基于专家系统的知识检索系统设计与实现
网络故障诊断专家系统知识库的设计与实现
网络故障诊断专家系统知识库的设计与实现一、简述随着互联网技术的飞速发展，网络已经成为现代社会不可或缺的一部分。
然而网络故障的频繁发生给企业和个人带来了巨大的困扰，为了提高网络故障诊断的效率和准确性，本文提出了一种基于知识库的网络故障诊断专家系统。
该系统通过对网络故障诊断领域的专家经验进行归纳、整理和挖掘，构建了一个包含丰富故障信息和诊断方法的知识库。
通过知识库的查询和推理，系统能够为用户提供快速、准确的故障诊断建议，从而降低网络故障对企业和个人的影响，提高网络运行的稳定性和可靠性。
1. 网络故障诊断的重要性和挑战随着互联网的普及和发展，网络已经成为现代社会中不可或缺的一部分。
然而网络故障诊断在实际应用中面临着诸多挑战，首先网络故障诊断的复杂性是一个重要因素。
网络由大量的硬件、软件和协议组成，这些组件之间的相互作用使得故障诊断变得异常复杂。
此外网络故障可能出现在任何地方，从局域网到广域网，甚至跨洲际网络。
这就要求故障诊断专家具备广泛的知识和技能，以便能够迅速定位问题所在。
其次网络故障诊断的实时性也是一个重要挑战，网络故障可能导致数据传输中断、服务中断甚至系统瘫痪，这对企业和个人用户来说都是不可接受的。
因此故障诊断专家需要能够在短时间内找到问题的根源，并采取相应的措施进行修复。
这对于提高网络的可用性和稳定性具有重要意义。
此外随着云计算、大数据等技术的发展，网络规模不断扩大，故障诊断的难度也在不断提高。
大量的设备、数据和应用程序需要在一个庞大的网络中协同工作，这就要求故障诊断专家具备更高的技能水平和更强的创新能力。
同时网络安全问题也日益严重，如何在保证网络正常运行的同时，有效地防范和应对各种安全威胁，也是网络故障诊断面临的重要挑战之一。
网络故障诊断在现代社会中具有重要意义，但同时也面临着诸多挑战。
为了应对这些挑战，我们需要不断地研究和开发新的技术和方法，提高故障诊断专家的专业素质和能力，以确保网络的稳定运行和信息安全。
企业知识管理系统的设计与优化
企业知识管理系统的设计与优化随着信息技术的飞速发展，企业知识管理系统成为企业管理的重要组成部分。
企业知识管理系统可以帮助企业有效地组织和利用内部的知识资源，提高企业的创新能力和竞争力。
本文将探讨企业知识管理系统的设计与优化，以提升企业的知识管理效率和价值。
一、企业知识管理系统的设计1. 系统需求分析：在设计企业知识管理系统之前，首先需要对企业的知识管理需求进行充分的分析。
这包括企业的知识流程、知识分类、知识共享和知识传递等方面。
通过对企业的需求进行深入了解，可以明确系统的功能和特点，为后续的设计工作提供指导。
2. 系统架构设计：企业知识管理系统的架构设计是保证系统功能完整和性能优良的关键。
可采用分层结构，将系统划分为数据层、应用层和展示层。
数据层用于存储和管理企业内部的知识资源，应用层负责实现不同功能模块，展示层提供用户友好的界面和交互体验。
3. 知识分类与标注：企业的知识资源庞大而复杂，因此需要对知识进行分类和标注，以便于系统的管理和检索。
可以采用专家系统或者机器学习的方法，对知识进行自动分类和标注，提高知识的准确性和可用性。
4. 知识共享与协作：企业知识管理系统的目标是促进知识的共享和协作，因此需要提供合适的功能和机制。
可以采用博客、论坛或者社交平台等方式，鼓励员工之间的知识交流和合作。
此外，也可以设置权限管理机制，确保知识的合理分享。
5. 知识发现与推荐：在设计企业知识管理系统时，还可以考虑引入推荐系统，为员工提供个性化的知识推荐服务。
通过分析员工的浏览和搜索行为，系统可以学习和理解员工的知识需求，并推荐相关的知识资源，提高员工获取知识的效率和质量。
二、企业知识管理系统的优化1. 用户体验优化：用户体验是企业知识管理系统的关键成功因素之一。
通过优化系统的界面设计、交互流程和搜索功能，提升用户的使用满意度。
可以采用用户调研和测试的方法，了解用户的需求和痛点，并进行相应的优化和改进。
2. 数据质量优化：企业知识管理系统的数据是其核心资产，因此需要保证数据的质量和完整性。
09第六章 专家系统
设计专家系统
• 设计专家系统涉及电路(如数字电路和集 成电路)设计、土木建筑工程设计、计算 机结构设计、机械产品设计和生产工艺 设计等。比较有影响的专家设计系统有 VAX计算机结构设计专家系统R1(XCOM)、 浙江大学的花布立体感图案设计和花布 印染专家系统、大规模集成电路设计专 家系统以及齿轮加工工艺设计专家系统 等。
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专家系统的主要组成部分
• (2) 综合数据库(global database) 综合数据库又称全局数据库或总数据库，它用 于存储领域或问题的初始数据和推理过程中得 到的中间数据(信息)，即被处理对象的一些当 前事实。 3) 推理机(reasoning machine) 推理机用于记忆所采用的规则和控制策略的程 序，使整个专家系统能够以逻辑方式协调地工 作。推理机能够根据知识进行推理和导出结论， 而不是简单地搜索现成的答案
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控制专家系统
任务 自适应地管理一个受控对象或客体的全面行 为，使之满足预期要求。 特点： 能够解释当前情况，预测未来可能发生的情 况，诊断可能发生的问题及其原因，不断修正 计划，并控制计划的执行。也就是说，控制专 家系统具有解释、预报、诊断、规划和执行等 多种功能。
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控制专家系统
空中交通管制、商业管理、自主机器人控制、作 战管理、生产过程控制和生产质量控制等都是控 制专家系统的潜在应用方面。例如，已经对海、 陆、空自主车、生产线调度和产品质量控制等课 题进行控制专家系统的研究。
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诊断专家系统例子
• 诊断专家系统的例子特别多，有医疗诊断，电 子机械和软件故障诊断以及材料失效诊断等。 用于抗生素治疗的MYCIN、肝功能检验的PUFF、 青光眼治疗的CASNET、内科疾病诊断的 INTERNIST-I和血清蛋白诊断等医疗诊断专家系 统，IBM公司的计算机故障诊断系统DART/DASD， 火电厂锅炉给水系统故障检测与诊断系统、雷 达故障诊断系统和太空站热力控制系统的故障 检测与诊断系统等、都是国内外颇有名气的实 例
第二章 CAPP系统概述-wu
检索式CAPP系统
检索式CAPP系统是基于成组技术或基于特征的CAPP系统 基本原理：按照零件编码或 图号将企业现行各类工艺文 件存入计算机数据库 设计时根据零件编码 或图号，在工艺文件库中 检索类似零件的工艺文件， 由工艺人员采用人机交互 方式修改、编辑
检索式CAPP系统实际上是一个工艺文件数据库的管理系 统，功能较弱、自动决策能力差 开发难度小，操作方 便，实用性强，与企业现有设计工作方式相一致，得到很 14 多企业的认可，具有很高的推广价值
系统应同时具有基于 典型工艺或实例的检索式 设计功能，基于实例的派 生式设计功能与基于知识 的创成式设计等功能满足 不同用户
系统不但能生成面向 普通机床的工艺文件，还 应能生成面向数控加工环 境的工艺文件，输出各种 格式的工艺文件
6）工序尺寸的自动确定和工序图自动生成
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6、CAPP发展现状(4)
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存放企业加工设备、 工装工具等制造资源 的相关信息
存放产品制造工艺规 则、工艺标准、工艺 数据手册、工艺信息 处理的相关算法和工 具… 存放零件族典型零件的 工序卡、工步卡、工艺 流程图、加工参数…， 供系统参考使用
5、CAPP的结构组成及基本技术(2)
CAPP系统构成与开发环境、产品对象、规模的大小等因素相关
4）工艺数据库与知识库的建造
5）探索有效的工艺决策方法和系统结构
6）工序尺寸的自动确定和工序图自动生成
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6、CAPP发展现状(3)
CAPP应用环境千差万别
1）CAPP系统零件信息的描述与输入 2）CAPP系统的通用性 3）系统的柔性 4）工艺数据库与知识库的建造 5）探索有效的工艺决策方法和系统结构
7. CAPP发展趋势
8. 使用CAPP系统的社会经济效益
基于知识挖掘技术的智能信息检索系统研究
够及时掌握各种重点 、 点学科研 究所需要 的各种信 息知识 ， 热 为读 需要文献 ， 还需要某个具体事 实或者数据 ； 既有学 习提高的需要 ， 者提供各种信息情报知识服务 。 也有研究 的需要 。图书管理者在 Ｔ作服务过程 中 ， 要善 于研 究读 第二， 图书管理者 必须要 以知识 经济时 代发展的现代 化的新 者心理 ， 了解读者需求 ， 提供有效 服务 。在大学 图书馆 ， 面对新生 观念 、 思维 、 的管理模式 和现代 化技术 Ｔ作手 段为读 者提 供 进 罔 书 馆 的 茫 然 ， 要 教 他 们 学 会 利 用 图 书 馆 ， 新 新 既 又要 适 时 向他 们 推 信息情报知识服务 。 所谓 现代化观念 ， 是指对 图书管理理论 、 程序 、 荐人生哲理 、 伟人传 记等 方面的书刊 ， 帮助他 们适 应大学生 活 ， 树 技术管理 、 经营 、 效益等一系列与图书管理 Ｔ作相关因素所形成的 立 正 确 的 人 生 理 想 ； 面对 毕 业 生 写 论 文 查 找 资 料 的 盲 目 ， 要 了解 需 综 合意识。除 了原有 的读者 意识 、 务意识 服 效益意识 之外 ， 当前 读者所写论文的主题和资料范围 ，有针对性地 收集 和汇总相关书
础 的新时期 ， 世界各 国对信 息资源开发 和利用主动 权及 优势的争 以提供简易有效的检索服务。 然而此类 自动化技术 ， 自动索引 、 如 索 夺 日益激烈 ， 知识信息 的生产 、 组织 、 传播和利用 ， 已成为非常重要 弓词 典 自动建立 、 ｌ 自动摘 要 、 自动分类 、 相关 回馈等 ， 都必须先进行
专家系统第4章知识获取和知识库管理
第4章 不确定性推理
Uncertainty Reasoning
第4章 不确定性推理 Uncertainty Reasoning 8
4.1 知识获取概述
缺乏开发ES的现代技术 现行系统采用的表示方法限制了它的表达能力。即 使专家能够把知识传授给知识工程师，但要在一个给定 的表示系统中，描述一切相关的知识，往往是困难的， 甚至是不可能的。
知识测试与调试的困难性 知识的正确性需要经过反复测试与调试，为了孤立 出形成问题解答的错误，可能需要跟踪包含着数百个事 实的几十种推理。
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4.2 知识获Βιβλιοθήκη 的基本过程 建造一个ES通常要经历五个阶段： 确定阶段 概念化阶段 形式化阶段 实现阶段 测试阶段 这几个阶段是密切相关的，它们之间是相互制约的关系。
重新表示
识别问题 特征 确定
重新设计
设计组织 知识的结构 形式化
精练完善
形式化表示 知识的结构 实现
要求
找到知识表 示的概念 概念化
第4章 不确定性推理 Uncertainty Reasoning 19
4.2 知识获取的基本过程
4.2.4 实现阶段 实现阶段的主要任务有：
把形式化表示的知识，用系统可直接理解的表示形 式或语言形式具体描述出来，并用这种描述定义具 体的信息流和控制流，使之达到一种可执行的程度， 从而产生原型系统。
第4章 不确定性推理
Uncertainty Reasoning
专家系统原理
专家系统原理
专家系统是一种基于人工智能技术的计算机系统，具有模拟领域专家知识和推理能力的特点。
其原理主要包括知识表示与推理、知识获取与存储、知识推理与解释三个方面。
知识表示与推理是专家系统的核心原理之一。
专家系统通过将领域专家的知识抽象为一系列规则、概念和事实，以规则为基础进行推理和解决问题。
知识表示可以使用逻辑规则、产生式规则或者基于规则的框架表示，以捕捉专家的领域知识。
知识获取与存储是专家系统的重要组成部分。
知识获取是指从领域专家或相关资源中获取专家知识，并将其转化为计算机可理解的形式。
知识存储则是将获取的知识进行组织、分类和存储，以便专家系统能够高效地检索和利用知识。
知识推理与解释是专家系统的推理机制。
在专家系统中，推理引擎根据用户提供的问题和已知的领域知识，通过推理过程来解决问题或做出决策。
推理过程可以基于规则的前向推理、后向推理、逆向推理等方法，通过模拟专家的推理能力来求解问题。
除了以上的基本原理，专家系统还可以包括解释器、界面和知识库等组件。
解释器用于解释和理解用户的问题或输入，界面则提供用户与专家系统的交互界面，而知识库则存储了专家系统所需要的领域知识。
总体而言，专家系统通过模拟领域专家的知识和推理过程，实
现了在特定领域中做出决策和解决问题的能力。
这种基于知识的推理方法使得专家系统成为了一种重要的人工智能应用技术。
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。
第四章 基于专家系统的智能决策支持系统
• (5)自然语言理解是让计算机理解和处理人类 进行交流 的自然语言。 • 由于自然语言存在二义性、感情(语调)等复杂因素， 在计算机中无法直接使用自然语言。自然语言处理过 程是对一连串的文字表示的符号串，经过词法分析识 别出单词，经过句法分析将单词组成句子，再经过语 义分析理解句子的含义，变成计算机中的操作(如查 询数据库)。 • 目前，计算机中提供的语言如高级语言C、PASCAL等， 数据库语言FoxPro、Oracle等，均属于2型文法(上下 文无关文法)和3型文法(正则文法)范畴，虽然这些高 级语言离0型文法(短语文法)和1型文法(上下文有关 文法)的语言有较大的差距。但是，在人机交互中， 对于简单的自然语言进行理解和处理还是能做到的。
人工智能的主要研究领域有：
1）符号智能 符号智能以物理符号系统为基础，研究知识表示、 获取、推理过程。 2）计算智能 计算智能包括神经计算、模糊系统、遗传算法、 进化程序设计等。 3）人工生命 人工生命是指用计算机和精密机械等生成或构造 表现自然生命系统行为特点的仿真系统或模型系统。
智能决策支持系统中包含的人工智能 技术主要有：
• 智能决策支持系统中的人工智能技术种类较多， 这些智能技术都是决策支持技术，它们可以开 发出各自的智能系统，并发挥各自不同的辅助 决策作用。 • 一个智能决策支持系统中的智能技术一般只有 一种或两种。
• 下面我们主要讲述专家系统与决策支持系统结 合的智能决策支持系统。在第五章我们讲授机 器学习辅助决策的智能决策支持系统。
• 产生式规则知识一般表示为： if A then 示为“如果A成立则B成立”，简化为A→B。
BLeabharlann 或表• • • • • •
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产生式规则知识允许有如下的特点： ①相同的条件可以得出不同的结论：A→B，A→C。 ②相同的结论可以由不同的条件来得到:A→G，B→G。 ③条件之间可以是“与”(AND)连接和“或”(OR)连 接。 如:AB→G，AB→G ④一条规则中的结论，可以是另一条规则中的条件。 如：FB→Z，CD→F。其中， F在前一条规则中是条 件，在后一条规则中是结论。 由于以上特点，规则知识集能做到以下两点： ①能描述和解决各种不同的灵活的实际问题(由前三 个特点形成)。 ②能把规则知识集中的所有规则连成一棵“与或”推 理树(知识树)，即这些规则知识集之间是有关联的 (由后面特点形成)。
专家系统知识题解答
第七章专家系统7.1.答：（1）专家系统的定义费根鲍姆（E．A．Feigenbaum）：“专家系统是一种智能的计算机程序，它运用知识和推理步骤来解决只有专家才能解决的复杂问题”专家系统是基于知识的系统，用于在某种特定的领域中运用领域专家多年积累的经验和专门知识，求解需要专家才能解决的困难问题保存和大面积推广各种专家的宝贵知识博采众长比人类专家更可靠，更灵活（2）专家系统的特点①具有专家水平的专门知识专家系统中的知识按其在问题求解中的作用可分为三个层次：数据级、知识库级和控制级数据级知识（动态数据）：具体问题所提供的初始事实及在问题求解过程中所产生的中间结论、最终结论数据级知识通常存放于数据库中知识库级知识：专家的知识，这一类知识是构成专家系统的基础一个系统性能高低取决于这种知识质量和数量控制级知识（元知识）：关于如何运用前两种知识的知识在问题求解中的搜索策略、推理方法②能进行有效的推理推理机构——能根据用户提供的已知事实，通过运用知识库中的知识，进行有效的推理，以实现问题的求解.专家系统的核心是知识库和推理机③具有启发性除能利用大量专业知识外，还必须利用经验判断知识来对求解问题作出多个假设（依据某些条件选定一个假设，使推理继续进行）④ 能根据不确定（不精确）的知识进行推理综合利用模糊的信息和知识进行推理，得出结论⑤具有灵活性知识库与推理机相互独立，使系统易于扩充，具有较大的灵活性⑥具有透明性一般有解释机构，所以具有较好的透明性解释机构向用户解释推理过程，回答“Why ？”、“How ？”等问题⑦具有交互性一般都为交互式系统，具有较好的人机界面一方面它需要与领域专家或知识工程师进行对话以获取知识；另一方面它也需要不断地从用户处获得所需的已知事实并回答询问.7.2.答：专家系统的一般结构人机接口、推理机、知识库、动态数据库、知识获取机构、解释机构专人机接口解释机构知识获取机构知识库推理机数据库用户领域专家知识工程师家系统核心知识库：主要用来存放领域专家提供的专门知识(1) 知识表达方法的选择（最多的三种表示方法是产生式规则、框架和语义网络）①充分表示领域知识②能充分、有效地进行推理③便于对知识的组织、维护与管理④便于理解与实现(2) 知识库管理冗余和矛盾一致性和完整性安全性推理机模拟领域专家的思维过程，控制并执行对问题的求解能根据当前已知的事实，利用知识库中的知识，按一定的推理方法和控制策略进行推理，直到得出相应的结论为止推理机包括推理方法和控制策略两部分推理方法有精确推理和不精确推理（已在推理章节介绍）控制策略主要指推理方向控制及推理规则选择策略推理有正向推理、反向推理和正反向混合推理推理策略一般还与搜索策略有关（已在推理章节介绍）推理机性能/构造与知识的表示方法有关，但与知识的内容无关à保证推理机与知识库的独立性，提高灵活性知识获取机构“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；结束时显示结果内部表示形式与外部表示形式的转换数据库又称“黑板”、“综合数据库”或“动态数据库”，主要用于存放用户提供的初始事实、问题描述及系统运行过程中得到的中间结果、最终结果等信息数据库是推理机不可缺少的工作场地，同时由于它可记录推理过程中的各种有关信息，又为解释机构提供了回答用户咨询的依据（需相应的数据库管理程序）解释机构：回答用户提出的问题，解释系统的推理过程，使系统对用户透明7.3答：(1) 传统程序是依据某一确定的算法和数据结构来求解某一确定的问题，而专家系统是依据知识和推理来求解问题，这是专家系统与传统程序的最大区别.传统程序= 数据结构+ 算法专家系统= 知识+ 推理(2) 传统程序把关于问题求解的知识隐含于程序中，而专家系统则将知识与运用知识的过程即推理机分离.（使专家系统具有更大的灵活性，使系统易于修改）(3) 从处理对象来看，传统程序主要是面向数值计算和数据处理，而专家系统则面向符号处理.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.(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，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）.专家系统有能力从错误中吸取教训，改进对某一工作的问题求解能力.(6) 从系统的体系结构来看，传统程序与专家系统具有不同的结构.7.4答：可行性分析：威特曼（Watermam）从三方面研究如何选择适合专家系统开发的问题(1)什么情况下开发专家系统是可能的? （满足！）①问题的求解主要依靠经验性知识，而不需要大量运用常识性知识②存在真正的领域专家，这也是开发专家系统最重要的要求之一专家必须能够描述和解释他们用于解决领域问题的方法③一般某领域中有多个专家，他们应该对领域答案的选择和精确度有基本一致的看法④任务易，有明确的开发目标，且任务能被很好地理解(2)什么情况下开发专家系统是合理的？（之一！）①问题的求解能带来较高的经济效益②人类专家奇缺，但又十分需要，且十分昂贵③人类专家经验不断丢失④危险场合需要专门知识(3)什么情况下开发专家系统是合适的？（特征！）①本质——问题本质上必须能很自然地通过符号操作和符号结构来进行求解，且问题求解时需要使用启发式知识，需要使用经验规则才能得到答案②复杂性——问题不是太容易且较为重要③范围——问题需要有适当的范围.选择适当的范围是专家系统的关键，一般有两个原则：一是所选任务的大小可驾驭；二是任务要有实用价值.7.5答：专家系统的设计原则(1)专门任务领域大小(2)专家合作反复磋商，团结协作(3)原型设计从“最小系统”到“扩充式”开发(4)用户参与充实、完善知识库(5)辅助工具提高设计效率(6)知识库与推理机分离体现特征，灵活专家系统的开发步骤知识工程比软件工程更强调渐进性、扩充性重新描述(1) 问题识别阶段——知识工程师和专家确定问题的重要特点，抓住问题各主要方面的特征①确定人员和任务②问题识别：描述问题的特征及相应的知识结构，明确问题的类型和范围③确定资源：确定知识源、时间、计算设备以及经费等资源④确定目标：确定问题求解的目标(2) 概念化阶段——主要任务是揭示描述问题所需的关键概念、关系和控制机制，子任务、策略和有关问题求解的约束①什么类型的数据有用，数据之间的关系如何？②问题求解时包括哪些过程，这些过程中有哪些约束？③问题是如何划分成子问题的？④信息流是什么？哪些信息是由用户提供的，哪些信息是应当导出的？⑤问题求解的策略是什么？(3)形式化阶段——把概念化阶段概括出来的关键概念、子问题和信息流特征形式化地表示出来（究竟采用什么形式，要根据问题的性质选择适当的专家系统构造工具或适当的系统框架）三个主要的因素是：假设空间基本的过程模型数据形式化阶段假设空间①把概念描述成结构化的对象，还是处理成基本的实体？②概念之间的因果关系或时空关系是否重要，是否应当显式地表示出来？③假设空间是否有限？④假设空间是由预先确定的类型组成的，还是由某种过程生成的？⑤是否应考虑假设的层次性？⑥是否有与最终假设和中间假设相关的不确定性或其它的判定性因素？⑦是否考虑不同的抽象级别？形式化阶段基本的过程模型找到可以用于产生解答的基本过程模型是形式化知识的重要一步过程模型包括行为的和数学的模型（如果专家使用一个简单的行为模型，对它进行分析，就能产生很多重要的概念和关系）（数学模型可以提供附加的问题求解信息，或用于检查知识库中因果关系的一致性）形式化阶段数据的性质①数据是不足的、充足的还是冗余的？②数据是否有不确定性？③对数据的解释是否依赖于出现的次序？④获取数据的代价是多少？⑤数据是如何得到的？⑥数据的可靠性和精确性如何？⑦数据是一致的和完整的吗？(4)实现阶段把形式化知识变成计算机的软体，即要实现知识库、推理机、人机接口和解释系统（知识的一致性和相容性）推理机应能模拟领域专家求解问题的思维过程和控制策略必须很快地实现（实现原型系统的目的之一是检查开发早期阶段的设计是否有效）(5)测试阶段通过运行实例评价原型系统以及用于实现它的表达形式，从而发现知识库和推理机制的缺陷性能不佳的因素：①输入输出特性，即数据获取与结论表示方面存在缺陷例如，提问难于理解、含义模糊，使得存在错误或不充分的数据进入系统；结论过多或者太少，没有适当地组织和排序，或者详细的程度不适当②推理规则有错误、不一致或不完备③控制策略问题，不是按专家采用的“自然顺序”解决问题测试的主要内容：①可靠性——通过实例的求解，检查系统所得出的结论是否与已知结论一致②知识的一致性——向知识库输入一些不一致、冗余等有缺陷的知识，检查是否可检测出来检查是否会给出不应给出的答案检测获取知识的正确性（如有某些自动获取知识功能）③运行效率——知识查询及推理方面的运行效率，找出薄弱环节及求解方法与策略方面的问题④解释能力——一是检测能回答哪些问题，是否达到了要求；二是检测回答问题的质量（说服力）⑤人机交互的便利性7.6答：专家系统种类解决的问题解释根据感知数据推理情况描述诊断根据观察结果推断系统是否有故障预测推导给定情况可能产生的后果设计根据给定要求进行相应的设计规划设计动作控制控制整个系统的行为监督比较观察结果和期望结果修理执行计划来实现规定的补救措施教学诊断、调整、修改学生行为调试建议故障的补救措施(1) 解释型专家系统能根据感知数据，经过分析、推理，从而给出相应解释.（必须能处理不完全、甚至受到干扰的信息，给出一致且正确的解释）代表性：DENDRAL（化学结构说明）、PROSPECTOR（地质解释）等(2) 诊断型专家系统能根据取得的现象、数据或事实推断出系统是否有故障，并能找出产生故障的原因,给出排除故障的方案（目前开发、应用得最多的一类）代表性：PUFF（肺功能诊断系统）、PIP（肾脏病诊断系统）、DART（计算机硬件故障诊断系统）等(3) 预测型专家系统能根据过去和现在信息（数据和经验）来推断可能发生和出现的情况（天气预报、市场预测、人口预测等）(4) 设计型专家系统能根据给定要求进行相应的设计（工程设计、电路设计、服装设计）代表性：XCON（计算机系统配置系统）、KBVLSI（VLSI电路设计专家系统）等(5) 规划型专家系统能按给定目标拟定总体规划、行动计划、运筹优化等（机器人动作控制、军事规划、城市规划等）代表性：NOAH（机器人规划系统）、SECS（帮助化学家制定有机合成规划的专家系统）、TATR （帮助空军制订攻击敌方机场计划的专家系统）等(6) 控制型专家系统能根据具体情况，控制整个系统的行为代表性：YES/MVS（帮助监控和控制MVS操作系统）(7) 监督型专家系统能完成实时的监测任务，并根据监测到的现象作出相应的分析和处理代表性：REACTOR（帮助操作人员检测和处理核反应堆事故）(8) 修理型专家系统能根据故障的特点制订纠错方案，并能实施该方案排除故障，当制订的方案失效或部分失效时，能及时采取相应的补救措施(9) 教学型专家系统能根据学生学习过程中所产生的问题进行分析、评价、找出错误原因，有针对性地确定教学内容或采取其它有效的教学手段代表性：GUIDON（讲授有关细菌感染性疾病方面的医学知识）(10) 调试型专家系统能根据相应的标准检测被测试对象存在的错误，并能从多种纠错方案中选出适用于当前情况的最佳方案，排除错误专家系统的应用领域已扩展到数学、物理、化学、医学、地质、气象、农业、法律、教育、交通运输、机械、艺术以及计算机科学本身，甚至渗透到政治、经济、军事等重大决策部门，产生了巨大的社会效益和经济效益，同时也促进了人工智能基本理论和基本技术的发展.7.7答：（1）正向推理：见教材P206图7.7（2）反向推理：见教材P212图7.127.8答：（1）知识获取的任务基本任务：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需要①抽取知识识别、理解、筛选、归纳等，及自学习②知识的转换第一步：从专家及文献资料处抽取的知识转换为某种知识表示模式，如产生式规则、框架等（知识工程师完成）第二步：该模式表示的知识转换为系统可直接利用的内部形式.（输入及编译实现）③知识的输入知识编辑器④知识的检测不一致、不完整等⑵知识获取的模式①非自动知识获取(人工移植)知识工程师知识编辑器②自动知识获取系统具有获取知识的能力，它不仅可以直接与领域专家对话，从专家提供的原始信息中学习到专家系统所需的知识，而且还能从系统自身的运行实践中总结、归纳出新的知识，发现知识中可能存在的错误，不断自我完善，建立起性能优良、知识完善的知识库➢具有识别语音、文字、图像的能力➢具有理解、分析、归纳的能力➢具有从运行实践中学习的能力③半自动知识获取7.9答：正确性(1)系统设计的正确性①系统设计思想的正确性如目标、原则等②系统设计方法的正确性如知识表达方法、知识推理方法、控制策略、解释方法等③设计开发工具的正确性如正确使用和正确维护(2)系统测试的正确性①测试目的、方法、条件的正确性②测试结果、数据、记录的正确性(3)系统运行的正确性①推理结论、求解结果、咨询建议的正确性②推理解释及可信度估算的正确性③知识库知识的正确性语法、语义和语用及专业内容有用性(1)推理结论、求解结果、咨询建议的有用性(2)系统的知识水平、可用范围、易扩充性、易更新性等(3)问题的求解能力（解题速度、推理效率），可能场合和环境(4)人机交互的友好性(5)运行可靠性、易维护性、可移植性(6)系统的经济性（软硬件投资、运行维护费用、设计开发费用和系统运行取得的直接或间接经济效益）7.10答：（1）四种主要的类型：①用于开发专家系统的程序设计语言②骨架系统③通用型知识表达语言④专家系统开发环境（2）专家系统开发环境（工具包）AGE是斯坦福大学研制的一个专家系统开发环境.AGE是典型的模块组合式开发工具，为用户提供了一个通用的专家系统结构框架，并将该框架分解为许多在功能和结构上较为独立的的组件部件，这些组件已预先编制成标准模块存在系统中.AGE采用了黑板模型来构造专家系统结构框架.可通过两条途径构造自己的专家系统：①用户使用AGE现有的各种组件作为构造材料，很方便地来组合设计自己所需的系统.②用户通过AGE的工具界面，定义和设计各种所需的组成部件，以构造自己的专家系统.应用AGE已经开发了一些专家系统，主要用于医疗诊断、密码翻译、军事科学等方面.7.11答：EMYCIN是由MYCIN系统抽去原有的医学领域知识，保留骨架而形成的系统（产生式规则表达知识、目标驱动的反向推理控制策略）.EMYCIN具有MYCIN的全部功能：①解释程序——可以向用户解释推理过程.②知识编辑程序及类英语的简化会话语言——提供一开发知识库的环境，使得开发者可以使用比LISP更接近自然语言的规则语言来表示知识.③知识库管理和维护手段——所提供的开发知识库的环境还可以在进行知识编辑及输入时进行语法、一致性、是否矛盾和包含等检查.④跟踪和调试功能EMYCIN开发的一些专家系统（适合开发各种领域咨询、诊断型专家系统）.EMYCIN帮通过解释呼吸分析并确定病通过解释油井预测麦田是否助决定解决结构分析问题的策略测试数据来诊断肺病人血液凝固机制中有无问题SACON钻探数据来鉴定地下岩层将受黑鳞翅目幼虫之害LIGHOPIANT/CDP。
知识库知识检索
知识库知识检索是指通过计算机系统对知识库中的信息进行搜索和查询的过程。
知识库通常包含大量的结构化和非结构化数据，如文献、专利、网页、图片、音频、视频等，用于存储和共享各种类型的知识。
知识库的检索方式可以根据不同的需求和场景而有所不同，如基于关键词、自然语言处理、专家系统等。
在进行知识库知识检索时，需要明确检索需求和目标，确定检索条件和范围，并选择合适的检索方式。
常见的检索条件包括关键词、标题、摘要、作者、日期、主题等。
可以根据需求选择不同的检索方式，如全文检索、分类检索、关键词匹配等。
此外，还可以使用自然语言处理技术对文本内容进行自动分类和摘要生成，以提高检索效率和质量。
在实际应用中，知识库知识检索可以帮助企业和组织快速获取所需信息，提高工作效率和决策准确性。
例如，在科研领域，知识库可以提供丰富的文献和专利数据，帮助研究人员快速找到相关资料和研究成果；在教育领域，教师可以利用知识库检索工具为学生提供更丰富的学习资源和指导；在医疗领域，医生可以利用知识库检索工具获取最新的医学研究成果和治疗方案，提高诊断和治疗水平。
然而，知识库知识检索也存在一些问题和挑战。
首先，知识库中的数据质量和准确性会影响检索结果的准确性和可靠性。
其次，知识库的规模和结构也会影响检索效率和质量。
此外，知识库的知识更新速度也是一个重要因素，需要及时更新和维护知识库以保持其时效性和准确性。
为了解决这些问题，可以采取一些措施。
首先，建立和完善知识库的质量控制和评估机制，确保数据质量和准确性。
其次，优化知识库的结构和检索方式，提高检索效率和质量。
此外，加强知识库的知识更新和维护工作，确保知识库的时效性和准确性。
总之，知识库知识检索在许多领域具有广泛的应用价值，可以提高工作效率和决策准确性。
然而，需要不断优化和完善检索机制和技术，以确保检索结果的准确性和可靠性。
第六章专家系统
3、基于框架的专家系统的继承、 槽和方法
1、基于框架的专家系统的继承
后辈框架通过继承其父辈框架的所有特
征，包括父辈的所有描述性和过程性知 识。 (1)、异常处理 (2)、多重继承
37
2、基于框架专家系统的槽 槽是提供对属性值和系统操作的附加控制。槽
扩展有关给定系统属性的信息： 类型：定义和属性相关值的类型 默认：定义默认值 文档：提供属性文档 约束：定义允许值 最小界限：建立属性下限 最大界限：建立属性上限 如果需要：指定如果需要属性值时采取的行为 如果改变：指定如果属性值改变时采取的行为
2
6.1 专家系统概述
专家系统应用于某一专门领域，拥有该
领域相当数量的专家级知识，能够模拟 专家的思维，能够达到专家级水平，能 像专家一样解决困难和复杂的实际问题 的计算机软件系统。
3
专家系统的先行者费根鲍姆曾把专家系
统定义为一个应用知识和推理过程来求 解那些需要大量的人类专家解决难题经 验的智能计算机程序。 专家系统主要指的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经验方法来处理 该领域的高水平难题，
任务 对系统、对象或过程的行为进行不断观
察，并把观察到的行为与其应当具有的行为 进行比较，以发现异常情况，发出警报 特点 系统应具有快速反应能力 系统发出的警报要有很高的准确性 系统能够动态地处理其输入信息 例子 粘虫测报专家系统
17
6.1 专家系统概述
7. 控制专家系统 (expert system for control)
任务 根据设计要求，求出满足设计问题
约束的目标配置。 特点
知识检索.ppt
主要内容
（1）知识检索模型 基于概念的知识检索模型 基于专家系统的知识检索模型 基于自然语言理解的知识检索模型 基于本体的知识检索模型 基于认知理论的知识检索模型 基于多智能主体协作的知识检索模型
（2）知识检索方法 概念检索方法 基于知识推理的检索方法 基于用户知识的个性化检索方法 基于相关反馈学习的检索方法 基于本体的语义检索策略和方法
5.1 知识检索概述
5.1.1 知识检索的涵义 5.1.2 知识检索的研究内容 5.1.3 知识检索的研究进展
5.1.1 知识检索的涵义
知识检索是在信息检索的基础上逐步发展起来
不能充分表达信息对象的
知识内容和各种知识关联
信
知
息 检
不提供基于知识及推理的 检索方法
识 检
索
检索结果常常是海量的、
索
重复的、过时的、无用的、
（4）具有强大的人机交互功能，能够通过自然语言和知识 语言进行人机交互，具有智能辅助、智能反馈、解释及学习 能力。
知识检索的优势
（1）实现信息服务向知识服务的转化，向用户提供潜在内容 知识，以及分析、预测后的超前性领域成果或知识；
（2）提供主动服务方式，如：主动给用户以智能辅助，主动 学习用户知识并自动优化用户需求，及主动提供个性化检索；
信息检索——基于信息组织（如结构化数据库、 字 符串等）和信息处理方法；依据词语实现检索
知识检索——基于知识组织（如知识分类组织法、 元数据组织法、本体组织法、可视化组织法等）和 知识处理方法；利用知识内容和知识关联来实现检索
知识检索所涉及的知识类型：
常识：一个普通人无需专门学习就能具备的知识。 领域知识：描述应用领域中客观事物的重要知识，如学 科分类知识、元数据和专业概念知识。 用户知识，包含：用户的需求、偏好、背景知识；用户 的交互、检索行为知识；以及用户对检索机制和检索结果的 反馈知识。 专家的专门知识，是关于实现知识组织和知识检索的显 性知识与隐性知识，其中隐性的经验知识（即启发式知识） 尤其重要。
政府应急管理中专家辅助决策系统的开发与实现
２ 应 急 专 家辅 助 决 策 系统 概 述 ． 应 急辅 助 决 策 系统 的 主 要 功 能 是 登 记 、处 理 突 发 的 紧 急 事 件 。该 系统 集 成 知 识 管 理 和 紧 急 通 讯 系 统 ， 为领 导 辅 助 决 策 、 家 定 位 和 紧 急通 讯 提供 全 方 面 的支 持 。 系 统 集 管 理 信 专 该
４２ 急 通 讯 模 块 ．紧
才 能 求 解 的 复杂 问题 。 ” 专 家 系 统 有 个 特 点 ， ： 发性 ， 运 用 专 家 的知 识 和 即 启 能 经验进行推理 和判断 ； 明性 ， 解 决本身 的推理过 程 ， 回 透 能 能 答 用 户 提 出 的 问 题 ： 活 性 ， 不 断 地 增 长 知 识 ， 改 原 有 的 灵 能 修
基 本 模 块 为 系 统 提 供 系 统 配 置 、 急 事 件登 记 ， 行 紧 急 紧 进 事件处理流程 。 本模 块 保 存 紧 急 事 件 处 理 方 法 、 紧急 事 件 相 关 专 家 信 息 及 处 理 历 史 等 信 息 ， 与Ｓ ｍ ｔ 集 成 。本 模 块 为 紧 并 ａ ｅｉ ｍｅ 急 通 讯 模 块 提 供 通 讯 信 息 ， 如专 家 的 手 机 号 码 等 ， 时 为 知 例 同 识管理模块提供知识来源 。
设 计 ， 急 管理 系统 各 模 块 功 能 的 划 分 。 应 关 键 词 ：政府 应 急 管理 专 家 系统 系统 角 色
１背 景 。
４ 应 急 辅 助 决 策 系统 的 结 构 设 计 ．
应 急 辅 助 决 策 系 统 必 须 完 成 的 功 能 是 ：在 第 一 时 间将 紧 急事 件 的 信 息 以 短 信 、 电话 等 方 式 传 递 到合 适 的 用 户 ： 成 紧 完
实时虚拟参考咨询专家系统的设计实现
２ ０ 年 ９月 ０８
Ｓ ｐ．２ ０ ｅ ０８
Ｖｏ ． ２ Ｎｏ． １２ ９
实 时虚 拟 参 考 咨询 专 家 系统 的设 计 实现
马金 林
（ 北方 民族大学 图书馆 ， 银川 ７ ０２ ） ５０ １
Ｄｅ ｉ ｎ ａ ｍ ｐ ｅ ｅ ｔ ｔｏ ｆＲｅ ｌｔ ｅ Ｄｉ ｉ ｌＲｅ ｅ ｅ ｃ ｓｇ ｎｄ Ｉ ｌｍ ｎ ａ ｉ ｎ ｏ ａ －ｉ ｇ ｔ ｆ ｒ ｎ ｅ －ｍ ａ Ｓ ｒ ｉ ｅ Ｂａ ｅ ｎ ｐ ｒ ｙ ｔ ｍ ｓ ｅ ｖ ｃ ｓ ｄ ｏ Ｅｘ ｅ ｔＳ ｓｅ
ｔ ｉ ｐ ｐ ｒ ｈｅ ｅ ｐ ｒ ｓｓｅ ，ｃ ｎ ｕ ｔｔ ｎ ｅ ｐ ｒ ａ ｄ ｍｏ ｉ ｉｉ ｌｒ ｆｒｎ ｅ ｃ ｎ ｕｔｔ ｎ ａ ｅ ｃ ｍｂｎ ｄ ｈ ｓ ａ ｅ ，ｔ ｘ ｅ ｙ ｔｍ ｔ ｏ ｌ ａ ｉ ｘ ｅ ｎ ｂ ｌ ｄｇｔ ｅ ｃ ｏ ｌａ ｉ ｒ ｏ ｉｅ ｓ ｏ ｔ ｅ ａ ｅ ｅ ｓ ｏ
维普资讯
第２ ２卷
第 ９期
重 庆 工 学 院 学 报（ 自然科 学）
Ｊｕ ｌ ｆ ｈｎｑｎ ｓ ｔ ｅｏ ｅｈｏ ｇ（ ａ ｒｌ ｃ ｎｅ ｏｍａ ｏ ｏｇｉ Ｉ ｔ ｔ ｆ ｃ ｎｌ ｙ Ｎ ｔ ａ Ｓｉ ｃ） Ｃ ｇｎ ｉ Ｔ ｕ ｏ ｕ ｅ
窄 ； 页设 计 上 不 合 理 ， 次 不 清 晰【 缺 乏 统 一 网 层 ； 的规 范和 标准 ； 数据 库 的检 索 系统 不 完 善 ， 乏特 缺
色； 忽视用户需求Ｉ ； ３ 更新缓慢等 ． 设计 出既满足 用户需求又能有效利用现有专家知识 ， 实现资源 共享 、 识共 享和 专家共 享 ， 能 有效解 决 Ｆ Ｑ库 知 并 Ａ
户 提供个 性 化帮助 或参 考 资源 的 网上信 息 服务 方
电力系统故障诊断专家系统的设计与实现
电力系统故障诊断专家系统的设计与实现1. 引言电力系统是现代社会不可或缺的基础设施之一，它负责供应稳定、可靠的电力以满足人们的生活和工作需求。
然而，电力系统可能会出现各种故障，如电压异常、电流过载、设备损坏等，这些故障如果不能及时检测和修复，将对供电可靠性和用户体验产生严重影响。
为了提高电力系统的设备故障诊断能力，本文将设计和实现一个电力系统故障诊断专家系统。
2. 专家系统概述专家系统是一种基于人工智能技术的计算机程序，它通过模拟人类专家的推理过程来解决复杂的问题。
电力系统故障诊断专家系统将采用专家系统的方法和技术，通过收集和分析各种电力系统的历史故障数据，建立故障诊断知识库，并利用推理引擎进行故障诊断和推理过程。
3. 数据采集与预处理为了建立有效的故障诊断知识库，需要先收集和预处理大量的电力系统故障数据。
数据可以来源于实际电力系统运行中的故障记录、设备传感器数据等。
在数据预处理阶段，需要清洗数据、剔除异常值和噪声，对数据进行特征提取和归一化处理，以便于后续的建模和分析。
4. 知识库建立与维护在专家系统中，知识库是最核心的部分，它包含了各种故障案例和其对应的诊断过程。
建立知识库的方法可以采用基于规则的方法，例如用IF-THEN规则进行表示。
规则例如：“如出现电流过载现象，并且温度超过设定阈值，则故障为设备过载故障。
”这样的规则可以由专家根据实际经验进行编写。
除了规则的知识表示方法，还可以采取其他方法如案例推理、模式识别等方法进行知识的表达。
专家系统还可以通过机器学习算法进行知识的自动学习和更新，进一步提高故障诊断的准确性和可靠性。
5. 推理引擎设计与实现推理引擎是专家系统的核心模块，它负责根据用户输入的故障现象和问题，从知识库中检索和应用适当的规则，进行推理和诊断。
在电力系统故障诊断专家系统中，推理引擎可能会采用基于规则的推理引擎、基于案例推理的推理引擎和基于机器学习的推理引擎等不同形式。
6. 用户接口设计与实现为了方便用户使用和交互，电力系统故障诊断专家系统需要设计友好、直观的用户接口。
基于知识服务的智能信息检索系统研究
环境提供的信 息，以丰富和改善 知识库 中的 知识。机器 学 习技术 是网络信 息检索技术 智能化 的基础 。机 器学习 的学 习过程总是 与环境 和知识库有关 ，环境 和知识库 是形成某 种形式的信 息的集 合 ，分别代表 外界信 息源 和系统具有 的 知识 。机器学习通过 记忆 、传 授 、演 绎、归纳 、类 比等学 习策略 ，利用初 始知识去理解环境提供 的信息 ，形成假设 ， 从而产生新知识 ，并对原有 的知识库加 以扩充 和完善。 目前 ，机器学 习在很多领域 都取 得 了很 大的成 功 ，如
用于 自然语言理解 、汉 字识 别、机器 翻译 、专家 系统 ，可
务 的主流是能够提供 信息检 索服务。然而 目前 网络信 息检 索又面临一系列 的挑战 ，如 网络信息量 的迅猛增 加 ，以至 人工已经无法对它们 进行有 效的分类 、索 引和 利用。简单
数 的关键词搜 索 ，返 回的信 息量 过大 已经 让用 户无 法 承担 ；
１ｒ ．
以说 ，一个系统是否具 有 “ 学习 ”功 能 ，已成 为是否 具有
“ 智能”的一个重要标 志。
术 本文就知识 服务 提出了能够 实现 自然 语言检索 的智能检 索 论 坛 系统 ，并对相关技术 进行 了分 析。
１２ 知 识 发 现 技 术 ．
随着大规模数据库 的广 泛应用 ，人们 已不 满 足于仅对 数据或信息简单查寻 和检索 ，因为 这不能 使用户 直接获 得 带有结论性的信息 ，依靠 简单查 寻和检 索的手 段 ，会使 数 据库蕴藏 的知识得不到充分挖掘和利用 ，造成资源的浪费 。 同时 ，人们也希望能 自动地 、智 能地将数据 转化处 理 为有 用 的信息或知识 。 知识发现 技术 （ Ｄ ）就是 把数 据转化 为信 息 、把 信 ＫＤ 息转 化为决策 的一 个交互迭 代的过程 ，而把数据 挖掘 看作 这个 过程 中的一个 特殊步骤 。但 由于数 据挖掘对 于知 识发 现的重要性 ，目前大 多数知识发 现 的研究都集 中在数 据挖 掘的算法 和应 用上 ，因此 ，很多 研究者往 往对数 据挖 掘与
2020年秋冬智慧树知道网课《农业信息学》课后章节测试满分答案1
第一章测试1【单选题】(10分)以下不属于3S技术的是（）A.农业系统模拟技术B.地理信息系统C.遥感D.全球定位系统2【单选题】(10分)以下属于GIS在农业上的应用包括（）A.用于农田面积和周边的测量B.作物产量的定位计算C.引导农业机械实施操作D.评估与管理耕地质量3【单选题】(10分)信息农业是以农业信息科学为理论指导，以农业信息技术为支撑工具，用信息流调控农业活动的全过程，以（）为目标的现代农业产业。
A.简单化B.高产化C.精致化D.信息化4【单选题】(10分)信息农业体系的组成不包括（）A.应用系统B.土壤信息C.关键技术D.理论基础5【判断题】(10分)农业信息监测主要技术原理是通过光谱遥感、红外成像、机器视觉、图象处理等手段进行实时无损监测和诊断。
（）A.对B.错6【判断题】(10分)数字农业是用数字化技术，按人类需要的目标，对农业所涉及的对象和全过程进行数字化表达、设计、控制、管理，是数字地球理论与知识在农业上的应用。
（）A.错B.对7【判断题】(10分)评估与管理耕地质量属于GIS在农业上的应用。
（）A.错B.对8【多选题】(10分)信息农业体系有（）三方面组成A.理论基础B.土壤信息C.关键技术D.应用系统9【多选题】(10分)遥感技术的主要优点有（）A.覆盖面大，宏观性强；B.能够提出农业的科学管理和规划C.波普视域宽，波段多，所获取的地物信息丰富多样D.多时相，速度快，有利于动态监测现趋势10【多选题】(10分)以下属于GPS在农业上的应用包括（）A.引导农业机械实施操作B.作物产量的定位计算C.评估与管理耕地质量D.用于农田面积和周边的测量第二章测试1【单选题】(10分)下面不属于遥感平台分类的为（）A.航天平台B.海洋平台C.航空平台D.地面平台2【单选题】(10分)遥感技术的主要优点不包括（）A.波普视域宽，波段多，所获取的地物信息丰富多样B.能够提出农业的科学管理和规划C.多时相，速度快，有利于动态监测现趋势D.覆盖面大，宏观性强；3【单选题】(10分)太阳常数为（）A.1.85W/dm2·minB.1.95W/m2·minC.1.95W/cm2·minD.1.95W/cm2·min4【单选题】(10分)（）是遥感技术的核心部分。
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knowledge based systems模板（原创版）目录1.知识型系统的概述2.知识型系统的发展历程3.知识型系统的应用领域4.知识型系统的未来发展趋势正文一、知识型系统的概述知识型系统（Knowledge-Based Systems，简称 KBS）是一种利用计算机技术来处理、存储、检索和应用知识的人工智能系统。
知识型系统旨在模拟人类的智能行为，通过将大量的知识融入系统，使其能够像人类一样进行推理、判断和决策。
知识型系统主要包括知识表示与推理、知识获取与存储、知识应用与更新等技术。
二、知识型系统的发展历程知识型系统的发展可以分为以下几个阶段：1.早期阶段（20 世纪 70 年代以前）：这个阶段的研究主要集中在基于逻辑的知识表示和推理方面，如一阶逻辑、谓词逻辑等。
2.规划与专家系统阶段（20 世纪 70 年代至 80 年代）：这个阶段，知识型系统开始应用于实际问题，如规划、设计、诊断等领域，形成了规划系统、专家系统等。
3.知识工程与基于知识的软件阶段（20 世纪 80 年代至 90 年代）：这个阶段，知识型系统得到了广泛应用，并逐渐形成了知识工程、基于知识的软件等研究领域。
4.知识型系统的智能化与融合阶段（20 世纪 90 年代至今）：这个阶段，知识型系统开始与其他智能技术（如机器学习、自然语言处理等）相结合，形成了更加智能化的知识型系统。
三、知识型系统的应用领域知识型系统在许多领域都有广泛应用，如：1.医疗领域：专家系统可以用于诊断疾病、制定治疗方案等。
2.教育领域：知识型系统可以用于辅助教学、智能问答等。
3.工程设计：规划系统可以用于工程项目的规划与设计。
4.智能交通：知识型系统可以用于智能导航、交通管理等。
5.企业管理：知识型系统可以用于企业决策支持、智能办公等。
四、知识型系统的未来发展趋势随着人工智能技术的发展，知识型系统将面临以下发展趋势：1.大数据驱动：知识型系统将更多地利用大数据技术，从海量数据中挖掘有价值的知识。
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基于专家系统的知识检索系统设计与实现
近年来，随着大数据和云计算技术的快速发展，知识管理和知
识检索日益成为研究热点。
针对信息化时代知识管理与获取的需求，基于专家系统的知识检索系统应运而生。
本文将从设计和实
现两个方面，详细介绍基于专家系统的知识检索系统。
一、设计
知识检索系统包含数据采集、存储、处理和分发等环节。
系统
应该按照模块化的原则划分功能，保证系统的扩展性和可维护性。
基于专家系统的知识检索系统主要包括以下设计要素：
1.知识表示与存储设计
专家系统的知识存储需要对知识进行分类、标记和组织。
通过
知识表示的规则，将信息进行分类，使得用户可以更方便地进行
快速检索和获取。
在存储方面，我们可以采用标准的数据库存储，如MySQL、Oracle等，根据不同的需求进行数据调整和设计。
2.知识获取与处理器设计
知识检索系统的核心是知识处理器。
它可以通过各种技术手段
获取、抽取和整理知识。
采用自然语言处理技术，将系统搜集到
的数据进行语义分析，获取有用信息，并持久化到数据库中，以
便后续检索时使用。
3.知识检索与共享平台设计
基于专家系统的知识检索系统应该是一个可共享的平台。
即使不同领域的专家和学者可以共同使用该系统获取汇集的知识，他们可以提供专业反馈，即对数据的真实性、准确性和完整性的验证。
二、实现
基于以上设计要素，我们可以通过以下方式实现基于专家系统的知识检索系统：
1.数据采集与存储
首先，我们需要对系统的数据进行采集和存储。
对于数据的获取方式，我们可以利用网络爬虫获取信息，也可以直接从数据库中提取数据。
然后，将采集到的数据存储到数据库中，可以使用MySQL、MongoDB等关系型数据库系统。
2.数据处理与清洗
数据清洗是为了滤除无效、重复或错误的数据，以提高知识管理质量。
为了有效地处理数据，建议使用自然语言处理技术。
使用开源NLP工具包如nltk、spacy等，通过分词、词性标注和命名实体识别技术对原始数据进行清洗和筛选。
3.知识提取与表示
根据数据清洗后的结果，我们可以从中提取和组织知识。
知识
的组织方式采用树状结构，与常见的文件目录结构类似。
通过标签、关键词等元数据对知识进行分类和组织，用户可以根据这些
元数据进行快速检索。
4.访问控制与可视化
为了保护知识的安全性和机密性，可以对各个领域的用户进行
访问控制。
同时，为了提高系统的易用性和可视化性，可以使用
关系图、散点图等手段展示知识的关联和分布情况，满足用户查
看及探究。
总之，基于专家系统的知识检索系统可以通过数据采集与清洗、知识提取与表示、访问控制与可视化等方面的设计和实现，提供
专家级别的知识管理和获取服务，适用于不同行业、不同领域的
知识管理和检索需求。
未来，随着人工智能技术的不断发展，这
种系统有望实现智能化，进一步推动知识管理和检索的发展。