专家系统（Expert System，ES）是在某一领域内发挥专家作用的系统。专家系统是一个用基于知识的程序设计方法建立起来的计算机系统，它拥有某个领域专家的知识和经验，并能够运用这些知识进行推理，做出智能决策。通常专家系统可以根据用户提供的数据、信息或事实，运用系统存储的专家经验或知识进行推理判断，最后得出结论或结论的可信度，作为用户决策的参考依据。

专家系统的核心在于知识库的建立，知识库是人类知识用模型化表达成计算机能看懂的形式。知识库中的知识主要为事实和启发性知识，事实是指公共定义的或已经发生的具体事件，启发性知识是指专家从长期实践中获得的经验总结。

1.专家系统的知识表示方法

在知识库中，人类知识的表达方法有三种，分别为规则、语义网络和框架。

（1）规则

一个标准的形式是IF-THEN结构，IF后面是条件，如条件为真，就执行后边的行动。一系列这种规则就组成了一个知识库，如图7-10所示。

图7-10 专家系统程序框图

从图7-10可以看出，执行规则的顺序，部分取决于系统给出什么信息。多条途径可能导出同样的结果，规则可以内部互联，可以包含复杂的规则，这对专家系统来说十分重要。

（2）语义网络

语义网络是专家系统中另一种表示知识的方法，它比规则更为有效。当知识涉及有互联特性的对象或者群组时，用语义网络较为有效。语义网络是用形如IS-A语句连接对象的，如图7-11所示。

图7-11 语义网络(www.daowen.com)

这里IS-A有继承的意思。所有下面部分的车，继承上面车类的性能，如均有电动机、均有轮子、均能运动。

（3）框架

框架是专家系统中另一种知识表达方式。这种表示方法是基于人类思考问题时，总是应用框架或者概念去很快地感知前景。例如，有人命令你“找到敌机，向它射击！”，人们首先激发一个概念：什么是飞机，不符合这个概念的东西均被删除。在计算机中也模仿这样做，如图7-12所示，一个汽车，它有特征，例如四个轮子，一个电动机，可以行走。汽车的特点可以和其他类似的东西相比较，如摩托车。框架所表示的知识不是层次式的，而是概念式、随意式的。

图7-12 知识框架

2.专家系统的推理机制

专家系统的推理机制是搜索规则库的机制，常用的有两种机制：前向推理和反向推理。

前向推理由用户输入的信息开始，查询规则库，然后到达结论。这是在条件满足时，启动行动。当用户每次输入信息时，即启动搜寻知识库。当输入信息满足另外条件时，另一条通路将启动。

反向推理是先开始一个问题，然后去寻找更多的信息，以评价这个问题。搜寻规则库是先开始假设和询问用户一系列问题，直到这个假设被肯定或否定。如图7-13所示，反向推理是先假设录取，反推所有条件均不满足，则不录取。

图7-13 专家系统的推理机制