专家系统的基本结构通常包括以下几个部分：

知识库

知识库是问题求解所需要的领域知识的集合，包括基本事实、规则和其他有关信息。

知识的表示形式可以是多种多样的，包括框架、规则、语义网络等。

知识库中的知识源于领域专家，是决定专家系统能力的关键，即知识库中知识的质量和数量决定着专家系统的质量水平。

知识库是专家系统的核心组成部分。

推理机

推理机是专家系统的“大脑”，负责模拟人类的推理过程，根据知识库中的知识进行推理和判断。

推理机能够从已知信息中推导出新的结论，从而帮助专家系统解决问题。

解释器

解释器用于解释推理过程的结果，帮助用户理解专家系统的决策依据。

解释器能够将推理过程以易于理解的方式呈现给用户，提高系统的透明度和可信度。

人机交互界面

人机交互界面是用户与专家系统进行交互的窗口，包括输入、输出和查询等功能。

用户可以通过人机交互界面向专家系统提供问题描述、查询结果或进行其他操作。

综合数据库 （有时也称为全局数据库）：

综合数据库用于存储和管理专家系统所需的各种数据，包括领域数据、用户数据、中间结果等。

该数据库在专家系统的运行过程中起到数据支持的作用，确保系统能够高效地处理问题。

知识获取

知识获取是专家系统的一个重要组成部分，负责从领域专家或其他可靠来源获取新的知识，并更新到知识库中。

知识获取机制确保专家系统能够不断学习和适应新的领域知识，保持其时效性和准确性。

综上所述，专家系统的基本结构包括知识库、推理机、解释器、人机交互界面、综合数据库和知识获取等六个部分。这些部分共同协作，使专家系统能够模拟人类专家的决策过程，解决特定领域的复杂问题。