一种基于任务分解的多知识库协同求解专家系统

针对特定领域的知识特点、知识表示方法及采用的推理模型,提出一种基于产生式规则的多知识库专家系统。该系统改进传统专家系统的框架设计,根据求解问题的类别划分将知识库分解成相应的子知识库,再将子知识库的知识规则按知识表示的深度加以分解,建立反映专家经验知识的浅层知识库和原理性知识的深层知识库。系统采用主推理机和从推理机二级推理方式,不同的子知识库采用相应的从推理机。从而任务单一,搜索范围减小,能快速形成待检目标集。主从推理机制与正反向推理结合,提高系统的推理效率。运用该系统模型建造的农业领域专家系统实例,运行效率得到改善,速度显著提高。