最新基于神经网络的专家系统PPT课件

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基于神经网络的人工智能专家系统设计

基于神经网络的人工智能专家系统设计随着科技的不断发展，人工智能已经成为了时下的热门话题。

作为人工智能的一个分支，专家系统的出现使得智能化的应用更加广泛。

所谓专家系统，就是为了解决某个领域的问题而搭建的一种系统，系统内部包含了大量的专业领域知识和规则，可以根据特定的问题快速地做出决策和推荐，从而起到了自动化的作用。

面对越来越复杂的现实问题，专家系统的研究和应用已经成为了众多科学研究者的热衷所在。

而在专家系统的应用中，基于神经网络的人工智能专家系统的设计则是一个值得特别关注的领域，因为它充分利用了神经网络的异构性和非线性关系特性，在解决复杂问题时具有良好的可行性和可靠性。

那么，接下来详细介绍一下基于神经网络的人工智能专家系统的设计。

1. 专家系统的设计专家系统的设计大致分为三个阶段：知识获取、知识组织、推理机制。

其中，知识获取是系统设计的第一步，也是最为关键的一步。

因为专家系统的核心就是基于某个专业领域的知识和规则来做出智能化的推荐，所以知识获取直接影响到系统的可行性和实效性。

通常，知识获取的方式主要有以下几种：专家访谈、文本化的知识库、数据挖掘。

知识组织是专家系统设计中的第二步，其目的是将获取到的知识和规则根据一定的层次和关系组织起来。

通常，知识组织可以用知识表示方法来实现，比如基于产生式规则的知识表示方法、基于语义网络的知识表示方法、基于本体论的知识表示方法等等。

推理机制则是专家系统设计中的最后一步，其目的是将经过知识组织处理好的知识和规则实现智能推理和决策。

推理机制通常采用一种特殊的程序来实现，也叫做推理引擎，实现基于前向推理、后向推理和启发式推理等多种不同的推理模式，以达到优化推理效果的目的。

2. 基于神经网络的人工智能专家系统的设计基于神经网络的人工智能专家系统，正如其名字所示，主要利用了神经网络对异构性和非线性关系的处理能力，以实现智能化的推理和决策。

相比于传统的专家系统，基于神经网络的专家系统的优势主要在于它具有更强的数据处理能力和更灵活的特征提取方法，可以更好地适应复杂和不确定的问题。

人工智能与专家系统(PPT 51张)

电脉冲输入树突细胞体形成轴突传输突触
输
出
信息处理
图物神经元功能模型 1 2 .2 生
电脉冲输入树突细胞体形成轴突传输突触
输
出
信息处理
图物神经元功能模型 1 2 .2 生黑箱
当常规方法解决不了或效果不佳时ANN方法才能显示出其优越性。尤其对问题的机理不甚了解或不能用数学模型表示的系统,如故障诊断、特征提取和预测等问题,ANN往往是最有利的工具。另一方面, ANN对处理大量原始数据而不能用规则或公式描述的问题, 表现出极大的灵活性和自适应性。
8.2 人工神经网络基础
存储和回忆人工神经网络中存储图形的类型
–
–
在计算机中，数据和信息是存放在存贮器中（RAM或ROM)，以8比特字节作为存储单位。在人工神经网络中，信息或图形不再限定为8比特，它是多维的二进制数据或连续信息。
8.2 人工神经网络基础
存储和回忆人工神经网络中存储的两类图形 – 空间图形的存储存储单个空间静态图像，如一幅画面。 – 时空图形的存储存储一系列随时间变化的图像，比如电影。 – 我们讨论的人工神经网络存储的图形大多是空间图形，因它是构成时空图形的基础。
单层网络
–
输入信号的加权和表示为：
– –
s是各结点加权和的行向量，s=(s1, s2,…, sn)。输出向量 y=(y1, y2,…, yn)，其中yj=F(sj)。
8.2 人工神经网络基础
人工神经网络的拓扑结构

多层网络
– –
–
一般来说，大而复杂的网络能提供更强的计算能力。虽然目前已构成了很多网络模型，但它们的结点都是按层排列的，这一点正是模仿了大脑皮层中的网络模块。多层网络是由单层网络进行级联构成的，即上一层的输出作为下一层的输入。

2024年度《人工智能介绍》PPT课件

技术与教育的融合问题
如何将AI技术与教育实践有效融合，避免技术滥用和误用，是AI在教育领域面临的挑战之一。
26
202感谢观看
2024/3/23
27
2024/3/23
6
2023 PART 02
机器学习技术
2024/3/23
REPORTING 7
监督学习原理及应用举例
• 监督学习原理：通过训练数据集学习出一个模型，该模型能够对新的输入数据做出预测或分类。训练数据集中的每个样本都包含输入和对应的输出（标签），模型通过不断调整自身参数来最小化预测值与真实值之间的差异。
数据安全和保护措施不足 AI系统存储和处理大量敏感数据，如个人身份信息、健康记录等，一旦数据泄露或被滥用，将对个人隐私造成严重威胁。
隐私权和商业利益的平衡在AI应用中，隐私权与商业利益之间往往存在冲突，如何平衡二者关系，确保个人隐私得到尊重和保护，是一个亟待解决的问题。
24
算法偏见和歧视现象剖析
声学模型
01
HMM、DNN、RNN、Transformer等
语言模型
02
N-gram、RNNLM、TransformerLM等
模型优化方法
03
模型融合、自适应训练、迁移学习等
21
多模态交互和智能语音助手设计
多模态交互
语音、文本、图像等多模态信息的融合和处理
智能语音助手设计
对话管理、自然语言理解、知识图谱等技术的应用
数据偏见
由于训练数据本身存在偏见，导致AI算法在决策时也可能产生偏见，如对某些人群的歧视或不公平待遇。
算法设计问题
算法设计过程中的主观性和不透明性可能导致算法偏见和歧视现象的出现。

七章专家系统精品PPT课件精选全文完整版

2024/10/16
5
专家系统的特点
（1）从处理问题的性质看：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，专家系统是基于知识的智能问题求解系统。
（3）从系统的机构来看：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。
和发展。专家系统的形式也是普及科技知识的好
形式。
2024/10/16
22
专家系统的应用
（1）应用范围和应用领域不受限制（2）专家系统的广泛应用产生了良好的
经济效益和社会效益。（3）专家系统的应用实例以及在生产制
造领域中的广泛应用。
2024/10/16
23
专家系统的发展概况
20世纪60年代，DENDRAL的建成标志着专家系统的诞生。
块
块
1
m
（1）实际问题错综复杂，可能需要多次推理，所以知识库是多层的或多块的。（2）实际问题往往不仅需要推理，而且还需要做一些处理，所以增加处理模块。
2024/10/16
16
多媒体人机界面
方法选择
参数确定
图件绘制
图形评价
I
O 接口
方法知识库
动态数据库
参数知识库
2024/10/16
13
专家系统的结构
概念结构实际结构网络与分布式结构黑板模型
2024/10/16
14
概念结构
人机界面
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

人工神经网络92页PPT

思考：该神经元模型与生物神经元有何对应关系
传输函数
硬极限传输函数
传输函数
线性传输函数
传输函数
对数-S形传输函数
传输函数
传输函数
多输入神经元
多输入神经元
权值矩阵，偏置（偏移量），净输入，传输函数（激活函数）
单层神经元
多层神经元
人工神经网络的训练
人工神经网络最具有吸引力的特点是它的学习能力。
制造系统监控中的人工智能概述
智能监控检测诊断技术
专家系统模糊理论人工神经网络支持向量机实例推理、数据挖掘
人工智能的广泛应用
1 难题求解 2 自动规划、调度与配置 3 机器定理证明 4 自动程序设计 5 机器翻译 6 智能控制 7 智能管理 8 智能决策 9 智能通信 10 智能仿真
1962年，Rosenblatt给出了人工神经网络著名的学习定理：人工神经网络可以学会它可以表达的任何东西。
人工神经网络的表达能力大大地限制了它的学习能力。
人工神经网络的学习过程就是对它的训练过程
无导师学习
无导师学习(Unsupervised Learning)与无导师训练(Unsupervised Training)相对应
人工智能的非正式定义 -- 研究如何用计算机来表示和执行人类的智能活动，以模拟人脑所从事的推理、学习、思考、规划等思维活动，并解决需要人类的智力才能处理的复杂问题，如医疗诊断、管理决策、下棋、自然语言理解等。
制造系统监控中的人工智能概述
研究人工智能的目的
基本目标：Make machines smarter；崇高目标：Understand what intelligence is；商业目标：Make machines useful。

第八章基于模型的专家系统

• 因果顺序理论获取Ta2中的因果关系，其中顺序意义表示数学从属性。但这个理论不会获取Ta1中的因果关系。
⑤原始数据议程
系统可处理的时间标度集合指定推理关系的原始推理议程。假设TS为这样的集合， Ec为当前实施的时间集合。当前时间标度Tc以及相邻的时间标度T1和T2的一般推理议程定义如下：
③因果时间标度在表8.1中定义的13种因果时间标度可分为四类，每一类具有特定建模原理的建模技术。 a)直接建模描述使用数学微分方程的模型，这个模型直接表示时间上的动态行为。时间标度Ta3的预备条件就是完全满足的参数集合，集合中每个参数具有满足所有田间约束的值。时间标度Ta2的预备条件为本质上同时满足方程的集合。
• 所谓的Agent，在信息技术尤其是人工智能和计算机领域，可以看作是能够通过传感器感知其环境，并借助于执行器作用于该环境的任何事物。例如对于人Agent，其传感器为眼睛耳朵和其他感官，其执行器为手、腿、嘴和身体的其他部分。对于软件Agent，则同过编码位的字符串进行感知和作用。 • 分布式人工智能的研究，其研究目标是要建立一个由多个子系统构成的协作系统，各子系统间协同工作对特定问题进行求解．分布式人工智能系统中的分布性不仅指知识的垂直和水平划分，还包括知识的复制和传播。对知识的划分和组织的原因在于有限合理性原则，即任何主体单个地处理能力是有限的，不可能同时处理问题的所有因素，因此对问题进行分解和划分是开发问题求解体系结构中较快捷的方法。
（4）实体论工程
在专家系统的领域，研究者都期望实体论的概念在实现知识共享和重用方面起到重要的作用。实体论哲学领域含义为存在论。在人工智能领域，其定义为概念化的清楚规范。对知识库来说，实体论定义为用来创建人工系统的原始词表/概念的理论/系统。对于不同层次，实体论可以用于以下几个主要方面：

基于神经网络的医疗诊断专家系统

的竞争，并行的。是
维普资讯
数理医药学杂志２）：年第１（）（ｉ卷第１期
Ｃ既往史、烟史、线检查、Ｆ检查、维支气管镜检查、后吸Ｘ纤术
２举例选取某医院住院病人５１，中４６经病理学、胞学５例其８例细
输出层
ｚ
隐舍层
ｔ－层ａ八
图１神经网络两层连接模型
图１示为两层连接模型。， … ｚ所ｚ，为输入神经元，，ｚ，Ｚ，。２… 为中间神经元，－Ｙ，ＹＹ，ｚ … 为输出神经元。一连接每弧连接着两个神经元，附有一数值并
１原理统的结构和功能。中最典型的一种由称做神经元的独立处其理单元与连接弧连接的网络组成，网络划分为若干层。
神经网络（ｕａＮｅｗｏｋ是一个由大量简单的处理单Ｎｅｒｌｔｒ）
作为权值，为ｚ对作
或ｚ对Ｙ的影响。权值表示影响的增加，权值表示权值正负
力很差，能随环境更新知识；推理速度慢。般专家系统不 ③ 一知识表达与知识存储一一对应，信息的处理和存储是分开即的，息的提取和处理过程是串行的，识越多，理速度越信知推

基于神经网络的抽油机井下故障诊断专家系统

量ｓ嘲。该特征向量代表的是一种全局的形状特征。最后可得
归一化到坐标大小为ｘ：ｙ＝２００：１００比例下数据的图像Ｈｕ矩特功图数据。采集到的功图数据既保存在ｓｑｌｉｔｅ数据库，用户查
看功图的时候可以直接从数据库中读取，然后利用画图工具（ｐａｉｎｔ类）画出功图，通过神经网络算法进行故障诊断并把诊断结果利用ＴｅｘｔＶｉｅｗ控件显示出来。
入信息能够识别成组的相似输入向量；自组织映射神经网络
通过学习同样能够识别成组的的相似输入向量，使那些网络层中彼此靠得很近的神经元对相似输入向量，使那些网络层中彼此乱靠的很近的神经元对相似的输入向量产生响应。与
陈勇殿，等
基于神经网络的抽油机井下故障诊断专家系统
统计特征（，，，，，）为｛２．０５６１，１５．８１４１，－０．１３７７，２．６６４
９，０．０７１５５，０．４１８３ｌ
１寸
，ｎｔ
…
｛
ｈ
● 一
ｆ
… ● …
｝， …
｛ ■
’Ｉ …
ｌ
｛
ｔ｛
ｌ● ●
…
…
‘
， …
， …
＇
… …
＇５ … … …

基于神经网络专家系统的研究与应用

基于神经网络专家系统的研究与应用目录一、内容描述 (2)1.1 研究背景与意义 (3)1.2 国内外研究现状 (4)1.3 论文结构安排 (5)二、神经网络基础理论 (7)2.1 人工神经网络概述 (8)2.2 神经网络的基本模型 (9)2.3 神经网络的学习算法 (10)2.4 神经网络的性能优化 (12)三、专家系统基础理论 (13)3.1 专家系统概述 (14)3.2 专家系统的基本结构 (14)3.3 专家系统的知识库与推理机 (16)3.4 专家系统的开发与实现 (17)四、神经网络与专家系统的结合 (18)4.1 结合方式概述 (19)4.2 神经网络在专家系统中的应用 (20)4.3 专家系统在神经网络中的应用 (22)4.4 混合系统的优势与挑战 (23)五、基于神经网络专家系统的研究方法 (25)5.1 数据预处理与特征提取 (26)5.2 神经网络模型的构建与训练 (27)5.3 专家规则的引入与优化 (28)5.4 混合系统的集成与测试 (29)六、基于神经网络专家系统的应用案例 (31)6.1 案例一 (32)6.2 案例二 (33)6.3 案例三 (34)6.4 案例四 (35)七、结论与展望 (36)7.1 研究成果总结 (37)7.2 存在的问题与不足 (38)7.3 未来研究方向与展望 (40)一、内容描述本文档主要研究了基于神经网络的专家系统在各个领域的应用，并对相关技术进行了深入探讨。

本文介绍了神经网络的基本概念和原理，包括神经元、激活函数、前向传播、反向传播等基本操作。

本文详细阐述了神经网络在模式识别、分类、回归等问题上的应用，以及在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域的成功案例。

在此基础上，本文进一步探讨了基于神经网络的专家系统的研究与应用。

本文介绍了专家系统的基本概念和结构，包括问题求解器、知识库、推理引擎等组成部分。

本文分析了神经网络在专家系统中的优势和局限性，以及如何将神经网络与传统专家系统相结合，以提高系统的性能和效率。

第12章专家系统

——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。这一点是传统系统所无法比拟的。
——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。因此, 从这种意义上讲,专家系统可以超过专家本人。
第 12 章专家系统
12.1.3
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。
第 12 章专家系统
3. 动态数据库
动态数据库也称全局数据库、综合数据库、工作存储器、黑板等,它是存放初始证据事实、推理结果和控制信息的场所, 或者说它是上述各种数据构成的集合。动态数据库只在系统运行期间产生、变化和撤消, 所以称为“动态”数据库, 且在图中用虚线包围。需要说明的是, 动态数据库虽然也叫数据库, 但它并不是通常所说的数据库, 两者有本质差异。
第 12 章专家系统
12.1.2
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：
——从处理的问题性质看, 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困难问题。例如,医疗诊断、地质勘探、天气预报、市场预测、管理决策、军事指挥等领域的问题。
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。

第六章-专家系统PPT课件

10/28/2024
13
6.1.2 专家系统的类型
(1) 解释专家系统 ……
作为解释专家系统的例子有语音理解、图象分析、系统监视、化学结构分析和信号解释等。例如，卫星图象(云图等)分析、集成电路分析、 DENDRAL化学结构分析、ELAS石油测井数据分析、染色体分类、PROSPECTOR地质勘探数据解释和丘陵找水等实用系统。
的MACSYMA符号积分与定理证明系统，我国一些大学开发的计算机程序设计语言和物理智能计算机辅助教学系统以及聋哑人语言训练专家系统等。
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6.1.2 专家系统的类型
(10) 修理专家系统修理专家系统的任务是对发生故障的对象(系
统或设备)进行处理，使其恢复正常工作。修理专家系统具有诊断、调试、计划和执行等功能。美国贝尔实验室的ACI电话和有线电视维护修理系统是修理专家系统的一个应用实例。
预测专家系统的例子有气象预报、军事预测、人口预测、交通预测、经济预测和谷物产量预测等。例如，恶劣气候(包括暴雨、飓风、冰雹等)预报、战场前景预测和农作物病虫害预报等专家系统
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6.1.2 专家系统的类型
(3) 诊断专家系统诊断专家系统的任务是根据观察到的情况(数据)来推
问题求解过程就是一个推理过程，所以专家系统必须有推理机构。
ES的核心是知识库和推理机。
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4
6.1.1 专家系统的特点—特点
(3) 具有启发性 ES除要利用大量专业知识外，还必须利用经
验的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。
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(3) 诊断专家系统 ……

第六章专家系统

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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
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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

基于神经网络的专家系统

ｍｅｈｎｓ．ｃａｉｍ
Ｋｅｒｓｅｐｒｙｔｍｒｉｃａｅｒｌｅｗｏｋ；ｎｅｒｔｄｓｓｅｙｗｏｄ：ｘｅｔｓｅｌｔｆｉｌｕａｔｒｉｔｇａｅｙｔｍｓａｉｎｎ
ｌ引言
专家系统（ｘｅｔＳｓｅ）是一种设计用来对人类专Ｅｐｒｙｔｍ家的问题求解能力建模的计算机程序。专家系统是…个智能计算机程序，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识和经验，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。一专家系统应具有以下三个基本特个征：启发性一一不仅能使用逻辑性知识还能使用启发性知识；透明性一一能向用户解释它们的推理过程，还能回答用户的…些问题：灵活性一一系统中的知识应便于修改和扩充；推理性一一系统中的知识必然是一个漫长的测试，修改和完善过程。专家系统是基于知识的系统。它由如图１所示的５个基本的部分组成。。。 ’
方式以及推理机制等。
关键词：专家系统；神经网络；系统集ａｕｒｌＮｅｗｏｒｐｅｔＳｓｅＢａｅＯ１ＡｒｉｉｌＮｅａｔｉｋ
ＺＨＯＵｉｇ— ｎＰＭｎｍｉｇＥＮＧａＹｌｎ
知识库存储从专家那里得到的特定领域的知识，这些知识包括逻辑性的知识和启发
人机接【＿＝】＿
的结论，回答用户的问题，它是连接用户与专家系统之间
的桥梁。知识的获取是为修改知识库原有的知识和扩充知识提供的手段。

基于神经网络的专家系统共69页PPT

Hale Waihona Puke 基于神经网络的专家系统16、自己选择的路、跪着也要把它走完。 17、一般情况下)不想三年以后的事，只想现在的事。现在有成就，以后才能更辉煌。
18、敢于向黑暗宣战的人，心里必须充满光明。 19、学习的关键--重复。
20、懦弱的人只会裹足不前，莽撞的人只能引为烧身，只有真正勇敢的人才能所向披靡。
46、我们若已接受最坏的，就再没有什么损失。——卡耐基 47、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游 48、书籍把我们引入最美好的社会，使我们认识各个时代的伟大智者。——史美尔斯 49、熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟。——孙洙 50、谁和我一样用功，谁就会和我一样成功。——莫扎特