专家控制系统课件

14.3专家控制系统25本章小结4神经网络专家系统3专家系统概述1专家控制系统2第4章专家系统3教学重点1．专家系统的概念、专家系统的基本组成和专家系统设计的基本步骤。2．专家控制系统的结构、工作原理和专家控制器的设计。教学难点专家控制系统的设计。4.3专家系统4专家系统的强大功能来源于大量的专家知识，这些知识能够帮助我们从许多不相关的信息中发现本质，把遇到的复杂问题归结为具有一定逻辑的问题类型。专家系统主要研究如何运用专家知识解决专门问题而建立人机系统的方法和技术，也就是应用人工智能技术和计算机技术，基于专家知识进行推理和判断，模拟人类专家决策。4.3.1专家控制系统的概念所谓专家系统系统，就是一个（或一组）能在某种特殊领域内，以人类专家的水平去解决该领域中困难问题的计算机程序。包含两个含义：54.3.1专家控制系统的概念专家系统是一个计算机程序，但是它是不同于传统程序系统。主要区别体现在：1专家系统具有良好的人机交互能力和解释机构，能够对求解的问题给出专家水平的建议或决策，并做出合理的推理解释。2专家系统是由存放符号表示专家知识的知识库和能运用知识进行推理的推理机组成，设计方法简单表述为：

专家系统＝知识＋推理6专家系统会通过知识库进行推理，给出解释性的建议或可接受的解。4.3.1专家控制系统的概念3专家系统是描述式的，它可以将事实与规则分开，并且可以具备学习能力不断补充规则和事实，使推理时的匹配过程不断完善，极大地增强了系统的灵活性。54专家系统则体现计算机由一般数值信息处理向模糊和不确定性知识信息处理的智能化方向发展，开创了计算机求解非数值问题和知识处理的新途径。7

专家系统的结构是指专家系统各组成部分的构造方法和组织形式。在设计专家系统时要根据系统的基本功能和应用环境等特点来选择确定其基本结构，选择恰当的系统结构对专家系统的适用性和有效性起着决定性的作用。4.3.2专家系统的结构专家系统一般由知识库及其管理系统、推理机、综合数据库、知识获取机制、解释机构和人机接口六部分组成。84.3.2专家系统的结构（1）知识库及其管理系统知识库是以一致的形式存储知识的机构，用于存储某领域专家的经验性知识、原理性知识、相关的事实、可行操作与规则等。解决知识获取和知识表示问题是建立知识库的关键问题。知识获取和知识表示研究的主要目标是获取高质量的知识，从而建立起健全、完善、有效的知识库。一般来说，专家系统中的知识库与专家系统程序是相互独立的，用户可以通过改变、完善知识库中的知识内容来提高专家系统的性能。94.3.2专家系统的结构（2）知识获取机制知识获取机制的建立，实质上是设计一组程序，把知识送入到知识库，负责维护知识的正确性、一致性和完整性。

“知识获取”被公认为建造专家系统的关键和瓶颈之一。104.3.2专家系统的结构（3）综合数据库综合数据库又称全局数据库或“黑板”等，它用于存储领域或问题的初始数据（信息）、推理过程中得到的中间结果或状态以及系统的目标结果，包含了被处理对象的一些问题描述、假设条件、当前事实等。11

4.3.2专家系统的结构（4）推理机推理机是专家系统中实现知识推理的部件，是基于知识的推理在计算机中的实现，是专家系统的核心部分。

（5）解释机构解释机构能够向用户解释专家系统的行为，包括解释推理结论的正确性以及系统输出其它候选解的原因。

知识的运用模式称为推理方式，知识的选择称之为推理控制，它直接决定着推理的效果和推理的效率。124.3.2专家系统的结构（6）人机接口接口又称界面，是用户与专家系统之间的连接桥梁，它能够使系统与用户进行对话，使用户能够输入必要的数据、提出问题和了解推理过程及推理结果。

专家系统通过接口，要求用户回答提问，并回答用户提出的问题，进行必要的解释。13

图6-1专家系统的一般结构图

4.3.2专家系统的结构144.3.3专家系统的特点与分类1．专家系统的基本特点专家系统是一个具有智能特点的计算机程序，根据任务和目的的不同，在设计结构和开发环境等方面存在差异，但是专家系统一般具有如下特点：专家系统的智能化主要体现为能够在特定的领域内模仿人类专家思维来求解复杂问题，这就要求必须具有专家级的知识，知识越丰富，解决问题的能力就越强。（1）具有领域专家级的专门知识154.3.3专家系统的特点与分类（2）符号处理和启发式推理

专家系统的知识库存放着符号表示的专家知识，能运用知识与经验进行推理、判断和决策。专家系统擅长符号处理和逻辑推理，特别适合于解决自动计算、问诊和启发式推理等基于规则的问题。它不仅能利用严格的逻辑性知识，而且还能利用经验知识和启发性知识来完成工程设计任务。164.3.3专家系统的特点与分类（3）具有灵活性专家系统一般都采用知识库和推理机制分离的构造原理。如果抽去知识库中的知识，它就是一个专家系统外壳。如果要建立另外一个功能类似的专家系统时，只要把相应的知识装入到该外壳的知识库中就可以了。推理机的性能与构造与知识的内容无关，有利于专家系统不断地增长知识，修改原有知识，不断地更新和丰富知识规则，提高解决问题的能力和灵活性。

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4.3.3专家系统的特点与分类（4）具有获取知识的能力专家知识的获取通过

人工获取方式（即知识工程师与领域专家交谈、讨论，和从书本资料中整理、总结；人工整理后，再建造知识库。）

半自动获取方式（即计算机通过一种智能编辑工具同专家打交道，按照交互要求整理知识，安排知识库。）

自动获取方式（即计算机直接从专家、书本以及实例、数据中获取专家系统需要的知识，并在获取过程中不断发送知识的自学习功能）。184.3.3专家系统的特点与分类（5）具有透明性所谓的透明性是指系统自身及其行为能被用户所理解。专家知识多是个人经验的积累和实践中技巧、规律的总结，这类启发性的知识不为大众所熟知，也没有正确性的保障，因此专家系统必须具有解释机制，使人们在应用它的时候，不仅得到了正确的答案，而且还可以知道得到答案的依据，增加对专家系统的信任程度。194.3.3专家系统的特点与分类（6）具有交互性（7）具有一定的复杂性和难度

专家系统一般都是交互式的，一方面与专家对话获取知识，另一方面与用户对话以索取求解问题时所需的已知事实以及回答用户的询问。这种交互式方式体现在友好的界面、功能智能化和操作自然化等方面。专家系统拥有知识，可以运用知识进行推理，模拟人类的思维过程。

20专家系统在各个领域得到广泛的应用，全世界已有几千个专家系统在使用着，涉及医疗诊断、语音识别、地质勘探、石油化工、国防军事、天气预报、农业生产、地震预测、工业生产控制、故障诊断、金融系统、娱乐体育等不同领域。大量实用先进的专家系统进入市场并产生巨大的经济效益和社会效益，展示广阔的应用前景。2．专家系统的分类4.3.3专家系统的特点与分类214.3.3专家系统的特点与分类2．专家系统的分类按照知识表示技术分类基于逻辑的专家系统基于框架的专家系统基于语义网络的专家系统基于规则的专家系统224.3.3

专家系统的特点与分类2．专家系统的分类按照应用领域分类医疗诊断和咨询专家系统气象预报专家系统工业专家系统农业专家系统法律专家系统教育专家系统地质勘探专家系统军事专家系统化学分析专家系统经济专家系统234.3.3专家系统的特点与分类2．专家系统的分类按照处理问题的目的和完成任务的特征分类解释型：用于分析符号数据，进而阐明这些数据的实际意义；预测型：根据对象的过去和现在情况来推断对象的未来演变结果；诊断型：根据输入信息来找出对象的故障和缺陷；调试型：给出已确定的故障的排除方案；维修型：指定并实施纠正某类故障的规划；规划型：根据给定目标拟订行动计划；设计型：根据给定要求形成所需方案和图样；监测型：完成实时监测任务；控制型：完成实时控制任务；教育型：诊断型和调试型的组合，用于教学和培训；24控制型专家系统能够自适应地管理一个受控对象或客体的全面行为，使之满足预期要求。它的主要特点是要求对被控对象情况进行实时监测，根据运行状况及时预测异常状况的出现，并采取相应的控制措施保障系统向既定的目标发展。控制型专家系统具有解释、预报、诊断、规划和执行等多种功能。4.3.3专家系统的特点与分类控制型专家系统25图6-2建立专家系统步骤4.3.4专家系统的建立步骤

建造一个专家系统大致需要确认、概念化、形式化、实现、测试五个步骤，如图8-2所示。

从各种知识源获取知识是建造专家系统的关键环节。264.3.4专家系统的建立步骤知识工程师与专家一起工作确认问题领域并定义其范围确定参加系统开发的人员决定需要的资源（时间、资金、进度、软硬件环境、计算工具等）决定专家系统的目标和任务提出对系统功能、性能的要求确定具有典型意义的子问题集中解决知识获取过程中的问题。1.

确认过程中274.3.4专家系统的建立步骤2.概念化过程中

知识工程师与专家密切配合，深入了解给定领域中问题求解过程需要的关键概念，关系和信息流的特点，并加以详细说明，若能用图形描述这些概念和关系，使之成为建造系统的永久性概念库将是非常有用的。284.3.4专家系统的建立步骤3.形式化过程中根据在概念化期间分离的重要概念、子问题及信息流特性，选择适当的知识工程工具，把它们映射为以该知识工程工具或语言表示的标准形式。

4.实现过程中把前一阶段形式化的知识映射到与该问题选择的工具相联系的表达格式中。294.3.4专家系统的建立步骤5.测试过程中主要是评价原型系统的性能和实现它的表示形式。

建造专家系统应当尽早利用上述步骤建造一个可运行的原型系统，并在运行过程中不断测试、修正、扩充，使之完善。

306.2专家控制系统

专家控制是指将人工智能领域的专家系统理论、技术与控制理论方法、技术相结合，仿效专家的智能，实现对较为复杂问题的控制。

基于专家控制原理所设计的系统称为专家控制系统（ExpertControlSystem，简称ECS）。专家控制系统把操作者、工程师和领域专家的经验知识与控制算法相结合知识模型与数学模型相结合符号推理与数值运算相结合知识信息处理技术与控制技术相结合什么是专家控制系统？316.2专家控制系统专家控制系统的提出：1983年，著名自动控制理论专家、瑞典学者K.J.Astrom明确提出将专家系统技术引入自动控制领域。1984年，在布达佩斯召开的IFAC第9届大会上，J.Zaborszky提出了系统科学的一般结构，其系统的功能和构成实际上主要是专家系统。

1986年，K.J.Astrom发表论文正式提出了专家控制系统的理论。

1987年，IFAC第10届大会发表了49篇有关专家系统用于控制问题的研究论文，而且设专门会议讨论有关问题。KarlJ.Astrom32我国在专家控制方面的研究：

1987年，华南理工潘日芳教授，专家控制系统在精馏塔控制中的应用。

1988-1989年，哈工大胡恒章等人研制的“基于专家知识的智能控制研究及其在造纸过程控制中的应用”

1991年，大连海事大学朱绍庐研制的“智能控制器与锅炉专家控制系统的研制”其他：清华大学孙增圻、张跋院士、卢强院士、华中理工大学周发强、沈阳自动化所杨淮清……6.2专家控制系统336.2专家控制系统专家系统专家控制只对专门领域的问题完成咨询的功能，起到辅助用户决策的作用；推理是基于知识基础的，推理结果或者是新的知识条目，或者是对原有的知识条目的增加、删减和更改。要求能独立自动地对控制动作进行决策；推理结果可以是知识条目的更改，还可以是某种解析算法的激活，其功能一定要具有连续可靠性和足够的抗干扰能力。专家控制系统与一般的专家系统还有着重要的差别：346.2专家控制系统专家系统专家控制一般以离线方式工作的，对运行速度要求不高。专家控制要求在线动态地采集数据、实时地分析处理数据并进行推理决策，及时对过程采取控制，因此要求较高的实时性和灵活性。35专家控制系统应该具有如下特点：（1）在线控制的实时性；（2）现场运行的高可靠性和连续性；（3）控制的灵活性与应用的通用性；（4）优良的控制性能与自学习能力；（5）维护的方便性；6.2专家控制系统36

图6-3专家控制系统的基本结构图

6.2.1专家控制系统结构和工作原理

一般的专家控制系统有：知识基系统、数值算法库和人－机接口三个并发运行的子过程。

系统的控制器由位于下层的数值算法库和位于上层的知识基子系统两大部分组成。37数值算法库包含的是定量的知识，即各种有关的解析控制算法，一般都独立编码，按常规的程序设计方法组织，进行快速、精确的数值计算，算法编程直接作用于受控过程，拥有最高的优先权。6.2.1专家控制系统结构和工作原理1数值算法库38

辨识算法和监控算法在某种意义上是从数值信号流中抽取特征信息，可以看作是滤波器或特征抽取器，仅当系统运行状况发生某种变化时，才往知识基系统中发送信息。在稳态运行期间，知识基系统是闲置的，整个系统按传统控制方式运行。

6.2.1专家控制系统结构和工作原理数值算法库包含了控制、辨识和监控三类算法。

控制算法根据来自知识基系统的配置命令和测量信号计算控制信号，例如PID算法、极点配置算法、最小方差算法、离散滤波器算法等，每次运行一种控制算法。39

位于系统上层，对数值算法进行决策、协调和组织;针对当前的问题信息，识别和选取对解决当前问题有用的定性的启发式知识进行符号推理;

通过数值算法库与受控过程间接相连。6.2.1专家控制系统结构和工作原理2知识基子系统40

人机接口子过程包括两类命令，一类是面向数值算法库的命令，如改变算法参数或改变操作方式等；

另一部分是运行时的用户接口，用户通过人一机接口可以直接地与知识基系统交互，包含更新知识库的规则,编辑、修改和跟踪规则的执行，以便操作人员对于控制系统进行离线的修改或在线的监控、干预。6.2.1专家控制系统结构和工作原理3人机接口子过程41

图6-3专家控制系统的基本结构图

6.2.1专家控制系统结构和工作原理三个运行子过程之间的通信是通过五个信箱进行的。即出口信箱（Outbox）、入口信箱（Inbox）应答信箱（Answerbox）、解释信箱（Resultbox）定时器信箱（Timerbox）。42（2）入口信箱将算法执行结果、检测预报信号、对于信息发送请求的答案、用户命令以及定时中断信号分别从数值算法库、人—机接口及定时操作部分送往知识基系统。

6.2.1专家控制系统结构和工作原理（1）出口信箱从知识基系统送往数值算法库部分。436.2.1专家控制系统结构和工作原理（3）应答信箱传送数值算法对知识基系统的信息发送请求的通信应答信号。

（4）解释信箱传送知识基系统发出的人－机通信结果。（5）定时器信箱

用于发送知识基子系统内部推理过程需要的定时等待信号，供定时操作部分处理。446.2.2实时专家控制系统工业过程控制对象一般具有不确定性、非线性、耦合性、信息的不完备性和大滞后等特点，现代工业过程控制所要求的高精度，与实现控制的复杂性和控制的实时性之间存在矛盾，开发基于知识的实时专家控制系统能有效地控制复杂的工业生产过程。45实时专家控制系统需要解决的问题：工厂的测量点非常多；大型工厂需要较大的知识库；在工厂特别紧急的情况下，专家系统必须提供实时建议或给出控制动作；在大的应用中，知识工程瓶颈是要考虑的关键性问题；在大的知识库中，知识的一致性和匹配性问题很重要。6.2.2实时专家控制系统46图6-4PICON实时过程控制专家系统6.2.2实时专家控制系统LISP机器公司开发的PICON（ProcessIntelligentControl）系统，最初该系统用于炼油厂蒸馏塔的故障诊断和在线控制，是以过程控制为目标而设计的，根据实时控制任务的特点，配置了高速数据采集系统和分层式推理机制，用于控制分布式过程控制系统。

476.2.2实时专家控制系统对专家控制系统的实时性要求涉及到以下一些难题:非单调推理

：可以在数据或信息不完整的情况下进行推理

异步事件：按不同的优先级实时处理异步事件

按时间推理

:对过去、现在、未来的事件分别推理，并对事件发生的次序进行推理

推理时间具有约束

:推理要及时，在需要结论时就能得到；推理要限时，在给定期限内确定最好的可能解并行推理：解决不同推理活动的同步问题

其它实时性问题：对传感器数据的不确定性和丢失情况的处理，系统总的执行速度要足够快等48按照系统结构的复杂性把专家控制分为两种形式：专家控制系统（ECS）专家控制器（Expertcontroller）。

6.2.3专家控制器专家控制器虽然功能不如专家系统完善，但结构较简单，研制周期短，实时性好，在工业生产中也获得日益广泛的应用。496.2.3专家控制器1．专家控制器的结构专家控制器因应用场合和控制要求的不同，其结构也可能各不相同。专家控制器通常包含知识库（KB）控制规则集（CRS）推理机（IE）信息获取与处理（FR＆IP）506.2.3专家控制器

知识库是专家控制器的基础，存放工业过程控制的领域知识，由经验数据库、经验公式和学习与适应装置组成。知识库1经验公式由专家总结或实验得出的工程实用经验公式。经验数据库主要存储经验和事实，包括被控参数、控制参数的变化和调整范围，被控过程的类型特性和结构等。学习与适应装置包括控制规则自适应调整和控制算法的参数自调整等。516.2.3专家控制器控制规则集3控制规则集是对被控过程的各种控制模式和经验的归纳和总结。推理机2推理机采用向前推理方法逐次匹配各种规则的条件，满足则执行，否则继续搜索。526.2.3专家控制器信息获取与处理4信息获取与处理实现对信息的提取与加工，通过反馈信息和输入信息，获得关于控制系统的误差和误差变化率等有用控制信息，为控制决策和学习适应提供依据。

它主要包括抽取动态过程的特征信息，识别系统的特征状态，并对特征信息作必要的加工。53图6-6一种工业过程专家控制器结构框图6.2.3专家控制器546.2.3专家控制器2．专家控制器的设计按照专家控制器在整个过程控制中的作用形式可分为直接式专家控制器和间接式专家控制器两类。556.2.3专家控制器直接式专家控制器取代常规控制器和调节器，直接用于控制生产过程或被控对象。一般采用简单的知识表达和知识库，并运用直接模式匹配或直觉推理，以实现在线和实时控制。图6-7直接式专家控制56

间接式专家控制器与常规控制器、调节器结合，在控制的高层或组织层上应用专家系统（优化、校正、适应、协调），专家系统只是通过对控制器的调整，间接地影响被控过程。图6-8间接式专家控制8.2.3专家控制器间接式专家控制器576.2.3专家控制器设计的基本原则专家控制器是根据控制工程师和操作人员的启发式知识进行设计。专家控制器一般用于过程具有高度非线性、对象难以用数学解析式描述、传统控制器很难设计的场合。586.2.3专家控制器专家控制器在设计上应遵循以下具体原则：1对被控对象和控制器的模型应采用多样化的描述形式，可以采用产生式规则、逻辑关系、模糊关系和解析形式等多种方法来描述被控过程的特征，以求更好地反映过程特性，增强系统的信息处理能力。描述模型的多样性59推理速度越快，最大采样周期可以越短，专家系统适用的范围越广。因此，在满足专家控制系统运行速度要求的前提下，配置适当的硬件（如CPU速度、数据总线位数和内存量等）和软件环境（以提高运行速度为原则，兼顾编程效率，界面友好和使用方便等要求，选择合适工具进行编程）。

6.2.3专家控制器2提高专家系统的运行速度606.2.3专家控制器3

合理设计知识库的结构，可以按知识的层次把知识库划分为几个子库，推理时按知识层次搜索相应的子库，从而可以缩小搜索范围，大大提高搜索效率。其次，利用搜索的某些启发式信息，预先指导知识库的设计。在线处理的灵活性616.2.3专家控制器推理、决策的实时性对于用于工业过程的专家式控制器，要求知识库的规模不易过大，推理机构应尽可能简单，采用启发式信息指导知识库构造和划分子库，可以提高综合搜索效率，以满足工业过程的实时性要求。4626.2.3专家控制器确保在每个采样周期内都能提供控制信号5为取得好的控制效果，必须确保在每个采样周期都能提供控制信号。

636.2.4PID专家控制器应用实例

我们以某钢厂加热炉为例，设计一种PID专家控制器控制加热炉的炉温。图6-9加热炉PID控制系统结构图646.2.4PID专家控制器应用实例设计要求：

加热炉一般具有大惯性、滞后性及严重的时变性和非线性特性，要求通过设计适当的PID控制器，能够快速准确地控制其炉温，实现降低能源消耗，提高加热质量，从而进一步提高整个生产过程的经济效益。65

为控制器的比例系数、积分系数和微分系数，可以根据过程的动态特性进行整定。

6.2.4PID专家控制器应用实例常规PID控制算法的原理可以表示为：

PID控制算法的数字表达式为：

666.2.4PID专家控制器应用实例根据影响加热炉炉温的若干个因素，如当前采样时刻炉温给定值、温度偏差和温度偏差变化率来分析和总结专家规则如下：根据实际生产工况调整在不同给定温度下的PID参数，通常一组PID参数只适用于一定的给定温度。专家规则1

：给定温度值对PID控制参数的修正系数表6-2给定输入对PID控制参数的修正系数85090095010001050110011501200125013000.610.650.690.720.750.790.820.870.921.00676.2.4PID专家控制器应用实例专家规则2：温度偏差对PID控制参数的修正系数根据控制精度的要求，控制器把温度误差分成三个区域：该区域以稳定运行为主，可减少调节阀动作，修正系数较小。理想区域增大修正系数，根据PID参数影响规律，尤其加大加快系统的响应速度，使误差不进入第三区域。加大调节力度区域为了不出现过度调节而产生较大振荡，所以要降低修正系数。误差过大区域68Kpei0.650.70.750.80.851.01.251.5KIei0000.750.81.01.11.1KDei0.750.80.850.90.951.01.251.25Kpei1.51.251.00.850.80.750.70.6KIei0.90.850.750.70.60.550.50.4KDei1.01.00.90.90.850.80.750.7表6-3温度偏差对PID控制参数的修正系数6.2.4PID专家控制器应用实例69为一个采样周期内温度的变化率，若大于一定值就会出现振荡或烧嘴堵塞的不正常现象，应降低修正系数，不变则不易起到抑制振荡的作用，增加则会引起更大的振荡。1.151.000.850.70.6表6-4温度变化率对PID控制参数的修正系数6.2.4PID专家控制器应用实例专家规则3：温度变化率对PID控制参数的修正系数70

如果PID控制量是燃料流量值，则应根据加热炉的特性进行限幅，最大、最小值可以根据经验输入计算机，也可以由计算机自动整定。

最大值不能超过加热炉的热负荷，最小值是随温度偏差而变化的，即根据温度偏差要乘以相应的修正系数。6.2.4PID专家控制器应用实例专家规则4

：控制值的限幅。71024681012141618202224262830Kui1.00.950.90.850.80.750.70.650.650.60.60.550.550.50.50.4024681012141618202224262830Kui1.01.01.11.151.21.21.21.251.31.31.351.351.41.41.451.5表6-5温度偏差对控制量最小值的修正系数6.2.4PID专家控制器应用实例72根据上述专家规则，可以通过查表计算，在上次PID参数的基础上得到本次的PID参数。满足公式：6.2.4PID专家控制器应用实例73则可以得到PID控制算法的数字表达式为：6.2.4PID专家控制器应用实例输出PID的控制量——燃料流量值为：74专家系统中存在着以下一些难以克服的问题：6.3神经网络专家系统知识获取“瓶颈”问题

知识的“窄台阶”问题

缺乏联想功能，推理能力弱，实时性差智能水平低，没有创造性知识

系统的可靠性、鲁棒性和容错性差

专家系统是基于逻辑的。75神经网络专家系统有效地解决了专家系统实现过程中遇到的难点，具有如下优点。

6.3.1神经网络与专家系统的集成具有并行结构和并行分布处理方式高度的鲁棒性和容错能力

具有自适应性和自组织性

具有很强的自学习能力

便于硬件实现

766.3.2神经网络专家系统的基本结构图6-10基于神经网络的专家系统的基本结构图776.3.3神经网络专家系统的知识库如果利用神经网络的大量神经元的相互连接即各连接权值或阈值的分布来表征特定问题领域的概念和知识来建立知识库，就需要确定神经网络的拓扑结构。包括确定神经网络的层数、输入神经元、隐含层神经元和输出层神经元的个数，以及各神经元的连接权值和阈值。知识库的建立实际上就是神经网络的学习过程，包括知识的获取和存储两个过程。786.3.4神经网络专家系统的推理机制神经网络专家系统的知识推理具有三种推理机制：正向推理、反向推理和混合推理。

推理机是用于记忆所采用的规则和控制策略的程序，完成依据一定的知识规则从已有的事实推出结论的近似专家的思维过程，实现问题求解。图6-11正向推理流程图796.3.5神经网络专家系统的解释机制

神经网络专家系统的解释机制是负责对系统的推理过程或得出的诊断结果进行合理