专家系统的研究与探讨
人工智能的专家系统与规则推理
人工智能的专家系统与规则推理专家系统与规则推理是人工智能领域中的两个重要概念，它们在解决复杂问题、进行推理和决策过程中发挥着重要作用。
本文将深入探讨专家系统和规则推理的定义、原理、应用以及未来发展方向。
一、专家系统的概念和原理专家系统是通过模拟人类专家的知识和经验，以解决特定问题为目标的计算机程序。
它由知识库、推理机和用户界面三个主要组成部分构成。
知识库包含了专家知识的各种表达形式，这些知识可以是规则、事实、概念、关系等。
推理机是专家系统的核心，其作用在于根据知识库中的规则和事实，进行推理和判断，并提供解决问题的答案。
用户界面则是用户与专家系统进行交互的桥梁，使用户能够输入问题并接收系统的回答。
专家系统的原理基于规则推理，即依据一系列前提条件推导出结论的思维过程。
规则推理是基于规则库中的规则进行的，规则库是知识库的一个重要组成部分。
规则库中的规则通常采用条件-结论形式来表示，它由一个前提和一个结论组成。
前提是一个或多个条件，表示问题的特征或状态；结论是根据前提条件推导出来的结论或行动。
推理机会根据用户提供的前提条件，在规则库中寻找匹配的规则，并根据规则中的结论向用户提供答案或行动建议。
二、专家系统的应用领域专家系统的应用领域非常广泛，涵盖了医疗、金融、工业、农业等多个领域。
以下是几个典型的应用案例。
1. 医疗诊断：专家系统可以根据患者提供的症状和疾病数据库，通过规则推理的方式诊断患者疾病，给出相应的治疗建议。
2. 金融风险评估：专家系统可以根据海量的金融数据和分析模型，通过规则推理的方式评估客户的信用风险，为银行提供贷款决策的建议。
3. 工业故障诊断：专家系统可以根据设备传感器数据和故障数据库，通过规则推理的方式判断设备是否存在故障，并提供相应的维修建议。
4. 农业植物识别：专家系统可以根据植物图像和植物数据库，通过规则推理的方式识别出植物的种类以及相应的养护方法。
三、规则推理的概念和原理规则推理是基于规则库中的规则进行的推理过程，它是专家系统中的核心方法之一。
专家系统在车身装配概念设计的应用探讨
专家系统在车身装配概念设计的应用探讨1李余兵陈关龙来新民郑丞叶亮邢彦锋上海交通大学机械学院车身制造技术中心摘要：概念设计阶段充分利用人工智能理论的研究成果，运用案例推理技术提取设计案例作为设计起点，采用定性仿真方法辅助设计人员在概念设计阶段进行装配偏差设计。
论文介绍了车身概念装配设计中专家系统的构造方法与分析流程，旨在构建了一个基于知识的概念车身设计的专家平台，充分利用设计师的知识与企业经验，快速生成可行的概念方案。
关键字概念装配设计，专家系统，基于知识的工程，公差设计，定性仿真1.引言汽车生产制造的竞争日益激烈，为抢占市场汽车厂商新车型推出的速度越来越快。
为满足用户更高的质量要求，改善与提升产品的装配质量是当务之急。
车身装配零件众多，连接关系复杂，结构功能复杂，装配过程非常复杂，分析相当困难，在概念设计阶段，常常希望借助于新技术尤其是人工智能理论的新兴发展成就来帮助装配设计分析。
因为装配偏差直接影响产品的外观与功能，在概念设计阶段越来越多的专家与学者着手研究运用新兴的人工智能理论与新技术在工程各领域的研究与应用。
车身产品设计过程是一个非常复杂的过程，从顾客的潜在需求出发，以产品的功能分析开始，经过造型设计、概念设计、装配设计然后再进行零件详细设计、工艺设计分析、可制造性分析等一个循环往复的设计过程，在完成详细设计的定型后进行样车试制与试验。
在车身装配设计方案中，尺寸链，公差链，接头链三者互相影响互相制约，因而车身制造装配偏差分析系统需要系统地综合地考虑了装配顺序、接头布置与公差分配。
在概念设计阶段，在提取设计经验与专家知识的基础上建立一个车身装配设计专家系统，利用多属性有向图建立车身产品的装配模型，通过启发式智能优化算法生成可行设计方案，然后利用定性定量的多目标优化方法评价与决策生成的装配设计方案，并可在人机交互环境下修改设计方案，使得最终装配方案满足功能设计要求。
项目组力图利用新兴的人工智能理论构建一个基于知识的车身概念装配设计平台。
第六章专家系统概论
第六章专家系统概论6.1 专家系统的产生和发展6.2 专家系统的基本概念6.3 专家系统的核心技术与学科范畴6.4 专家系统的研究意义和发展趋势6.5 专家系统的基本原理和结构6.6 专家系统的设计原则与讨论6.7 研制专家系统的基本步骤6.8 专家系统的评价标准6.9 专家系统现状与展望第六章专家系统概论人工智能工程系统是人工智能原理的工程应用。
近年来，人工智能工程系统取得了迅速的发展，并正逐渐渗透到社会生活中的各个领域。
各种不同人工智能工程系统的出现，特别是“专家系统”（Expert System）的迅速发展和成功应用，是人工智能从学科的研究走向实际应用，从一般的思维方法的探讨转入专门知识应用的重大突破。
他对社会的生产和科学技术的发展起着重大的作用。
它将引起人类科学体系的变革，使人类社会进入一个全新的时代！专家系统是当前人工智能研究与应用中，富有朝气﹑十分活跃的重要分支。
一方面专家系统是知识表达﹑知识推理和知识获取技术的应用对象，另一方面，专家系统也是研究知识表达﹑知识推理和知识获取的实验环境。
专家系统是基于知识库的知识利用系统，是人工智能的应用工程——“知识工程”的典型代表，专家系统是知识信息处理系统，是新一代计算机——第五代计算机的技术基础，是第二次计算机技术革命。
从数值信息处理转向非数值信息处理（知识信息处理）具有新的转折意义的里程碑。
如果把电子计算机的诞生看成是计算机的第一次革命，那么向新一代智能计算机时代的过渡就是计算机的第二次革命，而专家系统的创始人E. A. Feigenbaum教授曾提出：“专家系统是第二次计算机革命的工具。
”，这是因为在新一代计算机的研制中，专家系统则是其推理的核心部分。
第一节专家系统的产生和发展纵观人类社会科学技术发展史，任何一门新学科的诞生都不是偶然的，皆是前人辛勤努力和前期成果积累的产物。
同样，专家系统的产生是AI从理论研究转向应用研究的一个转折点，它是人类长期以来对智能科学成果同实际问题的求解需要相结合的必然产物，是人类长期探索机器智能的智慧结晶和升华。
专家系统的应用实例专家系统及其在教育中的应用研究
专家系统的应用实例专家系统及其在教育中的应用研究专家系统及其在教育中的应用研究学院专业研究方向学生姓名学号任课教师姓名任课教师职称xx年 06 月 20 日专家系统及其在教育中的应用研究摘要：作为人工智能应用研究的一个重要分支，专家系统被广泛应用于各个领域并取得了巨大的成功。
本文在介绍专家系统的内涵、基本结构原理和发展趋势的基础上对专家系统在教育领域中的应用现状作了探讨，分析了专家系统与计算机辅助教学、网络远程教学的结合应用以及在辅助教育教学方面的其他应用。
关键字：人工智能；专家系统；ITES ；ICAI ；IDSS一、引言信息技术的飞速发展正以一种前所未有的深度和广度渗透到社会的方方面面，改变着人们的生活。
其中，对于人工智能领域的关注和研究一直领跑于信息技术的前沿，标志着社会发展的智能化趋势。
而人工智能中最接近实际应用、发展最快、效益最显著的当属专家系统。
可以说“专家系统是人工智能从幻想到实践，再由实践到理论的主角川¨。
从1965年世界上第一个专家系统诞生至今，随着知识工程的深入研究，以及专家系统的理论和技术的不断发展，使得专家系统的应用渗透到几乎各个领域，并在实际应用中产生了巨大的经济效益。
当今社会对教育现代化的呼吁和关注，使专家系统在教育中的应用也越来越得到人们的重视，且具有广阔的发展前景。
尤其是专家系统与传统的计算机辅助教学、网络远程教学的结合，更能满足学生的个性化学习需求，充分体现了教与学的灵活性、互动性和适应性，同时，专家系统在辅助教育教学中的其他应用也极大地促进了教育信息化的发展。
二、有关专家系统专家系统(Expert System)是人工智能应用研究中最活跃、最成熟的一个领域。
专家系统的实质就是一种具有特定领域内大量知识和经验的计算机智能程序系统。
它包括两个方面的含义。
首先，专家系统是一种智能程序系统，因此，它不同于一般的程序系统，是一种能够运用已有知识和经验进行推理、判断与决策并对结论的推理过程作出解释的启发式程序系统。
石油化工过程HAZOP专家系统与集成研究
创新点和解决方案
1、创新点和解决方案概述
1、创新点和解决方案概述
本次演示针对石油化工装置HAZOP分析技术概率定量化研究存在的问题，提出 以下创新点和解决方案：
1、创新点和解决方案概述
（1）创新点一：建立基于大数据和人工智能技术的概率定量化评估模型，提 高评估结果的准确性和客观性； （2）创新点二：构建涵盖多领域专家的概率定 量化评估平台，实现评估过程的协作和共享； （3）解决方案：综合运用定量和 定性方法，全面优化HAZOP分析过程，提升分析质量。
解决方案
3、开发基于全局和长期的HAZOP分析方法，从而全面评估危险源和风险点对 整个生产过程的影响。
结论与展望
结论与展望
本次演示通过对石油化工过程HAZOP专家系统与集成研究的探讨，提出了针对 现有问题的解决方案。这些解决方案将有助于提高HAZOP分析的准确性和效率， 从而更好地保障石油化工生产的安全。然而，这些解决方案仍需要进一步的研究 和实践验证。
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相关技术
1、专家系统技术
1、专家系统技术
专家系统是一种基于知识库和推理机的智能系统，它能够在特定领域内模仿 人类专家进行决策。在HAZOP分析中，专家系统可以通过获取和分析大量的历史 数据，总结出经验规律，从而提高分析的准确性和效率。
2、人工智能技术
2、人工智能技术
人工智能技术可以通过对大量数据的挖掘和学习，自动发现隐藏在数据中的 规律和知识，为HAZOP专家系统的构建提供支持。例如，采用机器学习算法对历 史数据进行分类和聚类，从而发现危险源和风险点。
2、创新点和解决方案的意义和 作用
2、创新点和解决方案的意义和作用
上述创新点和解决方案的意义和作用如下： （1）创新点一：通过运用大数据和人工智能技术，能够更好地处理和分析海 量数据，提高概率模型的预测精度，从而提升HAZOP分析的可靠性； （2）创新 点二：通过构建多领域专家的概率定量化评估平台，能够实现信息和知识的共享， 提高评估效率，增强HAZOP分析的实用性； （3）
专家系统的研究与探讨
【 ｅ ｏ ｄ ］ｘｅ ｙｔ ｋ ｏ ｌｄ ｅａｑ ｉｔ ｎ； ｚｙｌｇｃ ａ ｉｃａ ｎｕａ ｅ ｒ ｋ ｙｗ ｒｓｅｐｒ ｓｓ ｍ；ｎｗ ｅｇ ｃ ｕｓｉ ｆ ｚ ｉ； ｒｆ ｉ ｅ ｒｌ ｔ ｋ ｔ ｅ ｉｏ ｕ ｏ ｔｉ ｌ ｎ ｗｏ
在 日常 生 活 与工 作 中 ， 们 经 常 会 遇 到 一 些 需 要 “ 家 ” 平 才 能 我 专 水
导 ， 这 往往 需 要 大 量 的时 间和 费 用 。 何 才 能花 较 少 的 时 间 、 低 的 模 型 ， 个 生 产 模 型 基 于 以下 思 想 ： 类 应 用 他 们 的 知识 （ 产 生 式 规 但 如 较 这 人 以 费 用 和 便 捷 的 方 式 来 求 得 所 需 的 答 案 呢 ？ 伴 随 着 人 工 智 能 ｆＩ 则 的形 式 表 达 ） 决 一 个 特 定 的 以特 征 信 息 为 代 表 的 问 题 。 产 生 式 规 Ａ． 解 Ａ ｉｃａ Ｉｔ ｌｅ ｃ） 术 与 应 用 的发 展 ， 们 将 目光 投 向 了专 家 系 统 则存储 在长期存储 器里 ，具体 问题的信息或事 实存储在短期存储 器 ｔｉ ｌｇ ｒｆ ｉｌ ｎｅ ｉ ｎ ｅ技 我 ”（ Ｓ Ｅ ｐ ｒＳｓｅ 。 家 系统 是 一 种 模 拟 人 类 专 家 解 决 领 域 问 题 的 里 。基 于 规 则 的方 法 容 易 使 知 识 工 程 师 与 人 类 专 家 合 作 ， 于 被人 类 Ｅ ， ｘｅ ｙｔｍ） 专 ｔ 易 计 算 机程 序 系统 。具 体 来 说 专 家 系 统 就 是 应 用 于某 一 专 门 领 域 ， 由知 专 家 理 解 。知 识 库 中 的规 则 具 有 相 同 的结 构 ，每 个 规 则 用 Ｉ （ 件 ） Ｆ 条 识 工 程 师 通 过 知 识 获 取 手 段 ， 领 域 专 家 解 决 特 定 领 域 的 知 识 ， 用 Ｔ Ｎ 动 作 １ 构 指定 关 系 、 议 、 示 、 略 或 启 发 式 ， 种 统 一 的 格 将 采 ＨＥ （ 结 建 指 策 这 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 式 便 于 管 理 ， 同时 便 于 推 理 机 的 设 计 。当满 足 规 则 的条 件 部 分 时 ， 激 便
温室甜瓜生长模型的研究及栽培管理专家系统的建立
温室甜瓜生长模型的研究背景
温室甜瓜生长模型的研究主要涉及到农业生物学、植物生理学和环境科学等 领域。在过去的几十年里，许多学者对温室甜瓜的生长规律、环境因素对甜瓜生 长的影响以及甜瓜品质与产量的关系等方面进行了大量研究。这些研究为建立温 室甜瓜生长模型提供了重要的理论基础和实践经验。
温室甜瓜生长模型的研究意义
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1、植物生长模型模块：用于描述作物的生长过程、环境因素对作物生长的 影响以及作物品质与产量的关系等。
2、数据分析模块：用于对采集到的温室环境数据进行分析和评估，为管理 者提供决策支持。
3、知识库模块：储存了大量的农业专家知识和经验，能够为管理者提供作 物栽培、病虫害防治等方面的指导。
4、交互界面模块：为用户提供友好、直观的操作界面，方便用户进行数据 输入、分析和结果展示。
3、系统实现了对温室环境参数的实时监测，有助于及时发现问题并进行处 理；
4、提供了友好的用户界面，使用户能够方便地进行操作和维护。 然而，该系统也存在一些不足之处：
1、系统的准确性和稳定性有待进一步提高； 2、专家知识的获取和整理仍需不断完善和更新；
3、系统的应用范围仍有一定的局限性，需进一步拓展和完善。
基于Web的温室作物栽培管理专 家系统研究现状
基于Web的温室作物栽培管理专家系统是近年来温室农业的另一个研究热点。 该系统通过融合物联网、大数据、人工智能等技术，提供对温室环境的实时监测、 数据分析、作物生长预测等功能。目前，国内外已有多个研究机构和企业在开展 相关研究，并取得了一定的成果。例如，荷兰的AgroWeb公司开发了一套基于Web 的温室作物栽培管理专家系统，实现了对温室内环境参数的实时监测和数据挖掘， 为农业生产提供全方位的决策支持。
人工智能系统之专家系统
天津财经大学TIANJIN UNIVERSITY OF FINANCIALAND ECONOMY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，f.a.费根鲍姆等人在总结通用问题求解系统的成功与败经验的基础上，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、casnet、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。
基于神经网络专家系统的研究与应用
摘要现代化的建设需要信息技术的支持，专家系统是一种智能化的信息技术，它的应用改变了过去社会各领域生产基层领导者决策的盲目性和主观性，缓解了我国各领域技术推广人员不足的矛盾，促进了社会的持续发展。
但传统专家系统只能处理显性的表面的知识，存在推理能力弱，智能水平低等缺点，所以本文引入了神经网络技术来克服传统专家系统的不足，来试图解决专家系统中存在的关系复杂、边界模糊等难于用规则或数学模型严格描述的问题。
本文采用神经网络进行大部分的知识获取及推理功能，将网络输出结果转换成专家系统推理机能接受的形式，由专家系统的推理机得到问题的最后结果。
最后，根据论文中的理论建造了棉铃虫害预测的专家系统，能够准确预测棉铃虫的发病程度，并能给用户提出防治建议及措施。
有力地说明了本论文中所建造的专家系统在一定程度上解决了传统专家系统在知识获取上的“瓶颈”问题，实现了神经网络的并行推理，神经网络在专家系统中的应用具有较好的发展前景。
关键词神经网络专家系统推理机面向对象知识获取AbstractModern construction needs the support of IT, expert system is the IT of a kind of intelligence, its application has changed past social each field production subjectivity and the blindness of grass-roots leader decision-making, have alleviated the contradiction that each field technical popularization of our country has insufficient people, the continued development that has promoted society. But traditional expert system can only handle the surface of dominance knowledge, existence has weak inference ability, intelligent level is low, so this paper has led into artificial neural network technology to surmount the deficiency of traditional expert system, attempt the relation that solution has in expert system complex, boundary is fuzzy etc. are hard to describe strictly with regular or mathematics model. This paper carries out the most of knowledge with neural network to get and infer function , changes network output as a result into expert system, inference function the form of accepting , the inference machine from expert system gets the final result of problem. Finally, have built the expert system of the cotton bell forecast of insect pest according to the theory in this thesis, can accurate forecast cotton bell insect become sick degree, and can make prevention suggestion and measure to user. Have proved on certain degree the expert system built using this tool have solved traditional expert system in knowledge the problem of " bottleneck " that gotten , the parallel inference that has realized neural network, Neural network in expert system application has the better prospect for development.Key words Neural network Expert system Reasoning engineObject-orientation Knowledge acquisition目录摘要 (I)Abstract (II)第1章绪论 (1)1.1 论文研究的背景 (1)1.1.1 国内外研究现状 (1)1.1.2 专家系统在开发使用中存在的缺点 (2)1.1.3 神经网络的局限性 (3)1.2 论文研究的主要内容 (3)1.3 论文研究的目标及意义 (4)1.4 论文的组织结构和安排 (4)第2章神经网络和专家系统的基本理论 (5)2.1 神经网络的基本理论 (5)2.1.1 神经网络的概述及工作原理 (5)2.1.2 神经网络的基本特征及优点 (6)2.1.3 BP神经网络模型 (8)2.1.4 BP网络结构设置 (10)2.2 专家系统的基本理论 (12)2.2.1 专家系统的功能 (12)2.2.2 专家系统的基本结构及组成 (13)第3章基于神经网络专家系统的研究 (16)3.1 神经网络专家系统整体设计 (16)3.1.1 神经网络专家系统总体结构 (16)3.1.2 神经网络专家系统的组成及功能 (16)3.2 知识表示 (17)3.2.1 传统知识表示方法 (18)3.2.2 面向对象知识表示方法 (19)3.2.3 本论文采用的知识表示方法 (20)3.3 知识获取 (21)3.3.1 知识获取的基本方法 (22)3.3.2 神经网络知识获取方法 (23)3.4 推理机 (25)3.4.1 专家系统推理机制 (25)3.4.2 神经网络专家系统的推理机制 (26)3.5 知识存储与维护更新 (26)3.5.1 神经网络知识存储 (26)3.5.2 神经网络知识维护更新 (27)3.6 用户界面 (27)第4章基于神经网络专家系统的应用 (29)4.1 例子的建造背景 (29)4.2 例子的建造过程 (30)4.2.1 特征因子选择 (30)4.2.2 网络参数配置 (30)4.2.3 样本数据处理 (31)4.2.4 训练网络 (31)4.2.5 网络训练结果分析 (34)4.2.6 专家建议 (34)4.3 例子的结果分析 (34)结论 (36)致谢 (37)参考文献 (38)附录1 外文资料中文翻译 (40)附录2 外文资料原文 (45)第1章绪论1.1 论文研究的背景专家系统(Expert System，缩写ES)是人工智能领域应用研究最活跃的领域之一，日益得到广泛的应用。
专家系统的研究与探讨
专家 系统 是一类 具有 专 门知识 和经验 的计 算机 智能程 序系 统 ，通 过对 人 类专 家的 问题 求解 能力 的建模 ，采 用人 工 智能 中的 知识表 示和 知识 推理 技 术来 模拟通 常 由专家 才 能解决 的 复杂 问题 ，达到 具有 与专 家 同等解 决 问
题 能力 的水平 。
采 用定 性分析 ，也可采 用定量 分析 ；
３ ）构建 过程 工 作量 大 。故 障树 分析 法理 论性 较 强、 逻辑 性较 严 密 ， 要 求分 析人员 对所研 究 的对 象必 须有彻 底 的 了解 ，还应 具有 比较丰 富 的设
计和 运行经 验 。
２专家系统
２ １专家 系统 的定义
得推理 的过程 和结果 令人满 意 。
１ ）对 于一 个 系统 的描 述 ，当 其真 实性 与完 整性 一经 核 实 ，就能 建造
若干 棵 描述系 统 性能 故障 的故 障树 ，这些 树 可为系 统 的描述 所包 含 的知识 和专 家系统 要用 到的知 识库之 间提 供联系 。 ２ ）故障 树 分析 法 的主 要概 念是 它能 把一 特定 系 统的 知识 转化 成一 逻 辑 图或故 障树 ，在逻 辑 图或 故障 树 中一定 数量 的基 本事件 的 组合可 得 出系 统 的 某些不 希 望 的或 关 键性 的状 态 ，这 些 不 同事 件 间的关 系可 称为 初始 事 件 ， 即底事件 ，可 借助于 逻辑与 门 “ Ｎ ”和逻 辑或 门 “ Ｒ ＡＤ ０ ”来建 立。 ３ ）用 故 障树 分析 法来 建造 知 识库 特别 适 合于 当这 些知 识可 以 以工程 图形 、运 行 规 则 、维 护 步骤 以及 诗坛 规 则 等形 式 表 示 时 ，当 知识 是程 序 性 ， 并可 从 人 类专 家 或 从手 册 、 指南 中直接 获 得 ，用 流 程 图方 法 更 为合
神经网络与专家系统的结合及其应用研究
神经网络与专家系统的结合及其应用研究第l0卷第2期江八一农垦大学……醚盎塑'王智敏(黑龙江八一农垦大学工程学院密山158308)摘要在分析神经罔络与专家系统相结合的优点基础上.探讨了神经阿络与专家系统的几种常见结合方式,■述了该方法的典型应用一一基于神经阿络的故障诊断系统,并以发动机故障诊断为倒精出了两者结台的具体宴现.中国分类号TP3191引言专家系统和神经网络是两种主要的人工智能应用技术.将专家系统与神经网络有机结合,两者取长朴短,充分发挥各自特长.再加入模糊理论等先进技术.是当前智能系统发展的基本特征和必然趋势.如何把它们结合得更合理更巧妙已成为有关专家共同探讨的新兴前沿课题.本文对神经网络和专家系统的结合方式进行了初步探索.神经网络为现代机器的故障诊断提供了新的理论方法和技术手段,具有很大的发展潜力和应用前景.利用神经网络与专家系统技术相结合.提高了系统的智能水平.可实现诊断的准确,快速和高效性,也为汽车发动机的故障诊断提供了一种新的方法和思路.2神经网络与专家系统的互补神经网培可以弥补解决传统专家系统在应用中遇到的问题.比如,(1)专家系统的.脆弱性印知识和经验不全面.遇到没解决过的问题就无能为力;利用神经网络的自学习不断丰富知识库内容,从而解决知识更新的同题.《2)对于E8"知识获取的困难这.瓶颈问题,利用ANN的高效性和方便的自学习功能,只需用领域专家解决问题的实例来训练ANN.使在同样的输入条件下,ANN能获得与专家给出的解答尽可能接近的输出.(3)推理中的匹配冲突.组合爆炸及.无穷递归使传统鹤推理速度慢,效率低,主要是由于E8采用串行方式,推理方法简单和控制策略不灵活.而ANN的知识推理通过神经元之间的作用实现,总体上ANN的推理是并行的.速度快.一般来说.ANN是基于精人～输出的一种直觉性反射,也叫形象思维经验思维,适于发挥经验知识的作用,进行浅层次的经验推理E8是基于知识,规则匹配的逻辑知识的作用,进行深层次的逻辑推理.鹤的特色是符号推理,ANN擅长数值计算.由此可见.传统鹤与^NN科学地加以综合,并加人探层次知识,取长补短,充分发挥各自的特长,将会提高智能系统的智力水平.1998—04—28l趺稿?中国农业大学东区2l4信箱孙永厚?男,31岁?讲师.中国农业大学(东区)硬士研究生毕业.第2期孙永厚等:神墅哩鳖童塞墨堡塑堕全垦基堡旦里塞3神经网络与专家系统结合的方式神经网络与专家系统结合的方法多种多样,常见的有以下几种.首先,按连接方式分为:(1)并列协同法:并列使用神经网络,专家系统和算法库等作为各自独立的模块,执行系统的某些功能,最后经过组合,得到问题的解答.(2)串行法:将专家系巍租神经阿络串联相接来求解问题.例如:专家系统1用于帮助神经网络进行训练及复杂的人机交流;神经网络用来进行决策和问题求解;专家系统2用来解释神经网络的输出结果,并驱动有关执行机构.上述两种方法根据被求解问题的需要把系统分为若干个模块?每个模块分别用专家系统或人工神经网络技术实现.这两种方法通称为模块相接法或集成法.其次,按两者的地位分为:(1)专家系统为主,神经网络为辅(见图1).专家系统在必要时调用神经网络文件.例如嵌人法,即在专家系统内嵌人神经网络,用于执行在专家系统周期中耗费时间最多的工柞模式匹配,以加快专家系统的执行速度.(2)神经网络为主,专家系统为辅(见图2).神经网络在必要时调用专家系统文件,由专家系统给出解释.进行界面臂理.例如功能模拟法,神经网络模拟专家系统来实现某种功能,以追求系统性能的改善.图1Bs为主的结构图2ANN为主的结构图3两院制结构此外,还有指导式和两院制结构等.其中,两院制结构(见图3)将使Bs和ANN两种形式的知识可以共事.虽难以实现却最具发展前景.所谓两院制结构.就是在整个系统中.大多数知识同时以神经网络和符号形式两种方式表示,每部分以各自独特的推理机制工柞.岿要时可从一种形式中抽取知识并将其转化成另一种形式.实质上两种形式的知识是共事的.例如用神经网络构造一个符号化模型.～Bs和ANN的结合在具体应用时,可以不拘一格,将上述各种方式混合运用.以便更挥此种方法的优越性,实现更多的功能.本文后面实例中对神经网络和专家系统的结合方式进行了初步探索.总体上将神经网络嵌人到专家系统中,具体诊断推理时主要采取两者的串型或并型等连接方式.4应用实例:故障诊断系统4l基于神经网络的故障诊断专家系统神经网络与专家系统技术相结合比较适用于故障诊断.基于神经网络的故障诊断专家系统,将利用神经网络的自学习功能联想记忆功能和分布式并行信息处理功能等来解决诊断系统的知识表述,知识获取和并行推理等问题.神经网络与专家系统的集成可以发挥各自的优势.非常适合于表达故障诊断及处理系统的知识.48黑龙江八一农垦大学第10卷该系统的知识表述分两种:一种是将专家经验形式化成规则,并存储于知识库中:另一种是通过现场历史数据对神经网络进行训练,将难以形式化的专家经验以非线性映射的形式存储于神经网络的结点上,由协调机构针对不厨情况用规则和神经网络对系统故障进行诊断,得出相应的诊断结果.神经网络系统在完成一个诊断实例之后,可以记忆诊断过程和结果,从而归纳出新的诊断规则,不断扩充知识库的内容,使知识库具有自学习功能,这是本系统与普通诊断系统的重要区别.系统的推理主要包括ANN的浅层经验知识推理和Es的深层逻辑知识推理.ANN采用数据驱动的正向推理策略,从韧始状态出发,向前推理,到目标状态为止.这种推理方式对同一层处理单元来说是并行的,不需要进行规则的前提匹配,克服了传统推理中的匹配冲突等困难.这种推理过程只与网络自身参数有关,其参数可通过学习算法进行自适应训练,因此具有自适应能力.4-2发动机故障诊断系统的螭构特点笔者研审I了一种用于汽车发动机的故障诊断系统,采用了神经网络与专家系统相结合的方法.一般地,神经网络用于对故障进行分类,给出韧步诊断结果,专家系统通过人机对话进行推理.最后给具体诊断结果并解释诊断过程,用户通过人机界面对系统进行操作和管理.系统总体上采用神经网络嵌人的方式,在具体的子模块中包含很多个神经网络和专家系统文件,根据要实现的不同功能要求,分别采用神经网络与专家系统的串受,并受或混合型等方式连接.具体解决某一问题时.系统各子模块有些以专家系统为主,也有些以神经网络为主,更多的情况是将两者有机结合来进行混合求解;有些子模块中利用神经网络和专家系统可以分别求解.供用户参考选择,再通过人机对话确定最后结果.4.3典垂的诊断过程诊断系统子模块的典型结构如图4所示,采用串型连接方式,将Es和^NN两者结合运用.其中,专家系统1用来进行复杂的人机交流;神经网络1用于问题求解;专家系统2用来解释神经网络的输出结果,并进一步推理,得出具体诊断结果.实时专家围4诊断系统子模块的典型螭构/第2期孙永厚荨:神经网培与专i隧统些堕鱼垦基堕旦塞!!以*发动机内部机械一故障为倒简介其诊断过程.判断汽车发动机内部机械部分有无故障最简便的方法就是测量各汽缸压缩终了压力利用神经网络分析这些数据与正常相比偏高或偏低,从而对其进行故障分类.再由专家系统推断出相应故障原因,给出诊断结果.对来自接口由传感器测出的汽缸压力数据值.由镦机内部进行分析处理,井进入内部机械台勺相应子模块.该模块中首先由神经网络进行计算.得出故障分类结果.再进入专家系统中进一步推理.专家系统首先解释神经阿络的输出结果:(例如)某一汽缸压力偏高进一步诊断推理(人机对话):(屏幕显示)请问:行驶中还出现过热或突爆吗?(用户选择)回答:YBs{回车)(弹出窗口)诊断结果:积炭过多或经几次修理后压缩比有了变化,请及时修整15结束语根据要实现的不同功能要求,将神经网络与专家系统结合时可以采用多种方式,如串型,并型或混台型连接等等.这些结合方式各具特色,可以充分发挥神经网络和专家系统各自的优点.从而组合成各种薪型的智能化实用系统.采用神经用络和专家系统相结合构造新型的神经网络专家系统,是智能系统发展的必然趋势.神经网络方法模拟了人类的形象思维,是一种非逻辑,非语言,非静态,非局域和非线性的信息处理方法.它与传统人工智能方法不是简单取代而是互为扑充,辩证统一的关系;此种方法与专家系统结合的发展和应用将给人工智能,计算机科学与信息科学荨领域带来历史性的变革.参考文献1蔡自必等人工智能及其应用北京:清华大学出版杜.1998.6—112张际先.盛霞神经阿培及其在工程中的应用北京:机械工业出版社.1996.1—193衰泉.何募荨专家幕境与神经罔终结合的油机故障诊断系统.中国农业大学.l998.a(2)4戚扬.韩北山汽车教障诊断北京:人民交通出版社.1988383—38689一g2STUDY oNTHEeOMBINA TIONoFNEURALNETWORK WITHEXPERTSYSTEMANDITSAPPLICATIONSSunY onghouYuanQuanWangZhiminABSTRACT:Inthispaper.6omccoⅢmonwaystocombineArtificialNeuralNetwork(ANN)withExpertSystem(E8)areprovided.basedoaanalysingthebenefitsofthe combination.Thetypicalapplicationinfaultdiagnosticexpertsystembasedon ANNisindicated. Thepracticeofthesecombiningwayispresentedbyanexample aboutenginefaultdiagnostic.Keywords:Neuralnetwork~ExpertsystemIFaultdiagnostic。
专家系统理论概述
专家系统理论概述专家系统的基本概念专家系统是人工智能应用研究的一个重要领域。
它实现了人工智能从理论研究走向实际应用，从一般思维方法探讨转入专门知识运用的重大突破。
自20世纪70年代专家系统的开发获得成功以来，目前已被成功的运用到科学技术、工业、农业、军事、医疗、教育等众多领域，并已产生了巨大的社会效益和经济效益。
目前，对什么是专家系统还没有一个严格公认的形式化定义。
作为一种一般的解释，可以认为专家系统是一种具有大量专门知识与经验的智能程序系统，它能运用领域专家多年积累的经验和专门知识，模拟领域专家的思维过程，解决该领域中需要专家才能解决的复杂问题。
从上述解释可以看出，专家系统包括以下三个方面的含义：(1) 专家系统是一种程序系统，但又具有智能，因此它不同于一般的程序系统，而是一种能运用专家知识和经验进行推理的启发式程序系统。
(2) 专家系统的智能来源于领域专家的知识、经验及解决问题的诀窍。
为此，专家系统内部必须包含有大量专家水平的领域知识与经验，并且能够在运行过程中不断的增长新知识和修改原有知识。
(3) 专家系统所要解决的问题一般是那些本来应该由领域专家才能解决的问题。
专家系统的分类通常，专家系统都是针对某一应用领域而建立的。
不同应用领域的专家系统，其功能、设计方法及实现技术也各不同。
为了明确各类专家系统的特点及其所需要的技术和系统组织方法，本小节讨论专家系统的分类问题。
对专家系统的类型，可以有多种不同的划分方法。
例如，可以按求解问题的性质分类，也可以按求解问题的要求分类，还可以按系统的体系结构分类等。
按求解问题的性质分类如下：海叶斯-罗斯(F.Heyes-roth)等人按照求解问题的性质，将专家系统分为以下10种类型。
(1) 解释型专家系统解释型专家系统的任务是通过对已知信息和数据的分析与解释，确定它们的含义。
其主要特点有：第一，系统处理的数据量很大，而且往往是不准确的、错误的或不完全的；第二，系统能够从不完全的信息中得出解释，并能对数据做出某些假设；第三，系统的推理过程可能很复杂和很长，因而要求系统具有对自身推理过程做出解释的能力。
专家控制系统习题答案
第五次智能控制大作业19212030353赵东亮控制工程什么是专家系统？它具有哪些特点和优点？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相关领域专家才能解决的复杂问题。
专家系统是一个基于知识的系统，它利用人类专家提供的专门知识，模拟人类专家的思维过程，解决对人类专家都相当困难的问题。
一般来说，一个高性能的专家系统应具备如下特点：1.启发性。
不仅能使用逻辑知识，也能使用启发性知识，它运用规范的专门知识和直觉的评判知识进行判断、推理和联想，实现问题求解。
2.透明性。
它使用户在对专家系统结构不了解的情况下，可以进行相互交往，并了解知识的内容和推理思路，系统还能回答用户的一些有关系统自身行为的问题。
3.灵活性。
专家系统的知识与推理机构的分离，使系统不断接纳新的知识，从而确保系统内知识不断增长以满足商业和研究的需要。
近20年来，专家系统获得迅速发展，应用领域越来越广，解决实际问题的能力越来越强，这是专家系统的优良性能以及对国民经济的重大作用决定的。
具体地说，专家系统的优点包括下列几个方面：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.专家系统能汇集和集成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和国防能力的重要标志之一。
电力设备状态监测与故障诊断专家系统研究
电力设备状态监测与故障诊断专家系统研究【引言】电力设备在现代社会中发挥着重要作用，然而设备的状态监测与故障诊断一直是一个挑战性的问题。
随着科技的进步，专家系统逐渐被引入到电力设备的状态监测与故障诊断领域，并取得了显著的成果。
本文将对电力设备状态监测与故障诊断专家系统的研究进行深入探讨。
【电力设备状态监测与故障诊断的重要性】电力设备状态监测与故障诊断对于保障电力系统的可靠运行具有重要意义。
及时准确地检测设备的工作状态可以提前发现潜在问题，并采取相应的措施避免故障的发生。
一旦设备发生故障，及时诊断并采取恰当措施可以最大程度地减少停电时间，降低运维成本，提高供电可靠性。
【专家系统在电力设备状态监测与故障诊断中的应用】专家系统是一种能够模拟人类专家知识和经验的计算机程序，通过学习和推理，可以对电力设备的状态进行监测和诊断。
专家系统结合了多种技术手段，如人工智能、模糊逻辑、神经网络等，能够从大量的数据中提取特征，建立模型，并根据模型进行状态判别和故障诊断。
【电力设备状态监测与故障诊断专家系统的关键技术】电力设备状态监测与故障诊断专家系统的关键技术包括数据采集、特征提取、模型建立和故障判别等。
首先，通过传感器和监测仪器对电力设备的参数进行实时数据采集。
其次，对采集到的数据进行特征提取，选择适当的特征参数用于后续的模型建立。
然后，通过建立模型，利用专家系统的推理能力对设备状态进行判别和诊断。
最后，根据诊断结果采取相应的维修措施。
【电力设备状态监测与故障诊断专家系统的优势】与传统的手动检测和人工判断相比，电力设备状态监测与故障诊断专家系统具有以下优势：1. 增强了设备监测的准确性：专家系统能够根据大量的数据和先进的算法为设备状态进行准确判断，降低了人工误判的风险。
2. 提高了故障诊断效率：专家系统通过自动化的方式进行故障诊断，大大缩短了诊断时间，减少了停电时间和维修成本。
3. 提供了良好的决策支持：专家系统在诊断结果的基础上，可以为维修人员提供相应的建议和决策支持，提高了维修效率和质量。
专家系统的发展及趋势
专家系统的发展及未来趋势作者名作者工作单位摘要专家系统是人工智能应用研究的一个重要分支。
从20世纪60年代末以来，专家系统已发展到众多领域，并产生了巨大的社会效益和经济效益。
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，成为人工智能从实验室研究进入实用领域的一个里程碑。
关键词专家系统人工智能专家系统的发展趋势The development and future trends of the expert systemnameaddressAbstract—The expert system is the one of the important branch of the artificial intelligence application studies. The expert system has developed to many fields and has a huge social benefits and economic benefits from the end of the 1960 s. It realized that the artificial intelligence moved from theory research to the actual application,the significant breakthrough from the general reasoning strategy discussed to the using of the specialized knowledge,and be a milestone from laboratory studies into the practical field of the artificial intelligence.Keywords—expert system , artificial intelligence , the development of expert system , trend1.引言人工智能是计算机科学的一个分支，它是当前科学技术中正在迅速发展，新思想、新观点、新理论、新技术不断涌现的一个学科，也是一门涉及数学、计算机科学、控制论、信息论、心理学、哲学等学科的交叉和边缘学科。
人工智能发展历史
人工智能发展历史人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使机器能够模拟和执行人类智能行为的领域。
随着科技的不断进步，人工智能的发展也逐渐走向了一个新的阶段。
本文将回顾人工智能的发展历史，并探讨其对我们生活的深远影响。
1. 早期探索（20世纪40年代-50年代）人工智能的起源可以追溯到20世纪40年代晚期，当时计算机技术尚处于初级阶段。
1943年，计算机科学先驱Alan Turing提出了“图灵测试”，试图解决“机器是否能够思考”的问题。
随后的20世纪50年代，一些计算机科学家开始研究如何让机器模拟人类的智能行为。
2. 知识推理系统的发展（20世纪60年代-70年代）20世纪60年代，人工智能的研究重点转向了知识推理系统的开发。
这些系统使用逻辑推理来处理复杂问题。
1965年，John McCarthy等人创建了LISP编程语言，成为早期人工智能研究的重要工具。
随着计算机硬件性能的提升，人工智能在这一时期取得了一些突破，例如1972年的“Mycin”系统在医学诊断领域取得了成功。
3. 专家系统和机器学习的兴起（20世纪80年代-90年代）20世纪80年代，专家系统成为人工智能研究的新方向。
专家系统使用知识库和规则库来模拟专家决策过程。
1986年，IBM的“深蓝”超级计算机打败了国际象棋大师Gary Kasparov，成为人工智能领域的里程碑事件。
与此同时，机器学习也开始崭露头角。
机器学习是一种让机器从数据中学习和改进的技术。
这一时期的人工智能研究为后续的发展打下了坚实的基础。
4. 深度学习和大数据时代（21世纪）21世纪以来，随着大数据和计算能力的不断增强，深度学习成为人工智能的热门领域。
深度学习是一种利用神经网络模拟人脑神经元工作方式的技术，它在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了重大突破。
例如，2011年，IBM的超级计算机“华生”击败了人类参赛选手，赢得了美国知名的智力竞赛“Jeopardy!”的冠军。
智能导诊系统的研究与开发
智能导诊系统的研究与开发一、引言随着医疗技术的不断发展，越来越多的人意识到医疗系统需要变得更加智能化和高效化。
智能导诊系统是其中的一种，它是一种能够对患者进行快速、准确的初步诊断和治疗建议的计算机程序。
本文将探讨智能导诊系统的原理、技术和应用。
二、智能导诊系统的原理智能导诊系统的原理基于人工智能和数据挖掘技术。
这些系统可以处理大量的医学数据并为医生提供准确的诊断和治疗建议。
系统的核心是一个基于规则的专家系统，它能够与患者进行交互并针对患者的病情提供诊断结果。
这些系统根据不同的症状和疾病使用不同的算法进行分析。
例如，如果系统检测到患者有发热、头痛和疲劳的症状，它可能会诊断为流感。
三、智能导诊系统的技术智能导诊系统的关键技术包括数据挖掘、机器学习和自然语言处理。
这些技术被用来处理大量的医学数据，包括患者的病史、症状和治疗方案。
数据挖掘技术从这些数据中提取模式和知识，以便对患者进行诊断和治疗。
机器学习技术是智能导诊系统的重要基础，它是一种使计算机系统能够自动学习的技术。
机器学习算法通过分析大量的医学数据并建立模型来识别患者的病情。
自然语言处理技术允许智能导诊系统实现与患者的语言交互，帮助医生识别患者的病情和需求。
四、智能导诊系统的应用智能导诊系统在医疗领域有广泛的应用，可以帮助医生快速地完成初步诊断和治疗建议。
该技术可以应用于急诊中心、家庭医生、自助式体检机等场景中，以便缩短检查时间、提高效率和准确性。
特别是在一些资源匮乏地区，智能导诊系统可以提供及时的医疗帮助。
五、建设智能导诊系统要注意的问题当开发智能导诊系统时，应该注意以下问题：1. 数据质量：智能导诊系统的数据质量非常重要，因为它将直接影响系统的准确性。
开发人员需要确保数据来源的可靠性和数据的完整性。
2. 算法选择：智能导诊系统的算法必须根据患者的历史数据、症状和其他因素进行选择。
开发人员需要根据数据集合的特点选择适合的算法。
3. 用户体验：智能导诊系统必须易于使用，开发人员需要确保系统的界面友好、易于理解和操作，以便患者和医生能够更好地与系统进行交互。
专家系统在医疗领域中的应用研究
专家系统在医疗领域中的应用研究1. 概述随着人工智能的迅猛发展，专家系统跨入了广泛的应用范畴，其中医疗领域可能是最重要的一个。
根据世界卫生组织的数据，专家系统可以帮助医生提高诊断的准确度和效率，同时也能减轻医生的压力和负担。
本文旨在探讨专家系统在医疗领域中的应用研究，并分析其优势和局限性。
2. 专家系统在医疗诊断中的应用专家系统帮助医生诊断疾病的过程中，根据患者的病症、家族史、生活方式等多维度信息，辅助医生给出一个精确的诊断结果。
此外，专家系统也能够给出针对性的治疗方案和建议，这对医生而言是非常重要的辅助手段。
其中，常见的专家系统包括基于规则的专家系统和基于神经网络的专家系统，这些系统被广泛应用于肺癌、糖尿病、心脏病等疾病的诊断和治疗中。
3. 专家系统在医疗决策中的应用专家系统不仅帮助医生做出诊断，还可以辅助医生做出决策，如手术计划、治疗方案等，特别是对于复杂病例的处理，专家系统的帮助将会起到关键的作用。
此外，专家系统还可以对医药品的选取和剂量的推荐提供有效支持，能够提高医生的治疗效果。
4. 专家系统在医疗培训中的应用专家系统在医疗培训领域中的应用也是逐渐增多的。
利用人工智能技术，制作虚拟病例、模拟手术等，为医学生和医生提供实践和体验，以便更好地了解和掌握医疗技能，并更好地运用各种治疗方法解决实际问题。
5. 专家系统的优势和局限性在医疗领域中使用专家系统，它的优点显而易见：可以降低诊后误差率、提高诊断和治疗效率、规范化医疗流程等。
但是，在专家系统发展过程中，也面临着一些局限性：专家系统的可靠性和准确性需要得到更好的保证和提高、医疗知识的迅速更新和变化也带来了技术研发上的挑战、数据的获取和质量也需要逐步保证，更重要的是，患者个体差异化的处理也将是未来专家系统开发需要解决的重要问题。
6. 结论专家系统在医疗领域中的应用将会是人工智能技术的重要突破口之一。
在未来，专家系统将会更加智能化、个性化、用户友好化，帮助更多医生做出高质量、高效率的工作，也解决了医疗资源分配不平衡和医疗质量不一致的问题。
养分专家系统结合微生物菌剂在大豆上的应用效果
8 doi：10.11838/sfsc.1673-6257.22263养分专家系统结合微生物菌剂在大豆上的应用效果吕慧丹1，黄玉波2，赵士诚1*（1．北方干旱半干旱耕地高效利用全国重点实验室，农业农村部植物营养与肥料重点实验室/中国农业科学院农业资源与农业区划研究所，北京 100081；2．河南省周口市农业科学院，河南 周口 466000）摘 要：为优化大豆养分管理措施，在河南省周口市和黑龙江省哈尔滨市开展田间试验，研究养分专家系统结合微生物菌剂在大豆减肥增效中的应用效果。
试验包括基于大豆养分专家系统推荐施肥量（NE）、70% NE（NE 基础上减N 30%，NR）、70% NE+促生菌剂（RP）、70% NE+根瘤菌（RR）、70% NE+促生菌剂+根瘤菌（RPR）5个处理。
结果表明，与NE 处理相比，单纯减氮30%（NR）的大豆产量降低了14.4%～23.3%，植株氮、磷吸收量在两个试验地分别减少了15.0%～16.8%、16.7%～26.9%。
NE 推荐施肥量减氮30%配施促生菌和根瘤菌处理（RPR）产量最高，在哈尔滨试验田与NE 处理产量相似，在周口试验田较NE 处理增产40.9%。
相对于NR 处理，周口试验田RP 和RR 处理产量分别提高了7.2%和32.4%，哈尔滨RP 和RR 处理分别提高了12.9%和6.2%。
不同处理对土壤铵态氮无显著影响，RR 处理土壤硝态氮较NE 处理降低了24.1%～34.4%，周口试验田RPR 处理的土壤有效磷和哈尔滨RPR 处理的速效钾分别较NE 处理提高了89.8%和37.5%。
总之，养分专家系统结合微生物菌剂可以增加土壤有效磷钾养分，促进大豆的养分吸收和产量，在保障大豆高产条件下进一步实现减肥增效。
关键词：大豆；养分专家系统；根瘤菌；促生菌；产量；养分吸收以及种植地域特点进行科学养分管理对大豆高产至关重要。
科学合理的施肥能够促进大豆高产［11］。
当前推荐施肥方法主要是基于土壤养分测试和作物营养诊断方面，存在测试成本高和时效性差等弊端［12-13］。
医疗诊断专家系统实验报告
医疗诊断专家系统实验报告一、引言医疗诊断是医学领域的一项重要任务，对患者的健康和生活具有重要影响。
传统的医疗诊断主要依靠医生的经验和专业知识，但是由于医学知识的复杂性和多样性，医生在繁忙的工作中难免会出现诊断错误或遗漏。
为了提高医疗诊断的准确性和效率，专家系统被广泛应用于医疗诊断领域。
专家系统是一种模拟人类专家决策过程的计算机系统，具有高度的专业知识和决策能力。
在医疗诊断领域，专家系统可以通过分析患者的症状和病史，以及医学知识库中的相关数据，给出准确的诊断结果和治疗建议。
本实验旨在设计和实现一个基于专家系统的医疗诊断系统，并验证其诊断准确性和效率。
二、实验设计1.需求分析：根据医疗领域的常见病症和症状，确定需要收集和整理的医学知识库，包括疾病的症状、病史、体征等。
2.知识库构建：根据需求分析结果，收集和整理医学知识，构建知识库，并使用专门的表示方法，如规则表达式或产生式规则。
3.系统设计：根据知识库和需求分析结果，设计系统的结构和功能，包括用户界面、病情输入、诊断过程等。
4.系统实现：使用编程语言和相应的工具实现系统设计的各个功能，包括用户界面的实现、知识库的读取和分析、诊断过程的模拟等。
5.系统测试：使用真实或模拟的病例对系统进行测试，验证系统的诊断准确性和效率。
三、实验结果与分析根据实验设计，我们成功设计和实现了一个基于专家系统的医疗诊断系统。
系统具有以下特点：1.用户友好界面：系统采用直观、简洁的界面设计，使普通用户可以轻松输入病情信息。
2.知识库丰富：根据需求分析，我们收集和整理了大量的医学知识，包括常见疾病的症状、病史、体征等。
知识库的构建使系统具有较高的诊断准确性。
3.快速诊断：系统能够快速根据用户输入的病情信息进行诊断，大大提高了诊断的效率。
我们使用了一组真实的病例对系统进行了测试，测试结果表明系统的诊断准确率达到了90%以上，且诊断结果与专业医生的诊断结果基本一致。
系统还能够根据病情的严重程度给出相应的治疗建议，对于患者的治疗起到了积极的指导作用。
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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。 ３故■甜分析法在专素曩奠中的童舟 ３．１故障榭分析法适千专家系统知识库建造的原因 １）对于一个系统的描述。当其真实性与完整性一经核实，就能建造 若干棵描述系统性能故障的故障树，这些树可为系统的描述所包含的知识 和专家系统要用到的知识库之间提供联系。 ２）故障树分析法的主要概念是它能把一特定系统的知识转化成一逻 辑图或故障树，在逻辑图或故障树中一定数量的基本事件的组合可得出系 统的某些不希望的或关键性的状态，这些不同事件间的关系可称为初始事 件，即底事件，可借助于逻辑与门“ＡＮＤ”和逻辑或门。僳”来建立． ３）用故障树分析法来建造知识库特别适合于当这些知识可以以工程 图形、运行规则、维护步骤以及诗坛规则等形式表示时，当知识是程序 性，并可从人类专家或从手册、指南中直接获得。用流程图方法更为合 适。 ４）故障树的建造既可以用手工，也可以借助于计算机程序，而故障 树的自动建造特别适合于专家系统知识库的发展，因为它只需要有系统部 件性能，部件问关联和所分析系统故障模式等的描述。 ３．２包含于故障树中的信息编入专家系统的两个主要途径 １）应用ＩＦ—ＴＨ雕规则的直接转化。应用ＩＦ＿ＴＨ矾规则，故障树可以直 接转化成有通用目的的专家系统程序包，从故障树应用ＩＦ－Ｔ｝殴嗍ｌ则是非常 简单的，图（１）表明，一个。与门”如何转化成为一个规则；图（２）表 明，一个“或门”如何转化为与输入或门事件数相等的多规则．
２）最小割集概念的应用。通常，为求解某一问题，首先要将该问题 化为精确的描述，即先定义问题的状态空间以及在该空间中移动的一组算 子，然后在该空间中搜索一条从一开始状态到一目标状态的路径便可解决 该问题。因此，搜索是问题求解的基础。在求解无直接技术可用的难题 时，搜索是一种非常重要的过程。 综上所述。一个专家系统水平的高低．是由其知识库决定的，知识库 所拥有的应是专家的专门知识和经验．知识库中的知识越完全越真实。则专 家系统的水平越高。因此，是否拥有大量知识是专家系统成功与否的关键。
万方数据
专家系统的研究与探讨
作者： 作者单位： 刊名： 英文刊名： 年，卷(期)： 王晨皞 华北空管局,北京,100621 硅谷 SILICON VALLEY 2010(19)
本文链接：/Periodical_guig201019095.aspx
（１）
（２） ＩｆＡｌｔｈｅｎＣ
ＩｆＡｔａｎｄＡ２ａｎｄＡ３ｔｈｅｎＣ
ＩｆＡ２ｔｈｅｎＣ ＩｆＡ３ｔｈｅｎＣ
专家系统＝知识库＋推理机。 它把知识从系统中与其他部分分离开来。专家系统强调的是知识而不 是方法。很多问题没有基于算法的解决方案，或算法方案太复杂，采用专 家系统，可以利用人类专家拥有丰富的知识，因此专家系统也称为基于知 识的系统。 一般来说，一个专家系统应该具备以下三个要素： １）具备某个应用领域的专家级知识； ２）能模拟专家的思维； ３）能达到专家级的解题水平。 ２．２专家系统的基本结构 Ｉ卜ＴＨ研规则图
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【技术应用】
专家系统的研究与探讨
码：＾文章编号：１８７１－－７５９７（２０１０）１０１０１１８一０１
在电子设备的生产和使用中都会遇到发生故障的情况。对电路的故障 诊断是电路维护中一个非常重要的环节。建立专家系统，将已有的知识、 经验整合。从而在实践中给出合理的指导，当故障发生时可以透过输入故 障现象查询，找到可能的故障原因，并给出需要测量的节点，根据测量的 到的数据将故障更精确地定位。 专家系统的建立。最首要的问题就是要解决知识获取的问题。我们希 望能够利用故障树分析方法将这一过程变得更容易。并且应用这种方法使 得推理的过程和结果令人满意。 １敛■树分析洼 １．１故障掰分析法的定义 故障树分析法（Ｆａｕｌｔ Ｔｒｅｅ Ａｎａｌｙｓｉｓ）简称ＦＴＡ法，是一种将系统故 障形成的原因由总体至部分按树枝状逐级细化的分析方法，是对复杂动态 系统的设计、工厂实验或现场发现失效形式进行可靠性分析的工具，其目 的是判明基本故障，确定故障的原因、影响和发生概率。 故障树分析法是把所研究系统的最不希望发生的故障状态作为故障分 析的目标，然后寻找直接导致这一故障发生的全部因素，再找出造成下一 级事件发生的全部直接因素。一直追查到那些原始的、其故障机理或概率 分布都是已知的，无需再深究的因素为止。以故障树为工具，分析系统发 生故障的各种途径，计算各个可靠性特征量，对系统的安全性或可靠性进 行评价的方法称为故障树分析法。 １．２故障鲥分析法的特点 １）直观、形象。故障树分析法是一种图形演绎的分析方法。通过图 形可清晰地表达系统的内在联系，具有很强的直观性； ２）灵活、多用。故障树分析法具有较好的灵活性，可以分析系统的 故障状态和各子系统故障对系统的影响，以及引发故障原因的分析：可以 采用定性分析，也可采用定量分析： ３）构建过程工作量大。故障树分析法理论性较强、逻辑性较严密， 要求分析人员对所研究的对象必须有彻底的了解，还应具有比较丰富的设 计和运行经验。 ２膏纛曩缝 ２．１专家系统的定义 专家系统是一类具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，通过对 人类专家的问题求解能力的建模，采用人工智能中的知识表示和知识推理 技术来模拟通常由专家才能解决的复杂问题，达到具有与专家同等解决问 题能力的水平。 这种基于知识的系统设计方法是以知识库和推理机为中心而展开的，