Expert Systems and AI专家系统与人工智能

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计算机科学：十大领域的介绍与解析

计算机科学：十大领域的介绍与解析计算机科学是研究计算机系统及其使用的科学领域，涵盖了众多的子领域。

在这篇文章中，我们将介绍并解析计算机科学的十大主要领域。

1. 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）：人工智能是计算机科学的一个分支，通过研究和开发智能软件和机器来模仿和模拟人类智能。

人工智能领域涉及到机器学习、自然语言处理、机器视觉和专家系统等技术，应用广泛，包括语音识别、图像识别、自动驾驶等。

2. 数据科学（Data Science）：数据科学是研究如何从大数据集中提取有用信息的学科。

数据科学家使用数据分析、机器学习和统计学等手段，探索和发现数据背后的模式和趋势，并为决策提供支持。

数据科学在商业、医疗、金融等领域有广泛应用。

3. 网络与信息安全（Network and Information Security）：网络与信息安全是确保计算机系统和数据免受未经授权访问、破坏和盗取的一系列技术和策略。

领域包括密码学、防火墙、网络入侵检测等，以确保数据的保密性、完整性和可用性。

4. 软件工程（Software Engineering）：软件工程是关于开发、维护和管理软件系统的学科。

软件工程师使用系统化的方法，包括需求分析、设计、编码和测试，以确保软件的质量、可靠性和可维护性。

5. 数据库（Database）：数据库是存储和组织大量数据的软件系统。

数据库管理系统负责管理和处理数据，提供高效的数据存储和检索机制，以满足用户的需求。

数据库领域包括关系数据库、分布式数据库和大数据处理等。

6. 计算机图形学（Computer Graphics）：计算机图形学是研究如何通过计算机生成和处理图像的学科。

它包括三维建模、渲染、动画和图像处理等技术。

计算机图形学广泛应用于电影、电子游戏、虚拟现实等领域。

7. 计算机网络（Computer Networking）：计算机网络是连接计算机和设备的物理和逻辑结构。

人工智能专家系统

人工智能专家系统人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）专家系统是一种基于计算机技术和人类专家经验的智能化系统。

它能够模拟和实现人类专家在特定领域的问题解决能力，可以用于辅助决策、问题诊断和解决方案推荐等方面。

本文将从专家系统的定义、原理、组成和应用等四个方面进行论述。

一、专家系统的定义专家系统是一种基于知识工程的人工智能系统，它通过模拟和利用领域专家的经验和知识来解决特定领域的问题。

专家系统主要由知识库、推理机和用户界面三部分组成。

知识库存储了经验和知识，推理机则对知识进行推理和运算，用户界面则提供了用户与系统进行交互的接口。

二、专家系统的原理专家系统的原理可以概括为知识获取、知识表示、知识推理和知识应用四个步骤。

知识获取是指将专家的经验和知识进行提取和整理，并存储到系统的知识库中；知识表示是指将知识以适当的形式进行表达和组织，以便系统能够理解和推理；知识推理是指根据系统中的知识，通过推理机对问题进行分析和推理；知识应用是指将推理得到的结果转化为实际解决方案，供用户使用。

三、专家系统的组成专家系统主要由知识库、推理机和用户界面三部分组成。

知识库是专家系统存储知识和经验的地方，常见的形式包括规则库、案例库和模型库等。

推理机是专家系统进行推理和运算的核心组件，它能够根据知识库中的知识进行逻辑推理和问题求解。

用户界面则提供了用户与系统进行交互的接口，使用户能够方便地向系统提供问题并获取解决方案。

四、专家系统的应用专家系统在各个领域都有广泛的应用。

在医疗领域，专家系统可以用于辅助疾病诊断和治疗方案选择；在金融领域，专家系统可以用于风险评估和投资决策；在工业领域，专家系统可以用于故障诊断和维修指导。

此外，专家系统还可以应用于法律、教育、交通等领域，为人们提供更加智能化和便捷化的服务。

综上所述，人工智能专家系统是一种基于计算机技术和人类专家经验的智能化系统。

它能够模拟和实现人类专家在特定领域的问题解决能力，具有广泛的应用前景。

第7章专家系统人工智能

Reasoning Machine can select various relative knowledge from KB and construct problem solving sequences according to the particulars of the specific solved problems.
知识库以一套规则建立人的长期存储器模型工作存储器建立人的短期存储器模型，存放问题事实和由规则激发而推断出的新事实。推理机借助于把存放在工作存储器内的问题事实和存放在知识库内的规则结合起来，建立人的推理模型，以推断出新的信息。
2. 基于规则专家系统的结构推理机
工作存储器
解释器
知识库
用户界面
基于框架专家系统的主要设计步骤与基于规则的专家系统相似,主要差别在于如何看待和使用知识在设计基于框架的专家系统时，把整个问题和每件事想像为编织起来的事物在辨识事物之后，寻找把这些事物组织起来的方法对于任何类型的专家系统，其设计是个高度交互的过程
开发基于框架专家系统的主要任务
定义问题，包括对问题和结论考察与综述分析领域，包括定义事物、事物特征、事件和框架结构定义类及其特征定义例及其框架结构确定模式匹配规则规定事物通信方法设计系统界面对系统进行评价对系统进行扩展，深化和扩宽知识
6.4.1 基于模型专家系统的提出
❖ 关于人工智能的一个观点 ❖ 综合各种模型的专家系统比基于逻辑心理模型的系统具有更强的功能，从而有可能显著改
进专家系统的设计 ❖ 在诸多模型中，人工神经网络模型的应用最为广泛
6.4 Model-based Expert System 基于模型的专家系统
The contribution & limitation of Rule-based ES Use various qualitative models to AI An expert system integrated with various models

机器学习与人工智能领域中常用的英语词汇

机器学习与人工智能领域中常用的英语词汇1.General Concepts (基础概念)•Artificial Intelligence (AI) - 人工智能1)Artificial Intelligence (AI) - 人工智能2)Machine Learning (ML) - 机器学习3)Deep Learning (DL) - 深度学习4)Neural Network - 神经网络5)Natural Language Processing (NLP) - 自然语言处理6)Computer Vision - 计算机视觉7)Robotics - 机器人技术8)Speech Recognition - 语音识别9)Expert Systems - 专家系统10)Knowledge Representation - 知识表示11)Pattern Recognition - 模式识别12)Cognitive Computing - 认知计算13)Autonomous Systems - 自主系统14)Human-Machine Interaction - 人机交互15)Intelligent Agents - 智能代理16)Machine Translation - 机器翻译17)Swarm Intelligence - 群体智能18)Genetic Algorithms - 遗传算法19)Fuzzy Logic - 模糊逻辑20)Reinforcement Learning - 强化学习•Machine Learning (ML) - 机器学习1)Machine Learning (ML) - 机器学习2)Artificial Neural Network - 人工神经网络3)Deep Learning - 深度学习4)Supervised Learning - 有监督学习5)Unsupervised Learning - 无监督学习6)Reinforcement Learning - 强化学习7)Semi-Supervised Learning - 半监督学习8)Training Data - 训练数据9)Test Data - 测试数据10)Validation Data - 验证数据11)Feature - 特征12)Label - 标签13)Model - 模型14)Algorithm - 算法15)Regression - 回归16)Classification - 分类17)Clustering - 聚类18)Dimensionality Reduction - 降维19)Overfitting - 过拟合20)Underfitting - 欠拟合•Deep Learning (DL) - 深度学习1)Deep Learning - 深度学习2)Neural Network - 神经网络3)Artificial Neural Network (ANN) - 人工神经网络4)Convolutional Neural Network (CNN) - 卷积神经网络5)Recurrent Neural Network (RNN) - 循环神经网络6)Long Short-Term Memory (LSTM) - 长短期记忆网络7)Gated Recurrent Unit (GRU) - 门控循环单元8)Autoencoder - 自编码器9)Generative Adversarial Network (GAN) - 生成对抗网络10)Transfer Learning - 迁移学习11)Pre-trained Model - 预训练模型12)Fine-tuning - 微调13)Feature Extraction - 特征提取14)Activation Function - 激活函数15)Loss Function - 损失函数16)Gradient Descent - 梯度下降17)Backpropagation - 反向传播18)Epoch - 训练周期19)Batch Size - 批量大小20)Dropout - 丢弃法•Neural Network - 神经网络1)Neural Network - 神经网络2)Artificial Neural Network (ANN) - 人工神经网络3)Deep Neural Network (DNN) - 深度神经网络4)Convolutional Neural Network (CNN) - 卷积神经网络5)Recurrent Neural Network (RNN) - 循环神经网络6)Long Short-Term Memory (LSTM) - 长短期记忆网络7)Gated Recurrent Unit (GRU) - 门控循环单元8)Feedforward Neural Network - 前馈神经网络9)Multi-layer Perceptron (MLP) - 多层感知器10)Radial Basis Function Network (RBFN) - 径向基函数网络11)Hopfield Network - 霍普菲尔德网络12)Boltzmann Machine - 玻尔兹曼机13)Autoencoder - 自编码器14)Spiking Neural Network (SNN) - 脉冲神经网络15)Self-organizing Map (SOM) - 自组织映射16)Restricted Boltzmann Machine (RBM) - 受限玻尔兹曼机17)Hebbian Learning - 海比安学习18)Competitive Learning - 竞争学习19)Neuroevolutionary - 神经进化20)Neuron - 神经元•Algorithm - 算法1)Algorithm - 算法2)Supervised Learning Algorithm - 有监督学习算法3)Unsupervised Learning Algorithm - 无监督学习算法4)Reinforcement Learning Algorithm - 强化学习算法5)Classification Algorithm - 分类算法6)Regression Algorithm - 回归算法7)Clustering Algorithm - 聚类算法8)Dimensionality Reduction Algorithm - 降维算法9)Decision Tree Algorithm - 决策树算法10)Random Forest Algorithm - 随机森林算法11)Support Vector Machine (SVM) Algorithm - 支持向量机算法12)K-Nearest Neighbors (KNN) Algorithm - K近邻算法13)Naive Bayes Algorithm - 朴素贝叶斯算法14)Gradient Descent Algorithm - 梯度下降算法15)Genetic Algorithm - 遗传算法16)Neural Network Algorithm - 神经网络算法17)Deep Learning Algorithm - 深度学习算法18)Ensemble Learning Algorithm - 集成学习算法19)Reinforcement Learning Algorithm - 强化学习算法20)Metaheuristic Algorithm - 元启发式算法•Model - 模型1)Model - 模型2)Machine Learning Model - 机器学习模型3)Artificial Intelligence Model - 人工智能模型4)Predictive Model - 预测模型5)Classification Model - 分类模型6)Regression Model - 回归模型7)Generative Model - 生成模型8)Discriminative Model - 判别模型9)Probabilistic Model - 概率模型10)Statistical Model - 统计模型11)Neural Network Model - 神经网络模型12)Deep Learning Model - 深度学习模型13)Ensemble Model - 集成模型14)Reinforcement Learning Model - 强化学习模型15)Support Vector Machine (SVM) Model - 支持向量机模型16)Decision Tree Model - 决策树模型17)Random Forest Model - 随机森林模型18)Naive Bayes Model - 朴素贝叶斯模型19)Autoencoder Model - 自编码器模型20)Convolutional Neural Network (CNN) Model - 卷积神经网络模型•Dataset - 数据集1)Dataset - 数据集2)Training Dataset - 训练数据集3)Test Dataset - 测试数据集4)Validation Dataset - 验证数据集5)Balanced Dataset - 平衡数据集6)Imbalanced Dataset - 不平衡数据集7)Synthetic Dataset - 合成数据集8)Benchmark Dataset - 基准数据集9)Open Dataset - 开放数据集10)Labeled Dataset - 标记数据集11)Unlabeled Dataset - 未标记数据集12)Semi-Supervised Dataset - 半监督数据集13)Multiclass Dataset - 多分类数据集14)Feature Set - 特征集15)Data Augmentation - 数据增强16)Data Preprocessing - 数据预处理17)Missing Data - 缺失数据18)Outlier Detection - 异常值检测19)Data Imputation - 数据插补20)Metadata - 元数据•Training - 训练1)Training - 训练2)Training Data - 训练数据3)Training Phase - 训练阶段4)Training Set - 训练集5)Training Examples - 训练样本6)Training Instance - 训练实例7)Training Algorithm - 训练算法8)Training Model - 训练模型9)Training Process - 训练过程10)Training Loss - 训练损失11)Training Epoch - 训练周期12)Training Batch - 训练批次13)Online Training - 在线训练14)Offline Training - 离线训练15)Continuous Training - 连续训练16)Transfer Learning - 迁移学习17)Fine-Tuning - 微调18)Curriculum Learning - 课程学习19)Self-Supervised Learning - 自监督学习20)Active Learning - 主动学习•Testing - 测试1)Testing - 测试2)Test Data - 测试数据3)Test Set - 测试集4)Test Examples - 测试样本5)Test Instance - 测试实例6)Test Phase - 测试阶段7)Test Accuracy - 测试准确率8)Test Loss - 测试损失9)Test Error - 测试错误10)Test Metrics - 测试指标11)Test Suite - 测试套件12)Test Case - 测试用例13)Test Coverage - 测试覆盖率14)Cross-Validation - 交叉验证15)Holdout Validation - 留出验证16)K-Fold Cross-Validation - K折交叉验证17)Stratified Cross-Validation - 分层交叉验证18)Test Driven Development (TDD) - 测试驱动开发19)A/B Testing - A/B 测试20)Model Evaluation - 模型评估•Validation - 验证1)Validation - 验证2)Validation Data - 验证数据3)Validation Set - 验证集4)Validation Examples - 验证样本5)Validation Instance - 验证实例6)Validation Phase - 验证阶段7)Validation Accuracy - 验证准确率8)Validation Loss - 验证损失9)Validation Error - 验证错误10)Validation Metrics - 验证指标11)Cross-Validation - 交叉验证12)Holdout Validation - 留出验证13)K-Fold Cross-Validation - K折交叉验证14)Stratified Cross-Validation - 分层交叉验证15)Leave-One-Out Cross-Validation - 留一法交叉验证16)Validation Curve - 验证曲线17)Hyperparameter Validation - 超参数验证18)Model Validation - 模型验证19)Early Stopping - 提前停止20)Validation Strategy - 验证策略•Supervised Learning - 有监督学习1)Supervised Learning - 有监督学习2)Label - 标签3)Feature - 特征4)Target - 目标5)Training Labels - 训练标签6)Training Features - 训练特征7)Training Targets - 训练目标8)Training Examples - 训练样本9)Training Instance - 训练实例10)Regression - 回归11)Classification - 分类12)Predictor - 预测器13)Regression Model - 回归模型14)Classifier - 分类器15)Decision Tree - 决策树16)Support Vector Machine (SVM) - 支持向量机17)Neural Network - 神经网络18)Feature Engineering - 特征工程19)Model Evaluation - 模型评估20)Overfitting - 过拟合21)Underfitting - 欠拟合22)Bias-Variance Tradeoff - 偏差-方差权衡•Unsupervised Learning - 无监督学习1)Unsupervised Learning - 无监督学习2)Clustering - 聚类3)Dimensionality Reduction - 降维4)Anomaly Detection - 异常检测5)Association Rule Learning - 关联规则学习6)Feature Extraction - 特征提取7)Feature Selection - 特征选择8)K-Means - K均值9)Hierarchical Clustering - 层次聚类10)Density-Based Clustering - 基于密度的聚类11)Principal Component Analysis (PCA) - 主成分分析12)Independent Component Analysis (ICA) - 独立成分分析13)T-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) - t分布随机邻居嵌入14)Gaussian Mixture Model (GMM) - 高斯混合模型15)Self-Organizing Maps (SOM) - 自组织映射16)Autoencoder - 自动编码器17)Latent Variable - 潜变量18)Data Preprocessing - 数据预处理19)Outlier Detection - 异常值检测20)Clustering Algorithm - 聚类算法•Reinforcement Learning - 强化学习1)Reinforcement Learning - 强化学习2)Agent - 代理3)Environment - 环境4)State - 状态5)Action - 动作6)Reward - 奖励7)Policy - 策略8)Value Function - 值函数9)Q-Learning - Q学习10)Deep Q-Network (DQN) - 深度Q网络11)Policy Gradient - 策略梯度12)Actor-Critic - 演员-评论家13)Exploration - 探索14)Exploitation - 开发15)Temporal Difference (TD) - 时间差分16)Markov Decision Process (MDP) - 马尔可夫决策过程17)State-Action-Reward-State-Action (SARSA) - 状态-动作-奖励-状态-动作18)Policy Iteration - 策略迭代19)Value Iteration - 值迭代20)Monte Carlo Methods - 蒙特卡洛方法•Semi-Supervised Learning - 半监督学习1)Semi-Supervised Learning - 半监督学习2)Labeled Data - 有标签数据3)Unlabeled Data - 无标签数据4)Label Propagation - 标签传播5)Self-Training - 自训练6)Co-Training - 协同训练7)Transudative Learning - 传导学习8)Inductive Learning - 归纳学习9)Manifold Regularization - 流形正则化10)Graph-based Methods - 基于图的方法11)Cluster Assumption - 聚类假设12)Low-Density Separation - 低密度分离13)Semi-Supervised Support Vector Machines (S3VM) - 半监督支持向量机14)Expectation-Maximization (EM) - 期望最大化15)Co-EM - 协同期望最大化16)Entropy-Regularized EM - 熵正则化EM17)Mean Teacher - 平均教师18)Virtual Adversarial Training - 虚拟对抗训练19)Tri-training - 三重训练20)Mix Match - 混合匹配•Feature - 特征1)Feature - 特征2)Feature Engineering - 特征工程3)Feature Extraction - 特征提取4)Feature Selection - 特征选择5)Input Features - 输入特征6)Output Features - 输出特征7)Feature Vector - 特征向量8)Feature Space - 特征空间9)Feature Representation - 特征表示10)Feature Transformation - 特征转换11)Feature Importance - 特征重要性12)Feature Scaling - 特征缩放13)Feature Normalization - 特征归一化14)Feature Encoding - 特征编码15)Feature Fusion - 特征融合16)Feature Dimensionality Reduction - 特征维度减少17)Continuous Feature - 连续特征18)Categorical Feature - 分类特征19)Nominal Feature - 名义特征20)Ordinal Feature - 有序特征•Label - 标签1)Label - 标签2)Labeling - 标注3)Ground Truth - 地面真值4)Class Label - 类别标签5)Target Variable - 目标变量6)Labeling Scheme - 标注方案7)Multi-class Labeling - 多类别标注8)Binary Labeling - 二分类标注9)Label Noise - 标签噪声10)Labeling Error - 标注错误11)Label Propagation - 标签传播12)Unlabeled Data - 无标签数据13)Labeled Data - 有标签数据14)Semi-supervised Learning - 半监督学习15)Active Learning - 主动学习16)Weakly Supervised Learning - 弱监督学习17)Noisy Label Learning - 噪声标签学习18)Self-training - 自训练19)Crowdsourcing Labeling - 众包标注20)Label Smoothing - 标签平滑化•Prediction - 预测1)Prediction - 预测2)Forecasting - 预测3)Regression - 回归4)Classification - 分类5)Time Series Prediction - 时间序列预测6)Forecast Accuracy - 预测准确性7)Predictive Modeling - 预测建模8)Predictive Analytics - 预测分析9)Forecasting Method - 预测方法10)Predictive Performance - 预测性能11)Predictive Power - 预测能力12)Prediction Error - 预测误差13)Prediction Interval - 预测区间14)Prediction Model - 预测模型15)Predictive Uncertainty - 预测不确定性16)Forecast Horizon - 预测时间跨度17)Predictive Maintenance - 预测性维护18)Predictive Policing - 预测式警务19)Predictive Healthcare - 预测性医疗20)Predictive Maintenance - 预测性维护•Classification - 分类1)Classification - 分类2)Classifier - 分类器3)Class - 类别4)Classify - 对数据进行分类5)Class Label - 类别标签6)Binary Classification - 二元分类7)Multiclass Classification - 多类分类8)Class Probability - 类别概率9)Decision Boundary - 决策边界10)Decision Tree - 决策树11)Support Vector Machine (SVM) - 支持向量机12)K-Nearest Neighbors (KNN) - K最近邻算法13)Naive Bayes - 朴素贝叶斯14)Logistic Regression - 逻辑回归15)Random Forest - 随机森林16)Neural Network - 神经网络17)SoftMax Function - SoftMax函数18)One-vs-All (One-vs-Rest) - 一对多(一对剩余)19)Ensemble Learning - 集成学习20)Confusion Matrix - 混淆矩阵•Regression - 回归1)Regression Analysis - 回归分析2)Linear Regression - 线性回归3)Multiple Regression - 多元回归4)Polynomial Regression - 多项式回归5)Logistic Regression - 逻辑回归6)Ridge Regression - 岭回归7)Lasso Regression - Lasso回归8)Elastic Net Regression - 弹性网络回归9)Regression Coefficients - 回归系数10)Residuals - 残差11)Ordinary Least Squares (OLS) - 普通最小二乘法12)Ridge Regression Coefficient - 岭回归系数13)Lasso Regression Coefficient - Lasso回归系数14)Elastic Net Regression Coefficient - 弹性网络回归系数15)Regression Line - 回归线16)Prediction Error - 预测误差17)Regression Model - 回归模型18)Nonlinear Regression - 非线性回归19)Generalized Linear Models (GLM) - 广义线性模型20)Coefficient of Determination (R-squared) - 决定系数21)F-test - F检验22)Homoscedasticity - 同方差性23)Heteroscedasticity - 异方差性24)Autocorrelation - 自相关25)Multicollinearity - 多重共线性26)Outliers - 异常值27)Cross-validation - 交叉验证28)Feature Selection - 特征选择29)Feature Engineering - 特征工程30)Regularization - 正则化2.Neural Networks and Deep Learning (神经网络与深度学习)•Convolutional Neural Network (CNN) - 卷积神经网络1)Convolutional Neural Network (CNN) - 卷积神经网络2)Convolution Layer - 卷积层3)Feature Map - 特征图4)Convolution Operation - 卷积操作5)Stride - 步幅6)Padding - 填充7)Pooling Layer - 池化层8)Max Pooling - 最大池化9)Average Pooling - 平均池化10)Fully Connected Layer - 全连接层11)Activation Function - 激活函数12)Rectified Linear Unit (ReLU) - 线性修正单元13)Dropout - 随机失活14)Batch Normalization - 批量归一化15)Transfer Learning - 迁移学习16)Fine-Tuning - 微调17)Image Classification - 图像分类18)Object Detection - 物体检测19)Semantic Segmentation - 语义分割20)Instance Segmentation - 实例分割21)Generative Adversarial Network (GAN) - 生成对抗网络22)Image Generation - 图像生成23)Style Transfer - 风格迁移24)Convolutional Autoencoder - 卷积自编码器25)Recurrent Neural Network (RNN) - 循环神经网络•Recurrent Neural Network (RNN) - 循环神经网络1)Recurrent Neural Network (RNN) - 循环神经网络2)Long Short-Term Memory (LSTM) - 长短期记忆网络3)Gated Recurrent Unit (GRU) - 门控循环单元4)Sequence Modeling - 序列建模5)Time Series Prediction - 时间序列预测6)Natural Language Processing (NLP) - 自然语言处理7)Text Generation - 文本生成8)Sentiment Analysis - 情感分析9)Named Entity Recognition (NER) - 命名实体识别10)Part-of-Speech Tagging (POS Tagging) - 词性标注11)Sequence-to-Sequence (Seq2Seq) - 序列到序列12)Attention Mechanism - 注意力机制13)Encoder-Decoder Architecture - 编码器-解码器架构14)Bidirectional RNN - 双向循环神经网络15)Teacher Forcing - 强制教师法16)Backpropagation Through Time (BPTT) - 通过时间的反向传播17)Vanishing Gradient Problem - 梯度消失问题18)Exploding Gradient Problem - 梯度爆炸问题19)Language Modeling - 语言建模20)Speech Recognition - 语音识别•Long Short-Term Memory (LSTM) - 长短期记忆网络1)Long Short-Term Memory (LSTM) - 长短期记忆网络2)Cell State - 细胞状态3)Hidden State - 隐藏状态4)Forget Gate - 遗忘门5)Input Gate - 输入门6)Output Gate - 输出门7)Peephole Connections - 窥视孔连接8)Gated Recurrent Unit (GRU) - 门控循环单元9)Vanishing Gradient Problem - 梯度消失问题10)Exploding Gradient Problem - 梯度爆炸问题11)Sequence Modeling - 序列建模12)Time Series Prediction - 时间序列预测13)Natural Language Processing (NLP) - 自然语言处理14)Text Generation - 文本生成15)Sentiment Analysis - 情感分析16)Named Entity Recognition (NER) - 命名实体识别17)Part-of-Speech Tagging (POS Tagging) - 词性标注18)Attention Mechanism - 注意力机制19)Encoder-Decoder Architecture - 编码器-解码器架构20)Bidirectional LSTM - 双向长短期记忆网络•Attention Mechanism - 注意力机制1)Attention Mechanism - 注意力机制2)Self-Attention - 自注意力3)Multi-Head Attention - 多头注意力4)Transformer - 变换器5)Query - 查询6)Key - 键7)Value - 值8)Query-Value Attention - 查询-值注意力9)Dot-Product Attention - 点积注意力10)Scaled Dot-Product Attention - 缩放点积注意力11)Additive Attention - 加性注意力12)Context Vector - 上下文向量13)Attention Score - 注意力分数14)SoftMax Function - SoftMax函数15)Attention Weight - 注意力权重16)Global Attention - 全局注意力17)Local Attention - 局部注意力18)Positional Encoding - 位置编码19)Encoder-Decoder Attention - 编码器-解码器注意力20)Cross-Modal Attention - 跨模态注意力•Generative Adversarial Network (GAN) - 生成对抗网络1)Generative Adversarial Network (GAN) - 生成对抗网络2)Generator - 生成器3)Discriminator - 判别器4)Adversarial Training - 对抗训练5)Minimax Game - 极小极大博弈6)Nash Equilibrium - 纳什均衡7)Mode Collapse - 模式崩溃8)Training Stability - 训练稳定性9)Loss Function - 损失函数10)Discriminative Loss - 判别损失11)Generative Loss - 生成损失12)Wasserstein GAN (WGAN) - Wasserstein GAN（WGAN）13)Deep Convolutional GAN (DCGAN) - 深度卷积生成对抗网络（DCGAN）14)Conditional GAN (c GAN) - 条件生成对抗网络（c GAN）15)Style GAN - 风格生成对抗网络16)Cycle GAN - 循环生成对抗网络17)Progressive Growing GAN (PGGAN) - 渐进式增长生成对抗网络（PGGAN）18)Self-Attention GAN (SAGAN) - 自注意力生成对抗网络（SAGAN）19)Big GAN - 大规模生成对抗网络20)Adversarial Examples - 对抗样本•Encoder-Decoder - 编码器-解码器1)Encoder-Decoder Architecture - 编码器-解码器架构2)Encoder - 编码器3)Decoder - 解码器4)Sequence-to-Sequence Model (Seq2Seq) - 序列到序列模型5)State Vector - 状态向量6)Context Vector - 上下文向量7)Hidden State - 隐藏状态8)Attention Mechanism - 注意力机制9)Teacher Forcing - 强制教师法10)Beam Search - 束搜索11)Recurrent Neural Network (RNN) - 循环神经网络12)Long Short-Term Memory (LSTM) - 长短期记忆网络13)Gated Recurrent Unit (GRU) - 门控循环单元14)Bidirectional Encoder - 双向编码器15)Greedy Decoding - 贪婪解码16)Masking - 遮盖17)Dropout - 随机失活18)Embedding Layer - 嵌入层19)Cross-Entropy Loss - 交叉熵损失20)Tokenization - 令牌化•Transfer Learning - 迁移学习1)Transfer Learning - 迁移学习2)Source Domain - 源领域3)Target Domain - 目标领域4)Fine-Tuning - 微调5)Domain Adaptation - 领域自适应6)Pre-Trained Model - 预训练模型7)Feature Extraction - 特征提取8)Knowledge Transfer - 知识迁移9)Unsupervised Domain Adaptation - 无监督领域自适应10)Semi-Supervised Domain Adaptation - 半监督领域自适应11)Multi-Task Learning - 多任务学习12)Data Augmentation - 数据增强13)Task Transfer - 任务迁移14)Model Agnostic Meta-Learning (MAML) - 与模型无关的元学习（MAML）15)One-Shot Learning - 单样本学习16)Zero-Shot Learning - 零样本学习17)Few-Shot Learning - 少样本学习18)Knowledge Distillation - 知识蒸馏19)Representation Learning - 表征学习20)Adversarial Transfer Learning - 对抗迁移学习•Pre-trained Models - 预训练模型1)Pre-trained Model - 预训练模型2)Transfer Learning - 迁移学习3)Fine-Tuning - 微调4)Knowledge Transfer - 知识迁移5)Domain Adaptation - 领域自适应6)Feature Extraction - 特征提取7)Representation Learning - 表征学习8)Language Model - 语言模型9)Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) - 双向编码器结构转换器10)Generative Pre-trained Transformer (GPT) - 生成式预训练转换器11)Transformer-based Models - 基于转换器的模型12)Masked Language Model (MLM) - 掩蔽语言模型13)Cloze Task - 填空任务14)Tokenization - 令牌化15)Word Embeddings - 词嵌入16)Sentence Embeddings - 句子嵌入17)Contextual Embeddings - 上下文嵌入18)Self-Supervised Learning - 自监督学习19)Large-Scale Pre-trained Models - 大规模预训练模型•Loss Function - 损失函数1)Loss Function - 损失函数2)Mean Squared Error (MSE) - 均方误差3)Mean Absolute Error (MAE) - 平均绝对误差4)Cross-Entropy Loss - 交叉熵损失5)Binary Cross-Entropy Loss - 二元交叉熵损失6)Categorical Cross-Entropy Loss - 分类交叉熵损失7)Hinge Loss - 合页损失8)Huber Loss - Huber损失9)Wasserstein Distance - Wasserstein距离10)Triplet Loss - 三元组损失11)Contrastive Loss - 对比损失12)Dice Loss - Dice损失13)Focal Loss - 焦点损失14)GAN Loss - GAN损失15)Adversarial Loss - 对抗损失16)L1 Loss - L1损失17)L2 Loss - L2损失18)Huber Loss - Huber损失19)Quantile Loss - 分位数损失•Activation Function - 激活函数1)Activation Function - 激活函数2)Sigmoid Function - Sigmoid函数3)Hyperbolic Tangent Function (Tanh) - 双曲正切函数4)Rectified Linear Unit (Re LU) - 矩形线性单元5)Parametric Re LU (P Re LU) - 参数化Re LU6)Exponential Linear Unit (ELU) - 指数线性单元7)Swish Function - Swish函数8)Softplus Function - Soft plus函数9)Softmax Function - SoftMax函数10)Hard Tanh Function - 硬双曲正切函数11)Softsign Function - Softsign函数12)GELU (Gaussian Error Linear Unit) - GELU（高斯误差线性单元）13)Mish Function - Mish函数14)CELU (Continuous Exponential Linear Unit) - CELU（连续指数线性单元）15)Bent Identity Function - 弯曲恒等函数16)Gaussian Error Linear Units (GELUs) - 高斯误差线性单元17)Adaptive Piecewise Linear (APL) - 自适应分段线性函数18)Radial Basis Function (RBF) - 径向基函数•Backpropagation - 反向传播1)Backpropagation - 反向传播2)Gradient Descent - 梯度下降3)Partial Derivative - 偏导数4)Chain Rule - 链式法则5)Forward Pass - 前向传播6)Backward Pass - 反向传播7)Computational Graph - 计算图8)Neural Network - 神经网络9)Loss Function - 损失函数10)Gradient Calculation - 梯度计算11)Weight Update - 权重更新12)Activation Function - 激活函数13)Optimizer - 优化器14)Learning Rate - 学习率15)Mini-Batch Gradient Descent - 小批量梯度下降16)Stochastic Gradient Descent (SGD) - 随机梯度下降17)Batch Gradient Descent - 批量梯度下降18)Momentum - 动量19)Adam Optimizer - Adam优化器20)Learning Rate Decay - 学习率衰减•Gradient Descent - 梯度下降1)Gradient Descent - 梯度下降2)Stochastic Gradient Descent (SGD) - 随机梯度下降3)Mini-Batch Gradient Descent - 小批量梯度下降4)Batch Gradient Descent - 批量梯度下降5)Learning Rate - 学习率6)Momentum - 动量7)Adaptive Moment Estimation (Adam) - 自适应矩估计8)RMSprop - 均方根传播9)Learning Rate Schedule - 学习率调度10)Convergence - 收敛11)Divergence - 发散12)Adagrad - 自适应学习速率方法13)Adadelta - 自适应增量学习率方法14)Adamax - 自适应矩估计的扩展版本15)Nadam - Nesterov Accelerated Adaptive Moment Estimation16)Learning Rate Decay - 学习率衰减17)Step Size - 步长18)Conjugate Gradient Descent - 共轭梯度下降19)Line Search - 线搜索20)Newton's Method - 牛顿法•Learning Rate - 学习率1)Learning Rate - 学习率2)Adaptive Learning Rate - 自适应学习率3)Learning Rate Decay - 学习率衰减4)Initial Learning Rate - 初始学习率5)Step Size - 步长6)Momentum - 动量7)Exponential Decay - 指数衰减8)Annealing - 退火9)Cyclical Learning Rate - 循环学习率10)Learning Rate Schedule - 学习率调度11)Warm-up - 预热12)Learning Rate Policy - 学习率策略13)Learning Rate Annealing - 学习率退火14)Cosine Annealing - 余弦退火15)Gradient Clipping - 梯度裁剪16)Adapting Learning Rate - 适应学习率17)Learning Rate Multiplier - 学习率倍增器18)Learning Rate Reduction - 学习率降低19)Learning Rate Update - 学习率更新20)Scheduled Learning Rate - 定期学习率•Batch Size - 批量大小1)Batch Size - 批量大小2)Mini-Batch - 小批量3)Batch Gradient Descent - 批量梯度下降4)Stochastic Gradient Descent (SGD) - 随机梯度下降5)Mini-Batch Gradient Descent - 小批量梯度下降6)Online Learning - 在线学习7)Full-Batch - 全批量8)Data Batch - 数据批次9)Training Batch - 训练批次10)Batch Normalization - 批量归一化11)Batch-wise Optimization - 批量优化12)Batch Processing - 批量处理13)Batch Sampling - 批量采样14)Adaptive Batch Size - 自适应批量大小15)Batch Splitting - 批量分割16)Dynamic Batch Size - 动态批量大小17)Fixed Batch Size - 固定批量大小18)Batch-wise Inference - 批量推理19)Batch-wise Training - 批量训练20)Batch Shuffling - 批量洗牌•Epoch - 训练周期1)Training Epoch - 训练周期2)Epoch Size - 周期大小3)Early Stopping - 提前停止4)Validation Set - 验证集5)Training Set - 训练集6)Test Set - 测试集7)Overfitting - 过拟合8)Underfitting - 欠拟合9)Model Evaluation - 模型评估10)Model Selection - 模型选择11)Hyperparameter Tuning - 超参数调优12)Cross-Validation - 交叉验证13)K-fold Cross-Validation - K折交叉验证14)Stratified Cross-Validation - 分层交叉验证15)Leave-One-Out Cross-Validation (LOOCV) - 留一法交叉验证16)Grid Search - 网格搜索17)Random Search - 随机搜索18)Model Complexity - 模型复杂度19)Learning Curve - 学习曲线20)Convergence - 收敛3.Machine Learning Techniques and Algorithms (机器学习技术与算法)•Decision Tree - 决策树1)Decision Tree - 决策树2)Node - 节点3)Root Node - 根节点4)Leaf Node - 叶节点5)Internal Node - 内部节点6)Splitting Criterion - 分裂准则7)Gini Impurity - 基尼不纯度8)Entropy - 熵9)Information Gain - 信息增益10)Gain Ratio - 增益率11)Pruning - 剪枝12)Recursive Partitioning - 递归分割13)CART (Classification and Regression Trees) - 分类回归树14)ID3 (Iterative Dichotomiser 3) - 迭代二叉树315)C4.5 (successor of ID3) - C4.5（ID3的后继者）16)C5.0 (successor of C4.5) - C5.0（C4.5的后继者）17)Split Point - 分裂点18)Decision Boundary - 决策边界19)Pruned Tree - 剪枝后的树20)Decision Tree Ensemble - 决策树集成•Random Forest - 随机森林1)Random Forest - 随机森林2)Ensemble Learning - 集成学习3)Bootstrap Sampling - 自助采样4)Bagging (Bootstrap Aggregating) - 装袋法5)Out-of-Bag (OOB) Error - 袋外误差6)Feature Subset - 特征子集7)Decision Tree - 决策树8)Base Estimator - 基础估计器9)Tree Depth - 树深度10)Randomization - 随机化11)Majority Voting - 多数投票12)Feature Importance - 特征重要性13)OOB Score - 袋外得分14)Forest Size - 森林大小15)Max Features - 最大特征数16)Min Samples Split - 最小分裂样本数17)Min Samples Leaf - 最小叶节点样本数18)Gini Impurity - 基尼不纯度19)Entropy - 熵20)Variable Importance - 变量重要性•Support Vector Machine (SVM) - 支持向量机1)Support Vector Machine (SVM) - 支持向量机2)Hyperplane - 超平面3)Kernel Trick - 核技巧4)Kernel Function - 核函数5)Margin - 间隔6)Support Vectors - 支持向量7)Decision Boundary - 决策边界8)Maximum Margin Classifier - 最大间隔分类器9)Soft Margin Classifier - 软间隔分类器10) C Parameter - C参数11)Radial Basis Function (RBF) Kernel - 径向基函数核12)Polynomial Kernel - 多项式核13)Linear Kernel - 线性核14)Quadratic Kernel - 二次核15)Gaussian Kernel - 高斯核16)Regularization - 正则化17)Dual Problem - 对偶问题18)Primal Problem - 原始问题19)Kernelized SVM - 核化支持向量机20)Multiclass SVM - 多类支持向量机•K-Nearest Neighbors (KNN) - K-最近邻1)K-Nearest Neighbors (KNN) - K-最近邻2)Nearest Neighbor - 最近邻3)Distance Metric - 距离度量4)Euclidean Distance - 欧氏距离5)Manhattan Distance - 曼哈顿距离6)Minkowski Distance - 闵可夫斯基距离7)Cosine Similarity - 余弦相似度8)K Value - K值9)Majority Voting - 多数投票10)Weighted KNN - 加权KNN11)Radius Neighbors - 半径邻居12)Ball Tree - 球树13)KD Tree - KD树14)Locality-Sensitive Hashing (LSH) - 局部敏感哈希15)Curse of Dimensionality - 维度灾难16)Class Label - 类标签17)Training Set - 训练集18)Test Set - 测试集19)Validation Set - 验证集20)Cross-Validation - 交叉验证•Naive Bayes - 朴素贝叶斯1)Naive Bayes - 朴素贝叶斯2)Bayes' Theorem - 贝叶斯定理3)Prior Probability - 先验概率4)Posterior Probability - 后验概率5)Likelihood - 似然6)Class Conditional Probability - 类条件概率7)Feature Independence Assumption - 特征独立假设8)Multinomial Naive Bayes - 多项式朴素贝叶斯9)Gaussian Naive Bayes - 高斯朴素贝叶斯10)Bernoulli Naive Bayes - 伯努利朴素贝叶斯11)Laplace Smoothing - 拉普拉斯平滑12)Add-One Smoothing - 加一平滑13)Maximum A Posteriori (MAP) - 最大后验概率14)Maximum Likelihood Estimation (MLE) - 最大似然估计15)Classification - 分类16)Feature Vectors - 特征向量17)Training Set - 训练集18)Test Set - 测试集19)Class Label - 类标签20)Confusion Matrix - 混淆矩阵•Clustering - 聚类1)Clustering - 聚类2)Centroid - 质心3)Cluster Analysis - 聚类分析4)Partitioning Clustering - 划分式聚类5)Hierarchical Clustering - 层次聚类6)Density-Based Clustering - 基于密度的聚类7)K-Means Clustering - K均值聚类8)K-Medoids Clustering - K中心点聚类9)DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) - 基于密度的空间聚类算法10)Agglomerative Clustering - 聚合式聚类11)Dendrogram - 系统树图12)Silhouette Score - 轮廓系数13)Elbow Method - 肘部法则14)Clustering Validation - 聚类验证15)Intra-cluster Distance - 类内距离16)Inter-cluster Distance - 类间距离17)Cluster Cohesion - 类内连贯性18)Cluster Separation - 类间分离度19)Cluster Assignment - 聚类分配20)Cluster Label - 聚类标签•K-Means - K-均值1)K-Means - K-均值2)Centroid - 质心3)Cluster - 聚类4)Cluster Center - 聚类中心5)Cluster Assignment - 聚类分配6)Cluster Analysis - 聚类分析7)K Value - K值8)Elbow Method - 肘部法则9)Inertia - 惯性10)Silhouette Score - 轮廓系数11)Convergence - 收敛12)Initialization - 初始化13)Euclidean Distance - 欧氏距离14)Manhattan Distance - 曼哈顿距离15)Distance Metric - 距离度量16)Cluster Radius - 聚类半径17)Within-Cluster Variation - 类内变异18)Cluster Quality - 聚类质量19)Clustering Algorithm - 聚类算法20)Clustering Validation - 聚类验证•Dimensionality Reduction - 降维1)Dimensionality Reduction - 降维2)Feature Extraction - 特征提取3)Feature Selection - 特征选择4)Principal Component Analysis (PCA) - 主成分分析5)Singular Value Decomposition (SVD) - 奇异值分解6)Linear Discriminant Analysis (LDA) - 线性判别分析7)t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) - t-分布随机邻域嵌入8)Autoencoder - 自编码器9)Manifold Learning - 流形学习10)Locally Linear Embedding (LLE) - 局部线性嵌入11)Isomap - 等度量映射12)Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP) - 均匀流形逼近与投影13)Kernel PCA - 核主成分分析14)Non-negative Matrix Factorization (NMF) - 非负矩阵分解15)Independent Component Analysis (ICA) - 独立成分分析16)Variational Autoencoder (VAE) - 变分自编码器17)Sparse Coding - 稀疏编码18)Random Projection - 随机投影19)Neighborhood Preserving Embedding (NPE) - 保持邻域结构的嵌入20)Curvilinear Component Analysis (CCA) - 曲线成分分析•Principal Component Analysis (PCA) - 主成分分析1)Principal Component Analysis (PCA) - 主成分分析2)Eigenvector - 特征向量3)Eigenvalue - 特征值4)Covariance Matrix - 协方差矩阵。

英语论文素材(人工智能)

摘要:人工智能(Artificial Intelligence) ，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，它企图了解智能的实质，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，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

专家系统是人工智能应用研究的主要领域。

70年代中期，专家系统的开发获得成功。

正如专家系统的先驱费根鲍姆(Feigenbaum)所说：专家系统的力量是从它处理的知识中产生的，而不是从某种形式主义及其使用的参考模式中产生的。

这正符合一句名言：知识就是力量。

80年代，专家系统在全世界得到迅速发展和广泛应用。

本文中介绍了人工智能的概念，分类，特点以及人工智能的研究的发展及其现状。

由此引出专家系统的基本概念及主要特点。

最后，通过查阅各种资料以及自己的理解分析，对专家系统的主要应用做具体分析。

阐述了将计算机人工智能的专家系统理念与审计实务相结合并提出审计工具智能化的设想，同时，具体分析了构建审计专家系统可供利用的计算机应用技术，并初步建立了审计专家系统的模块体系。

关键词：人工智能，专家系统，审计专家系统Expert system outline and applicationAbstract ：The artificial intelligence (Artificial Intelligence), English abbreviation is AI.It is the research, the development uses in simulating, extending and expands human's intelligence theory, the method, technical and an application system new technical science. The artificial intelligence is a computer science branch, it attempts the understanding intelligence the essence, the parallel intergrowth delivers one kind newly to be able to make the response by the human intelligence similar way the intelligent machine, this domain research including robot, language recognition, pattern recognition, natural language processing and expert system and so on.The expert system is the artificial intelligence applied research main domain.The 70's intermediate stages, the expert system development obtains successfully.Just like expert system pioneer Fei Genbao mho (Feigenbaum) said that,The expert system strength is in the knowledge which processes from it produces, but is not produces from some formalism and in the use reference pattern.This is conforming to a famous saying: The knowledge is a strength.The 80's, the expert system obtains the rapid development and the widespread application in the world.In this article introduced the artificial intelligence concept, the classification, the characteristic as well as the artificial intelligence research development and the present situation.From this draws out the expert system the basic concept and the main characteristic.Finally, through consults each kind of material as well as own understanding analysis, makes the concrete elaboration to the expert system main application.Introduced unifies the computer artificial intelligence expert system idea and the audit practice and proposed the audit tool intellectualization tentative plan, simultaneously, analyzed the construction to audit the expert system specifically to be possible to supply the use the computer application technology, and established initially has audited the expert system the module system.Key word: Artificial intelligence，Expert system，Auditing Expert System人工智能的发展作者XXX南京XXX大学XXX学院南京摘要计算机科学和人工智能将是21世纪逻辑学发展的主要动力源泉，并且在很大程度上将决定21世纪逻辑学的面貌。

人工智能的分类

人工智能的分类一、引言人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为一门研究探索智能行为的科学，已经在各个领域展现出了巨大的潜力和发展前景。

人工智能可以被划分为不同的分类，每一种分类都有其独特的特点和应用领域。

本文将对人工智能的分类进行深入的探讨和介绍。

二、基于功能的分类1. 专家系统（Expert Systems）专家系统是一种基于专业知识和推理规则构建的计算机程序，它可以模拟和解决人类专家在特定领域中所面临的问题。

专家系统通过建立知识库和推理引擎，能够做出类似于人类专家的决策和推理，因此在医疗诊断、金融风险评估等领域具有广泛的应用。

2. 自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）自然语言处理是指计算机理解、处理和生成人类语言的一门技术。

通过分析和处理文本或语音，NLP可以帮助计算机理解人类的语言意图，进行机器翻译、文本分类、情感分析等任务。

随着深度学习的发展，NLP在聊天机器人、智能语音助手等领域取得了显著的进展。

3. 机器学习（Machine Learning）机器学习是人工智能的一个重要分支，它通过利用统计学和算法，使计算机能够从数据中学习和改进性能，无需明确地进行编程。

机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等不同类型。

监督学习通过给定标记的训练数据，让计算机进行分类和预测；无监督学习通过从未标记的数据中发现模式和关联；强化学习通过试错机制，让计算机通过与环境的相互作用来学习最优策略。

4. 计算机视觉（Computer Vision）计算机视觉是指使计算机能够“看”和理解图像和视频的一门技术。

计算机视觉可以帮助计算机识别和理解图像中的物体、场景和行为，实现人脸识别、图像分析、视频监控等功能。

深度学习的出现和发展，为计算机视觉领域带来了新的突破，提高了图像处理和识别的精确度和效率。

三、基于能力的分类1. 弱人工智能（Narrow AI）弱人工智能是指在特定任务或领域中表现出智能行为的人工智能系统。

人工智能与专家系统外文文献译文和原文

人工智能与专家系统外文文献译文和原文AI研究仍在继续，但与MIS和DDS等计算机应用相比，研究热情的减弱使人工智能的研究相对落后。

然而，在研究方面的不断努力一定会推动计算机向人工智能化方向发展。

2．AI领域AI现在已经以知识系统的形式应用于商业领域，既利用人类知识来解决问题。

专家系统是最流行的基于知识的系统，他是应用计算机程序以启发方式替代专家知识。

Heuritic术语来自希腊eureka，意思是“探索”。

因此，启发方式是一种良好猜想的规则。

启发式方法并不能保证其结果如同DSS系统中传统的算法那样绝对化。

但是启发式方法提供的结果非常具体，以至于能适应于大部分情况启发式方法允许专家系统能像专家那样工作，建议用户如何解决问题。

因为专家系统被当作顾问，所以，应用专家系统就可以被称为咨询。

除了专家系统外，AI还包括以下领域：神经网络系统、感知系统、学习系统、机器人、AI硬件、自然语言处理。

注意这些领域有交叉，交叉部分也就意味着这个领域可以从另一个领域中收益。

3．专家系统的吸引力专家系统的概念是建立在专家知识能够存储在计算机中并能被其他人应用这一假设的基础上的。

专家系统作为一种决策支持系统提供了独无二的能力。

首先，专家系统为管理者提供了超出其能力的决策机会。

比如，一家新的银行投资公司可以应用先进的专家系统帮助他们进行选择、决策。

其次，专家系统在得到一个解决方案的同时给出一步步的推理。

在很多情况下，推理本身比决策的结果重要的多。

4．专家系统模型专家系统模型主要由4个部分组成：用户界面使得用户能与专家系统对话；推理引擎提供了解释知识库的能力；专家和工程师利用开发引擎建立专家系统。

1．用户界面用户界面能够方便管理者向专家系统中输入命令、信息，并接受专家系统的输出。

命令中有具体化的参数设置，引导专家系统的推理过程。

信息以参数形式赋予某些变量。

（1）专家系统输入现在流行的界面格式是图形化用户界面格式，这种界面与Window有些相同的特征。

专家系统概述及其应用人工智能毕业论文

专家系统概述及其应用摘要:人工智能(Artificial Intelligence) ，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。

专家系统是人工智能应用研究的主要领域。

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，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。

本文中介绍了人工智能的概念，分类，特点以及人工智能的研究的发展及其现状。

由此引出专家系统的基本概念及主要特点。

最后，通过查阅各种资料以及自己的理解分析，对专家系统的主要应用做具体分析。

阐述了将计算机人工智能的专家系统理念与全厚度再生机材料配置与设备自动控制系统相结合的思想，同时，具体分析了构建全厚度再生机材料配置与设备自动控制专家系统可供利用的计算机应用技术，并初步建立了该系统的模块体系。

关键词：人工智能，专家系统，全厚度再生机材料配置与设备自动控制系统Expert system outline and applicationAbstract: The artificial intelligence (Artificial Intelligence), English abbreviation is AI. It is the research, the development uses in simulating, extending and expands human's intelligence theory, the method, technical and an application system new technical science. The artificial intelligence is a computer science branch, it attempts the understanding intelligence the essence, the parallel intergrowth delivers one kind newly to be able to make the response by the human intelligence similar way the intelligent machine, this domain research including robot, language recognition, pattern recognition, natural language processing and expert system and so on.In this article introduced the artificial intelligence concept, the classification, the characteristic as well as the artificial intelligence research development and the present situation. From this draws out the expert system the basic concept and the main characteristic. Finally, through consults each kind of material as well as own understanding analysis, makes the concrete elaboration to the expert system main application. Introduced unifies the computer artificial intelligence expert system idea and the Auto-Control system plan, simultaneously, analyzed the construction to Auto-Control system specifically to be possible to supply the use the computer application technology, and established initially module of this expert system.Key word: Artificial intelligence, Expert system, Auto-Control Expert System目录目录 (3)1 引言 (4)人工智能 (4)专家系统 (5)人工智能与专家系统之间关系 (5)2 概述 (5)专家系统与传统程序 (5)专家系统的特点 (6)专家系统的优点 (6)3 详细介绍 (7)专家系统的结构与类型 (7)专家系统的结构 (7)专家系统的类型 (8)专家系统的工作方式 (9)专家系统的工作过程 (9)专家系统的开发过程 (9)4 实际应用 (11)系统结构图 (11)材料知识库软件的设计思路 (12)材料配比体系结构图 (12)材料知识库涉及到的数据表 (12)推理机涉及到的数据表 (13)发泡沥青推理机 (13)发泡沥青环境界面的功能选项 (13)发泡沥青体系推理机推理分析过程 (13)5 现状与发展前景 (15)6 总结 (16)7 参考文献 (17)1 引言人工智能人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。

人工智能发展的七个阶段简述

人工智能发展的七个阶段人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指通过模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用系统。

在过去的几十年中，人工智能经历了多个发展阶段，从最初的符号推理到当前的深度学习和强化学习。

本文将介绍人工智能发展的七个阶段，并对每个阶段进行详细说明。

第一阶段：符号推理（Symbolic Reasoning）符号推理是人工智能的起源，也是最早的一种人工智能方法。

该方法基于数理逻辑和符号推理规则，通过对符号进行操作和推理来模拟人类的思维过程。

这一阶段主要关注于解决逻辑问题和专家系统的构建。

然而，由于符号推理需要手动编写规则，并且无法处理大规模数据，因此在处理复杂问题上存在局限性。

第二阶段：专家系统（Expert Systems）专家系统是在符号推理基础上发展起来的一种应用系统。

它利用专家知识库和推理引擎来模拟专家在特定领域中的决策过程。

专家系统广泛应用于医学、金融、工程等领域，能够提供专业的建议和决策支持。

然而，由于专家系统依赖于事先编写的规则和知识库，且无法自动学习和适应新情况，因此在面对复杂和不确定性问题时存在局限性。

第三阶段：机器学习（Machine Learning）机器学习是人工智能的重要发展阶段之一。

它通过让计算机从数据中自动学习模式和规律，从而实现对未知数据的预测和决策。

机器学习主要包括监督学习、无监督学习和强化学习等方法。

监督学习通过训练样本来建立输入与输出之间的映射关系；无监督学习通过对数据进行聚类和降维等操作来发现隐藏的结构；强化学习通过与环境的交互来优化决策策略。

第四阶段：深度学习（Deep Learning）深度学习是机器学习的一个分支，它以人工神经网络为基础，通过多层非线性变换来提取高层次的抽象特征。

深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。

深度学习的一个重要特点是需要大量的标注数据和强大的计算资源，但它能够自动学习特征，并且在处理复杂任务时具有较好的性能。

人工智能的专家系统技术

人工智能的专家系统技术导言：人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一门研究如何使计算机可以像人一样智能地执行任务的学科。

专家系统是其中一种应用广泛的人工智能技术，它模仿人类专家的知识和推理能力，通过计算机实现对复杂问题的解决和决策。

一、专家系统的概述专家系统是一种基于知识的计算机系统，能够模拟人类专家的决策过程，对特定领域的问题进行分析和解决。

它主要由知识库、推理机和用户界面组成。

专家系统的知识库是存储各种领域专家知识的地方，包括事实、规则、经验、案例等。

知识库使用特定的语言表示和存储知识，使得专家系统能够在特定领域中模拟专家的决策过程。

推理机是专家系统的核心，它通过使用专家系统的知识库和推理规则对问题进行推理和决策。

推理机根据用户输入的问题和已有的知识，进行搜索和匹配，产生一系列推理结果。

推理机还可以根据问题的特点，使用不同的推理方式，如正向推理、反向推理、混合推理等。

用户界面是专家系统与用户之间的桥梁，用户通过界面与专家系统交互，输入问题和获取答案。

用户界面可以是命令行界面、图形界面或自然语言界面等，使得用户能够方便地使用专家系统。

二、专家系统的组成1. 知识获取知识获取是专家系统开发的第一步，它通过采访领域专家、查阅文献、观察现场等方式，收集专家知识并转化为计算机可识别的形式。

知识获取的关键是提取和表示知识，需要选择适当的表示方法和知识表示语言。

2. 知识表示知识表示是将采集到的知识以适当的形式表示和存储，使得计算机可以理解和使用这些知识。

常用的知识表示方法有规则表示、语义网络表示、框架表示等。

规则表示是最常用的方法，将知识表示为一系列条件-动作规则，通过匹配规则，实现对问题的推理和决策。

3. 知识推理知识推理是专家系统的核心功能，它利用知识库和推理规则对问题进行推理和决策。

专家系统的推理机通常采用基于规则的推理方法，通过匹配规则和问题，产生推理结果。

推理过程可以是正向推理、反向推理或混合推理，根据问题的特点，选择合适的推理方式。

人工智能算法简介

人工智能算法简介在当今信息时代，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）已经成为了科技领域的热门话题。

人工智能的快速发展离不开算法的支持与推动。

本文将为您简要介绍人工智能算法的基本概念、分类以及应用领域。

一、算法概述算法是指一系列用于解决特定问题的有序指令或规则。

在人工智能领域中，算法可以看作是一种运算和决策的规范，指导智能系统进行数据的处理与分析。

人工智能算法的研究旨在模拟人类的智能思维与行为，通过学习和优化，使机器能够更快、更准确地完成任务。

二、算法分类根据不同的任务要求与实现方式，人工智能算法可分为多个类别。

1. 专家系统（Expert System）专家系统基于专家知识，运用规则、推理和逻辑等技术，解决专业领域中的问题。

它能够模拟专家的判断与决策过程，为用户提供专业的建议和解决方案。

2. 决策树算法（Decision Tree）决策树算法是一种基于树形结构的算法模型，通过对问题进行逐步判断和分类，最终得出决策结果。

它简单易懂，适用于处理分类和回归问题。

3. 遗传算法（Genetic Algorithm）遗传算法是一种模拟进化原理的优化算法，通过模拟自然界的遗传和进化过程，在候选解空间中搜索最优解。

遗传算法适用于求解复杂问题、具有多个优化目标的情况。

4. 神经网络算法（Neural Network）神经网络算法模拟人脑神经元的运作原理，通过权重的调整和层次化的结构，实现对输入数据进行学习和识别。

神经网络在图像识别、自然语言处理等领域有广泛应用。

5. 支持向量机（Support Vector Machine）支持向量机是一种监督学习算法，通过构建超平面来进行分类或回归分析。

它能够在高维空间中进行非线性的分类与回归，具有较强的泛化能力。

三、算法应用人工智能算法在各个领域都有着广泛的应用。

下面列举几个典型的例子。

1. 人脸识别人脸识别算法能够自动识别和验证人脸图像中的身份信息，广泛应用于人脸解锁、刷脸支付等场景。

专家系统与人工智能的应用

专家系统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2013年6月20 日专家系统与人工智能的应用摘要：人工智能有许多备受关注的领域，如自然语言理解，人工神经系统，专家系统。

专家系统（Expert System）就是对传统人工智能问题中智能程序设计的一个非常成功的近似解决方法；是人工智能从一般思维规律探索走向专门知识利用，从理论方法研究走向实际系统设计的转折点和突破口。

它作为典型的“知识工程”系统，既是知识表达、只是存储、只是推理、知识获取、知识管理技术的综合应用对象，也是研究和开发知识工程技术的工具。

从这个意义上说，它促进了计算机软件、硬件和系统从数据信息处理向知识信息处理的发展。

近年来，专家系统在理论研究和实际应用方面取得了令人瞩目的成就。

在管理决策领域，专家系统也愈来愈受到人们的关注，取得了巨大的发展。

1. 引言专家系统的第一个里程碑是斯坦福大学根鲍姆等人于1968年研制成功的分析化合物分子结构的专家系统——DENDRAL系统。

此后，相继建立了各种不同功能、不同类型的专家系统。

MYCSYMA系统是麻省理工学院（MIT）于1971年开发成功并投入应用的专家系统，用LISP语言实现对特定领域的数学问题进行有效的处理，包括微积分运算、微分方程求解等。

DENDRAL和MYCSYMA系统是专家系统的第一阶段。

这个时期专家系统的特点是高度的专业化，专门问题求解能力强，但结构、功能不完整，移植性差，缺乏解释功能。

20世纪70年代中期，专家系统进入了第二阶段——技术成熟期，出现了一笔成功的专家系统。

具有代表性的专家系统是MYCIN、PROSPECTOR、AM、CASNRT等系统。

MYCIN 系统是美国斯坦福大学研制的用于细菌感染性疾病的诊断和治疗的专家系统，能成功地对细菌性疾病做出专家水平的诊断和治疗。

它是一个结构完整、功能全面的专家系统。

它第一次使用了知识库的概念，引入了可信度的方法进行不精确推理，能够给出推理过程的解释，用英语与用户进行交互。

人工智能课件之专家系统

8.4 专家系统实例
8.4.1 PROSPECTOR的功能与结构 PROSPECTOR的研究目的是：勘探矿产资源，扩
大技术培训及集中多个专家的知识来解决给定的资源问题。PROSPECTOR系统给地质勘探人员提供下列几种帮助：
不确定性的、非结构化的、没有算法解或虽有算法解但在现有的机器上无法实施的困难问题。
(2)从处理问题的方法看，专家系统则是靠知识和推理来解决问题（不像传统软件系统使用固定的算法来解决问题），所以，专家系统是基于知识的智能问题求解系统。
第8章专家系统
(3)从系统的结构来看，专家系统则强调知识与推理的分离，因而系统具有很好的灵活性和可扩充性。
第8章专家系统
推理机
解释模块
知识库
动态数据库
知识库管理系统自学习模块
图8―2 专家系统的理想结构
第8章专家系统
8.2.2 实际结构上面介绍的专家系统结构，是专家系统的概念模
型，或者说是只强调知识和推理这一主要特征的专家系统结构。但专家系统终究仍是一种计算机应用系统。所以，它与其它应用系统一样是解决实际问题的。而实际问题往往是错综复杂的，比如，可能需要多次推理或多路推理或多层推理才能解决，而知识库也可能是多块或多层的。
福大学的费根鲍姆教授于1965年开发的。 2.发展与 DENDRAL 系统同时开发的，还有数学专家系统
MACSYMA。它是一个大型的人机交互式系统。 3.趋势进入20世纪90年代，模糊技术、神经网络和面向对
象等新技术迅速崛起，为专家系统注入了新的活力。
第8章专家系统
第8章专家系统
6.按规模分类按规模分类，可分为大型协同式专家系统和微专家系统。 7.按结构分类按结构分类可分为集中式和分布式，单机型和网络型(即网上专家系统)。

什么是人工智能它如何应用于电脑技术中

什么是人工智能它如何应用于电脑技术中人工智能 (Artificial Intelligence, AI) 是一种模拟和模仿人类智能的技术和系统。

它模拟人类思维过程，以便能够学习、理解、推理、判断和解决问题。

通过模仿人类认知和自主学习的能力，人工智能能够在各个领域中发挥重要作用，包括电脑技术。

人工智能的应用于电脑技术中是广泛且多样化的。

以下是一些常见的应用领域：1. 机器学习 (Machine Learning)机器学习是人工智能的一个重要分支，它通过让电脑系统从大量的数据中学习，并根据学习结果做出预测和决策。

在电脑技术中，机器学习被广泛用于图像和语音识别、自然语言处理、推荐系统等领域。

通过这些技术，电脑可以自动识别图像中的物体、转换语音成文字或者理解人类的语言。

2. 专家系统 (Expert Systems)专家系统是一种基于规则和知识库的电脑程序，它能够模拟和模仿专家的知识和经验。

在电脑技术中，专家系统被广泛应用于医疗诊断、金融风险评估、工业控制等领域。

它们能够根据输入的信息和规则，给出具有智能性的决策和建议。

3. 自动驾驶技术 (Autonomous Driving)自动驾驶技术是人工智能在电脑技术领域的一项重要应用。

通过使用各种传感器、摄像头和机器学习算法，电脑可以感知周围环境、分析路况，并控制车辆自主行驶。

自动驾驶技术有望提高交通安全性、减少交通拥堵，并为人们带来更加便捷的出行方式。

4. 聊天机器人 (Chatbots)聊天机器人是一种使用自然语言处理技术和人工智能算法的电脑程序，能够与人类进行对话。

在电脑技术中，聊天机器人被应用于客服、虚拟助手等场景，能够自动回答用户的问题、提供服务或者娱乐内容。

5. 数据分析与预测 (Data Analysis and Prediction)人工智能技术可以帮助电脑对大量的数据进行分析和预测。

通过运用机器学习和数据挖掘技术，电脑可以从庞大的数据集中识别模式和趋势，并根据这些数据为未来做出预测。

第5章专家系统尹朝庆人工智能与专家系统第二版

人工智能与专家系统(第二版）中国水利水电出版社
5.1.1 专家系统研究的意义
1 专家系统研究的意义（1）专家系统研究是计算机科学的应用和发展的需要. （2）专家系统为人类保存、传播、使用和评价知识提供了一种有效的手段. （3）专家系统研究可以产生巨大的经济效益.
人工智能与专家系统(第二版）中国水利水电出版社
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（3）其他表函数 ①list-length函数返回指定的一个表的元素个数。例如 (list-length (a ’(b c)) ) →2 ②member函数表达式为 (member item list) 如果item是表list中的一个元素，则member返回 list中从元素item开始的余下表；否则，返回空表（），也即是返回nil。（member b (a b c d) ）→ (b c d) (member (a b) (a b c d) ) → ( ) (member (b c) (a (b c) d) ) → ( (b c) d)
人工智能与专家系统(第二版）中国水利水电出版社
（2）数的比较函数
数的比较函数用于比较两个数的大小，有大于比较函数＞小于比较函数＜大于等于比较函数＞= 小于等于比较函数＜＝等于比较函数= 不等于比较函数/= 若指定的两个数满足函数的比较关系，则返回t；否则，返回nil。
人工智能与专家系统(第二版）中国水利水电出版社
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（2）when函数 when函数的表达式为（when test {form}*）其中,test为测试条件表达式，form为符号表达式，{form}*表示可有多个符号表达式。若test的值为非nil，则顺序对多个form 求值，且以最后一个form的值作为when函数的返回值；否则，when函数返回nil。

人工智能与专家系统

人工智能与专家系统人工智能（Artificial Intelligence,）AI 是一门旨在模拟、延伸和扩展人类智能的学科，涉及机器学习、自然语言处理、计算机视觉、知识表示和推理等领域。

而专家系统（Expert System）则是人工智能的一个重要应用领域，它通过运用专家知识和推理技术，模拟人类专家的思维过程，解决具有专门知识领域的问题。

一、人工智能的发展与应用从最早的机器学习算法到如今的深度学习网络，人工智能技术已经取得了巨大的突破。

人工智能已广泛应用于自动驾驶、语音识别、图像识别、机器翻译等领域，成为当今科技发展的关键驱动力。

人工智能的快速发展使得专家系统在各个领域中有了更广泛的应用。

二、专家系统的基本原理与结构专家系统是一种模拟专家决策过程的计算机程序。

它由知识库、推理机和解释器三个主要部分组成。

知识库储存专家的知识和规则，推理机根据知识库中的知识和规则进行推理和决策，而解释器则负责解释推理结果并与用户进行交互。

三、专家系统在医疗领域的应用专家系统在医疗领域的应用十分广泛。

例如，利用专家系统可以帮助医生进行疾病诊断与治疗方案的选择，提高医疗效率和诊断准确性。

专家系统还可以用于监测患者的生理参数，实时预警并提供相应的治疗建议。

四、专家系统在金融领域的应用在金融领域，专家系统可以帮助投资人进行投资决策、风险评估和资产配置。

通过分析市场数据和行业动态，专家系统可以提供准确的投资建议，辅助投资人做出更明智的决策。

五、专家系统在工业制造中的应用专家系统在工业制造中的应用也非常广泛。

它可以通过分析生产数据和设备状态，实现智能化生产调度和故障预测。

借助专家系统，企业可以提高生产效率、降低生产成本，并实现工业制造的智能化转型。

六、专家系统的优势与挑战专家系统具有快速决策、高效率和可靠性等优势，可以有效提高工作效率和决策准确性。

然而，专家系统在知识获取、知识表示和知识更新等方面仍面临挑战。

由于领域知识的复杂性和不断变化，专家系统需要不断学习和更新知识，以保持其应用的准确性和可靠性。

【论文】专家系统概述及其应用人工智能毕业论文

【关键字】论文专家系统概述及其应用摘要: 人工智能(Artificial Intelligence) ，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。

专家系统是人工智能应用研究的主要领域。

本文中介绍了人工智能的概念，分类，特点以及人工智能的研究的发展及其现状。

由此引出专家系统的基本概念及主要特点。

最后，通过查阅各种资料以及自己的理解分析，对专家系统的主要应用做具体分析。

专家系统

专家系统的应用和发展情况班级：学号：姓名：指导教师：时间：摘要：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。

英文摘要：Artificial intelligence expert systems is the most important area of application is also one of the most vibrant, it embodied artificial intelligence from theoretical research to practical application, the shift from general reasoning strategies to use the expertise of a major breakthrough.Early expert system is an important branch of artificial intelligence, which can be thought of as a computer intelligent programming system with specialized knowledge and experience, take the knowledge of knowledge representation and reasoning in artificial intelligence to simulate the often complex issues can be resolved by experts in the field.关键字：专家系统、DENDRAL、MACSYMA、HEARSAY、INTERNIST、MYCIN、PROSPCTOR、人工神经网络正文：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。

人工智能的分类。

人工智能的分类人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指计算机模拟和实现人类智能的理论、方法、技术和应用系统。

随着科技的发展，人工智能逐渐成为许多领域的热门话题和应用关键。

在人工智能研究和应用中，根据不同的特点和功能，可以将人工智能技术进行分类和归纳。

本文将探讨人工智能的分类，并且对每个分类进行简要介绍。

1. 基于问题求解的分类基于问题求解的分类是最常见且最基础的一种分类方法。

根据人工智能在问题解决中所起的作用，可以将其分为以下几类：（1）专家系统（Expert Systems）：专家系统通过将专家知识进行编码，模仿专家的推理和决策过程，提供专家级别的问题解决能力。

（2）模糊系统（Fuzzy Systems）：模糊系统利用模糊集合理论，处理那些不确定或模糊的问题，使计算机能够模拟人类的判断能力。

（3）遗传算法（Genetic Algorithms）：遗传算法通过模拟自然界的进化规律，通过对优良基因的选择和复制，以逐步优化问题解空间，找到问题的最优解。

2. 基于功能的分类基于功能的分类主要是根据人工智能系统在实际应用中所扮演的角色和功能进行分类。

以下是几种常见的基于功能的分类：（1）机器学习（Machine Learning）：机器学习是一种能够使计算机从数据中进行学习的方法。

通过分析和识别数据中的模式和规律，系统可以自行改善和优化自身的性能。

（2）自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）：自然语言处理是研究计算机与人类自然语言之间的交互和沟通的技术。

它使计算机能够理解、分析和生成自然语言。

（3）计算机视觉（Computer Vision）：计算机视觉致力于让计算机具有类似于人类视觉的能力。

通过图像和视频的处理和分析，使计算机能够识别和理解物体、场景和动作。

3. 基于智能级别的分类基于智能级别的分类是根据人工智能系统的智能水平和推理能力进行分类。

专家系统和智能系统的比较

专家系统和智能系统的比较基于知识的专家系统和基于机器学习的智能系统之间有差异也有相通之处。

从定义上我们来分析：专家系统(expert system)：它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。

智能系统（Intelligence system）：它是指能产生人类智能行为的计算机系统。

首先，这些都是基于计算机的系统，夸张地说，它们的目的都是让计算机拥有人类的智能，能够让计算机完成人类可以做到甚至不能做到的事情。

但是不同的是专家系统是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，也就是说我们给出if（xxxxxx），然后机器告诉我们相应的else(xxxxxx)，并且可以结合使用，多重判断，来详细定位我们需要的信息。

智能系统是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。

我认为这是二者本质上的区别之处。

但是人类的思考是长期归纳综合之后经过演绎推理得出的,单从这里分析，两种系统都是有缺陷的，所以机器学习已经广泛应用在很多方面，专家系统就是其中之一。

一个不具有学习能力的智能系统难以称得上是一个真正的智能系统，但是以往的智能系统都普遍缺少学习的能力。

例如，它们遇到错误时不能自我校正；不会通过经验改善自身的性能；不会自动获取和发现所需要的知识。

它们的推理仅限于演绎而缺少归纳，因此至多只能够证明已存在事实、定理，而不能发现新的定理、定律和规则等。

正因如此机器学习才变得越来越重要，也成为人工智能的核心之一。

FYI,专家系统中的知识获取瓶颈问题，人们一直在努力试图采用机器学习的方法加以克服。

学习是一项复杂的智能活动，学习过程与推理过程是紧密相连的，按照学习中使用推理的多少，机器学习所采用的策略大体上可分为4种——机械学习、通过传授学习、类比学习和通过事例学习。

Expert Systems and AI专家系统与人工智能

计算机科学：十大领域的介绍与解析

人工智能专家系统

第7章专家系统人工智能

机器学习与人工智能领域中常用的英语词汇

英语论文素材(人工智能)

人工智能的分类

人工智能与专家系统外文文献译文和原文

专家系统概述及其应用人工智能毕业论文

人工智能发展的七个阶段简述

人工智能的专家系统技术

人工智能算法简介

专家系统与人工智能的应用

人工智能课件之专家系统

什么是人工智能它如何应用于电脑技术中

第5章 专家系统 尹朝庆 人工智能与专家系统 第二版

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第5章专家系统尹朝庆人工智能与专家系统第二版