专家系统建立过程.pptx
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专家系统是人工智能领域的一个重要分支,它通过模拟人类专家的决策过程来解决复杂问题。这一技术自20世纪60年代中期诞生以来,经历了初创期、成熟期和发展期三个阶段。 在初创期,如DENDRAL和MYCYSMA等早期系统出现,它们专注于特定领域的专业问题解决,如化学分子结构推断和数学运算。这些系统虽然在特定任务上有强大力量,但结构和功能不完整,移植性差,并且缺乏解释能力。 进入成熟期,专家系统发展出更完整的结构和功能,如MYCIN和PROSPECTOR等,不仅能够进行推理解释,提高透明度,还引入了启发式推理和不精确推理,使用产生式规则、框架和语义网络来表达知识,人机交互也更加友好。 发展期,专家系统应用范围扩大,如XCON系统用于硬件配置,出现了各种专家系统开发工具,如骨架系统、通用型知识表达语言和开发环境,这极大地推动了专家系统的广泛应用。同时,中国也在这个阶段研制出一系列专家系统,涵盖农业、水资源、地质勘探、服装设计和医疗诊断等领域。 专家系统的概念包括其定义和组成。费根鲍姆将专家系统定义为一种智能程序,利用知识和推理处理复杂问题,这通常包括知识库(存储领域专家的知识)、推理机(执行推理过程)、用户接口(与用户交互)以及知识获取机制(获取和更新知识)。 专家系统的特点包括:高度专业化、具备推理和解释能力、使用特定知识表示方法以及能够解决人类专家才能解决的问题。此外,它们还分为不同类型的系统,如单学科专业型、多学科综合型等,广泛应用于医疗、工程、商业等多个领域。 建立一个专家系统通常涉及以下几个步骤:确定问题领域、收集和整理专家知识、设计知识表示方法、实现推理机制、构建用户界面、测试与调试,以及系统的维护和更新。 总的来说,专家系统是通过计算机程序来模拟人类专家的思维过程,解决复杂问题的有效工具。随着技术的进步,专家系统的发展和应用将进一步拓宽,对各行业的智能化转型起到重要作用。
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