专家系统及常用开发语言

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人工智能三大流派

人工智能三大流派

三大流派三大流派(Artificial Intelligence,简称)是一门研究和开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的科学。

随着科技的不断发展,逐渐分化出了三大主要流派,即符号主义流派、连接主义流派和进化主义流派。

1、符号主义流派符号主义流派是领域最早兴起的一种方法论,也被称为经典(Classical )。

该流派主要关注运用符号逻辑推理和知识表示方法来解决问题。

其核心思想是借助推理、规则和知识表示,将问题的符号表示与相应的问题解决方法进行匹配。

符号主义方法在机器学习、专家系统和自然语言理解等领域取得了一些重要的突破。

1.1 专家系统专家系统是符号主义流派的核心研究领域之一。

它通过建立一套用于模拟专家知识和推理的规则和方法,来解决特定领域中的问题。

专家系统可以将领域专家的经验和知识进行模拟,并通过推理机制提供相应的解决方案。

1.2 逻辑推理逻辑推理是符号主义流派的基础,它利用谓词逻辑和形式化推理来进行问题求解。

逻辑推理可以将问题的符号表示转换为逻辑表达式,然后利用逻辑推理规则进行推导和演绎,最终得到问题的解答。

2、连接主义流派连接主义流派(Connectionism)是对传统符号主义的一种批判和补充,也被称为神经网络。

该流派的核心思想是模拟神经元之间的连接、传递和处理信息的方式,来构建人工神经网络,并通过学习和调整网络参数来实现智能行为。

2.1 人工神经网络人工神经网络模拟了生物神经网络的结构和工作原理,通过模拟大量的人工神经元之间的连接和信息传递来实现智能行为。

人工神经网络具有较强的自学习和自适应能力,在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得了很多重要的应用。

2.2 深度学习深度学习是连接主义流派的重要发展方向之一。

深度学习借鉴了人脑神经元之间的层次结构,通过构建深层神经网络来实现对大规模数据的学习与预测。

深度学习在图像处理、语音识别和自然语言处理等领域具有很强的表现力和泛化能力。

专家系统方法

专家系统方法

专家系统方法简介专家系统是一种基于人工智能技术的计算机程序,它模拟了人类专家在特定领域中的决策和问题解决过程。

专家系统结合了知识表示、推理机制和解释功能,能够通过与用户交互获取问题信息,并根据预定义的知识库进行推理和决策。

专家系统的组成部分一个典型的专家系统包含以下几个组成部分:1.知识库(Knowledge Base):存储了领域专家提供的知识和规则,以及相关事实和概念。

知识库可以采用各种形式进行表示,如规则库、框架等。

2.推理机(Inference Engine):负责从知识库中提取出合适的知识并进行推理,从而回答用户的问题或解决特定问题。

推理机使用逻辑推理、模糊推理等方法来处理不同类型的问题。

3.用户界面(User Interface):提供与用户交互的方式,使用户能够输入问题或获取系统回答。

用户界面可以是文字界面、图形界面或自然语言接口等。

4.解释器(Explanation Facility):用于解释推理过程和结果。

解释器可以向用户提供详细的推理路径、规则解释和推理结果解释,增加系统的可信度和可理解性。

5.知识获取系统(Knowledge Acquisition System):用于从领域专家获取知识,并将其转化为专家系统可以理解和使用的形式。

知识获取是专家系统开发过程中的关键环节。

专家系统的工作原理专家系统的工作原理可以概括为以下几个步骤:1.知识表示:将领域专家提供的知识转化为计算机可以处理的形式。

常用的知识表示方法包括规则库、框架、语义网络等。

2.知识获取:通过与领域专家交互,获取相关领域的知识。

知识获取可以采用面对面访谈、问卷调查等方式,也可以通过分析文档和数据库来获得。

3.推理过程:根据用户提供的问题或事实,推理机从知识库中提取出相关规则,并进行逻辑推理或模糊推理等方法来得出结论。

4.解释与验证:解释器将推理过程和结果向用户解释,使用户能够了解系统是如何得出结论的,并验证结论是否合理。

专家系统实例

专家系统实例

专家系统实例
专家系统是一种基于知识推理的智能信息系统,用于解决特定领域的问题。

它们利用专家知识和推理规则,通过询问用户的问题来识别问题的本质,然后提供相应的解决方案。

以下是一些专家系统实例: 1. 动物识别专家系统:该实例是一个基于人工智能技术的专家系统,用于识别动物物种。

它利用了计算机视觉和自然语言处理技术,通过询问用户有关动物的特征和属性来识别动物。

2. 医学诊断专家系统:该实例是一个用于医学诊断的专家系统,它利用医学知识和推理规则,通过对用户提供的症状和疾病特征进行分析,从而作出准确的医学诊断。

3. 工业控制专家系统:该实例是一个用于工业控制的专家系统,它利用控制理论和推理技术,通过对用户提供的控制命令进行分析和优化,以实现更高效、更安全的工业控制。

4. 农业施肥专家系统:该实例是一个用于农业施肥的专家系统,它利用植物营养知识和推理规则,通过对用户提供的肥料信息和植物需求进行分析,从而提供最佳的施肥方案。

这些专家系统实例展示了人工智能技术在各个领域的应用,可以帮助用户解决各种复杂问题。

中图版高中信息技术选修5人工智能初步:专家系统开发工具

中图版高中信息技术选修5人工智能初步:专家系统开发工具

三、在专家系统外壳中表示知识
每个专家系统都有自己独特的知 识表示方式,为了构造知识库, InterModeller提供了七种“模型”。
1.决策树
2.分类树
三、在专家系统外壳中表示知识
3.表:一个二维表格,它由若干行和 列组成,每行代表一类或一个事物。 4.规则:最基本的构造知识库的方法。 ① 一般规则:顺序、逆序 ② 简单规则:一种具有更语言
Prolog语言建立在严格的数学基 础——谓词演算智商,结构清晰,文 法简洁。
3.CLIPS
CLIPS是一个正向推理语言,用 标准C语言编写,它具有高移植性、 高扩展性、强大的知识表达能力和编 程方式以及低成本等特点。
二、专家系统外壳
用程序设计语言建造专家系统具 有灵活、代码质量高等优点,缺点是 工作量大,周期长,非常耗时费力。
专家系统开发工具
一、语言工具
用来开发专家系统的语言工具主 要由人工智能程序设计语言LISP、 Prolog和新兴的CLIPS等。它们具有 灵活、程序代码表达比较简洁等特点。
1.LISP语言
LISP语言是一种函数型语言,它 没有语句的概念,它的全部语法成分 都表示成函数,函数的基本形式为: (函数名 参数1 参数2……参数n)
1.借助外壳——事半功倍
专家系统外壳又称为骨架系统, 它是有一些成功的专家系统演变而来 的,即去掉专家系统的具体知识,保 留基本结构和推理机制,就得到一个 专家系统外壳。
2.专家系统外壳InterModeller
InterModeller是一个简单易学 的专家系统外壳,它提供了一套专门 用于开发分类专家系统的推理机、用 户接口和其他工具。

专家系统

专家系统

专家控制系统
(4) 信息获取与处理。信息获取是通过闭环控制系统 的反馈信息及系统的输入信息,获取控制系统的 误差及误差变化量、特征信息。信息处理包括特 征识别、滤波等。 (5) 动态数据库。用来存放推理过程中的数据、中间 结果、实时采集与处理的数据。
功能
(1)能够满足任意动态过程的控制需要, 尤其适用于带有时变、非线性和强干扰的控制;
专家系统和传统的计算机“应用程序”最 本质的不同之处在于,专家系统所要解决的问 题一般没有算法解,并且经常要在不完全、不 精确或不确定的信息基础上做出结论。
专家系统的组成
知识库
数据库
知识获取
专家
规则库
推理机
解释程序 调度程序
推理咨询
系统用户
专家系统的组成
(1)知识库 用于存取和管理所获取的专家知识和经验.供推理 机利用,具有知识存贮、检索、编辑、增删、修改 和扩充等功能。
专家控制(Expert Control)是智能控 制的一个重要分支,又称专家智能控制。 所谓专家控制,是将专家系统的理论和 技术同控制理论、方法与技术相结合,在未 知环境下,仿效专家的经验,实现对系统的 控制。
二、基本原理
1.结构
知识库 实时 推理机 控制 算法库
A/D
被控 对象 专家控制的基本结构
知识 编 辑器
知识库
文字、图象 领域专家
文字、图象识别 语音识别 自动知识获取
归纳 理解 翻译
知识库
自学习高炉丏家系统
高炉是一个多变量、大滞后、非线性的巨大系统,目前尚 无确定的算法可以实现类似系统的控制,各个高炉的操作 也主要是由人工进行控制,由于人为因素影响,高炉容易 失常,高炉失常都会造成巨大损失。 经过很多年的摸索,感觉模式识别控制技术和人工智能 相结合对于解决高炉过程控制是一个不错的选择。

【论文】专家系统概述及其应用人工智能毕业论文

【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。

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。

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, thecharacteristic 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 computerapplication technology, and established initially module of this expert system.Key word: Artificial intelligence, Expert system, Auto-Control Expert System目录1 引言1.1 人工智能人工智能(Artificial Intelligence) ,英文缩写为AI。

结合C++与Prolog语言快速开发专家系统

结合C++与Prolog语言快速开发专家系统

h e b sc f S n i df rn tre a i o E a d n iee t
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E a ay e t e hr eeit s f h c l/o Poo S,n lzs h e aa tr i o te o n H rlg sc n
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结合 C + P oo + 与 rlg语言快速 开发专家 系统
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( 南理 工大学机 电工程 系 , 州 50 4 ) 华 广 16 0
摘 要 文 章 论证 了在 专 家 系兢 三 要 素的 开发 噩 不 同的 开 发 阶. 眭中应 配 告 使 用 C + P lg以 互补 优 势 , 分析 当* - + 与 mo fg " 甩的 P l ro o g版奉 的 特 点 井 选择 适 用版 本为 研 究对 象 站台 程序 实剜 论 述 P lg 序 与 C + m0 程 + 程序 的 双 向 连接 枝 术 , 为快 速
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专家系统开发技术手册

专家系统开发技术手册

专家系统开发技术手册1. 简介专家系统是一种使用人工智能技术来模拟人类专家决策过程的计算机程序。

它能够根据特定领域的知识和规则,模拟出专家在该领域中做出决策的过程,并通过推理和逻辑推断来解决复杂的问题。

本技术手册将介绍专家系统的开发过程和相关技术。

2. 专家系统的开发流程2.1 知识获取在开发专家系统之前,首先需要获取特定领域的专家知识。

这可以通过面对面的专家访谈、文档资料的收集、领域中已有的知识库等方式进行。

知识获取的关键是准确、全面地收集到领域专家的知识和规则。

2.2 知识建模知识建模是将领域专家所提供的知识和规则表示为计算机可以理解和推理的形式。

常用的知识建模方法包括产生式规则、框架结构、语义网络和决策树等。

根据实际情况选择适合的知识建模方法,并将专家知识转化为相应的数据结构和规则。

2.3 知识表达知识表达是将知识和规则以计算机可识别的形式进行表示和存储。

在专家系统中,常用的知识表达方法包括规则库、知识库和本体库等。

通过采用合适的知识表达方法,可以方便地进行知识的检索和推理。

2.4 推理机制推理机制是专家系统的核心部分,它能够基于已有的知识和规则,通过逻辑推断和推理,解决实际问题。

常用的推理机制包括前向推理、后向推理、混合推理和基于案例推理等。

在开发专家系统时,应根据具体需求选择适合的推理机制。

2.5 用户界面设计用户界面设计是专家系统开发中不可忽视的一环。

合理的用户界面设计能够提高用户的使用体验和工作效率。

在设计用户界面时,应考虑用户的背景和技术水平,简化操作过程,提供清晰的提示和反馈。

3. 专家系统开发技术3.1 编程语言专家系统的开发可以使用多种编程语言,如Java、Python、Prolog 等。

选择合适的编程语言可以更好地满足开发需求,并提高系统的性能和可维护性。

3.2 开发工具为了提高开发效率,可以使用一些专门的开发工具来辅助专家系统的开发。

例如,利用Protege可以方便地创建本体库,使用Clips可以快速构建专家系统的推理引擎。

人工智能的专家系统技术

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。

专家系统概述

专家系统概述
– 建立知识编辑器,把领域知识“传授”给专家 系统,建立知识库。
– 系统自身具有学习能力,能从系统运行中总结 出新知识,使知识库越来越丰富,完善。
➢ 具有灵活性
– 知识库—推理机分离。
2.专家系统的基本特征
➢ 具有透明性
– 透明性:是指系统自身及其行为能被用户所理 解。
– 解释机构:向用户解释它的行为动机及得出某 些答案的推理过程。
➢ 常规程序是精确的;专家系统不精确、模糊的。 ➢ 专家系统具有解释机构; 常规程序没有。 ➢ 常规程序与专家系统具有不同的体系结构。
4. 专家系统的分类
• 按专家系统的特性及处理问题的类型分类。
(1)解释型:从所得到的有关数据,经过分析、推理, 从而给出相应解释的一类专家系统。
• 特点:必须能处理不完全,甚至受到干扰的信息, 并能对所得到的数据给出一致且正确的解释。
1. 什么是专家系统
• 它是一个智能程序系统; • 它具有相关领域内大量的专家知识; • 它能应用人工智能技术模拟人类专家求解问题的
思维水平。 • 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。
– 详细设计要求完成的工作
• 进行模块化设计 • 模块间的界面要清晰,便于通信 • 便于实现
8. 专家系统的开发过程
• 知识获取
– 与领域专家交谈,抽取所需知识,掌握专家处 理问题的方法、思路
– 查阅有关文献、获得有关概念的描述、参数 – 对获得的知识进行分析、比较、归纳、整理、
找出知识的内在联系、规律 – 对所得知识进行检查 – 对确定下来的知识用总体设计时确定的知识表

专家系统(Expert_System,简称ES)

专家系统(Expert_System,简称ES)

专家系统(Expert System,简称ES)专家系统的任务是解决需要经验、专门知识和缺乏结构的问题的计算机应用系统,它是人工智能发展的一个重要分支。

专家系统与用户进行“咨询对话”,对于用户而言,就象他在与某些方面有经验的专家进行对话一样,解释他的问题,建议进行某些试验以及向专家系统提出询问以求得到有关解答等。

目前的专家系统,在咨询任务如化学和地质数据分析、计算机系统结构、建筑工程以及医疗诊断等方面,其质量已达到较高的水平,可以把专家系统看做人类专家(他们用“知识获取模型”与专家系统进行人机对话)和人类用户(他们用“咨询模型”与专家系统进行人机对话)之间的媒介。

专家系统的基本结构如图1-1-3所示。

其各部分的功能如下:图1-1-3 专家系统的基本结构(1)知识库(包括知识库及管理系统)用于存取和管理所获取的专家知识和经验,供推理机使用。

具有知识存储、检索、编排、增删、修改和扩充等功能。

(2)推理机(包括推理机及其控制系统)利用知识进行推理,求解专门问题,具有启发推理、算法推理;正向、反向成混合推理,并行或串行推理等功能。

(3)咨询解释装置主要功能是接受用户的问题并进行理解,向用户输出推理结果并进行解释。

(4)知识获取手段从人类专家那儿获得知识并存贮到知识库中。

专家系统可以解决的问题通常包括解释预测、诊断、设计、规划、监视、修理、指导和控制等。

管理决策可以分为:程序性决策(结构性决策):是指可以利用一定的规章或公式来解决的决策。

非程序性决策:是指一般没有公式可算,无章可循的决策问题。

半结构化决策:是介于程序性和非程序性决策之间,有的决策问题有一定的决策规律,有的则无章可循。

MIS是解决程序性决策的现代方式。

应用MIS支持决策,就要研究如何使非程序性的、非数量化的、单次性的、不确定性的决策数量化,程序化,如何把人的经验和智慧吸收进来,把计算机和人结合起来。

在人机决策系统中,计算机的长处是:(1)可储存大量数据,能对保存收集的数据进行筛选、分析和提炼。

人工智能专家系统

人工智能专家系统
3)构造辅助工具 系统构造辅助工具由一些程序模块组成,有些程 序能帮助获得和表达领域专家的知识,有些程序能帮 助设计正在构造的专家系统的结构。它主要分两类, 一种是设计辅助工具,另一种是知识获取辅助工具。
专家系统的开发
3.专家系统的开发工具
4)支撑环境 支撑设施是指帮助进行程序设计的工具,它常被 作为知识工程语言的一部分。工具支撑环境仅是一个 附带的软件包,以便使用户界面更友好。它包括四个 典型组件:调试辅助工具、输入输出设施、解释设施 和知识库编辑器。
专家系统概论
1.专家系统的概念 2.专家系统的基本结构 3.专家系统的开发
专家系统的概念
1.什么是专家系统
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。
专家系统的概念
3.专家系统的类型
对专家系统可以按不同的方法分类。通 常,可以按应用领域、知识表示方法、控制 策略、任务类型等分类。如按任务类型来划 分,常见的有解释型、预测型、诊断型、调 试型、维护型、规划型、设计型、监督型、 控制型、教育型等。
专家系统的基本结构
1.专家系统的基本结构
专家系统的基本结构 如图所示,其中箭头方向 为数据流动的方向。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。
专家系统的开发
2.专家系统的基本设计思想与基本设计原则
(5) 建立中间假设。引入中间假设的目 的是为了减少规则数量和简化推理过程。例 如,由观测的组合可以产生中间假设组合H1、 H2和H3。利用这些中间假设的组合合取 (H1∧H2∧H3)可以减少产生式规则组合的 增长率。同时,还可以采取以下的做法:先 独立地确定中间假设H,然后在进一步的推理 中,利用H的肯定或否定,而不是始终以事实 来推理。

人工智能主要分支介绍

人工智能主要分支介绍

人工智能主要分支介绍人工智能(Artificial Intelligence,AI)是计算机科学的一个重要领域,旨在研究和开发能够模拟和执行人类智能任务的计算机系统。

随着技术的不断发展,人工智能已经涵盖了许多不同的研究领域和应用领域。

本文将介绍人工智能的主要分支,包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉和专家系统。

一、机器学习机器学习是人工智能领域的核心分支,旨在让计算机具备从数据中学习和改进的能力。

通过机器学习,计算机可以通过分析和理解大量的数据,自动发现数据中的模式和规律,并基于这些模式和规律做出预测和决策。

机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三种类型。

监督学习是一种通过已有的标记数据来训练模型,从而使模型能够对未知的输入数据进行分类或预测的方法。

无监督学习则是在没有标记数据的情况下,通过对数据进行聚类和关联分析等方法来发现数据中的结构和模式。

强化学习是一种让计算机通过试错的方式学习和优化决策策略的方法,它通过与环境的交互来获得奖励,并根据奖励调整自己的行为。

二、自然语言处理自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是人工智能领域的一个重要分支,旨在让计算机能够理解和处理人类语言。

通过自然语言处理,计算机可以对文本进行自动解析、理解和生成,实现机器翻译、情感分析、智能问答等功能。

自然语言处理涉及词法分析、句法分析、语义分析和语言生成等技术。

词法分析主要是对文本进行分词、词性标注等处理,将文本转换为计算机可以理解和处理的形式。

句法分析则是分析句子的结构和语法规则,以便于进一步理解句子的意义。

语义分析是对句子的意义进行理解和推理,通过识别句子中的命名实体、情感等信息,从而更好地理解文本。

语言生成是将计算机生成的结果转换为自然语言文本的过程,使计算机能够产生自然流畅的语言输出。

三、计算机视觉计算机视觉(Computer Vision)旨在使计算机能够理解和解释图像和视频。

第七章专家系统

第七章专家系统
推理策略一般还与搜索策略有关(已在推理章节介绍)
知识获取机构
“瓶颈”,是建造和设计专家系统的关键 基本任务是为专家系统获取知识,建立起健全、完善、有效的知识库,
以满足求解领域问题的需要 要对知识进行一致性、完整性检测
现在学习的是第19页,共38页
专家系统的一般结构
人机接口
专家系统与领域专家、知识工程师、一般用户间进行交互的界面 由一组程序及相应的硬件组成,用于完成输入输出工作 更新、完善、扩充知识库;推理过程中人机交互;结束时显示结果 数据库
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
现在学习的是第3页,共38页
专家系统的产生和发展
第一阶段(60年代末—70年代初)
第一个里程碑:斯坦福大学费根鲍姆等人于1968年研制成功的DENDRAL— —分析化合物分子结构的专家系统分析
利用质谱和核磁共振等化学实验数据推断出未知化合物的可能分子结构 MYCSYMA系统是由麻省理工学院(MIT)于1971年开发成功并投入应用
传统程序处理的数据多是精确的,对数据的检索是 基于模式的布尔匹配,而专家系统处理的数据和知 识大多是不精确的、模糊的,知识的模式匹配也多 是不精确的
传统程序一般不具有解释功能,而专家系统一 般具有解释机构,可解释自己的行为
现在学习的是第10页,共38页
专家系统与传统程序的区别
⑤ 传统程序根据算法求解问题,每次都能产生正 确答案,专家系统像人类专家那样工作,通常 产生正确的答案,但有时也会产生错误的答 案
现在学习的是第7页,共38页
专家系统的特点
具有专家水平的专门知识 能进行有效的推理 具有启发性 能根据不确定(不精确)的知识进行推理 具有灵活性 具有透明性 具有交互性

专家系统及常用开发语言

专家系统及常用开发语言
第3 第3 0卷 期 2 1 0 0年 6 月
辽宁工业大学学报 ( 自然科学版)
Jun l f io igU iesyo eh oo yNaua S ine dt n o ra o ann nv r t f c n lg ( trl ce c io ) L i T E i
中 图分 类 号 :T 3 2 P 1 文献 标 识 码 :B 文 章 编 号 : 17 —2 12 1)30 4 —4 643 6 (0 00 -170
Ex e t y t m n t v l p d La g a e p r se a d IsDe e o e n u g s S
1 专家系统简介
11 专 家 系统 的定义 .
特点:
() 1适应 性 强 。专 家知 识 在任 何 计算 机 上都 是
可用 的 ,是专 家知识 的集成 体 。 () 本 低 。提 供给 用 户 的专 家知 识 成本 非 常 2成
低。
专家 系统 ( pr ss m,E ) e et yt x e S 是人 工 智 能研 究
bu n n p n o e e r he s Th e e r h r s a i uss t r e l gu g o d v l p a r i g oi t rr s a c r . e r s a c e su e v ro ofwa a f n a est e e o ES. n o d r n I r e t l e e r h r o fnd a mo e s ia l a gu g o de l p s se , e c c p n e sr t r f o hep r s a c e st i r u t b e ln a e t veo y tm t on e ta d t tucu e o h h e p r yse r n r u e I d ii n, e e a o x e s tmswe e i tod c d. n a d to s v r c mmo x r yse l g a e e eo d we e t l n e p ts t m a u g sd v lp r e n e n lz d a ay e .And as er a a tg s a d d s dv t g s lo t i dv a e h n n i a a a e we e c mpae n r o r d.Fi ll o r p a s f r na y s me p o os l o d fe e x e y tm e e o me t r ug e td. i r nt p r s se d v l p n es g se e t we

专家系统及其应用

专家系统及其应用

专家系统及其应用计算机12班马洪旭 01055050一.专家系统的基本概念1.何谓专家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。

专家系统内部含有大量的某个领域的专家水平的知识与经验,能够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,各种专家系统已遍布各个专业领域,取得很大的成功。

根据专家系统处理的问题的类型,把专家系统分为解释型、诊断型、调试型、维修型、教育型、预测型、规划型、设计型和控制型等10种类型。

具体应用就很多了,例如血液凝结疾病诊断系统、电话电缆维护专家系统、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,必须要存储有该专门领域中经过事先总结、分析并按某种模式表示的专家知识(组成知识库),以及拥有类似于领域专家解决实际问题的推理机制(构成推理机)。

系统能对输入信息进行处理,并运用知识进行推理,做出决策和判断,其解决问题的水平达到或接近专家的水平,因此能起到专家或专家助手的作用。

开发专家系统的关键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有关领域内的典型问题有用的事实和过程。

目前,专家系统主要采用基于规则的知识表示和推理技术。

由于领域的知识更多是不精确或不确定的,因此,不确定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。

此外,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,将起到积极地促进作用。

随着计算机科学技术整体水平的提高,分布式专家系统、协同式专家系统等新一代专家系统的研究也发展很快。

在新一代专家系统中,不但采用基于规则的推理方法,而且采用了诸如人工神经网络的方法与技术。

2.专家系统的基本结构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。

第七章专家系统

第七章专家系统
9
2 ES系统的组成 • 知识库——ES系统最重要的部分,存储求解问题所需的以一定
符号结构表示的专门知识。 • 推理机——具有进行推理的能力
• 根据输入的问题以及描述问题求解初始状态的数据,取 用知识库中的知识作推理,并输出最终解答;
• 可请求用户输入推理必需的数据并应用户要求解释推理 结果和推理过程。
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专家系统与传统程序的区别
4)传统程序一般不具有解释功能,而专家系统
一般具有解释机构,可对自己的行为作出解释。
5)传统程序因为是根据算法来求解问题的,所 以每次都能产生正确的答案,而专家系统则像人 类专家那样工作,通常产生正确的答案。但是有 时也会产生错误的答案,这也是专家系统存在的 问题之一。 6)从系统的体系结构来看,传统持续与专家系 统具有不同的结构。
* 提供现成的实现ES系统的骨架, * 提供知识获取的辅助设施和知识编辑器, * 易于使用——只要按骨架规定的表示方式编写专门知识,就 可形成应用领域的ES系统, * 仅有较窄的应用范围——对任务的特征有严格的要求.
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• 表示语言: OPS5 * 提供面向知识处理的高级编程语言, * 知识工程师可以通过编程语言来实现特别的控制结构(建立在通
•这些知*识人决工定知了识ES获系取统是的一体个系十结分构困,难并而可又指耗导时以的系过统程化—和—结缺构乏化有的效的手段去 方式获取系详统细化的和推结理构知化识地。描述问题求解的组织和推理控制。
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•自动方式——实现知识获取自动化的一个努力方向
* 以智能编辑器取代知识工程师,通过可视化交互式知识获取界面,按预 先制定的问题求解模型,指导领域专家自行抽取和输入知识进专家系统。
(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。

人工智能的分类

人工智能的分类

人工智能的分类人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是一门致力于使机器具备智能的学科。

在过去的几十年里,随着科技的不断发展,人工智能已经逐渐渗透到我们的生活中。

然而,人工智能并不是一个单一的领域,而是由多个不同的子领域组成,每个子领域都有着自己独特的特点和应用。

本文将对人工智能的分类进行探讨。

1. 专家系统专家系统是人工智能领域中最经典的一个分支,它是一种基于知识的推理系统。

专家系统通过建立知识库和推理引擎来模拟人类专家的决策过程。

这些系统可以通过利用大量已有的专家知识来解决专业领域中的问题。

例如,在医学领域中,专家系统可以根据症状和病史,提供诊断和治疗建议。

2. 机器学习机器学习是人工智能领域中最具有发展潜力的一个方向。

它的目标是让计算机可以自动学习并改进算法,而不需要明确的编程指令。

在机器学习中,计算机可以通过分析大量的数据,发现其中的模式和规律,并根据这些模式和规律作出预测。

例如,机器学习在语音识别、图像识别和自然语言处理等任务上取得了重大突破。

3. 自然语言处理自然语言处理是指让计算机能够理解和处理人类语言的技术。

这个领域涉及到词法分析、句法分析、语义分析和语法生成等任务。

自然语言处理技术可以用于机器翻译、智能客服、文本分类等方面。

例如,智能语音助手如Siri和Alexa就是基于自然语言处理技术开发的。

4. 计算机视觉计算机视觉是指让计算机能够理解和分析图像和视频的技术。

它可以帮助计算机识别和分析图像中的对象、场景和动作。

计算机视觉在人脸识别、车牌识别、安防监控等领域有着广泛的应用。

例如,自动驾驶车辆需要通过计算机视觉技术来感知周围的环境和道路状况。

5. 机器人技术机器人技术是将人工智能应用于机器人设计和制造的领域。

机器人可以根据感知到的环境信息做出相应的动作和决策。

目前,机器人技术已经被广泛应用于制造业、医疗健康、农业和服务行业等领域。

例如,一些工业机器人可以完成重复性、危险和高精度的任务,提高生产效率。

第四章专家系统

第四章专家系统

z
z
z
z
医学专家系统──MYCIN
6. 知识获取
z
(6) 检查新规则与其他旧规则之间的矛盾。 (7) 如果有必要,可调用辅助分类规则对新规则分类。 (8) 把规则加入LOOKHEAD表。 (9) 把规则加入CONTAIED-IN表、UPDATED-BY表。 (10) 告诉专家系统新规则已是规则库中的一部分了。
医学专家系统──MYCIN
1. 系统结构

MYCIN系统由斯坦福大学1972年开始建造,1978年 最终完成。 系统用INTER LISP语言编写。 知识库有二百多条规则,可识别51种病菌,正确处 理23种抗生素。
确定细 菌类型 确定用于 治疗的菌 素药物 优选治 疗处方
确定病人是否 存在需要治疗 的细菌感染
数据库:
数据库是产生式规则注意的中心。执行产生式规则的操 作会引起数据库的变化,这就使得其它产生式规则的条 件可能被满足。
控制器:
其作用是说明下一步应选用什么规则,也就是如何运用规则。 通常从选择规则到执行规则分成三步:匹配、冲突解决和操作。
控制器 匹配 冲突解决
匹配
规则库
检索
数据库
专家系统与传统程序的比较 (1)编程思想:
zzBiblioteka zz专家系统
专家智能控制系统
专家智能控制系统(Expert Intelligent Control System, EICS)是基于知识的智能控制,是人工智能、 专家系统、自动控制、模糊技术相结合的产物。 EICS的设计与实现关键:复杂、多样的控制知识获 取;组织方法;实时推断(理)的技术。 专家系统与控制理论相结合,尤其是启发式推理与 反馈控制理论相结合,形成了专家控制系统。

人工智能第6章 专家系统

人工智能第6章 专家系统

专家系统实例
每个上下文有一组属性(Attribute),也称为临床参数(clinical Parameters)。每个临床参数表示上下文的一个特征,如病人的 姓名、培养物的地点、机体的形态、药物的剂量等等。 临床参数用二元组<属性,上下文,值>来表示。例如,三元 组(形态、机体—1、杆状)表示机体1的形态为杆状。 临床参数按其所属的上下文类型可分为六类:
专家系统实例
PIP
应用领域:医学 主要研制人员: S.G.Pauker,P.Szolovits (麻省理 工学院) 功能:模拟肾脏病专家采集肾病患者现病史的活动 病症用框架表示,这些知识都附有似然系数。
专家系统实例
INTERNIST - 1
应用领域:医学 主要研制人员: J.D.Mvers,H.E . Pople (匹兹堡 大学,1982年) 功能:内科学诊断 病症用框架表示,这些知识都附有似然系数。
PROSPECTOR
应用领域:地质学 主要研制人员: Gaschnig,1982年; Duda等, 1979 Reboh,1981年,(斯坦福大学国际研究所) 功能:帮助地质学家评价储矿地点以寻找潜在的矿物资源。 概述 PROSPECTOR是用来帮助地质学家评价某个勘探地点或地区在寻 找特定类型矿床方面是否有利的专家系统。该系统通过对话接受 用户的野外勘探资料,在诊断过程结束时提供一份清单,列出可 能储有的矿床类型以及它们的似然性大小。如果储有矿床的似然 性足够大,那么该系统就继续确定最有利的钻探地点。 同某一类矿床有关的一般知识用一组产生式规则表示,这些规则 都附有不确定性系数。
专家系统实例
MYClN系统
MYClN系统是由斯坦福大学开发的,从1972年开始, 于1974年基本完成。它是一个用于诊断和治疗血液感 染性疾病的专家咨询系统。该系统功能比较全面,是 一个典型的基于规则的专家系统。
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149
开发专家系统。虽然开发一个专家系统的过程可以 积累很多的经验,但如果开发出来的系统没有人愿 意用或是没有实际意义,那所有的工作则是毫无意 义的。 专家系统最适合的那些没有高效算法解决的 情况,这些情况被称为非结构化问题,且推理可能 会是好的解决方法的唯一希望。
初被运用于自然语言等研究领域。现在已广泛应用 在人工智能的研究中,可以用来建造专家系统、自 然语言理解、智能知识库等pJ。
1.1专家系统的定义 专家系统(expert system,ES)是人工智能研究 中最活跃、取得成果最多和最实用化的一个分支。 专家系统早期先导者之一,斯坦福大学的Edward Feigenbaum教授把专家系统定义为“一种智能的计 算机程序,它运用知识和推理来解决只有专家才能 解决的复杂问题”。也就是说,专家系统是一种模 拟专家决策能力的计算机系统。模拟一词表明专家 系统要在所有方面都做得像专家一样。所以这里把 专家系统解释为在某一特定领域内,以人类专家水 平去有效解决该领域内有关问题的计算机程序【l】。 1.2专家系统的特点 专家系统之所以得到广泛的关注和发展,与其 自身的优点是分不开的。下面介绍专家系统的一些
信息翻译成系统可以接受和处理的内部形式。另一
入机接u
方面,接口也将系统向专家或用户的输出信息转换 为人类易于理解的形式。 1.4专家系统的适用领域 现在专家系统已经被应用到几乎每一个知识 领域,表l列出了专家系统的广义分类。这些专家 系统有的被设计为研究工具,有的则履行着重要的 商业和工业功能。
审审幸
Prolog:VB:VC++;JESS
文献标识码:B
文章编号:1674-3261(2010)03-0147—04
Expert
System and Its Developed Languages
LI
Tie-jun,TANG Qing—hua,WANG Jie
(MechanicalEngineering&AutomationCollege.LiaoningUniversityofTechnology,Jinzhou 121001,China)
摘要:专家系统是人工智能的一个重要分支,是研究的热点。研究人员采用了各种各样的语言进行软件的 开发。为了给研究人员寻找更加适合所开发系统的语言,介绍了专家系统的概念和结构,分析了几种常Jl!‘的专家 系统开发语言,比较了其优缺点,最后给出厂不问专家系统的开发建议。 关键词:专家系统;CLIPS:Visual 中图分类号:TP312
and
disadvantages
were compared.Finally some proposals for
expert system
development were suggested.

专家系统简介
特点: (1)适应性强。专家知识在任何计算机上都是 可用的,是专家知识的集成体。 (2)成本低。提供给用户的专家知识成本非常 低。 (3)危险性低。专家系统可用于那些可能对人 有害的环境。 (4)持久性。专家知识是持久的,会无限地持 续,不像专家那样会退休或者死亡。 (5)复合专家知识。复合专家知识可以做到在 任何时候同时和持续地解决某一个问题。由几个专 家复合起来的知识,其水平可能会超过一个单独的 专家。 (6)可靠性强。专家系统可增强正确决策的信 心,这是通过向专家提供一个辅助观点而得到的。 此外,专家系统还可协调多个专家的不同意见。如
方法和控制策略进行推理,求得问题的解决方案或 证明某个结论的正确性。 (3)数据库。数据库是用于存放推理的初始数 据、中间结果和最终结论的工作存贮器,也称为事 实库、上下文或黑板。数据库的信息是在不断变化 之中的。在求解问题的初始阶段,它存放的是用户 提供的初始数据;在推理过程中,它根据数据库的 数据从知识库中选择合适的知识进行推理,然后又 把推理所得的中间结果存入数据库中;在推理的最 后阶段,它将推理的最终结论存入数据库。因此, 数据库是推理机的一个工作区域,记录了整个推理 过程中的每一步相关信息,为解释机构回答用户的 咨询提供了依据。 (4)解释器。解释器是一组人机交互程序。它 能够跟踪并记录系统的整个推理过程,从而可以回 答用户所提出的与系统推理有关的各种问题或者 与系统推理无关但与系统自身相关的其他问题,为 用户了解推理过程以及系统维护提供了方便,是实 现系统透明性的主要模块。 (5)人机接口。人机接口也称用户界面,是人 与系统进行信息交互的媒介。一方面将用户的输入
第30卷第3期 2010年6月
辽宁工业大学学报(自然科学版)
Journal ofLiaoning University ofTechnology(Natural Science Edition)
V01.30,No.3
Jun.2010
专家系统及常用开发语言
李铁军,唐庆华,王洁
(辽宁工业大学机械工程与自动化学院.辽宁锦州121001)
CLIPS是一种专家系统语言。专家系统语言, 是一种比LISP或C语言层次更高的语言,它提供 一个推理机去执行该语言的语句。CLIPS是“C语 言集成产生式系统(C language
integrated production
system)”的首字母缩写。意在克服LISP移植性差、 开发工具和硬件成本高、嵌入性低的缺点。CLIPS 语言是一种多范例编程语言,它支持基于规则的、 面向对象的和面向过程的3种编程范例。CLIPS是 一个基于Rete算法的正向链推理语言,具有高移植 性、高扩展性、强大的知识表达能力和编程方式以 及低成本等特点。由于CLIPS的强大功能与良好性 能,以及NASA对该软件采取的开放政策,CLIPS 在美国国内外都有众多用户,他们应用CLIPS开发 了许多实用的专家系统,并根据各自的需要对 CLIPS进行扩充和改造12J。 CLIPS是崭新的、基于规则和事实进行目标推 理的专家系统语言,总结继承了OPS和ART等著 名专家系统工具的优点,自身也发展创新,功能完 善,语法简洁,易学好用,是专家系统的专门语言。 CLIPS已经完整地实现了专家系统所需要的开发环 境和功能,但是,它的界面是类似DOS的操作界 面,这对其独立开发专家系统有很大的影响。现在, CLIPS经常同其他语言一起嵌套使用,并取得了成 功。
在普通应用中最成功的专家系统应该是 XCON系统,每年要为DEC节省数百万美元。 但是在开始建造一个专家系统之前,首先要考 虑的却不是开发语言的选择,而是是否有必要开发 一个专家系统。如果传统的程序设计可以有效地解 决问题,那么就没有必要花费精力、时间和人力去
万方数据
第3期
李铁军等:专家系统及常用开发语言
2.1 CLIPS
Prolog为编译型执行,运行速度比解释型
Prolog快,原程序可编译为独立执行的可执行程序, 也可发布为DLL动态连接库供VB、VC、Delphi 等调用,为开发者提供更灵活的组合开发方式。 Prolog有如下几个特点: (1)Prolog程序没有特定的运行顺序,其运行顺 序是由电脑决定的,而不是编程序的人。 (2)Prolog程序中没有if、when、case、for这 样的控制流程语句,程序的运行方式由电脑自己决 定,当然就用不到这些控制流程的语句了。 (3)Prolog程序和数据高度统一,很难分清楚哪 些是程序,哪些是数据。 (4)Prolog程序实际上是一个智能数据库, Prolog的原理就是关系数据库,是建立在关系数据 库的基础上的。它和SQL数据库ture of
expert
systems were introduced.In addition,several common also their
expert system
languages developed were
analyzed.And
different
advantages
2.2 Visual Prolog
似之处,可以很方便地处理数据。
(5)强大的递归功能。递归是一种非常简洁的 方式,能够有效地解决许多难题。而在prolog中, 递归的功能得到了充分的体现。 虽然有以上优点,但Visual Prolog的界面不是 很漂亮,而且语言学起来不宜上手和掌握。虽然是 建立专家系统的一个很好的工具,但这些困难不免 影响开发人员的选择。
Visual
Prolog是Windows下的可视化Prolog语
言开发环境。基本Prolog语句同DOS下的Turbo Prolog相似,曾使用过Turbo Prolog的人很容易就 能上手,原DOS下的Prolog原程序也很容易移植。
Visual
2专家系统开发语言
早期的专家系统采用通用的程序设计语言(如 Fortran、Pascal、Basic等)和人工智能语言(如Lisp、 Prolog、Smalltalk等),通过人工智能专家与领域专 家的合作,直接编程来实现的。其研制周期长、难 度大。其实对于专家系统的开发,不在于所选择的 语言可不可以用,而在于适合不适合。下面介绍几 种现在常用的计算机开发语言,并讨论其在开发专 家系统中的应用。
图1专家系统基本结构
表1专家系统的广义分类
独娄 配胃 诊断 教学 解释 检测 规划 预测 补救 棒锚 …。 通围曲锺墟 以正确的片法配陧系统缎l成 基于L三观察到的占祥推断潜任的问题 智能教学使得学生可以I;ll为什么.怎么样 和如果…会怎么样的问题.如同人在教学 解释观察到的数据 比较观察数据和预测数据以判断性能 规划行为以产生预期结果 预测给定情况的结果 对问题给定补救措施 管理‘个过程.町能要求解释,诊所,检 测.设计,预测和补救
收稿日期:2010--03—29 作者简介:李铁军(1961一),男,辽宁营口人,副教授,硕士。
万方数据
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辽宁工业大学学报(自然科学版)
第30卷
果专家很累或有压力就可能会犯错误。 (7)解释、说明。专家系统能明确详细地解释 出推论的推理过程。一个人可能会太厌烦、不愿意 或是没有能力去这样做,但明确、详细的解释有利 于得出正确的决策。 (8)响应快。某些突发的情况需要比专家反应 得更迅速。依靠所使用的软件或硬件,专家系统可 以比专家反应得更迅速或更有效。 (9)始终稳定、理智和完整的响应。在实时和 突发情况下,专家可能由于压力或疲劳而不能高效 地解决问题。 (10)智能数据库。专家系统能以智能的方式来 存取数据库中的数据。 1.3专家系统的结构 任何类型的专家系统都是围绕知识库 (knowledge base)和推理机(inference engine)来组 织的。简单地说,知识+推理=专家系统。在此基础 上,再加上数据库、知识获取、解释机构和人机接 口等功能模块,就构成了一个专家系统的基本结 构,如图1所示。
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