В экспертных системах существует зависимость между входным потоком данных и данными в базе знаний. Во время консультации входные данные сопоставляются с данными в базе знаний. Результатом является ответ да или нет. Утвердительный ответ является результатом одного из продукционных правил, выбранного в соответствии с входными данными.Экспертная система на правилах содержит множество правил, которые вызываются посредством входных данных в момент сопоставления.Экспертная система в механизме вывода содержит интерпретатор, который вызывает и активизирует различные модули системы и выполняет последовательность из трех шагов:

1. интерпретатор сопоставляет образец правила с элементами данных в базе знаний

2. Если можно вызвать более одного правила, то для выбора используется механизм разрешения конфликта

3.выбранное правило применяется, чтобы  найти ответ. Этот трехшаговый процесс является циклическим и называется циклом распознавания. Количество правил определяет размер базы. В ней важна структура продукционных правил. При построении совместимых правил используются следующие принципы

1. требование минимально достаточного множества условий при определении продукционных правил

2. избегание противоречивых правил

3. конструирование правил, опираясь на структуру, присущую предметной области.

Рассмотри подготовку базы знаний для экспертной системы выбора породы собак. Он делается по определенным критеряим-пользователь задает характеристики, интерпретатор сопоставляет их с базой.Допустим имеются характеристики двух пород:

Гончая-короткая шерсть, рост< 50 см, длинный уши, хороший характер.

Датский дог-короткая шерсть, свисающий хвост, длинные уши, хороший характер,вес >100 фунтов.

Обе породы имеют которкую шерсть, длинные уши, и хороший характер. Рост гончей меньше 22 дюймов, о росте дога ничего не сказано. Дог имеет свисающий хвост и вес больше 100 фунтов, чего нет у гончей. Описание достаточно, чтобы различить эти две породы и даже отличить их от других в базе знаний. Могут быть составлены следующие продукционные правила

Dog_is(“Beagle”):-it_is(“short_haired dog”),positive(has,”Height under 22 inches”), positive(has,”long ears”),positive(has,”good character”),!.

Dog_is(“Great Dane”):-it_is(“short_haired dog”),positive(has,”weigtt over 100”), positive(has,”long ears”),positive(has,”good character”),positive(has,low_set fail”),!.

Использование предиката it_is позволяет ограничить пространство поиска( количество данных проверяемых при поиске решения) одним поддеревом древовидной структуры, содержащей информацию о разных породах собак. Экспетная система, базирующаяся на правилах, позволяет проектировщику строить правила, которые естественным образом объединяют в группы связанные фрагменты знаний. Каждое продукционное правило может быть независимым от других. Эта независимость делает базу продукционных правил семантически модульной, т.е. группы информации не влияют друг на друга. Модульность базы правил позволяет развивать базу знаний увеличивая ее.