中山大学 超级计算机学院 Ai人工智能课程 AI课程 第8章 强方法解决问题 共53页.ppt

【完整课程列表】 中山大学 超级计算机学院 Ai人工智能课程 AI课程 第1章 关于AI人工智能 About AI 共79页.ppt 中山大学 超级计算机学院 Ai人工智能课程 AI课程 第3章 状态空间搜索的结构与策略 共58页.ppt 中山大学 超级计算机学院 Ai人工智能课程 AI课程 第4章 启发式搜索 Heuristic Search 共57页.ppt 中山大学 超级计算机学院 Ai人工智能课程 AI课程 第5章 随机方法 Stochastic Methods 共41页.ppt 中山大学 超级计算机学院 Ai人工智能课程 AI课程 第6章 楼宇控制算法 BuildingControlAlgorithms 共48页.ppt 中山大学 超级计算机学院 Ai人工智能课程 AI课程 第7章 知识表示 KnowledgeRepresentation 共80页.ppt 中山大学 超级计算机学院 Ai人工智能课程 AI课程 第8章 强方法解决问题 StrongMethodProblemSolving 共53页.ppt 中山大学 超级计算机学院 AI人工智能课程 AI课程 AI2015课堂练习3 习题question.ppt 中山大学 超级计算机学院 AI人工智能课程 AI课程 AI2016课堂练习1 答案answer.ppt 中山大学 超级计算机学院 AI人工智能课程 AI课程 AI2016课堂练习1 习题question.ppt 中山大学 超级计算机学院 AI人工智能课程 AI课程 AI2016课堂练习2 习题question.ppt 中山大学 超级计算机学院 AI人工智能课程 AI课程 AI2016课堂练习4 习题question.ppt 中山大学 超级计算机学院 AI人工智能课程 AI课程 AI2016课堂练习6 ProductionSystem 习题.ppt 中山大学 超级计算机学院 AI人工智能课程 AI课程 AI2016课堂练习6 答案answer.ppt 中山大学 超级计算机学院 AI人工智能课程 AI课程 AI2016课堂练习7 KnowledgeRepresentation 习题.ppt 在中山大学超级计算机学院的AI人工智能课程中，第八章“强方法解决问题（StrongMethodProblemSolving）”深入探讨了知识工程的基本原理以及智能代理问题解决能力的核心。这一章强调了知识库在人工智能中的核心作用，指出智能代理的表现主要是由其知识库决定的，推理方法其次。爱德华·费根鲍姆（Edward Feigenbaum）曾指出，在AI领域，知识就是力量。 专家系统是这一章的重要主题，它是一种针对特定专业领域的计算机系统，拥有知识库和推理能力。当面对特定问题时，专家系统能够在该应用领域提供“专家级”的答案。这些系统具备以下特点： 1. 可以展示推理过程，呈现中间步骤，并回答问题过程。 2. 允许对知识库进行轻松修改，添加或删除技能。 3. 使用启发式方法进行推理，即使知识不完美，也能得到有用的解决方案。 专家系统通常用于解决两类问题： 1. 解释 - 形成高层次的理解，将原始数据转化为有意义的信息。 2. 诊断 - 根据已知模式识别问题并提出可能的原因。 3. 预测 - 基于历史数据和趋势对未来情况进行预测。 4. 规划 - 制定步骤或策略来实现特定目标。 5. 决策支持 - 提供基于专业知识的建议和决策依据。 本章还涵盖了规则基础的专家系统、基于模型的、基于案例的以及混合系统。规则基础的专家系统利用一套明确定义的规则来进行推理；模型基础的系统依赖于对现实世界的抽象模型来解决问题；而基于案例的系统则依赖于存储的过去经验案例，通过比较和适应来处理新问题。混合系统结合了多种方法，以增强系统的灵活性和适应性。 规划也是本章讨论的一个重要方面。规划系统能够生成一系列操作或动作，以达成给定的目标。这涉及到状态空间的分析，包括状态、动作、状态转移以及目标状态的定义。 中山大学超级计算机学院的AI课程第八章详细阐述了如何利用强大的方法和丰富的知识库来解决问题，强调了知识在人工智能中的核心地位，以及专家系统在解释、诊断、预测、规划和决策支持等复杂任务中的应用。通过学习这一章，学生将能理解并掌握如何构建和运用知识驱动的智能系统来解决实际问题。