文档介绍：天津财经大学TIANJINUNIVERSITYOFFINANCIALANDECONOMY论文题目人工智能系统之专家系统学生姓名秦健应学生学号201011148所在班级计算机学科学与技术1002班院系名称理工学院信息科学与技术系总论人工智能又称机器智能,是计算机科学中的一门边缘科学。专家系统是人工智能中最重要的也是最活跃的一个应用领域,它实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统是早期人工智能的一个重要分支,它可以看作是一类具有专门知识和经验的计算机智能程序系统,一般采用人工智能中的知识表示和知识推理技术来模拟通常由领域专家才能解决的复杂问题。起源与发展20世纪60年代初,出现了运用逻辑学和模拟心理活动的一些通用问题求解程序,它们可以证明定理和进行逻辑推理。但是这些通用方法无法解决大的实际问题,很难把实际问题改造成适合于计算机解决的形式,并且对于解题所需的巨大的搜索空间也难于处理。1965年,,结合化学领域的专门知识,研制了世界上第一个专家系统dendral,用其可以推断化学分子的结构。20多年来,知识工程的研究,专家系统的理论和技术不断发展,应用渗透到几乎各个领域,开发了几千个的专家系统,其中不少在功能上已达到,甚至超过同领域中人类专家的水平,并在实际应用中产生了巨大的经济效益。专家系统的发展已经历了3个阶段,正向第四代过渡和发展。第一代专家系统(dendral、macsyma等)以高度专业化、求解专门问题的能力强为特点。但在体系结构的完整性、可移植性等方面存在缺陷,求解问题的能力弱。第二代专家系统(mycin、、prospector、hearsay等)属单学科专业型、应用型系统,其体系结构较完整,移植性方面也有所改善,而且在系统的人机接口、解释机制、知识获取技术、不确定推理技术、增强专家系统的知识表示和推理方法的启发性、通用性等方面都有所改进。第三代专家系统属多学科综合型系统,采用多种人工智能语言,综合采用各种知识表示方法和多种推理机制及控制策略,并开始运用各种知识工程语言、骨架系统及专家系统开发工具和环境来研制大型综合专家系统。在总结前三代专家系统的设计方法和实现技术的基础上,已开始采用大型多专家协作系统、多种知识表示、综合知识库、自组织解题机制、多学科协同解题与并行推理、专家系统工具与环境、人工神经网络知识获取及学****机制等最新人工智能技术来实现具有多知识库、多主体的第四代专家系统。构造与工作过程专家系统通常由人机交互界面、知识库、推理机、解释器、综合数据库、知识获取等6个部分构成。其中尤以知识库与推理机相互分离而别具特色。专家系统的体系结构随专家系统的类型、功能和规模的不同,而有所差异。为了使计算机能运用专家的领域知识,必须要采用一定的方式表示知识。目前常用的知识表示方式有产生式规则、语义网络、框架、状态空间、逻辑模式、脚本、过程、面向对象等。基于规则的产生式系统是目前实现知识运用最基本的方法。产生式系统由综合数据库、知识库和推理机3个主要部分组成,综合数据库包含求解问题的世界范围内的事实和断言。知识库包含所有用“如果:〈前提〉,于是:〈结果〉”形式表达的知识规则。推理机(又称规则解释器)的任务是运用控制策略找到可以应用的规则。专家