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人工智能学****心得
人工智能学****心得
人工智能学****心得
20147932唐雪琴
人工智能研究最新进展综述
一、研究领域
在大多数数学科中存在着几个不一样的研究领域,每个领域都有着独有的感
兴趣的研究课题、研究技术和术语。在人工智能中,这样的领域包含自然语言办理、自动定理证明、自动程序设计、智能检索、智能调换、机器学****专家系统、
机器人学、智能控制、模式鉴别、视觉系统、神经网络、agent、计算智能、问题求解、人工生命、人工智能方法、程序设计语言等。
在过去50多年里,已经建立了一些拥有人工智能的计算机系统;比方,可以求解微分方程的,下棋的,设计解析集成电路的,合***类自然语言的,检索情报的,诊断疾病以及控制控制太空翱翔器、地面挪动机器人和水下机器人的具
有不一样程度人工智能的计算机系统。人工智能是一种外向型的学科,它不仅需求
研究它的人懂得人工智能的知识,并且要求有比较扎实的数学基础,哲学和生物
学基础,只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思想。因为人工智
能的研究领域十分广阔,它总的来说是面向应用的,也就说什么地方有人在工作,
它就可以用在什么地方,因为人工智能的最根本目的还是要模拟人类的思想。参
照人在各种活动中的功能,我们可以获取人工智能的领域也但是就是取代人的活
动而已。哪个领域有人进行的智力活动,哪个领域就是人工智能研究的领域。人
工智能就是为了应用机器的优点来帮助人类进行智力活动。人工智能研究的目的
就是要模拟人类神经系统的功能。
二、各领域国内外研究现状最近几年来,人工智能的研究和应用出现了好多新的领域,它们是传统人工智能的延伸和扩展。在新世纪开始的时候,这些新研究已引起人们的更亲近关注。这些新领域有分布式人工智能与艾真体、计算智能与进化计算、数据发掘与知识发现,以及人工生命等。下边逐个加以大体介绍。
1、分布式人工智能与艾真体
分布式人工智能是分布式计算与人工智能联合的结果。dai系统以鲁棒性
作为控制系统质量的标准,并拥有互操作性,即不一样的异构系统在迅速变化的环
境中拥有交换信息和共同工作的能力。
分布式人工智能的研究目标是要创立一种可以描述自然系统和社会系统的
精确看法模型。dai中的智能并不是独立存在的看法,只好在集体协作中实现,因
而其主要研究问题是各艾真体间的合作与对话,包含分布式问题求解和多艾真体
系统两领域。此中,分布式问题求解把一个详细的求解问题划分为多个互相合作
和知识共享的模块或结点。多艾真系统统则研究各艾真体间智能行为的协调,包含规划、知识、技术和动作的协调。这两个研究领域都要研究知识、资源和控制
的划分问题,但分布式问题求解常常含有一个全局的看法模型、问题和成功标准,而mas则含有多个局部的看法模型、问题和成功标准。
mas更能表现人类的社会智能,拥有更大的灵巧性和适应性,更合适开放
和动
态的世界环境,因此倍受重视,已成为人工智能以致计算机科学和控制科
学与工程的研究热门。当前,艾真体和mas的研究包含理论、系统构造、语言、
合作与协调、通信和交互技术、mas学****和应用等。mas已在自动驾驶、机器人
导航、机场管理、电力管理和信息检索等方面获取应用。
2、计算智能与进化计算
计算智能涉及神经计算、模糊计算、进化计算等研究领域。此中,神经计
算和模糊计算已有较长的研究历史,而进化计算则是较新的研究领域。在此仅对进化计算加以说明。
进化计算是指一类以达尔文进化论为依照来设计、控制和优化人工系统的
技术和方法的总称,它包含遗传算法、进化策略和进化规划。它们依照相同的指
导思想,但相互存在必定差异。同时,进化计算的研究关注学科的交织和广泛的
应用背景,因此引入了好多新的方法和特点,相互间难于分类,这些都统称为进
化计算方法。当前,进化计算被广泛运用于好多复杂系统的自适应控制和复杂优
化问题等研究领域,如并行计算、机器学****电路设计、神经网络、基于艾真体
的仿真、元胞自动机等。
达尔文进化论是一种鲁棒的搜寻和优化系统,对计算机科学,特别是对人工智能的发展产生了很大的影响。大多数生物体经过自然选择和有性生殖进行进化。自然选择决定了集体中哪些个体可以生计和生殖,有性生殖保证了后代基因中的混杂和重组。自然选择的原则是适者生计,即物竞天择,优胜劣汰。
直到几年前,遗传算法、进化规划、进化策略三个领域的研究才开始交流,并发现它们的共同理论基础是生物进化论。所以,把这三种方法统称为进化计算,而把相应的算法称为进化算法。
3、数据发掘与知识发现
知识获取是知识信息办理的重点问题之一。20世纪80年月人们在知识发现方面获得了必定的进展。利用样本,经过概括学****也许与神经计算联合起来
进行知识获取已有一些试验系统。数据发掘和知识发现是90年月早期新兴起的一个活跃的研究领域。在数据库基础上实现的知识发现系统,经过综合运用统计学、粗糙集、模糊数学、机器学****和专家系统等多种学****手段和方法,从大批的
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数据中提炼出抽象的知识,从而揭露出蕴涵在这些数据背后的客观世界的内在联系和实质规律,实现知识的自动获取。这是一个富裕挑战性、并拥有广阔应用远景的研究课题。
从数据库获取知识,即从数据中发掘并发现知识,第一要解决被发现知识
的表达问题。最好的表达方式是自然语言,因为它是人类的思想和交流语言。知识表示的最根本问题就是如何形成用自然语言表达的看法。
机器知识发现始于1974年,并在此后十年中获取一些进展。这些进展常常与专家系统的知识获取研究相关。到20世纪80年月末,数据发掘获得打破。愈来愈多的研究者加入到知识发现和数据发掘的研究行列。此刻,知识发现和数据发掘已成为人工智能研究的又一热门。
比较成功的知识发现系统实用于超级市场商品数据解析、解说和报告的coverstory系统,用于看法性数据解析和查寻感兴趣关系的集成化系统
explora,交互式大型数据库解析工具kdw,用于自动解析大规模天空观察数据
的skicat系统,以及通用的数据库知识发现系统kdd等。
4、人工生命
人工生命的看法是由美国圣菲研究所非线性研究组的兰顿于1987年提出的,旨在用计算机和精美机械等人工媒介生成或构造出可以表现自然生命系统行
为特点的仿真系统或模型系统。自然生命系统行为拥有自组织、自复制、自修复等特点以及形成这些特点的混沌动力学、进化和环境适应。
人工生命所研究的人造系统可以演示拥有自然生命系统特点的行为,在
“生命之所能”的广阔范围内深入研究“生命之所知”的实质。只有从“生命之
所能”的广泛内容来观察生命,才能真实理解生物的实质。人工生命与生命的形
式化基础相关。生物学从问题的顶层开始,把器官、组织、细胞、细胞膜,直到
分子,以探究生命的神秘和机理。人工生命则从问题的基层开始,把器官作为简
单机构的宏观集体来观察,自底向长进行综合,把简单的由规则支配的对象构成
更大的会集,并在交互作用中研究非线性系统的近似生命的全局动力学特征。
人工生命的理论和方法有别于传统人工智能和神经网络的理论和方法。人
工生命把生命现象所表现的自适应机理经过计算机进行仿真,对相关非线性对象
进行更真实的动向描述和动向特点研究。
人工生命学科的研究内容包含生命现象的仿生系统、人工建模与仿真、进化动力学、人工生命的计算理论、进化与学****综合系统以及人工生命的应用等。
比较典型的人工生命研究有计算机病毒、计算机进度、进化机器人、自催化网络、细胞自动机、人工核苷酸和人工脑等。
三、学了人工智能课程的收获
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认识人工智能的看法和人工智能的发展,认识国际人工智能的主要门派和路线,认识国内人工智能研究的基本状况,熟****人工智能的研究领域。
较详细地论述知识表示的各种主要方法。重点掌握了状态空间法、问题归约法和谓词逻辑法,熟****语义网络法,认识知识表示的其余方法,如框架法、剧本法、过程法等。
掌握了盲目搜寻和启示式搜寻的基本源理和算法,特别是宽度优先搜寻、
深度优先搜寻、等代价搜寻、启示式搜寻、有序搜寻、a*算法等。认识博弈树搜
索、遗传算法和模拟退火算法的基本方法。
掌握了消解原理、规则演绎系统和产生式系统的技术、认识不确立性推理、非单调推理的看法。
概括性地认识了人工智能的主要应用领域,如专家系统、机器学****规划系统、自然语言理解和智能控制等。
基本认识人工智能程序设计的语言和工具。
四、对人工智能研究的展望
对现代社会的影响有多大?工业领域,特别是制造业,已成功地使用了人工智能技术,包含智能设计、虚假制造、在线解析、智能调换、仿真和规划等。金融业,股票商利用智能系统辅助其解析,判断和决策;应用卡欺骗检测系统业已获取广泛应用。人工智能还浸透到人们的平常生活,cad,cam,cai,cap,cims等一系列智能产品给大家带来了极大的方便,它还改变了传统的通信方式,语音拨号,手写短信的智好手机愈来愈人性化。
人工智能还影响了你们的文化和娱乐生活,引起人们更深层次的精神和哲
学层面的思虑,从施瓦辛格主演的《终结者》系列,《黑
客帝国》系列以及斯皮尔伯格导演的《人工智能》,都有意无心的提出了相同的
问题:我们应该如何对待人工智能?如何对待拥有智能的机器?会不会有一天机
器的智能将超出人的智能?问题的答案也许千差万别,我个人以为上述担忧不太
可能成为现实,因为我们理解人工智能其实不是让它取代人类智能,而是让它模拟
人类智能,从而更好地为人类服务。
当古人工智能技术发展迅速,新思想,新理论,新技术不停浮现,如模糊技术,模糊--神经网络,遗传算法,进化程序设计,混沌理论,人工生命,计算智能等。以agent看法为基础的分布式人工智能正在异军兴起,特别是关于软件的开发,“面向agent技术”将是继“面向对象技术”后的又一打破。从万维网到人工智能的研究正在热火朝天的展开。
五、对课程的建议
可以联合此刻最新研究成就侧重讲解重点知识,以及表达在一些研究成
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果中人工智能那些知识被应用。
多介绍一些过于人工智能方面的电影,如:《终结者》系列、《黑客帝国》系列、《人工智能》等,从而增添同学对这门课程学****的兴趣。
条件同意的话,可以安排一些实验课程,让同学们自己制作一些简单的作品,增强同学对人工智能的兴趣,增强同学之间的学****br/>课堂上多讲解一些人工智能在各个领域方面的应用,以及侧重论述一些新的和正在研究的人工智能方法与技术,让同学们可以认识近期发展起来
的方法和技术,在讲解时最好多举例,再联合原理进行讲解,更助于同学们对人工智能的理解。第三篇:《人工智能》学****报告
深圳大学硕士研究生课程作业—人工智能
《人工智能》学****报告
深圳大学机电与控制工程学院彭建柳
学号:0943010210
人工智能(artificialintelligence,ai),以前有一部电影,有名导演斯
蒂文?斯皮尔伯格的科幻片《人工智能》(.)对好多人的脑筋又一次产生了震动,引起了一些人士认识并探究人工智能领域的兴趣。人工智能关于一般人来说是那样的可望而不行及,但是它却吸引了无数研究人员为之奉献才干,从美国的麻省理工学院(mit)、卡内基-梅隆大学(cmu)到ibm公司,再到日本的本田公司、sony公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所,全球的实验室都在进行
ai技术的实验。
向来以来,关于人工智能的理论,我向来以为是科学的前沿,理解起来较
为飘渺。但是,从本学期《人工智能》课程的学****中,自己较系统的接触到了关于人工智能的理论,从有限的课程中,经过老师的详细介绍和查阅人工智能方面的书本,学****了关于人工智能几个主要方面的知识,如模糊控制、专家系统、神经网络等。下边是自己关于人工智能理论的一些基本认识。
人工智能的形成与发展
说到人工智能,第一先认识下自动控制理论,自动控制理论从形成到发展
到现在,已经经历了六十多年的历程,其主要分为三个阶段:
第一阶段是40年月流行的以调理原理为标记,称为经典控制理论阶段;
第二阶段是以60年月流行的以状态空间为标记,称为现代控制理论阶段;
第三阶段是80年月流行的智能控制理论阶段
智能控制是在控制论人工智能系统论和信息论等多学科的高度综合与集成,
是一门新兴的交织前沿学科。智能控制技术,即是在无人干预的状况下能自主地
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驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。对好多复杂的系统,难以建立有效的数学模型和用惯例的控制理论去进行定量计算和解析,而一定采纳定量方法与定性方法相联合的控制方式。定量方法与定性方法相联合的目的是,要由机器用近似于人的智慧和经验来引导求解过程。所以,在研究和设计智能系统时,主要注意力不放在数学公式的表达、计算和办理方面,而是放在对任
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务和现实模型的描述、符号和环境的鉴别以及知识库和推理机的开发上,
即智能控制的重点问题不是设计惯例控制器,而是研制智能机器的模型。其余,智能控制的中心在高层控制,即组织控制。高层控制是对实质环境或过程进行组织、决讲和规划,以实现问题求解。为了完成这些任务,需要采纳符号信息办理、启示式程序设计、知识表示、自动推理和决策等相关技术。这些问题求解过程与人脑的思想过程有必定的相似性,即拥有必定程度的“智能”。
跟着人工智能和计算机技术的发展,已经有可能把自动控制和人工智能以
及系统科学中一些相关学科分支(如系统工程、系统学、运筹学、信息论)联合起来,建立一种合用于复杂系统的控制理论和技术。智能控制正是在这类条件下产生的。它是自动控制技术的最新发展阶段,也是用计算机模拟人类智能进行控制的研究领域。1965年,傅京孙第一提出把人工智能的启示式推理规则用于学****br/>控制系统。1985年,在美国初次召开了智能控制学术谈论会。1987年又在美国召开了智能控制的首届国际学术会议,标记着智能控制作为一个新的学科分支获取认可。智能控制拥有交织学科和定量与定性相联合的解析方法和特点。
模糊控制
在传统的控制领域里,控制系统动向模式的精确与否是影响控制好坏的最
主要重点,系统动向的信息越详细,则越能达到精确控制的目的。但是,关于复
杂的系统,因为变量太多,常常难以正确的描述系统的动向,于是工程师便利用各种方法来简化系统动向,以完成控制的目的,但却不尽理想。换言之,传统的控制理论关于明确系统有强而有力的控制能力,但关于过于复杂或难以精确描述的系统,则显得力所不及了。所以便试试着以模糊数学来办理这些控制问题。经过课堂中,导师生动的讲解,以及引用到生活中间鲜活的例子,如冰箱温度的模糊控制,智能汽车的行驶路线控制等等,充分的认识到,模糊控制在此刻社会的应用已经很广泛,不过理论知识的缺少而感觉不到它们的存在。
一般控制架构包含:定义变量、模糊化、知识库、逻辑判断及反模糊化,详细以下:
定义变量:也就是决定程序被观察的状况及考虑控制的动作,比方在一般控制问题上,输入变量有输出偏差e与输出偏差之变化率ce,而控制变量
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则为下一个状态之输入u。此中e、ce、u统称为模糊变量。
模糊化:将输入值以合适的比率变换到论域的数值,利用口语化变量来描述丈量物理量的过程,依合适的语言值求该值相对之隶属度,此口语化变量我们称之为模糊子会集。
知识库:包含数据库与规则库两部分,此中数据库是供给办理模糊数据之相关定义;而规则库则藉由一群语言控制规则描述控制目标和策略。
逻辑判断:模拟人类下判断时的模糊看法,运用模糊逻辑和模糊推论法进行推论,而获取模糊控制讯号。此部分是模糊控制器的精髓所在。
解模糊化:将推论所获取的模糊值变换为明确的控制讯号,做为系统的输入值。
模糊控制很重要的一点就是模糊规则的拟定,其规则拟定的本源主要由专家的经验和知识、操作员的操作模式、自学****供给。模糊规则的形式则分为状态评估和目标评估两种。但都是以模糊控制为基础,达到自动控制的目的。
专家系统
专家系统(expertsystem)是人工智能应用研究最活跃和最广泛的课题之一。运用特定领域的特地知识,经过推理来模拟平常由人类专家才能解决的各种复杂的、详细的问题,达到与专家拥有相同解决问题能力的计算机智能程
序系统。它能对决策的过程作出解说,并有学****功能,即能自动增添解决问题所需的知识。
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。第一代专家系统以高度专业化、求解特地问题的能力强为特点。但在系统构造的完好性、可移植性等方面存在缺点,求解问题的能力弱。第二代专家系统属单学科专业型、
应用型系统,其系统构造较完好,移植性方面也有所改进,并且在系统的人机接口、解说系统、知识获取技术、不确立推理技术、增强专家系统的知识表示和推理方法的启示性、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,采纳多种人工智能语言,综合采纳各种知识表示方法和多种推理系统及控制策略,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,已开始采纳大型多专家协作系统、多种知识表示、综合知识库、
自组织解题系统、多学科共同解题与并行推理、专家系统工具与环境、人工神经
网络知识获取及学****系统等最新人工智能技术来实现拥有多知识库、多主体的第
四代专家系统。
对专家系统可以按不一样的方法分类。平常,可以按应用领域、知识表示方法、控制策略、任务种类均分类。如按任务种类来划分,常有的有解说型、展望
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型、诊断型、调试型、保护型、规划型、设计型、督查型、控制型、教育型等。
简而言之,专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。
神经网络
因为神经网络是多学科交织的产物,各个相关的学科领域对神经网络都有
各自的见解,所以,关于神经网络的定义,在科学界存在好多不一样的见解。当前
使用得最广泛的是的定义,即“神经网络是由拥有适应性的简单单元
构成的广泛并行互连的网络,它的组织可以模拟生物神经系统对真实世界物体所
作出的交互反应。”
人工神经网络是模拟人思想的第二种方式。这是一个非线性动力学系统,
其特点在于信息的分布式储存和并行共同办理。固然单个神经元的构造极其简单,
功能有限,但大批神经元构成的网络系统所能实现的行为倒是极其丰富多彩的。
小结
关于人工智能的学****我此刻所学****到的不过是皮毛。但关于一个方才接
触人工智能学****的学生,认识如模糊控制、专家系统、神经网络等人工智能的知识入门尤其重要,为未来进一步学****人工智能的理论打下基础,并将理论应用于生活和工作中间,这才是学****的最后目的。
参照文件:
《人工智能控制》作者:蔡自兴,出版社:化学工业第一版社,2014-7-1第四篇:对人工智能学****的感想
学校:
学院:班级:
姓名:学号:
说说人工智能的学****感想
人工智能(artificialintelligence),英文缩写为ai。它是研究、开发
用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术
科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它妄图认识智能的实质,并生产出
一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包含机器
人、语言鉴别、图像鉴别、自然语言办理和专家系统等。
人工智能技术导论这门课的学****让我知道了人工智能从出生发展到今日
经历了一条漫长的路,好多科研人员为此而不懈努力。人工智能的开始可以追
溯到电子学出现从前。象布尔和其余一些哲学家和数学家建立的理论原则此后成为人工智能逻辑学的基础。而人工智能真实引起研究者的兴趣则是1943年计
算机发明此后的事。技术的发展最后使得人们可以仿真人类的智能行为,最少看起来不太遥远。接下来的四十年里,尽管碰到好多阻拦,人工智能依旧从最先
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只有十几个研究者成长到此刻成千上万的工程师和专家在研究;从一开始只有
一些下棋的小程序到此刻的用于疾病诊断的专家系统,人工智能的发展尽人皆知。
人工智能经过几十年的发展,其应用在许多领域获取发展,在我们的平常
生活和学****中间也有好多地方获取应用。我经过网络查找,知道了以下领域的人
工智能的发展。
机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变为另一种自然语言的过程,用
以完成这一过程的软件系统叫做机器翻译系统。几十年来,国内外好多专家、学者为机器翻译的研究付出了大批的心血和汗水。固然到现在还没有一个适用、全
面、高质量的自动翻译系统出现,但是也获得了很大的进展,特别是作为人们的辅助翻译工具,机器翻译已经获取大多数人的认同。当前,国内的机器翻译软件不下百种,依据这些软件的翻译特点,大体可以分为三大类:词典翻译类、汉化翻译类和专业翻译类。词典类翻译软件代表是“金山词霸”了,堪称是多快好省的电子词典,它可以迅速盘问英文单词或词组的词义,并供给单词的发音,为用户认识单词或词组含义供给了极大的便利。汉化翻译软件的典型代表是“东方快车2014”,它第一提出了“智能汉化”的看法,使翻译软件的辅助翻译作用更加显然。以“译星”、“雅信译霸”为代表的专业翻译系统,是面对专业或行业用户的翻译软件,但其专业翻译的质量与人们的适用性还有许多差距,有人谈论说“满篇英文难不住,满篇中文看不懂”,该说法固然比较极端,但机译译文的质量的确却向来是个老大难问题。这里,我们没关系对现有的机译和人译过程作一比较,从中可以看出一些原由。
机器翻译:
一句一句办理,上下文缺少联系;
对源语言的解析不过求解句法关系,完好不是意义上的理解;
缺少领域知识,从计算机到医学,从化工到法律都通用,就换专业词典;
译文变换是基于源语言的句法构造的,受源语言的句法构造的约束;
翻译不过句法构造的和词汇的机械对应。
人工翻译:
一般会先通读全文,会前后照顾;
对源语言是求愉悦义上的理解;
只有专业翻译人员,而没有全能翻译人员;
译文是基于他对源语言的理解,不受源语言的句法构造的约束;
翻译是一个再创立的过程。
在当前的状况下,计算机辅助翻译应该是一个比较好的实质选择。事实上,
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在好多领域中,计算机辅助人类工作的方式已经获取了广泛的应用,比方cad软件。假如计算机辅助技术用于语言的翻译研究,应该相同可以起到很大的辅
助作用,这就是所谓的“计算机辅助翻译”。它集机器记忆式翻译、语法解析式翻译和人际交互式翻译为一体,把翻译过程中机械、重复、琐碎的工作交给计
算机来完成。这样,翻译者只需将精力会集在创立性的思虑上,有益于工作效率的提升。
机器翻译研究归根结底是一个知识办理问题,它涉及到相关语言内的知识、语言间的知识、以及语言外的世界知识,此中包含知识和相关领域的特地知识。随着因特网的普及与发展,机器翻译的应用远景十分广阔。作为人类探究自己
智能和操作知识的系统的窗口,机器翻译的研究与应用将更加诱人。国际上相关专家解析以为机器翻译要想达到近似人工翻译相同的流畅程度,最少还要经历
年时间的连续研究,但在人类对语言研究还没有清楚“人脑是如何进行语言
的模糊鉴别和判断”的状况下,机器翻译要想达到100%的正确率是不行能的。
专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。专家系统内部含有大批的某个领域的专家水平的知识与经验,可以运用人类专家的知识和解决问题的方法进行推理和判断,模拟人类专家的决策过程,来解决该领域的
复杂问题。专家系统是人工智能应用研究最活跃和最广泛的应用领域之一,涉及到社会各个方面,各种专家系统已遍及各个专业领域,获得很大的成功。依据
专家系统办理的问题的种类,把专家系统分为解说型、诊断型、调试型、维修型、教育型、展望型、规划型、设计型和控制型等10各种类。详细应用就好多了,比方血液凝结疾病诊断系统、电话电缆保护专家系统、花布图案设计和花布印染专家系统等等。
为了实现专家系统,一定要储存有该特地领域中经过早先总结、解析并按某种模式表示的专家知识(构成知识库),以及拥有近似于领域专家解决实质问题的推理系统(构成推理机)。系统能对输入信息进行办理,并运用知识进行推理,做出决讲和判断,其解决问题的水平达到或凑近专家的水平,所以能起到专家或专家助手的作用。
开发专家系统的重点是表示和运用专家知识,即来自领域专家的己被证明对解决相关领域内的典型问题实用的事实和过程。当前,专家系统主要采纳基于规则的知识表示和推理技术。因为领域的知识更多是不精确或不确立的,所以,不确立的知识表示与知识推理是专家系统开发与研究的重要课题。其余,专家系统开发工具的研制发展也很迅速,这对扩大专家系统的应用范围,加快专家系
统的开发过程,将起到踊跃地促进作用。跟着计算机科学技术整体水平的提升,
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