4 实际应用
对于专家系统我有自己的一些见解。下面结合我参与过的一个项目来对专家系统的实际应用来进行阐述。
全厚度再生机材料配置与设备自动控制系统（以下简称“系统” ）。 全厚度再生机自动控制系统是沥青路面全厚度再生快速修复关键技术和装备项目的一个子项目，该系统主要实现两个系列的功能。第一，智能送料。通过用速度传感器测出再生机行驶车速、铣刨机铣刨深度及材料学专家经实验得到的材料配比标准计算出应有送料速度，使用电子阀门控制送料速度达到最优化，既能达到路面施工标准，又能实现原料利用率的最大化。第二，生产环境实时监测。通过各种传感器，元器件对装备的运行状态进行监测，并将监测到的数据进行实时显示、报警、保存，使物料的生产保证质量。
4.1 系统结构图
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4.2 材料知识库软件的设计思路
4.2.1 材料配比体系结构图
体系管理构成管理配比，性能指标管理材料体系材料构成不同配比，材料体系性能指标外界影响因子元材料库性能指标库元材料管理性能指标库管理影响因子管理4.2.2.材料知识库涉及到的数据表
1) 用户表(用户名，用户密码，权限)
注：用户表同时作为另外两个子软件使用
2) 材料体系表(体系编号，名称，配比表编号，配比表名称)
注：新的材料体系，如发泡沥青材料体系等
3) 基本元材料表(元材料编号，元材料名称，元材料单位)
注：每种材料体系都是由多种元材料组成，他们之间存在一个配比关系。 4) 基本指标性能表(性能指标编号，名称，单位)
注：材料性能评价指标，如最大承载压力，最大抗压强度。 5) 材料质量影响因子表(因子编号，名称，单位)
注：影响材料体系质量的因子，影响材料体系质量的可能是其中某些因子。 6) 材料体系性能指标表中字段表(编号，体系编号，字段名称，字段类型)
注：不同的材料体系有不同的组成元材料，不同的配比。
7) 材料体系配比性能表(配比编号，体系编号，组成元材料，比例，外界影响因
子，性能指标)
注：不同的体系拥有自己的配比性能表。
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4.2.3 推理机涉及到的数据表
1) 施工方案表（施工方案编号，配比编号，沥青流量，水流量，送料速度）
2) 传感器和施动器配置表（配置编号，施工方案编号，传感器编号，传感器类
型，备注）
4.3 发泡沥青推理机
4.3.1 发泡沥青环境界面的功能选项
1. 温度监控 2. 气压监控 3. 水压监控 4. 水流量监控 5. 监控设备参数
温度监控在功能显示区中提供：温度传感器状态、温度安全提示（包括趋势图）、温度阀值、操作提示等数据。
气压监控在功能显示区中提供：气压传感器状态、气压安全提示（包括趋势图）、气压阀值、操作提示等数据。
水压监控在功能显示区中提供：气压传感器状态、气压安全提示（包括趋势图）、气压阀值、操作提示等数据。
水泥流量监控在功能显示区中提供：水流量传感器状态、水流量安全提示（包括趋势图）、流量阀值、操作提示等数据。
监控设备参数在功能显示区中提供：发泡装置内传感器状态、传感设备端口关选项、设备安全提示、操作提示等数据
4.3.2 发泡沥青体系推理机推理分析过程
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推理条件 道路类型（路基、路面等） 道路等级 材料体系（发泡沥青体系等） 铣刨宽度 铣刨深度 铣刨机转速 再生机速度 水流管道直径（固定） 沥青管道直径（固定）
知识库获数学计算
体系原材料构成（水、沥 青） 知 体系材料配比 识 沥青温度 库 水压
沥青流量 数
水流量 学
送料速度 计
算
数据修正 传感器和施动器道路修复方案文件 14
5 现状与发展前景
专家系统运用于医疗、军事、地质勘探、教学、化工等领域，产生了巨大的经济效益和社会效益。但与此同时，专家系统在开发使用中也存在着一下缺点:
（1）知识获取的“瓶颈”。通常专家系统的知识获取主要靠人工移植，由知识工程师将领域专家的知识总结为规则加入到知识库中，这种知识获取是间接的，因而效率低；另外，领域专家的某些经验知识往往只能意会，不能言传，很难用一定的规则或者数学模型来严格描述，而这些经验知识在问题求解过程中是相当重要的，这就是专家系统设计开发中的“瓶颈”问题。
（2）另一种知识获取的困难就是多个领域专家的知识之间相互矛盾的处理。是在这些知识之间作某种折中处理，还是只取其中的某一种，作为非领域专家的知识工程师在这种情况下也束手无策。
（3）知识“窄台阶”。目前，一般的专家系统只能在相当窄的专业知识领域内求解专门性问题，对于那些可以用相应经验知识完整描述的问题能够得到正确结论，但是一旦问题超出系统所拥有的专业领域经验知识，出现系统未预计到的情况，即使问题所涉及到的知识只与现有专业领域知识有细微偏差，系统就得不出结论甚至还可能得到错误的结果。所以存在知识的“窄台阶”，即只有浅层的、表面的、经验性的知识，缺少深层的、本质的、理性的知识。
（4）推理能力弱。由于推理方法简单，控制策略不灵活，所以容易出现“匹配冲突”、“组合爆炸”及“无穷递归”等问题，推理速度慢，效率低。
（5）智能水平低。专家系统的知识存储是一一对应的，且限定没有冗余性，因而就失去了灵活性。一般的专家系统一般不具备自学习能力和联想记忆功能，不能在运行过程中自我完善、发展和创新，不能用联想记忆、识别和类比等方式进行推理。这样，系统就不能在实践中不断自我完善，就不能从环境变化中发展和创新知识。系统的功能取决于系统最初的知识和能力，它的本领只是输入知识的总和。
以上种种都是专家系统发展中存在着的一些限制，在未来的年代中，许多今日专家系统缺失将会被改善，相信未来专家系统应该继续研究的项目有:具有处
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