专家系统(ES)应用_
管理系统中计算机应用名词解释(全)
管理系统中计算机应用名词解释（全）管理系统中计算机应用---名词解释第一章申请简介1、信息：信息是对事物运动状态和特征的描述。
2、数据：数据是载荷信息的物理符号。
3.管理信息：处理后对企业生产经营活动产生影响的数据。
4、信息间的递归定义：一个系统或一次处理所输出的信息，可能是另一个系统或另一次处理的原始数据；低层决策所用的信息又可以成为加工处理高一层决策所需信息的数据，这就是信息间的递归定义。
5.管理：管理是指管理者或管理机构通过计划、组织、领导和控制活动，合理配置和有效利用组织资源，以实现组织特定目标的过程。
6、系统：系统是由相互作用和相互制约的若干要素结合而成的，具有特定目标和功能的有机整体。
7.管理体系：管理体系由三部分组成：一是管理对象，即管理对象（生产和服务过程）；二是管理主体，即管理者和管理机构；第三是连接两者的信息系统。
8、管理过程：从控制论的观点看，管理过程就是信息的收集、传递、加工、判断、决策的过程。
9、信息反馈：信息反馈是指控制物流的输入信息作用于受控对象后，把产生的结果信息（各种统计数据）再返回到输入端，并对信息再输入发生影响的过程。
10.固定信息：固定信息是相对稳定的信息，可以在一段时间内重复用于各种管理任务，而不会发生质的变化。
它是企业所有计划和组织工作的重要依据。
11、流动信息：流动信息又称为作业统计信息，它是反映生产经营活动中实际进程和实际状态的信息。
它随生产经营活动的进展不断更新，因此时间性较强，一般只具有一次性使用价值。
将此信息与计划进行比较分析，是评价企业生产经营活动、揭示和克服薄弱环节的重要手段。
12.信息稳定系数：信息稳定系数=（信息项总数-变化）/信息项总数，指在规定期限内（一般在一年内）不发生变化的项目占某一类型信息项总数的比例。
13、定额标准信息：定额标准信息包括产品的结构、工艺文件、各类消耗定额、规范定额和效果评价标准。
14.计划合同信息：计划合同信息包括计划指标体系和合同文件。
专家系统(ES)应用
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2. 专家系统的一般特点
(3) 具有灵活性及可扩充性。 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。其灵活性还表现为：由于知识库 与推理机分离，使人们可把一个技术上成熟的专家系统 变为一个专家系统工具，即只要抽去知识库中的知识就 可使它变为一个专家系统外壳。当要建立另外一个其功 能与之类似的专家系统时，只要把相应的知识装入到该 外壳的知识库中就可以了。这就节省了耗时费工的开发 工作。事实上，目前有一些专家系统开发工具就是这样 得 来 的 。 例 如 ， 由 专 家 系 统 MYCIN 得 到 的 构 造 工 具 EMYCIN；由PROSPECTOR得到的ES外壳KAS等。
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3. 专家系统的起源与发展
第二阶段（70年代中—80年代初） MYCIN是由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 • 提出知识库概念；引入可信度方法；推理解释；英语交互 PROSPECTOR是由美国斯坦福研究所开发的一个探矿专家系统 • 首次实地分析华盛顿州某山区一带的地质资料，发现了一个钼矿 床 • 第一个有明显经济效益的ES CASNET是一个几乎与MYCIN同时开发的专家系统，由拉特格尔 （Rutger）大学开发，用于青光眼诊断与治疗 AM系统是由斯坦福大学于1981年研制成功的专家系统 • 模拟人类进行概括、抽象和归纳推理，发现某些数论的概念和定 理
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4. 专家系统的结构
Байду номын сангаас
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 功能：知识的输入、更新、完善、扩充和维护知识库；推 理过程中人机交互，问题输入；系统可通过人机接口结果， 向用户提问，结束时显示结果。
专家系统介绍
第 12 章 专 家系 统
12.2 系统结构
专家系统是一种计算机应用系统。由于应用领域和实际 问题的多样性, 因此, 专家系统的结构也就多种多样。但抽 象地看, 它们还是具有许多共同之处。
第 12 章 专 家系 统
12.2.1
从概念来讲, 一个专家系统应具有如图 12-1所示的一般 结构模式。其中知识库和推理机是两个最基本的模块。
这里的解释是对仪器仪表的检测数据进行分析、 推测得 出某种结论。例如通过对一个地区的地质数据进行分析, 从 而对地下矿藏的分布和储量等得出结论。又如,通过对一个人 的心电图波形数据进行分析, 从而对该人的心脏生理病理情 况得出某种结论。显然,以上两种事情都是经验丰富的专家才 能胜任的。而所谓“规划”, 就是为完成某任务而安排一个 行动序列。例如, 对地图上的两地间找一条最短的路径、为 机器人做某件事安排一个动作序列等。
第 12 章 专 家系 统
——按规模分类, 可分为大型协同式专家系统和微专家系 统。 大型协同式专家系统就是由多学科、多领域的多个专家 互相配合、 同力协作的大型专家系统。这种专家系统也就是 由多个子(分)专家系统构成的一个综合集成系统。它所解决 的是大型的、复杂的综合性问题, 如工程、社会、经济、生 态、军事等方面的问题。微专家系统则是可固化在一个芯片 上的超小型专家系统，它一般用于仪器、仪表、设备或装置 上, 以完成控制、监测等功能。
第 12 章 专 家系 统
第 12 章 专 家系 统
12.1 基本概念 12.2 系统结构 12.3 实例分析 12.4 系统设计与实现 12.5 开发工具与环境 12.6 专家系统的发展 习题十二
第 12 章 专 家系 统
12.1 基 本概 念
12.1.1 什么是专家系统
专家系统的意义及实现方法
专家系统的意义及实现方法一、专家系统的发展及其意义智能工程是一门关于知识的自动化处理相应用技术的计算机应用学科。
知识是指全面知识，既包含理论知识相经验知识，又包括数值模型及符号模型描述的知识。
“知识的自动化处理和应用”是指用计算机对知识进行获取、表达、集成、管理、协调及使用等。
该定义表达了智能工程的目的、内容和工作对象。
其目的是利用具有智能的计算机去解决实际问题。
专家系统是智能工程的基础，目的性偏重于应用。
专家系统(ES)是一种大型复杂的智能计算机软件，是人工智能开始走向实用化的标志和里程碑，是人工智能从一般思维规律探索定向专门知识利用的突破口．它把专门领域中若干个人类专家的知识和思考、解决问题的方法以适当方式存储在计算机中，使计算机能在推理机的控制下模仿人类专家去解决问题，在一定范围内取代专家或起专家助手作用。
自从20世纪60年代中期在美国斯坦福大学和麻省理工学院问世以来，专家系统技术迅猛发展，尤其是70年代中期以来．各种实用专家系统不断涌现，广泛应用于科学技术、工业、农业、军事、医疗、教育等众多领域，并产生了巨大的社会效益和经济效益。
1995年我国制定的九五计算机技术科技攻关规划建议把人工智能技术作为四个重点发展的关键技术之一，鼓励继续开发各种实用专家系统及其开发上具。
二、专家系统的结构专家系统的结构，是指专家系统各组成部分的构造和组织形式。
不同应用领域和不同类型的专家系统，其具体结构和功能也不尽相同。
通常一个最基本的专家系统由6个部分所组成。
(1)知识库知识库是专家系统的知识存储器，用来存放求解问题的领域知识。
通常，知识库中的知识分为两大类型：一类是领域中的事实，也即写在书本上的知识及常识；另一类是启发性知识，它是领域专家在长期工作实践中积累起来的经验总结。
(2)数据库数据库也称为全局数据库或综合数据库．用来存储有关领域问题的事实、数据、初始状态(证据)和推理过程中得到的各种中间状态及目标等。
专家系统在汽车故障诊断中的应用
专家系统在汽车故障诊断中的应用作者：蒋鸣雷来源：《中国新技术新产品》2011年第02期摘要：专家系统是应用人工智能技术和计算机技术，模拟人类专家的决策过程。
将专家系统应用于汽车的故障诊断，是降低诊断成本，提高诊断工作效率和准确性的有效途径。
此外还阐述了各种汽车故障诊断专家系统的优缺点。
关键词：专家系统；应用；模型中图分类号：TP399文献标识码：A前言专家系统(Expert System，简记ES)产生于20世纪60年代中期，是人工智能(Artificial In-telligene，岛简称AI)研究中最活跃和最广泛的领域。
所谓专家系统，实际上是一个以知识为基础的智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家的知识和经验，能够利用人类专家的知识和和解决问题的方法来处理该领域问题。
1专家系统的结构组成一个专家系统一般由人机接口、知识库、数据库(Data Base)、推理机(Inference Engine)、解释器(Explanation)和知识获取系统(KnowledgeAcquisition)六部分组成，如图1－1所示。
1.1人机接口人机接口是用户与系统之间进行数据、信息交流的界面。
接口的功能是识别与解释用户向系统提供的命令、问题和数据等信息，并把信息转化为系统内部的表示形式，另一方面，接口也将系统向用户提出的问题、得出的结果和做出的解释以用户易于理解的形式提供给用户。
1.2知识库知识库用来存储领域专家的经验性知识和事实。
知识库内的知识通过知识获取得到，又为推理提供问题求解所需的知识。
1.3数据库数据库又称“黑板”，是专家系统在推理过程中存储初始事实、中间结果、最终结论等信息的工作存储器。
数据库的内容在系统运行过程中是变化的，而知识库在一次推理中是相对不变的，两者动静结合，构成专家系统完整的知识库。
1.4推理机推理机能够模拟领域专家的思维过程，根据知识库中的知识，按一定的推理方法和控制策略进行推理，最终求得问题的解。
管理信息系统名词解释
第一章1.信息是指加工以后的，对人们的活动产生影响的数据。
2.数据对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的符号。
3.管理信息是对从企业生产经营活动中收到的原始数据经过加工处理、分析解释、明确意义后所产生的对其后的企业管理决策产生影响的信息。
（它可以通过实物指标、劳动指标、价值指标与文字图表等形式来表示。
）4.系统：是由相互作用和相互依赖的若干组成部分，为了某些目标结合而成的有机整体。
5.信息系统：是以计算机、网络及其它信息技术为核心，为实现某些系统目标，对信息资源进行处理的系统。
6.管理信息系统：以人为主导，以信息技术为基础，将信息流联系起来，对信息进行收集、传输、存储、加工、更新和维护，产生管理者所需要的信息，改善协同合作、效率与决策制定，协助企业管理资源并获利的信息处理系统。
7.办公自动化系统：将计算机技术、通信技术、系统科学及行为科学应用于传统的数据处理，以及现代的办公事务处理的一项综合技术。
8.决策支持系统：以管理科学、运筹学、控制论和行为科学为基础，以计算机技术、仿真技术和信息技术为手段，支持非结构化和半结构化决策的信息系统，所处理问题大部分属于半结构化性质的。
第二章9.管理：管理者或管理机构，在一定范围内，通过计划、组织、控制、领导等工作，对组织所拥有的资源进行合理配置和有效使用，以实现组织预定目标的过程。
第三章10.网络：计算机技术和现代通信技术相结合的产物。
它是将地理位置不同，具有独立功能的多个计算机系统，通过通信设备和通信线路连接起来，利用功能完善的网络软件实现网络资源共享的系统。
11.数据库系统DBS：数据库及其管理、维护和使用所需要的计算机硬件、软件和使用人员的总和。
第四章12.关键成功因素就是指使能够达到目标的关键因素，关键成功因素法（CSF）分析出企业成功地关键因素，围绕关键因素识别企业的主要信息需求和相关工作的规划方法。
13.IT外包：是将组织中与信息相关的活动，部分或全部交给组织外的信息服务提供者来完成。
【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。
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。
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, 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。
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。
第七章_专家系统
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任务复杂程度和ES系 统体系结构间的相 关性 随问题求解 任务复杂程度的增 加，需要在体系结 构设计时渐增地采 用一些相适应的推 理技术。 不存在最好的 设计体系结构的通 用原则，再好的原 则也只能适用于一 定的范围。
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1 ES系统的特点 1) 具有求解问题所需的专门知识：
应用领域的基本原理和常识——专门知识的主部，可以精确地定 义和使用，为普通技术人员所掌握，求解问题的基础；不与求解的问题 紧密结合，知识量大和推理步小，不能高效地支持问题求解。
领域专家求解问题的经验知识——对如何使用前者解决问题所作的 高度集中、抽象和浓缩的描述；使问题求解过程可以大踏步地发展， 高效高质地解决困难和复杂问题；使用这类知识的条件比较苛刻，条 件不满足时会导致不正确的解答甚至推理失败。
<条件> := <简单条件> |（$OR {<简单条件>}+）
简单条件常用7类函数表示：（SAME <对象> <属性> <值>）；
最常用的动作函数：(CONCLUDE <对象> <属性> <值> TALLY <结 论CF>)；
TALLY——存放规则前提的可信度(CF—Certainty Factor)；
用控制结构的基础上)， * 能适用于较宽广的应用领域， * 增加了ES系统的开发和维护困难。 开发工具箱(开发环境)： KEE
专家系统(ES)应用.
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2. 专家系统的一般特点
• (2)具有知识与实用性。 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。其 次， 许多经典的人工智能程序往往是从纯学术技 术目的出发研制的一种实验性研究工具，而专家 系统解决的是人们在生产实践、科学研究、产品 设计以及其它领域的实际问题，更多地强调实用 。
水平的专门领域所谓“深知识”来决策，而不是一般系 统那样多使用常识性知识，即所谓“浅知识”；专家系 统不像人那样容易疲劳、遗忘，易受环境、情绪等的影 响，它可始终如一地以专家级的高水平求解问题。
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3. 专家系统的起源与发展
20世纪60年代初，出现了运用逻辑学和模拟心理活动的 一些通用专家系统问题求解程序，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。 • 1968年，f.a.费根鲍姆等人在总结通用问题求解系统的 成功与失败经验的基础上，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 ，可以推断化学分子 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，包括化学、数学、物 理、生物、医学、农业、气象、地质勘探、军事、工程技 术、法律、商业、空间技术、自动控制、计算机设计和制 造等众多领域，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。
• • • • • 对比专家，则专家系统也应具备以下四个要素： (1) 应用于某专门领域； (2) 拥有专家级知识； (3) 能模拟专家的思维； (4) 能达到专家级水平。
管理系统中计算机应用第二章习题及答案
第二章应用信息系统一、单项选择题：1.根据系统目的及环境许可，将所需的原始数据输入系统的功能是（）2－54A.信息存储B.信息控制C.信息处理D.信息采集答案：D解析：信息的采集是根据系统目的及环境许可，将所需的原始数据输入系统。
2.回答用户提出特定问题是专家系统的（）2－69A.咨询功能B.学习功能C.教育功能D.评价功能答案：A解析：专家系统（ES）的咨询功能，可以回答用户提出的特定领域的问题；学习功能，在教授和训练下，能不断增添或修改用户已经拥有的知识；教育功能，能够解释决策分析过程并回答询问，向用户提供专门领域的知识。
本题选A。
3.具有咨询、学习和教育功能的计算机系统是（）2－69A.业务处理系统B.专家系统C.联机事务处理系统D.管理信息系统答案：B解析：专家系统（ES）是一种模拟专家决策能力的计算机系统，其特点如下：（1）ES具有咨询功能，可以回答用户提出的特定领域的问题；（2）ES具有学习功能，在教授和训练下，能不断增添或修改用户已经拥有的知识；（3）ES具有教育功能，能够解释决策分析过程并回答询问，向用户提供专门领域的知识。
4.在流程整合型系统中，整合下游流程的是（）2－70A.ERPB.MRPC.SCMD.CRM答案：D解析：流程信息系统主要包括整合组织内部流程的ERP系统，整合上游流程的SCM系统和整合下游流程的CRM系统。
5.制造资源计划简称为（）2－64A.ERPB.BOMC.MRPD.MRPⅡ答案：D解析：制造资源计划简称为MRPⅡ。
6．在流程整合型系统中，整合上游流程的是（）2－70A．ERPB．MRPC．SCMD．CRM答案：C解析：流程信息系统主要包括整合组织内部流程的ERP系统，整合上游流程的SCM系统和整合下游流程的CRM系统。
7．以数据管理、模型管理和知识管理为基础的信息系统是（）2-66A．业务处理系统B．决策支持系统C．联机事务处理系统D．管理信息系统答案：B解析：DSS是以数据管理、模型管理和知识管理三部分为基础，加上人机会话界面构成的。
人工智能(AI)在电力系统中的应用论文
人工智能（AI）在电力系统中的应用摘要人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)已在电力系统的应用中获得了健康的发展,在较为成熟的技术如专家系统实用化的同时,进行多种智能技术的研究和探索。
随着我国电力建设和电力市场竞争机制的引入不确定性因素和运行复杂性的增加,人工智能在电力系统中的应用前景将更加广阔。
分析了适于人工智能应用的电力系统问题、概括介绍了其中几种应用广泛的人工智能技术以及电力系统中的智能故障诊断最后指出人工智能在电力系统中的应用发展趋势和应用前景关键词：人工智能专家系统电力系统应用引言电力系统是由发电设备、变压器、输配电线路和用电设备等很多单元组成的复杂的非线性动态系统。
人工智能技术被广泛地应用于求解非线性问题, 较之于传统方法有着不可替代的优势。
目前国内外已开发了多种人工智能工具，包括专家系统(ES)、人工神经网络(ANN) 、模糊集(FS)和启发式搜索(HS)等开拓了其在电力系统中各个领域的应用。
1、人工智能在电力系统中的应用领域1.1 电力系统的运行与控制电力系统中分布着大量的自动控制和手动控制装置，如继电器、断路器、隔离开关等，由这些相对简单的局部控制的协同作用构成整个电力系统复杂的实时控制。
保护实时控制有两种形式，即离散和连续控制，继电保护是一种普遍的离散控制分布于系统的各个环节中，对系统状态、正常或事故的判断，即状态评估是实现保护动作的关键。
由于AI具有逻辑思维和快速处理能力它已成为在线状态评估的重要工具文献[3] 提出一种基于规则的拓扑误差检测算法，效地运用了操作员的经验知识，傅立叶变换和卡尔曼滤波技术相比，用神经网络进行电流电压波形的特征参数分析具有更好的实时性正确的保护设置依赖于设备运行对系统影响的整体性分析，不开人类的启发和逻辑判断，继电保护设计中存在着大量的模糊知识与方法。
切负荷是另一种离散控制统元件的突然丢失，发电机因故障突然停机会造成系统容量的急剧变化，负荷超出系统供应容量，必须降低负荷以避免范围的供电中断。
专家系统
图6 反向推理原理图
3.正反向混合推理 基本思想： 先根据原始数据通过正向推理帮助推理提出假 设，再用反向推理进一步寻找支持假设的证据，反 复这个过程。根据问题已有数据进行推理，但不期 望这种推理能达到总目标；而同时从目标出发进行 反向推理，也不期望该推理一直进行到每个子目标 能被上下文匹配或否定，而是期望两种推理在某些 子目标处接合起来。 集中了正向和反向推理的优点，但其控制策略 较前两者复杂。适用于数据充分、解空间不大的精 确推理。
图5 正向推理原理图
2.反向推理 先提出假设，然后由此出发，进一步寻找支持假设的证据，即所谓目 标驱动方式，当证据与用户提出 的原始信息匹配时，推理成功。 推理过程： 由用户或系统首先提出一批假设，然后系统逐一验证这些假设的真假 性。 适用于结论单一或直接提出结论要求证实的系统，并且初始数据 （事实）量很大的场合。
决策型
控制型 调试型
通常完成实时控制任务 制定并实施纠正某类故障的规划，亦称为排错型或维 修型
YES/MVS TIMM/TUNER
3. 专家系统的工作原理
用户 领域专家（DE) 知识工程师(KE) 人 机 接 口
推理机
解释机
解释机制
知识获取机制
性能系统
综合数据 库
知识库
图2 专家系统的一般结构
一个完整的专家系统通常由6个部分组成： 1.知识库 存放系统求解问题所需要的知识 2.推理机 负责使用知识库中的知识去解决实际问题 3.综合数据库 用于存放系统运行中所需要和产生的所有信息，包括问题的描述、 中间结果，解题过程的记录等信息。在专家系统中，数据的表示与组 织应做到与知识的表示组织相容。 4.知识 获取机制 负责管理知识库中的知识，包括根据需要修改、删除或添加知识及由此 引起怕一切必要的改动，维持知识库的一致性、完整等方面，是系统灵活 性的主要部件。 5.解析机制 负责回答用户提出的各种问题，包括系统与系统运行有关的问题和 与系统运行无关的关于系统自身的一些问题，是实现透明性的主要部件。 6.人机接口 把用户输入的信息转换成系统的内部表示形式，然后把这些内部表示 交给相应的部件去处理。系统输出的内部信息也由人机接口转换成用户 易于理解的外部表示显示给用户。
专家系统第2章专家系统概述
Chapter 2 Expert Systems
2.2.2 专家系统的结构 1）基本结构 专家系统的基本结构包括知识库和推理机两个主要部分。 特点：系统结构简单；知识工程师与领域专家直接交互，知识 工程师收集和整理领域专家的知识，将其转化为系统的内 部表示形式，并存储到知识库中；推理机根据用户的问题 求解要求和提供的初始数据，运用知识库中的知识对问题 进行求解，并将产生的结果（结论）输出给用户。
知识工程师 数据
知识库
领域专家
2017/11/24
推理机
结果
Expert Systems and Application
用户
图2-1 专家系统的基本结构
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Chapter 2 Expert Systems
2）一般结构 专家系统的下述结构是目前比较流行的结构形式。 用户 人机接口 推理机 解释程序
知识获 取程序
2017/11/24
Expert Systems and Application
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Chapter 2 Expert Systems
2.2 ES的功能与结构 2.2.1 ES的功能 （1） ES能存储用于问题求解所需要的知识； （2）能存储具体问题求解的初始数据和推理过程中涉及到的 各种信息，如中间结果、目标、子目标、假设等； （3）能根据当前输入或采集的数据，利用已有的知识，按照 一定的推理策略解决当前的问题，并控制和协调整个系统； （4）能对推理过程、结论或系统自身行为做出必要的解释， 如解题步骤、处理策略、选择此处理方法的理由、系统求 解某种问题的能力、系统组织和管理自身知识的方法等。 目的是便于用户理解和接受专家系统，也便于对系统进行 维护。
专家系统
5. 研制专家系统的意义
理论意义：
Ⅰ. ES作为理论研究的实现工具推动了AI 的发展；它以知识为中心，从知识 表示、知识利用和知识获取这三个环节取得巨大成功。 Ⅱ. ES的实用性较强，成为检验AI 基本理论和测试AI 基本技术的较理想的实 验场所。
Ⅲ . ES应用的不断深入，向AI 提出了新的课题，促使AI 的进一步发展。
解释机制：
人机接口：实现用户输入和ES内部表达方式的转换。
(2) ES的流行结构
目前，ES的流行结构是扩充的基于规则的产生式系统，结构仍为基本结 构，仅仅是包括： 知识库——“规则”+“事实”组成； 推理机—— 规则推理机（正向、反向、双向）； 上下文—— 动态事实集。
(3) ES的理想结构
Hayes-Roth曾提出一个理想的结构“黑板结构”。思想来源： • 黑板控制结构； • 基于规则的ES结构。
Ⅰ. Standfond的费根鲍教授提出的DWNDRAL系统的出现： 它是“结合启发式程序+大量专门知识”的实用智能系统，第一次显 示 了“知识的组织”对AI 的重要性；对解的问题以符号表达为主；解空间 的 启发式搜索。标志着ES的问世。 Ⅱ. MACSYMA系统的开发：(1968年由MIT的C.Engleman等开发)
2. ES的定义、基本思想与特征
(1) 专家系统的定义：专家系统是一个（或一组）能在某特定领域内，以人类 专家水平去求解该领域中困难问题的计算机程序。 (2) 专家系统的基本思想：利用计算机存储关于某一领域的大量专门知识；有 效地利用这些知识去解决问题。 (3) ES的特征：ES以知识为中心，并具有三大特征： • 启发性（Heuristic），不仅使用逻辑知识，也使用启发性知识； • 透明性（Transparency），能向用户解释推理； • 灵活性（Flexibility），系统的知识便于修改和补充。
知识工程与知识发现(讲稿22-专家系统)
第三章专家系统（Expert System：ES）专家系统是人工智能应用研究的一个重要领域。
在20世纪60年代中期，正当大多数人热衷于博弈、定理证明、问题求解等研究时，另一个重要的研究领域---专家系统已悄然开始孕育。
（由美国斯坦福大学的费根鲍姆E.A.Feigenbaum，1965年在他领导的研究小组内研究化学专家系统DENDRAL，68年完成并投入使用）。
也正是专家系统的萌芽，才使得人工智能在后来出现的困难和挫折中很快找到了前进方向，开创了一条以知识为中心、面向应用开发的研究道路，使人工智能又进入了一个新的蓬勃发展时期。
专家系统实现了人工智能从理论研究走向实际应用，从一般思维规律探讨走向专门知识运用的重大突破，是人工智能发展史上的一次重要转折。
专家系统是一个具有大量专门知识，并能够利用这些知识去解决特定领域中需要由专家才能解决的那些问题的计算机程序。
自Feigenbaum后，相继出现了MYCIN专家系统、地质勘探专家系统PROSPECTOR，数学专家系统MACSYMA等。
知识工程的核心是专家系统，知识工程的发展首先决定于专家系统的发展，专家系统的发展必将推动人工智能的应用。
专家系统的开发有三个基本的要素：领域专家、知识工程师、大量实例。
在建立专家系统时，首先由知识工程师把领域专家的专门知识总结出来，以适当的形式存入计算机，建立起知识库（KB），根据这些专门知识，系统可以进行推理，做出判断和决策，能够解决一些只有人类专家才能解决的困难问题。
专家系统主要是指软件系统。
教学目的：●了解专家系统的基本概念●掌握专家系统的基本结构●掌握专家系统的知识获取方法和过程●了解专家系统的开发步骤、开发工具3.1 专家系统的基本概念3.1.1 什么是专家系统？目前，对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。
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项目二 专家系统（ES）应用
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1. 专家系统的概念
迄今为止，关于什么是专家系统，目前尚无一个十分 确切的定义。
其一般公认定义：专家系统是一个具有智能的程序系 统，其内部具有大量的专家水平的知识与经验；该系统能 利用专家的知识与推理方法来解决专门领域的问题；它能 对自身所得出的结论做出清楚、明晰、合理的解释。
际应用中产生了巨大的经济效益。
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3. 专家系统的起源与发展
• 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、系统的透明性和灵活性等方面存在缺陷， 求解问题的能力弱。
简单地说，能够向用户提供关于某一领域中专家水平 的决策与解释的智能模拟系统，称为专家系统。
专家系统作为专家的功能主要是应用了人工智能领域的 相关技术。
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1. 专家系统的概念
•
现实中有许多问题，都要依靠专门领域的专家来解决。
专家对问题的推理和决策，除了依据他们的学识外，还要取
决于个人实践经历中积累的经验和练就的直觉方法。其中，
• 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，包括化学、数学、物理、生物、源自学、农业、气象、地质勘探、军事、工程技
术、法律、商业、空间技术、自动控制、计算机设计和制
造等众多领域，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
包括一些不确定的知识，从而以专家的决断，对问题给出权
威的解答。
一个专家系统必须满足的基本条件是：
• ①专家系统处理的是现实世界中原本应由专家分析和判断的 复杂问题；
• ② 专家系统解决问题的模型和方案来自于专家的经验和推 理方法；
• ③专家系统应该得到和专家一致的判断结论与决策。
• 本质上，专家系统只是一个高级的计算机智能程序系统。
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2. 专家系统的一般特点
• (2)具有知识与实用性。 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。其 次， 许多经典的人工智能程序往往是从纯学术技 术目的出发研制的一种实验性研究工具，而专家 系统解决的是人们在生产实践、科学研究、产品 设计以及其它领域的实际问题，更多地强调实用 。
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3. 专家系统的起源与发展
• 20世纪60年代初，出现了运用逻辑学和模拟心理活动的 一些通用专家系统问题求解程序，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。
• 1968年，f.a.费根鲍姆等人在总结通用问题求解系统的 成功与失败经验的基础上，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 ，可以推断化学分子 结构。
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2. 专家系统的一般特点
• (4)具有透明性。专家系统必须具有解释功能，能
回答用户提出的问题，向用户解释它的决策动机和结论 的推理过程，使用户能清楚地了解系统处理问题正确性 ，通过增强系统的透明度而取信于用户。例如，一个医 疗诊断专家系统诊断某病人患有肺炎，而且必须用某种 抗生素治疗，那么，这一专家系统应向病人解释为什么 判断他患有肺炎，解释用该抗生素治疗的原因，就像一 位医疗专家对病人详细解释病情一样。
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2. 专家系统的一般特点
• 专家系统的特点： 1）知识丰富。积累了相当数量专家的知识； 2）启发性。专家系统能运用专家知识进行判断、推
理和决策； 3）复杂度高。知识库中的知识虽然涉及的面比较窄，
但是它具有较高的复杂度与难度； 4）具有获取知识的能力； 5）透明性。具有解释功能，并能回答用户提出的问
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1. 专家系统的概念
• 专家系统（Expert System)亦称专家咨询系 统，它是一种智能计算机(软件)系统。顾名思 义，专家系统就是能像人类专家一样解决困难 、复杂的实际问题的计算机(软件)系统。
• 对比专家，则专家系统也应具备以下四个要素： • (1) 应用于某专门领域； • (2) 拥有专家级知识； • (3) 能模拟专家的思维； • (4) 能达到专家级水平。
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2. 专家系统的一般特点
• (3)具有灵活性及可扩充性。 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。其灵活性还表现为：由于知识库 与推理机分离，使人们可把一个技术上成熟的专家系统 变为一个专家系统工具，即只要抽去知识库中的知识就 可使它变为一个专家系统外壳。当要建立另外一个其功 能与之类似的专家系统时，只要把相应的知识装入到该 外壳的知识库中就可以了。这就节省了耗时费工的开发 工作。事实上，目前有一些专家系统开发工具就是这样 得 来 的 。 例 如 ， 由 专 家 系 统 MYCIN 得 到 的 构 造 工 具 EMYCIN；由PROSPECTOR得到的ES外壳KAS等。
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2. 专家系统的一般特点
• (5)具有自学习及自修正能力。有些专家系统还具有“
自学习”能力，即不断对自己的知识进行扩充、完善和 提炼。专家系统还能随时修正已有的知识或归纳出新的 知识，适应新情况的需要，这一点是传统系统所无法比 拟的。
• (6)具有专业和长效性。专家系统大量使用的是专家级
水平的专门领域所谓“深知识”来决策，而不是一般系 统那样多使用常识性知识，即所谓“浅知识”；专家系 统不像人那样容易疲劳、遗忘，易受环境、情绪等的影 响，它可始终如一地以专家级的高水平求解问题。
题，提高用户与系统之间的透明度； 6）灵活性。知识与推理机构彼此既有联系，又相互
独立，使专家系统具有良好的可维护性和可扩展性。 6
2. 专家系统的一般特点
同一般的计算机应用系统（如数值计算、数据处 理系统等）相比，专家系统具有下列特点：
• (1)具有高性能。现实世界中，以数学化公式为
核心的知识仅约占8%，大部分问题都是非数学化 的知识。专家系统善于解决那些不确定性的、非结 构化的、没有算法解或虽有算法解但在现有的机器 上无法实施的高难问题。