专家系统

本文简要介绍人工智能应用研究领域的重要方向之一——专家系统,重点是基于规则的专家系统。     

专家系统导论

五、专家系统与系统仿真技术 5.1人工智能技术在仿真中的应用人工智能技术AI在仿真中的应用,最近几年来有所发展并成为学术界关注的问题。从发表的研究报告看,AI与仿真在学科上的交叉涉及三个主要方面: 1°知识库用于建模与仿真 2°仿真技术与AI的结合 3°仿真模型中知识的表达每个方面都涉及到一些具体课题,见图1。     

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四、专家系统的建立如前所述,当建立某一领域问题求解的专家系统时,一个典型的过程是:研究专家的行为;分析专家的基本知识和推理策略;选择一个合适的工具;输入专家的知识;建造专家系统.在这个过程中,向专家提取知识并把它转换为一种程序(专家系统)是最为关键也是最困难的一步.这一过程被称为知识获取.领域知识基本可以分为两类:理论性知识和经验性知识.领域的理论知识如定理、定义、定律、法则,它们通常是确定的,公式化的,可以采用算法程序去求解问题.而对于领域的经验知识,它往往表现为经验的、模糊的、非公式化     

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6.1 早期的几个主要专家系统在讨论了早期的几个主要专家系统之后,下面将列表比较一下它们之间某些可比的特征.以便使读者对早期的专家系统有一个全面的层次上的概念.     

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六、专家系统范例本章将介绍与讨论一些有影响的专家系统,对于这些系统,作者按照时间人为的划分为两大部份,即早期的专家系统(指80年以前开发的系统)及近期的专家系统(指80年以后开发的系统).所介绍这些系统中有一些明显看出受到MYCIN设计思想的影响,但许多系统已经采用了与之完全不同的方法.早期的专家系统大多数为大学所开发.并很少出于商业的目的,而80年以后开发的系统有一个显著的特点就是商业目的很明确.     

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二、专家系统的基本概念2—1.专家系统的基本功能对一个实用的专家系统,最基本的要求可以归结为两条:·具有人类专家水平的解决实际问题的能力·对解决问题所做出的结论具有合理解释的能力1971年由美国斯坦福大学研制的,用以辅助医生进行诊断与治疗脑膜炎和血液感染的专家系统MYCIN,是第一个具备了人类专家水平、并提供了对结论解释功能的实用的专家系统.对MYCIN的评估,其成功率达到65%,超过了一     

专家系统导论

本文是有关专家系统的一个讲座。在今后的十年内,本文所介绍的概念和技术将会对未来的计算机应用和计算机仿真产生变革性的影响.专家系统导论一文综述了迅速发展中的这门技术着重于从实践的观点介绍了专家系统的关键的概念。内容将包括:基本概念;语言、工具和系统;专家系统的开发;专家系统在仿真中的应用;未来的发展.     

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二、专家系统的基本概念(续)2-5.推理与控制推理在问题求解过程中占有重要地位,从而决定了推理机在专家系统中的重要地位.推理机在专家系统结构中位于知识库与用户之间,它具有推理及推理过程控制两方面的职能.推理机的推理与控制策略决定了专家系统对知识库中的知识(事实与规则)的有效应用.贯穿于专家系统应用的全过程.为此已作了大量的研究工作.     

计算机专家系统

直到最近,人工智能才取得一些实际成果。这些成果的取得多是归功于设计和使用了专家系统——解决特定问属的计算机程序,其水平可与诙领域的人类专家相媲美。 关于这种系统与普通的应用程序有何区别,不易用上述定义说清楚。显然,应用程序要利用特定的求解问题的知识,且其中很多已取得了很高的成就,主要差别也许在于,在多数专家系统中,应用领域里求解问题的模型可明确地看作为一个独立的实体或知识库,而不只是隐含地看作为程序编码的一部分。这种知识库受一个独立的、可清楚地辨     

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三、人工智能语言及专家系统开发工具3—1概述根据费根鲍姆的定义,专家系统是一个使用知识库和推理程序来解决那些需要专家才能解决问题的计算机程序.因此,专家系统是一个应用于人类问题求解的计算机应用软件系统.这个应用软件系统必须在一定的计算机环境支持下运行.一个完整的人类问题求解系统可以用一个平台构架来描述,见图3—1.     

神经网络与专家系统

本文通过对专家系统与神经网络各自特点的考察，探讨了将两者结合起来并保留各自优点的可行途径，进一步指出了有待解决的问题。同时通过对电力系统中ＮＮ应用状况的回顾，展望了这一技术在电力系统中的应用前景。     

实时专家系统研究

在本文中,我们首先讨论了什么是实时专家系统,研究它的理由及其与通常所说的专家系统有何不同。阐述了实时专家系统的研究现状及未来的研究方向。最后简要地介绍了实时专家系统应用和工具的研究实例。     

潮白河防洪专家系统

本文详细阐述了潮白河防洪专家系统的总体结构和功能，该专家系统能帮助决策者对潮白河洪水进行错峰调度．系统包括三个部分：１）专家系统推理机制；２）专家知识库；３）推理实例．     

专家系统与仿真

人工智能和专家系统是新近时髦的术语,也是当前科学界最热门的课题。某些专家宣称人工智能已作为本世纪最重要的技术之一出现在人们面前。支持者们还说它将彻底革新管理和使用计算机的方法。即使这些断言只有一半是正确的,人工智能也将对仿真科学与技艺产生深远的影响。本文综述了这一飞速发展领域内的基本结果,研究了人工智能(尤指专家系统)在仿真中的潜力,并试图探索它可能带来的影响,同时还将展望它今后可能的发展方向。     

国外专家系统200例

专家系统领域自六十年代中期诞生以来,以其高性能和实用性引起了世界各国的普遍重视,美、日、英等发达国家纷纷将其列入国家研究重点。不少专家系统性能已达到或超过同领域中人类专家的水平,显示了     

DARPA提出专家系统指标

提高存储容量和推理能力,是DARPA为专家系统技术规划所确定的指标中的两项指标。它们的具体内容是:独立系统能处理10,000条规则和每秒进行4,000条规则推理,合作式专家系统能处理30,000条规则和每秒进行12,000条规则推理。这个计划是DARPA战略计算倡议的一部分,目的是获得一种支援战场管理应用的框架。空军的罗姆航空研制中心将就以下九个技术领域发出     

面向对象的调度专家系统

面向对象的方法是对世界的一种模型描述，本文把面向对象的方法用于专家系统设计之中，并紧密结合制造系统调度问题，从知识获取、表示和推理三个层面进行了论述，从中可以获得面向对象的专家系统的一系列独特性质。