[计] 专家系统
The work of the expert system is to infer.
专家系统的工作主要体现在推理过程上。
It has the typical structure of an expert system.
系统具有典型的专家系统结构。
Expert system and neural network are mutually supplemented.
专家系统与神经网络有互补的作用。
This expert system can be used for design, consultation, teaching.
本专家系统可用于设计、咨询和教学。
Case Based Reasoning (CBR) is a hot spot in expert system field in recent years.
基于事例推理(CBR)是近年来专家系统领域内的一个热点问题。
专家系统（Expert System）是一种模拟人类专家决策能力的人工智能程序，它通过利用特定领域的专业知识库和推理机制，解决复杂问题或提供专业建议。其核心在于将人类专家的经验知识转化为计算机可处理的形式，实现智能化决策支持。
知识库（Knowledge Base）
存储结构化领域知识，包含事实、规则和启发式经验（例如：“若患者发烧且咳嗽，则可能患流感”）。知识通常由知识工程师从专家处获取并编码。
推理引擎（Inference Engine）
模拟专家思维逻辑，通过规则匹配、正向/反向推理链（如从症状推导疾病）处理用户查询。例如医疗诊断系统MYCIN通过症状组合推断感染类型。
用户接口（User Interface）
支持自然语言交互，允许用户输入问题（如“设备故障原因”）并接收解释性结论（如“电路短路，建议更换元件”）。
解释模块（Explanation Module）
提供决策依据的透明化说明（如“根据规则#203：电压异常导致元件过热”），增强结果可信度。
学术定义：
卡内基梅隆大学计算机科学系指出，专家系统的核心价值在于“将稀缺的专业知识规模化应用，尤其在缺乏人类专家的领域”（来源：CMU AI Research）。
技术演进：
根据IEEE期刊研究，现代专家系统已与机器学习融合（如IBM Watson），通过数据驱动优化知识库，提升决策精度（来源：IEEE Xplore Digital Library）。
行业影响：
世界卫生组织（WHO）报告显示，医疗专家系统在资源匮乏地区显著提高了疾病诊断准确率（来源：WHO健康技术评估）。
当前意义：随着人工智能发展，专家系统已演进为更智能的决策支持工具，在自动化运维、个性化教育等领域持续发挥价值，其“透明推理”特性仍是可解释AI的关键优势。
“expert system”（专家系统）是人工智能领域的一个术语，指一种模拟人类专家决策能力的计算机程序。以下是详细解释：
推理过程可表示为： $$ text{IF } (条件_1 land 条件_2) text{ THEN } 结论 $$
专家系统在20世纪70-80年代快速发展，如今仍是AI技术的重要应用方向，尤其在需要专业知识的垂直领域。
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