Экспертная система - интеллектуальная система, предназначенные для решения задач на основе знаний, полученных от экспертов (специалистов в конкретной предметной области) и воплощенных в системе.

В типичной структуре экспертной системы (рис. 1) различают базу данных (БД), базу знаний (БЗ), интерпретатор знаний, подсистему пояснений вырабатываемых решений, подсистему ввода и обработки знаний, получаемых от экспертов, и лингвистический процессор (подсистему ввода-вывода данных при общении с пользователем).

База знаний представляет собой совокупность знаний, относящихся к некоторой предметной области и представленных в форме, удобной для выполнения с их помощью формальных рассуждений. Если в БД содержатся сведения в виде совокупности значений тех или иных параметров, то в БЗ сведения о предметной области обычно даются в виде правил обработки данных, представленных в символической форме.

Среди форм представления знаний наиболее распространены семантические сети, фреймы и продукции.

Семантическая сеть определяется как совокупность вершин, соответствующих сущностям предметной области, и дуг, отображающих отношения между сущностями. Примером семантической сети может служить альтернативный граф, используемый при синтезе проектных решений.

Фрейм — это структура данных, элементами которой являются поля (слоты), которые используются для представления свойств и/или процедур обработки данных в описываемой предметной области. Примером фрейма может служить хромосома в генетическом методе комбинирования эвристик, при этом каждый локус хромосомы аналогичен слоту фрейма.

Продукция — это правило вида ЕСЛИ А ТО В, где А — посылка, называемая антецедентом, В — заключение, называемой консеквентом. Заключение принимается (или исполняется) при истинности посылки. Например:

ЕСЛИ число обусловленности > 10⁴ ТО использовать неявный метод интегрирования.

База данных, иначе рабочая память, служит для хранения фактов, описывающих конкретную ситуацию. В ней находятся как исходные данные для решения задачи, так и промежуточные результаты вывода.

Интерпретатор является подсистемой логического вывода. По характеру логического вывода различают системы немонотонные и монотонные (дедуктивные) в зависимости от того, влияет контекст знаний на результаты вывода или нет. В системах с немонотонным выводом факты в рабочей памяти изменяются в процессе вывода, что требует пересмотра ранее полученных решений.

Логический вывод может быть прямым или обратным. При прямом выводе по известным фактам ищется соответствующее им заключение. Если заключение промежуточное, то вывод продолжается, что позволяет назвать такой вывод управляемым антецедентами. При обратном выводе среди фактов ищутся те, которые соответствуют выдвинутой (проверяемой) гипотезе. Это вывод, управляемый консеквентами.

Подсистема взаимодействия с экспертом (подсистема приобретения знаний) служит для формирования базы знаний.

Объяснительная подсистема предназначена для выдачи пользователю по его запросу информации о том, как система получила сделанный ею вывод или приняла выданное ею решение.