Кафедра
Вычислительной Техники

На рисунке 1 изображена обобщенная структура экспертной системы.     База знаний предназначена для хранения экспертных знаний о предметной области, используемых при решении задач экспертной системой.

Рисунок 1. Структура экспертной системы

    База данных предназначена для временного хранения фактов или гипотез, являющихся промежуточными решениями или результатом общения системы с внешней средой, в качестве которой обычно выступает человек, ведущий диалог с экспертной системой.

    Машина логического вывода - механизм рассуждений, оперирующий знаниями и данными с целью получения новых данных из знаний и других данных, имеющихся в рабочей памяти. Для этого обычно используется программно реализованный механизм дедуктивного логического вывода (какая-либо его разновидность) или механизм поиска решения в сети фреймов или семантической сети.

    Машина логического вывода может реализовывать рассуждения в виде:

1. дедуктивного вывода (прямого, обратного, смешанного);
2. нечеткого вывода;
3. вероятностного вывода;
4. унификации (подобно тому, как это реализовано в Прологе);
5. поиска решения с разбиением на последовательность подзадач;
6. поиска решения с использованием стратегии разбиения пространства поиска с учетом уровней абстрагирования решения или понятий, с ними связанных;
7. монотонного или немонотонного рассуждения,
8. рассуждений с использованием механизма аргументации;
9. ассоциативного поиска с использованием нейронных сетей;
10. вывода с использованием механизма лингвистической переменной.

    Подсистема общения служит для ведения диалога с пользователем, в ходе которого ЭС запрашивает у пользователя необходимые факты для процесса рассуждения, а также, дающая возможность пользователю в какой-то степени контролировать и корректировать ход рассуждений экспертной системы.

    Подсистема объяснений необходима для того, чтобы дать возможность пользователю контролировать ход рассуждений и, может быть, учиться у экспертной системы. Если нет этой подсистемы, экспертная система выглядит для пользователя как "вещь в себе", решениям которой можно либо верить либо нет. Нормальный пользователь выбирает последнее, и такая ЭС не имеет перспектив для использования.

    Подсистема приобретения знаний служит для корректировки и пополнения базы знаний. В простейшем случае это - интеллектуальный редактор базы знаний, в более сложных экспертных системах - средства для извлечения знаний из баз данных, неструктурированного текста, графической информации и т.д.