ專家系統(tǒng)通常由人機交互界面、知識庫、推理機、解釋器、綜合數(shù)據(jù)庫、知識獲取等部分構成。

   知識庫用來存放專家提供的知識。專家系統(tǒng)的問題求解過程是通過知識庫中的知識來模擬專家的思維方式的，因此，知識庫是專家系統(tǒng)質量是否優(yōu)越的關鍵所在，即知識庫中知識的質量和

數(shù)量決定著專家系統(tǒng)的質量水平。一般來說，專家系統(tǒng)中的知識庫與專家系統(tǒng)程序是相互獨立專家、知識工程師    用戶的，用戶可以通過改變、完善知識庫中的知識內容來提高專家系統(tǒng)的性能。

   人工智能中的知識表示形式有產生式、框架、語義網絡等，而在專家系統(tǒng)中運用得較為普遍的知識是產生式規(guī)則。產生式規(guī)則以IF…THEN…的形式出現(xiàn)，就像BASIC等編程語言里的條件語句一樣，IF后面跟的是條件（前件），THEN后面的是結論（后件），條件與結論均可以通過邏輯運算AND、OR、NOT進行復合。在這里，產生式規(guī)則的理解非常簡單，如果前提條件得到滿足，就產生相應的動作或緒論。

   推理機針對當前問題的條件或已知信息，反復匹配知識庫中的規(guī)則，獲得新的結論，以得到問題求解結果。在這里，推理方式可以有正向和反向推理兩種。正向推理是從前件匹配到結論，反向推理則先假設一個結論成立，看它的條件有沒有得到滿足。由此可見，推理機就如同專家解決問題的思維方式，知識庫就是通過推理機來實現(xiàn)其價值的。

   人機界面是系統(tǒng)與用戶進行交流時的界面。通過該界面，用戶輸入基本信息、回答系統(tǒng)提出的相關問題，并輸出推理結果及相關的解釋等。

   綜合數(shù)據(jù)庫專門用于存儲推理過程中所需的原始數(shù)據(jù)、中間結果和最終結論，往往是作 為暫時的存儲區(qū)。

   解釋器能夠根據(jù)用戶的提問，對結論、求解過程作出說明，因而使專家系統(tǒng)更具有人情味。

   知識獲取是專家系統(tǒng)知識庫是否優(yōu)越的關鍵，也是專家系統(tǒng)設計的“瓶頸”問題，通過知識獲取，可以擴充和修改知識庫中的內容，也可以實現(xiàn)自動學習功能。