第6章 专家系统
专家系统习题解答
第七章专家系统 7.1.答： （1）专家系统的定义 费根鲍姆（E．A．Feigenbaum）：“专家系统是一种智能的计算机程序，它运用知识和推理步骤来 解决只有专家才能解决的复杂问题” 专家系统是基于知识的系统，用于在某种特定的领域中运用领域专家多年积累的经验和专门知识， 求解需要专家才能解决的困难问题 保存和大面积推广各种专家的宝贵知识 博采众长 比人类专家更可靠，更灵活 （2）专家系统的特点 ①具有专家水平的专门知识 专家系统中的知识按其在问题求解中的作用可分为三个层次：数据级、知识库级和控制级 数据级知识（动态数据）：具体问题所提供的初始事实及在问题求解过程中所产生的中间结 论、最终结论 数据级知识通常存放于数据库中 知识库级知识：专家的知识，这一类知识是构成专家系统的基础 一个系统性能高低取决于这种知识质量和数量 控制级知识（元知识）：关于如何运用前两种知识的知识 在问题求解中的搜索策略、推理方法 ②能进行有效的推理 推理机构——能根据用户提供的已知事实，通过运用知识库中的知识，进行有效的推理，以实现问题的求解。专家系统的核心是知识库和推理机 ③具有启发性 除能利用大量专业知识外，还必须利用经验判断知识来对求解问题作出多个假设（依据某些条件选定一个假设，使推理继续进行） ④能根据不确定（不精确）的知识进行推理 综合利用模糊的信息和知识进行推理，得出结论 ⑤具有灵活性 知识库与推理机相互独立，使系统易于扩充，具有较大的灵活性 ⑥具有透明性 一般有解释机构，所以具有较好的透明性 解释机构向用户解释推理过程，回答“Why？”、“How？”等问题 ⑦具有交互性 一般都为交互式系统，具有较好的人机界面 一方面它需要与领域专家或知识工程师进行对话以获取知识；另一方面它也需要不断地从用户处 获得所需的已知事实并回答询问。 7.2.答：专家系统的一般结构 人机接口、推理机、知识库、动态数据库、知识获取机构、解释机构 知识库：主要用来存放领域专家提供的专门知识 (1) 知识表达方法的选择（最多的三种表示方法是产生式规则、框架和语义网络） ①充分表示领域知识 ②能充分、有效地进行推理 ③便于对知识的组织、维护与管理
专家系统实例
一个专家系统的例子 一、建立动物识别专家系统的规则库，并用与/或图来描述这个规则库。 规则库由15条规则组成，规则名分别是；rule1，rule2，┉，rule15，规则库的符号名为ruleS。编写一段程序,把15条规则组成一个表直接赋值给规则库ruleS。 ( rules ((rule1 (if (animal has hair)) 若动物有毛发(F1) (then (animal is mammal))) 则动物是哺乳动物(M1) ((rule2 (if (animal gives milk)) 若动物有奶(F2) (then (animal is mammal))) 则动物是哺乳动物(M1) ((rule3 (if (animal has feathers)) 若动物有羽毛(F9) (then (animal is bird))) 则动物是鸟(M4) ((rule4 (if (animal flies)) 若动物会飞(F10) (animal lays eggs)) 且生蛋(F11) (then (animal is bird))) 则动物是鸟(M4) ((rule5 (if (animal eats meat)) 若动物吃肉类(F3) (then (animal is carnivore))) 则动物是食肉动物(M2) ((rule6 (if (animal Raspointed teeth)) 若动物有犀利牙齿(F4) (animal has claws) 且有爪(F5) (animal has forword eyes)) 且眼向前方(F6) (then (animal is carnivore))) 则动物是食肉动物(M2) ((rule7 (if (animal has mammal)) 若动物是哺乳动物(M1) (animal has hoofs)) 且有蹄(F7) (then (animal is ungulate))) 则动物是有蹄类动物(M3) ((rule8 (if (animal has mammal)) 若动物是哺乳动物(M1) (animal chews cud)) 且反刍(F8) (then (animal is ungulate))) 则动物是有蹄类动物(M3) ((rule9 (if (animal is mammal)) 若动物是哺乳动物(M1) (animal is carnivore) 且是食肉动物(M2) (animal has tawny color) 且有黄褐色(F12) (animal has dark sports)) 且有暗斑点(F13) (then (animal is cheetah))) 则动物是豹(H1) ((rule10 (if (animal is mammal)) 若动物是哺乳动物(M1) (animal is carnivore) 且是食肉动物(M2)
人工智能习题&答案-第6章-专家系统
第六章专家系统 6-1 什么叫做专家系统?它具有哪些特点与优点? 专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。也就是说，专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题。 特点： (1)启发性 专家系统能运用专家的知识与经验进行推理、判断和决策 (2)透明性 专家系统能够解释本身的推理过程和回答用户提出的问题，以便让用户能够了解推理过程，提高对专家系统的信赖感。 (3) 灵活性 专家系统能不断地增长知识，修改原有知识，不断更新。 优点： (1) 专家系统能够高效率、准确、周到、迅速和不知疲倦地进行工作。 (2) 专家系统解决实际问题时不受周围环境的影响，也不可能遗漏忘记。 (3) 可以使专家的专长不受时间和空间的限制，以便推广珍贵和稀缺的专家知识与经验。 (4) 专家系统能促进各领域的发展，它使各领域专家的专业知识和经验得到总结和精炼，能够广泛有力地传播专家的知识、经验和能力。 (5) 专家系统能汇集多领域专家的知识和经验以及他们协作解决重大问题的能力，它拥有更渊博的知识、更丰富的经验和更强的工作能力。 (6) 军事专家系统的水平是一个国家国防现代化的重要标志之一。 (7) 专家系统的研制和应用，具有巨大的经济效益和社会效益。 (8) 研究专家系统能够促进整个科学技术的发展。专家系统对人工智能的各个领域的发展起了很大的促进作用，并将对科技、经济、国防、教育、社会和人民生活产生极其深远的影响。
第六章信息系统与数据库
第六章信息系统与数据库 一、选择题 1.以下列出了计算机信息系统抽象结构层次，其中的数据库管理系统和数据库________。 A.属于业务逻辑层 B 属于资源管理层 C 属于应用表现层 D 不在以上所列层次中 2. 以下列出了计算机信息系统抽象结构的4个层次，在系统中为实现相关业务 功能（包括流程、规则、策略等）而编制的程序代码属于其中的________。 A 基础设施层 B 业务逻辑层 C 资源管理层 D 应用表现层 3. 以下列出了计算机信息系统抽象结构的4个层次，系统中的硬件、系统软件 和网络属于其中的________。 A.基础设施层 B.业务逻辑层 C.资源管理层 D.应用表现层 4. 以下列出了计算机信息系统抽象结构层次，在系统中可实现分类查询的表单 和展示查询结果的表格窗口________。 A属于业务逻辑层 B属于资源管理层 C属于应用表现层 D不在以上所列层次中 5. 以下关于SQL语言的说法中，错误的是________ A.SQL的一个基本表就是一个数据库 B .SQL语言支持三级体系结构 C.一个基本表可以跨多个存储文件存放 D.SQL的一个二维表可以是基本表，也可以是视图 6. 信息系统采用B/S模式时，其“查询SQL请求”和“查询结果”的“应答”发生在________之间。 A浏览器和Web服务器 B 浏览器和数据库服务器 C Web服务器和数据库服务器 D 任意两层 7. 关系数据库的SQL查询操作由3个基本运算组合而成，其中不包括________ 。 A 连接 B 选择 C 投影 D 比较
8. 信息系统采用的B/S模式，实质上是中间增加了________ 的C/S模式。 A Web服务器 B 浏览器 C 数据库服务器 D 文件服务器 9. 在信息系统的B/S模式中，ODBC/JDBC是________之间的标准接口。 A Web服务器与数据库服务器 B 浏览器与数据库服务器 C 浏览器与Web服务器 D 客户机与Web服务器 10. 计算机信息系统中的B/S三层模式是指________。 A 应用层、传输层、网络互链层 B 应用程序层、支持系统层、数据库层 C浏览器层、Web服务器层、DB服务器层 D 客户机层、HTTP网络层、网页层 11. ODBC是________，用户可以直接将SQL语句送给ODBC。 A一组对数据库访问的标准 B数据库查询语言标准 C数据库应用开发工具标准 D数据库安全标准 12. 所谓“数据库访问”，就是用户根据使用要求对存储在数据库中的数据进行 操作。它要求________ 。 A.用户与数据库可以不在同一计算机上而通过网络访问数据库；被查询的数据 可以存储在多台计算机的多个不同数据库中 B.用户与数据库必须在同一计算机上；被查询的数据存储在计算机的多个不同 数据库中 C.用户与数据库可以不在同一计算机上而通过网络访问数据库；但被查询的数 据必须存储同一台计算机的多个不同数据库中 D.用户与数据库必须在同一计算机上；被查询的数据存储在同一台计算机的指 定数据库中 13.ODBC是________，用户可以直接将SQL语句送给ODBC。 A.一组对数据库访问的标准 B.数据库查询语言标准 C. 数据库应用开发工具标准 D.数据库安全标准 14. SQL查询语句：SELECT SNANE，DEPART，CNAME，GRADE FROM S，C，SC WHERE S.SNO＝SC.SNO AND https://www.360docs.net/doc/8d11715099.html,O＝https://www.360docs.net/doc/8d11715099.html,O AND S.SEX＝‘男’； 涉及的S,C和SC三个表。S和SC表之间和C和SC表之间分别通过公共属性________作连接操作。 A SNO,CNO B CNO,SNO C CNO,SEX D SNO,SEX 15. 在C/S模式的网络数据库体系结构中，应用程序都放在________上。 A Web浏览器
机械设计制造基础 第七章 练习题与答案
第七章练习题 1. 单项选择 1-1 重要的轴类零件的毛坯通常应选择（ ①铸件②锻件 ③棒料④管材 ）。 1-2 普通机床床身的毛坯多采用（①铸件②锻件③焊接件 ）。④冲压件 1-3 基准重合原则是指使用被加工表面的（）基准作为精基准。 ②设计②工序③测量④装配 1-4 箱体类零件常采用（）作为统一精基准。 ①一面一孔②一面两孔③两面一孔④两面两孔 1-5 经济加工精度是在（）条件下所能保证的加工精度和表面粗糙度。 ①最不利②最佳状态③最小成本④正常加工 1-6 铜合金 7 级精度外圆表面加工通常采用（）的加工路线。 ①粗车②粗车-半精车③粗车-半精车-精车④粗车-半精车-精磨1-7淬火钢 7 级精度外圆表面常采用的加工路线是（）。 ①粗车—半精车—精车③粗车—半精车—粗磨②粗车—半精车—精车—金刚石车④粗车—半精车—粗磨—精磨 1-8铸铁箱体上φ120H7 孔常采用的加工路线是（）。 ①粗镗—半精镗—精镗③粗镗—半精镗—粗磨②粗镗—半精镗—铰 ④粗镗—半精镗—粗磨—精磨 1-9为改善材料切削性能而进行的热处理工序（如退火、正火等），通常安排在（）进行。 ①切削加工之前②磨削加工之前③切削加工之后④粗加工后、精加工前
1-10 工序余量公差等于 ( )。 ①上道工序尺寸公差与本道工序尺寸公差之和 ②上道工序尺寸公差与本道工序尺寸公差之差 ③上道工序尺寸公差与本道工序尺寸公差之和的二分之一 ④上道工序尺寸公差与本道工序尺寸公差之差的二分之一 1-11 ）。 直线尺寸链采用极值算法时，其封闭环的下偏差等于（ ①增环的上偏差之和减去减环的上偏差之和
②增环的上偏差之和减去减环的下偏差之和 ③增环的下偏差之和减去减环的上偏差之和 ④增环的下偏差之和减去减环的下偏差之和 1-12 直线尺寸链采用概率算法时，若各组成环均接近正态分布，则封闭环的公差等于 （ ）。 ①各组成环中公差最大值 ②各组成环中公差的最小值 ③各组成环公差之和 ④各组成环公差平方和的平方根 1-13 ）。 用近似概率算法计算封闭环公差时，k值常取为（ ①～②～1 ③ 1～④～ 1-14派生式 CAPP 系统以（）为基础。 ①成组技术②数控技术③运筹学④网络技术 1-15 工艺路线优化问题实质上是（）问题。 ①寻找最短路径 ②寻找最长路径③寻找关键路径④工序排序 2. 多项选择 2-1 选择粗基准最主要的原则是（ ）。 ①保证相互位置关系原则 ②保证加工余量均匀分配原则③基准重合原则 ④自为基准原则 2-2 采用统一精基准原则的好处有（ ）。 ①有利于保证被加工面的形状精度②有利于保证被加工面之间的位置精度 ④可以减小加工余量 ③可以简化夹具设计与制造 2-3 平面加工方法有（ ）等。 ①车削②铣削③磨削④拉削 2-4 研磨加工可以（ ）。 ①提高加工表面尺寸精度④提高加工表面的硬度
专家系统综述
专家系统综述 摘要 综述专家系统的基本概念、主要结构、开发方法以及在机械制造领域的应用情况。 关健词：专家系统综述 1、什么是专家系统 人工智能(Artifieial Inteligenee简称Al)被誉为本世纪的三大科学技术成就之一，受到了世界各国的普遍重视。而60年代中期作为人工智能的一个应用领域的专家系统(Expert System简称ES)的出现，使得人工智能的研究从实验室走向了现实世界。 所谓专家系统实际上是一个(或一组)能在某特定领域内.以人类专家水平去解决该领域中困难问题的计算机程序。或者说，专家系统是这样一个系统： a.专家系统处理现实世界中提出的需要由专家来分析和判断的复杂问题。 b.专家系统利用专家推理方法的计算机模型来解决间题，并且可以得到和 专家相同的结论。 由于专家系统的功能主要依赖于大量的知识，这些知识均存在知识库中，通过推理机按一定的推理策略去解决问题，所以它也被称大知识基系统。专家系统是研究用解决某专门问题的专家知识来建立人机系统的方法和技术。由于知识在专家系统中起着决定性作用，所以一般将建立专家系统的工作过程称为知识工程。 2、专家系统的基本结构及分类 2.1专家系统的墓本结构 一个完整的专家系统结构由图1所示的六个部分组成。其中数据库、知识库、推理机和人机接口是必不可少的部分。解释部分、知识获取部分是期望部分。下面分别介绍这些部分。
a.知识库 知识库是领域知识的存储器。它存储专家经验、专门知识与常识性知识，是专家系统的核心部分。知识库可以由事实性知识和推理性知识组成。知识是决定一个专家系统性能的主要因素。一个知识库必须具备良好的可用性、确实性和完善性。要建立一个知识库，首先要从领域专家那里获取知识即称为知识获取。然后将获得的知识编排成数据结构井存入计算机中，这就形成了知识库，可供系统推理判断之用。 b.数据库 数据库用于存储领域内的初始数据和推理过程中得到的各种信息。数据库中存放的内容是该系统当前要处理的对象的一些事实。 c.推理机 推理机是用来控制、协调整个系统的。它根据当前输入的数据即数据库中的信息，利用知识库中的知识，按一定的推理策略，去解决当前的问题.并把结果送到用户接口。 在专家系统中，推理方式有：正向推理、反向推理、混合推理。在上述三种推理方式中，又有精确与不精确推理之分。因为专家系统是模拟人类专家进行工作，所以推理机的推理过程应与专家的推理过程尽可能一致。 d.人机接口 人机接口是专家系统与用户通信的部分。它既可接受来自用户的信息，将其翻译成系统可接受的内部形式，又能把推理机从知识库中推出的有用知识送给用户。 e.解释部分 解释部分能对推理给出必要的解释。这给用户了解推理过程，向系统学习和维护系统提供了方便。 f.知识获取部分 知识获取部分为修改、扩充知识库中的知识提供手段。这里指的是机器自动实现的知识获取。它对于一干专家系统的不断完善、提高起着重要的作用。通常，它应具备能删除知识库中不需要的知识及把需要的新知识加入知识库中的功能。最好还具有能根据实践结果，发现知识库中不合适的知识以及能总结出新知识的功能。知识获取部分实际上是一种学习功能。 专家系统的一个重要特征是知识库与推理机分离，系统允许在运行过程中不断修改知识，增加新知识，使系统性能不断提高。 综上所述可知，一个专家系统不仅能提供专家水平的建议与意见，而且当用户需要时，能对系统本身行为作出解释，同时还有知识获取功能。专家系统的工作特点是运用知识进行推量，因此知识获取(包括人工方式的知识获取和机器学习)、知识表示和知识运用是建造专家系统的三个核心部分。 另外专家系统强调符号处理，并希望有一个理想的人机接口，做到专家或用户能以一种接近自然语言的语言甚至口语形式同系统进行信息的交流。这些都是传统程序所不具备的特点。如下表所示： 表1专家系统和传统程序的比较
第六章自测题(含答案)
第六章自测题（含答案）注：答案 在最后 1．以下说法中，______ 是计算机信息系统所具 有的特点。 ①涉及的数据量大②大部分数据需要长期保存在计算机中③数据具有共享性 ④具有数据采集、传输存储和管理等基本功能 外，还可以提供更高一级的信息服务 A、① B、①② C、①②③ D、全部 2．决策信息系统是属于_______ 。 A、业务信息处理系统 B、信息检索系统 C、 信息分析系统D、专家系统3．专家系统从诞生到现在为止，已经应用在许多领域，下面不属于专家系统的应用。
A、医疗诊断 B、语音识别 C、金融决 策D 、办公自动化4．下列信息系统中，属于信息检索系统的一组 ①办公信息系统②CAD ③人事管理④中国专利数据库（检索系统）⑤医疗诊断系统⑥语音识别系统⑦决策支持系统⑧经理支持系统 ⑨电信计费系统⑩民航售票系统 A、⑤⑥ B、⑦⑧ C、①②⑧⑨⑩ D、 ④ 5．从信息处理的深度来区分信息系统基本可分为四大类，下面不属于这个分类的是 ___________ 。 A、信息分析系统 B、实时控制系 统 C、业务信息处理系统 D、信息检索系 统 6．数据管理技术随着计算机技术的发展而发展。数据库阶段具有很多特点，下面列出的特点中不是数据库阶段的特点。 A、数据共享 B、采用复杂的数据结构 C、无数据冗余 D、数据具有较高的独立性7．数据库管理系统是___________________________ 。 A、应用软件 B、教学软件
C、计算机辅助设计软件 D、系统软件 8假定有关系R与S,运算后结果为W，如果关系W中的元组即属于R，又属于S，则W为R 和S 运算的结果。 A、交 B、差 C、并 D、投影 9．从关系中取出所需属性组成新关系的操作称为。 A、交 B、连接 C、选择 D、投影10．设关系R 与关系S 具有相同的属性组，且相对应的属性的值取自同一个域，则R ns可记作。 A、t|t r t s B、t |t r t s C、t |t r t s D、t |t r t s 11．关系数据库采用________ 表示实体和实体间 的联系。 A、对象 B、字段 C、二维表 D、表单 12．在学生STUD 中查询所有小于20 岁的学生姓名（XM ）及其年龄（SA）。实现该功能的正确SQL 语句是________________ 。 A、SELECT XM ，SA FROM STUD FOR SA V 20 B 、SELECT XM ，SA FROM STUD WHERE NOT SA > =20 C 、SELECT XM ，SA ON STU D FOR SA V 20
人工智能第六章_专家系统_的要点
1什么是专家系统。有什么特点和优点？ 专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统 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特点： 启发性，能够运用专家的知识进行推理判断与决策 透明性，能够解释推理过程和回答用户问题 灵活性，能不断增长知识，更新知识库 专家系统的优点，自己课后了解一下。 2专家系统由哪些部分构成？各部分的作用？ 知识库；综合数据库；推理机；解释器；接口 知识库，存储各领域专家的专门知识。静态。硬盘 综合数据库，存储初始问题数据和推理过程的中间数据。内存推理机，根据知识进行推理并导出结论。ＣＰＵ 接口，用户界面，和用户进行交互。向用户提问，回答用户问题，并进行必要的解释。
知识获取机制是将专业知识转换成机器能理解的表达形式。 解释机制向用户解释以下问题：系统为什么要向用户提出该问题（Why）？计算机是如何得出最终结论的（How）？ ３专家系统的分类，自己课下了解。 ４建造专家系统的关键步骤。 专家系统团队关系图
是否拥有大量知识是专家系统成功与否的关键。因此知识表示是设计专家系统的关键 一．设计初始数据库 二．原型机的开发与实验 三．知识库的改进与归纳 建立专家系统的步骤图６．３P156页 ５基于规则的专家系统
知识库：包含解决问题用到的领域知识，知识表达成为一序列规则。每个规则使用IF(条件)THEN(动作)结构指定的关系。当满足规则的条件部分时，便激发规则，执行动作部分。 数据库：包含一序列事实（一个对象及其取值构成了一个事实），所有的事实都存放在数据库中，用来和知识库中存储的规则的IF（条件）部分相匹配。 3. 基于规则的专家系统的推理机制 推理机制分为两大类：前向连接和后向链接 前向链接就是根据已有事实推断出新的事实。例如已知事实A is x，根据规则IF A is x THEN B is y。获得B is y。然后将B is y加入数据库。再寻找新的规则，即IF B is y THEN ….。
第8章 专家系统信息处理方法
第8章专家系统信息处理方法 8.1引言 近三十年来人工智能（Artificial Intelligence，AI）获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果。作为人工智能一个重要分支的专家系统（Expert System，ES）[1]是在20世纪60年代初期产生和发展起来的一门新兴的应用科学，而且正随着计算机技术的不断发展而日臻完善和成熟。1982年美国斯坦福大学教授费根鲍姆给出了专家系统的定义：“专家系统是一种智能的计算机程序，这种程序使用知识与推理过程，求解那些需要杰出人物的专门知识才能求解的复杂问题。” 一般认为，专家系统就是应用于某一专门领域，由知识工程师通过知识获取手段，将领域专家解决特定领域的知识，采用某种知识表示方法编辑或自动生成某种特定表示形式，存放在知识库中，然后用户通过人机接口输入信息、数据或命令，运用推理机构控制知识库及整个系统，能像专家一样解决困难的和复杂的实际问题的计算机（软件）系统。 专家系统有三个特点，即：启发性，能运用专家的知识和经验进行推理和判断；透明性，能解决本身的推理过程，能回答用户提出的问题；灵活性，能不断地增长知识，修改原有的知识。 8.2专家系统的产生与发展 专家系统按其发展过程大致可分为三个阶段[2~4]：初创期(1971年前)，成熟期(1972—1977年)，发展期(1978年至今)。 2.1初创期 人工智能早期工作都是学术性的，其程序都是用来开发游戏的。尽管这些努力产生了如国际象棋、跳棋等有趣的游戏[5]，但其真实目的在于计算机编码加入人的推理能力，以达到更好的理解。在这阶段的另一个重要领域是计算逻辑。1957年诞生了第一个自动定理证明程序，称为逻辑理论家。20世纪60年代初，人工智能研究者便集中精力开发通用的方法和技术，通过研究一般的方法来改变知识的表示和搜索，并且使用它们来建立专用程序。到了60年代中期，知识在智能行为中的地位受到了研究者的重视，这就为以专门知识为核心求解具体问题的基于知识的专家系统的产生奠定了思想基础。 1965年在美国国家航空航天局要求下，斯坦福大学研制成功了DENRAL系统[6]，DENRAL的初创工作引导人工智能研究者意识到智能行为不仅依赖于推理方法，更依赖于其推理所用的知识。该系统具有非常丰富的化学知识，是根据质谱数据帮助化学家推断分子结构，被广泛地应用于世界各地的大学及工业界的化学实验室。这个系统的完成标志着专家系统的诞生。在此之后，麻省理工学院开始研制MACSYMA系统[2]，它作为数学家的助手使用启发式方法变换代数表达式，现经过不断扩充，能求解600多种数学问题，其中包括微积分、解方程和方程组，矩阵运算等。同期，还有美国卡内基－梅隆大学开发的用于语音识别的专家系统HEARSAY[7]，该系统表明计算机在理论上可按编制的程序同用户进行交谈。20世纪70年代初，匹兹堡大学的鲍波尔和内科医生合作研制了第一个用于医疗的内科病诊断咨询系统INTERNIST[8]。这些系统的研制成功使得专家系统受到学术界及工程领域的广泛关注。 2.2成熟期 到20世纪70年代中期，专家系统已逐步成熟起来，其观点逐渐被人们接受，并先后出现了一批卓有成效的专家系统。其中，最为代表的是肖特立夫等人的MYCIN系统[9]，该系
(完整版)第七章机器学习人工智能课程北京大学
第七章机器学习 教学内容：机器学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域。本章主要介绍机器学习的有关知识及其主要的几种学习方法，并介绍了知识发现的相关内容。 教学重点：机器学习的基本结构、类比学习、神经学习、知识发现 教学难点：学习系统的结构，知识发现的处理过程， 教学方法：课堂教学为主。注意结合学生已学的内容。及时提问、收集学生学习情况，多实用具体实例来加以说明，注意难易结合，将课程讲述得较为浅显易懂。 教学要求：重点掌握类比学习和知识发现，掌握机器学习的发展史和神经学习，了解解释学习、归纳学习，一般了解机械学习。 7.1 机器学习的定义和发展历史 教学内容：本小节主要介绍了机器学习的定义以及其发展的过程，为后面的进一步学习打下基础。 教学重点：机器学习的定义 教学难点：对定义的准确把握和理解 教学方法：通过举例引入机器学习的定义，在讲述发展历史时，简介各阶段的具体产物，让学生有较为具体的感受和体会。 教学要求：重点掌握机器学习的定义，了解机器学习的发展史。 7.1.1 机器学习的定义 1.机器学习的基本概念： 按照人工智能大师西蒙的观点，学习就是系统在不断重复的工作中对本身能力的增强或者改进，使得系统在下一次执行同样任务或类似任务时，会比现在做得更好或效率更高。 2.机器学习的定义 机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门学科。稍为严格的提法是：机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。
举例：列举1959年美国的塞缪尔设计的一下棋程序，由这一事件引出关于机器学习的概念的相关讨论。 提问：讨论关于机器学习的各种概念的提出以及其区别。 7.1.2机器学习的发展史 机器学习是人工智能应用研究较为重要的分支，它的发展过程大体上可分为4个时期： 1.第一阶段是在50年代中叶到60年代中叶，属于热烈时期。在这个时期，所研究的是“没有知识”的学习，即“无知”学习；其研究目标是各类自组织系统和自适应系统；指导本阶段研究的理论基础是早在40年代就开始研究的神经网络模型。在这个时期，我国研制了数字识别学习机。 2.第二阶段在60年代中叶至70年代中叶，被称为机器学习的冷静时期。本阶段的研究目标是模拟人类的概念学习过程，并采用逻辑结构或图结构作为机器内部描述。这个时期正是我国“史无前例”的十年，对机器学习的研究不可能取得实质进展。 3.第三阶段从70年代中叶至80年代中叶，称为复兴时期。在这个时期，人们从学习单个概念扩展到学习多个概念，探索不同的学习策略和各种学习方法。本阶段已开始把学习系统与各种应用结合起来，中国科学院自动化研究所进行质谱分析和模式文法推断研究，表明我国的机器学习研究得到恢复。1980年西蒙来华传播机器学习的火种后，我国的机器学习研究出现了新局面。 4.机器学习的最新阶段始于1986年。一方面，由于神经网络研究的重新兴起，另一方面，对实验研究和应用研究得到前所未有的重视。我国的机器学习研究开始进入稳步发展和逐渐繁荣的新时期。 讨论：根据对四个时期的划分和分段了解，讨论机器学习在现实生活中的具体运用及其影响。 7.2 机器学习的主要策略与基本结构 内容与作用：本小节概括了机器学习的主要策略，同时给出了机器学习的基本结构，让学生对机器学习的机制有了基本的认识。 教学重点：机器学习的基本结构。
第七章专家系统习题解答
第七章专家系统 7.1. 答： （1）专家系统的定义 令费根鲍姆（E. A . Feigenbaum）：专家系统是一种智能的计算机程序，它运用知识和推理步骤来解决只有专家才能解决的复杂问题”个人收集整理勿做商业用途 琳专家系统是基于知识的系统，用于在某种特定的领域中运用领域专家多年积累的经验和专门知识，求解需要专家才能解决的困难问题个人收集整理勿做商业用途 詁保存和大面积推广各种专家的宝贵知识 博采众长 ::比人类专家更可靠，更灵活 （2）专家系统的特点 ①具有专家水平的专门知识 专家系统中的知识按其在问题求解中的作用可分为三个层次：数据级、知识库级和控制级 詁数据级知识（动态数据）：具体问题所提供的初始事实及在问题求解过程中所产生的中间结论、最终结论 数据级知识通常存放于数据库中 H 知识库级知识：专家的知识，这一类知识是构成专家系统的基础 一个系统性能高低取决于这种知识质量和数量 詁控制级知识（元知识）：关于如何运用前两种知识的知识 在问题求解中的搜索策略、推理方法 ②能进行有效的推理 推理机构一一能根据用户提供的已知事实，通过运用知识库中的知识，进行有效的推理，以实现问题的求解。专家系统的核心是知识库和推理机个人收集整理勿做商业用途 ③具有启发性 除能利用大量专业知识外，还必须利用经验判断知识来对求解问题作出多个假设（依据某些条件选定一个假设，使推理继续进行）个人收集整理勿做商业用途 ④能根据不确定（不精确）的知识进行推理 综合利用模糊的信息和知识进行推理，得出结论 ⑤具有灵活性 知识库与推理机相互独立，使系统易于扩充，具有较大的灵活性 ⑥具有透明性 H 一般有解释机构，所以具有较好的透明性 S 解释机构向用户解释推理过程，回答Why ? ”、How ? ”等问题 ⑦具有交互性 弗一般都为交互式系统，具有较好的人机界面 一方面它需要与领域专家或知识工程师进行对话以获取知识；另一方面它也需要不断地从用户处获得所需的已知事实并回答询问。个人收集整理勿做商业用途 7.2. 答：专家系统的一般结构 人机接口、推理机、知识库、动态数据库、知识获取机构、解释机构
专家系统与产生式系统
产生式系统 定义： 构造知识型系统和建立认知模型时常用的知识表示的形式系统。1943年E.波斯特首先将他提出的一种计算形式体系命名为产生式系统。50年代末期，A.纽厄尔和H.A.西蒙在研究人类问题求解的认知模型时也使用了产生式系统这一术语。产生式系统现代已成为研制人工智能系统时采用的最典型的体系结构之一。 基本构成： 一个产生式系统由下列3部分组成： （1）一个总数据库(global database)，它含有与具体任务有关的信息；随着应用情况的不同，这些数据库可能像数字矩阵那样简单，也可能像检索文件结构那样复杂。[1] （2）一套规则，它对数据库进行操作运算。每条规则由左右两部分组成，左部鉴别规则的适用性或先决条件，右部描述规则应用时所完成的动作。应用规则来改变数据库。 （3）一个控制策略，它确定应该采用哪一条适用规则，而且当数据库的终止条件满足时，就停止计算。 两种推理方式： 正向推理：从现有条件出发，自底向上地进行推理（条件的综合），直到预期目标实现。逆向推理则从预期目标出发，自顶向下地进行推理（目标的分析），直到符合当前的条件。 逆向推理：从预期目标出发，自顶向下推理（目标的分析），直到符合当前的条件。详细的就是寻找执行后果可以达到目标的规则，如果这条规则的前提与数据库中的事实相匹配，问题就得到解决，否则把这条规则的前提当做子目标，并对新的子目标运用可用的规则执行逆向序列的前提，直到最后运用规则的前提可以与数据库中的事实相匹配，或者直到没有规则可用时结束。 运用逆向推理，是由后件引导产生式的搜索方式，因此按推理方式，可将产生是系统分为前件驱动和后件驱动两种类型。一般是条件----行动型的前件驱动的产生是系统。优点： 模块性：每个产生式可以相对独立的增删改。 均匀性：每一个产生是系统表示整体知识的一个片段，易于为用户或系统的其他部分所理解。 自然性：能自然地表示直观知识。 缺点： 执行效率低，此外每一条产生式都是一个独立的程序单元，一般相互之间不能直接调用也不彼此包含，控制不便，因而不宜用来求解理论性强的问题。 专家系统 定义： 专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。也就是说，专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题，总之，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。 意义：
人工智能小型专家系统的设计与实现
人工智能技术基础实验报告 指导老师：朱力 任课教师：张勇
实验三小型专家系统设计与实现 一、实验目的 （1）增加学生对人工智能课程的兴趣； （2）使学生进一步理解并掌握人工智能prolog语言； （3）使学生加强对专家系统课程内容的理解和掌握，并培养学生综合运用所学知识开发智能系统的初步能力。 二、实验要求 （1）用产生式规则作为知识表示，用产生系统实现该专家系统。 （2）可使用本实验指导书中给出的示例程序，此时只需理解该程序，并增加自己感兴趣的修改即可；也可以参考该程序，然后用PROLOG语言或其他语言另行编写。 （3）程序运行时，应能在屏幕上显示程序运行结果。 三、实验环境 在Turbo PROLOG或Visual Prolog集成环境下调试运行简单的PROLOG程序。 四、实验内容 建造一个小型专家系统（如分类、诊断、预测等类型），具体应用领域由学生自选，具体系统名称由学生自定。 五、实验步骤 1、专家系统： 1.1建造一个完整的专家系统设计需完成的内容： 1．用户界面：可采用菜单方式或问答方式。
2．知识库（规则库）：存放产生式规则，库中的规则可以增删。 3．数据库：用来存放用户回答的问题、已知事实、推理得到的中 间事实。 4．推理机：如何运用知识库中的规则进行问题的推理控制，建议 用正向推理。 5．知识库中的规则可以随意增减。 1.2推理策略 推理策略包括：正向（数据驱动），反向（目标驱动），双向 2、动物分类实验规则集 （1）若某动物有奶，则它是哺乳动物。 （2）若某动物有毛发，则它是哺乳动物。 （3）若某动物有羽毛，则它是鸟。 （4）若某动物会飞且生蛋，则它是鸟。 （5）若某动物是哺乳动物且有爪且有犬齿且目盯前方，则它是食肉动物。（6）若某动物是哺乳动物且吃肉，则它是食肉动物。 （7）若某动物是哺乳动物且有蹄，则它是有蹄动物。 （8）若某动物是有蹄动物且反刍食物，则它是偶蹄动物。 （9）若某动物是食肉动物且黄褐色且有黑色条纹，则它是老虎。 （10）若某动物是食肉动物且黄褐色且有黑色斑点，则它是猎豹。 （11）若某动物是有蹄动物且长腿且长脖子且黄褐色且有暗斑点，则它是长颈鹿。 （12）若某动物是有蹄动物且白色且有黑色条纹，则它是斑马。 （13）若某动物是鸟且不会飞且长腿且长脖子且黑白色，则它是驼鸟。
企业诊断-第六章机组故障诊断专家系统 精品
第六章故障诊断专家系统 6.1专家系统概述 6.1.1专家系统的定义 专家系统（Expert system简称ES）是人工智能的一个分支领域，在自然科学、社会科学、工程技术的各个领域得到了广泛的应用，是人工智能领域中最具有吸引力、最成功的研究领域。 20世纪60年代中期，人工智能由追求通用的一般研究转入特定的研究，产生了以专家系统为代表的基于知识的各类人工智能系统。1965年，斯坦福大学教授费根鲍姆（E.A.Feigenbaum）开创了基于知识的专家系统这一人工智能研究的新领域。他与别人共同开发的根据化合物的分子式及其质谱数据帮助化学家推断分子结构的计算机程序系统DENDRAL，标志着专家系统的诞生。 专家系统的发展可以分为孕育（1965年以前）、产生（1965—1971）、成熟（1972—1977）和发展（1978—）四个阶段[25]。在70年代ES系统的成熟期，ES的概念与观点逐渐大众化，先后出现了一批较成熟的ES系统，主要是在医学领域，代表性的有MYCIN、CASNET、PROSPECTOR等ES系统。这一时期的ES系统与第一代系统相比具有：多数使用自然语言对话，多数系统具有解释功能，采用了似然推理技术。 进入80年代后，专家系统的应用范围更加广泛，已扩展到军事、空间技术、建筑设计和设备诊断等方面。在设备的故障诊断领域中，近几年我国也开发了一些专家系统，主要是针对汽轮发电机组开发的故障诊断专家系统。水电机组的结构与运行原理同汽轮发电机组相似，但却有不同之处，因此水电机组故障诊断的研究即具有一定的理论基础，又具有很大的必要性。 专家系统发展到现在，已经得到许多领域专家的认可，但是对于专家系统的定义到目前为止还没有一个统一的说法。一种意见认为：专家系统是利用具有相当量的公认、权威的知识来解决特定领域中的实际问题的计算机程序系统，可以根据人为提供的数据、事实和信息，结合系统中存储的专家经验或知识，运用一定的推理机制进行推理判断，最后给出一定的结论和用户解释以供用户决策之用。 持有另一种意见的人则认为：专家系统是一个具有知识库和具体计算机的系统，其知识库中的知识来源于某领域专家的技能和经验；可以对某一任务提出建议或给出合理的决策；能判断自己的推理路线并以简明的形式显示出来；常采用基于规则的程序设计。 第三种意见认为：专家系统是一个使用知识和推理的智能计算机程序，它的目的是解决人类专家很难解决的一些问题；专家系统中的知识由事实和启发式信息构成，其事实构成了共享且为专家认可的知识信息体；专家系统的启发式信息则是一些独特的推理规则，如似然推理规则、优化猜测规则等。
专家系统规则库的仿真规划
专家系统规则库的仿真规划 1、目的 由于现有系统的样本数量过少，无法进行大规模的诊断实验工作，从而妨碍了对专家系统的进一步研究。因此，有必要对专家系统的规则库进行一系列的仿真工作，即提取其中的几类故障，利用他们的特征构成属性集，通过机器仿真的情况，针对不同属性输入不同的数值（或名义型符号），从而构建成类似于UCI数据集中的标准数据。进而，可以在该数据集上进行所需要的实验仿真工作。 2、实验前提 选择出若干类故障（初始可以是4类）以及相关规则，进行数据集的构建。该几类故障及规则必须满足如下一些条件： 规则中的前件应该包含多个条件（否则仅通过一个征兆即可判别，失去意义）； 不同故障之间的诊断规则前件应该存在一定的覆盖性（如果征兆全部不相同的话，仿真数据可能无法构建？）这一条件有待确认 尽可能使用数值型变量的属性？这一条件有待确认 每个规则使用5-10条规则进行判别。 实验方法 挑选出合适的故障以及相应的诊断规则； 将所取出规则中的征兆作为属性，确定每个属性的取值范围，随机构建训练样本，用矩阵形式进行表示； 将取出的诊断规则用矩阵形式表达出来（由于目前的规则都是确定性的规则，所以表达的形式就是在矩阵中满足规则前件的地方写入指定的征兆取值，在其余的地方赋空值）； 将训练样本输入规则矩阵进行映射，得出相对应的故障类型。如果无法满足任何规则的前件，则输出为无法诊断。 第一次实验数据 本次实验采用的故障类型为F01不平衡，F03油膜振荡，F04气流激振，F05转子碰摩，F19滑动轴承损坏，F20推力轴承损坏。每类故障选择的规则如下： F01 R54 ((S059,V01)&(S024,V39)&(S074,V01),1) R53 ((S047,V01)&(S012,V36)&(S074,V01),1) R48 ((S061,V01)&(S022,V39)&(S074,V01),1.0) R47 ((S049,V01)&(S010,V36)&(S074,V01),1.0) R35 ((S113,V09)&(S074,V01),1) R36 ((S114,V09)&(S074,V01),1) F03 R93 ((S065,V03)&(S097,V08)&(S090,V04)&(S091,V01)&(S093,V02),1.0) R94 ((S065,V05)&(S097,V08)&(S090,V04)&(S091,V01)&(S093,V02),1.0) R95 ((S067,V03)&(S097,V08)&(S090,V04)&(S091,V01)&(S093,V02),1.0) R96 ((S067,V05)&(S097,V08)&(S090,V04)&(S091,V01)&(S093,V02),1.0)
人工智能习题&答案-第6章-专家系统
第六章专家系统 6-1什么叫做专家系统?它具有哪些特点与优点? 专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。也就是说，专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题。 特点： (1)启发性 专家系统能运用专家的知识与经验进行推理、判断和决策 (2)透明性 专家系统能够解释本身的推理过程和回答用户提出的问题，以便让用户能够了解推理过程，提高对专家系统的信赖感。 (3)灵活性 专家系统能不断地增长知识，修改原有知识，不断更新。 优点： (1)专家系统能够高效率、准确、周到、迅速和不知疲倦地进行工作。 (2)专家系统解决实际问题时不受周围环境的影响，也不可能遗漏忘记。 (3)可以使专家的专长不受时间和空间的限制，以便推广珍贵和稀缺的专家知识与经验。 (4)专家系统能促进各领域的发展，它使各领域专家的专业知识和经验得到总结和精炼，能够广泛有力地传播专家的知识、经验和能力。 (5)专家系统能汇集多领域专家的知识和经验以及他们协作解决重大问题的能力，它拥有更渊博的知识、更丰富的经验和更强的工作能力。 (6)军事专家系统的水平是一个国家国防现代化的重要标志之一。 (7)专家系统的研制和应用，具有巨大的经济效益和社会效益。 (8)研究专家系统能够促进整个科学技术的发展。专家系统对人工智能的各个领域的发展起了很大的促进作用，并将对科技、经济、国防、教育、社会和人民生活产生极其深远的影响。