文档库 最新最全的文档下载
当前位置:文档库 › 专家系统与人工智能的应用

专家系统与人工智能的应用

专家系统与人工智能的应用
专家系统与人工智能的应用

专家系统

学院

专业

研究方向

学生姓名

学号

任课教师姓名

任课教师职称

2013年6月20 日

专家系统与人工智能的应用

摘要:人工智能有许多备受关注的领域,如自然语言理解,人工神经系统,专家系统。

专家系统(Expert System)就是对传统人工智能问题中智能程序设计的一个非常成功

的近似解决方法;是人工智能从一般思维规律探索走向专门知识利用,从理论方法研究

走向实际系统设计的转折点和突破口。它作为典型的“知识工程”系统,既是知识表达、

只是存储、只是推理、知识获取、知识管理技术的综合应用对象,也是研究和开发知识

工程技术的工具。从这个意义上说,它促进了计算机软件、硬件和系统从数据信息处理

向知识信息处理的发展。近年来,专家系统在理论研究和实际应用方面取得了令人瞩目

的成就。在管理决策领域,专家系统也愈来愈受到人们的关注,取得了巨大的发展。

1. 引言

专家系统的第一个里程碑是斯坦福大学根鲍姆等人于1968年研制成功的分析化合物分子结构的专家系统——DENDRAL系统。此后,相继建立了各种不同功能、不同类型的专家系统。MYCSYMA系统是麻省理工学院(MIT)于1971年开发成功并投入应用的专家系统,用LISP语言实现对特定领域的数学问题进行有效的处理,包括微积分运算、微分方程求解等。DENDRAL和MYCSYMA系统是专家系统的第一阶段。这个时期专家系统的特点是高度的专业化,专门问题求解能力强,但结构、功能不完整,移植性差,缺乏解释功能。

20世纪70年代中期,专家系统进入了第二阶段——技术成熟期,出现了一笔成功的专家系统。具有代表性的专家系统是MYCIN、PROSPECTOR、AM、CASNRT等系统。MYCIN 系统是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,能成功地对细菌性疾病做出专家水平的诊断和治疗。它是一个结构完整、功能全面的专家系统。它第一次使用了知识库的概念,引入了可信度的方法进行不精确推理,能够给出推理过程的解释,用英语与用户进行交互。MYCIN系统对形成专家系统的基本概念、基本结构起了重要的作用PROSPECTOR系统是由美国斯坦福研究所开发的一个探矿专家系统。由于它首次实地分析华盛顿某山区一带的地质资料,发现了一个钼矿,成为第一个取得显著经济效益的专家系统。CASNET是一个与MYCIN几乎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。它能模拟人的类进行概括、抽象和归纳推理,发现某些数论的概念和定理。

第二阶段专家系统的特点是:

①单学科专业型专家系统。

②系统结构完整,功能较全面,移植性好。

③具有推理解释功能,透明性好。

④采用启发式推理、不精确推理。

⑤用产生式规则、框架、语义网络表达知识。

⑥用限定性英语进行人-机交互

20世纪80年代以来,专家系统的研制和开发明显地趋向于商业化,直接服务与生产企

业,长生了明显的经济效益。另一重要发展是出现专家系统开发工具,从而简化了专家系统

的构造。

2.专家系统的定义

专家系统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方法来处理该领域问题。也就是说,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

专家系统的特点:

1、具有专家水平的专业知识

2、能进行有效的推理

3、具有启发性

4、具有灵活性

5、具有透明性

6、具有交互性

3、专家系统的类型:

4、专家系统的结构:

尽管不同类型的专家系统的结构会存在一定差异,但其中基本结构还是大致相同的。通常,一个专家系统的基本结构有知识库、数据库、推理机、解释模块、知识获取模块和人机接口6大部分多组成。如下图1所示:

图1:专家系统的基本结构

理想专家系统的结构图

5、专家系统的开发:

1.开发步骤

采用原型技术的转接系统开发过程如下图2所示,它可分为设计初始值时库、原型系统开发与实验、知识库的改进与归纳三个主要步骤。

图2:建立专家系统的步骤

2.知识的获取:

图3:知识获取的任务

3.开发工具与环境

常用的专家系统开发工具和环境可按其性质分为程序设计语言、骨架型工具、语言型工具、开发环境及一些新型专家系统开发工具等。

(一)程序设计语言

程序设计语言包括人工智能语言和通用程序设计语言。它们是专家系统开发的最基础的语言工具。人工智能语言的主要代表有以 LISP 为代表的函数型语言和以PROLOG 为代表的逻辑型语言等;通用程序设计语言的主要代表有C、C++和 JAVA 等。

(二)骨架型工具

骨架型工具也称为专家系统外壳,它是由一些已经成熟的具体专家系统演变来的。其演变方法是,抽去这些专家系统中的具体知识,保留它们的体系结构和功能,再把领域专用的界面改为通用界面,这样,就可得到相应的专家系统外壳。

(三)语言型工具

语言型工具是一种通用型专家系统开发工具,它是不依赖于任何已有专家系统,不针对任何具体领域,完全重新设计的一类专家系统开发工具。与骨架系统相比,语言型工具具有更大的灵活性和通用性,并且对数据及知识的存取和查询提供了更多的控制手段。常用的语言型工具有CLIPS 和OSP 等。

(四)开发环境

专家系统开发环境是一种为高效率开发专家系统而设计和实现的大型智能计算机软件系统。专家系统开发环境一般由调试辅助工具、输入输出设施、解释设施和知识编辑器4 个典型部件所组成。

6、实际应用

对于专家系统我有自己的一些见解。下面结合我参与过的一个项目来对专家系统的实际应用来进行阐述。

全厚度再生机材料配置与设备自动控制系统(以下简称“系统”)。

全厚度再生机自动控制系统是沥青路面全厚度再生快速修复关键技术和装备项目的一个子项目,该系统主要实现两个系列的功能。第一,智能送料。通过用速度传感器测出再生机行驶车速、铣刨机铣刨深度及材料学专家经实验得到的材料配比标准计算出应有送料速度,使用电子阀门控制送料速度达到最优化,既能达到路面施工标准,又能实现原料利用率的最大化。第二,生产环境实时监测。通过各种传感器,元器件对装备的运行状态进行监测,并将监测到的数据进行实时显示、报警、保存,使物料的生产保证质量。

7、现状与发展前景

专家系统运用于医疗、军事、地质勘探、教学、化工等领域,产生了巨大的经济效益和社会效益。但与此同时,专家系统在开发使用中也存在着一下缺点:

(1)知识获取的“瓶颈”。通常专家系统的知识获取主要靠人工移植,由知识工程师将领域专家的知识总结为规则加入到知识库中,这种知识获取是间接的,因而效率低;另外,领域专家的某些经验知识往往只能意会,不能言传,很难用一定的规则或者数学模型来严格描述,而这些经验知识在问题求解过程中是相当重要的,这就是专家系统设计开发中的“瓶颈”问题。

(2)另一种知识获取的困难就是多个领域专家的知识之间相互矛盾的处理。是在这些知识之间作某种折中处理,还是只取其中的某一种,作为非领域专家的知识工程师在这种情况下也束手无策。

(3)知识“窄台阶”。目前,一般的专家系统只能在相当窄的专业知识领域内求解专门性问题,对于那些可以用相应经验知识完整描述的问题能够得到正确结论,但是一旦问题超出系统所拥有的专业领域经验知识,出现系统未预计到的情况,即使问题所涉及到的知识只与现有专业领域知识有细微偏差,系统就得不出结论甚至还可能得到错误的结果。所以存在知识的“窄台阶”,即只有浅层的、表面的、经验性的知识,缺少深层的、本质的、理性的知识。

(4)推理能力弱。由于推理方法简单,控制策略不灵活,所以容易出现“匹配冲突”、“组合爆炸”及“无穷递归”等问题,推理速度慢,效率低。

(5)智能水平低。专家系统的知识存储是一一对应的,且限定没有冗余性,因而就失去了灵活性。一般的专家系统一般不具备自学习能力和联想记忆功能,不能在运行过程中自我完善、发展和创新,不能用联想记忆、识别和类比等方式进行推理。这样,系统就不能在实践中不断自我完善,就不能从环境变化中发展和创新知识。系统的功能取决于系统最初的知识和能力,它的本领只是输入知识的总和。

以上种种都是专家系统发展中存在着的一些限制,在未来的年代中,许多今日专家系统缺失将会被改善,相信未来专家系统应该继续研究的项目有:具有处 16 理常识的能力;

发展深层的推论系统;不同层次解释的能力;使专家系统具有学习的能力;分布式专家系统;轻易获取与更新知识的能力。

未来发展的专家系统,能经由感应器直接由外界接受资料,也可由系统外的知识库获得资料,在推理机中除推理外,上能拟定规划,仿真问题状况等。知识库所存的不只是静态的推论规则与事实,更有规划、分类、结构模式及行为模式等动态知识。

人工智能与专家系统的开发标志着计算机系统的发展进入了崭新的阶段,使得计算机的性能更科学、更智能化。专家们预计,人们在一般的知识系统支持下开发专家系统的日期不会太长。到那时,用户通过将本领域的专门知识放入预先设计好的问题求解软件包中,就能获得用于解决本领域问题的专家系统,甚至可能从根本上改变传统设计程序的观念。

8、总结

首先,通过此次的论文撰写,使得我对本专业的相关知识有了更清楚的认识,熟悉和掌握了人工智能的基本概念,对专家系统也有了初步的了解,知识也得到了巩固与升华。

其次,我主要是对专家系统进行介绍,而在此之前已经有很多人研究过了,所以要参考他们的想法,但有些地方我们也要勇敢的跳出他们的框架,结合我们的实际情况进行分析设计,思想不局限于前人。

最后,惭愧的是,由于本人知识与能力有限,对专家系统的了解以及应用方面掌握的知识都不够全面,因此需要迫切的提高自己这方面的知识。

参考文献

[1] 王永庆. 人工智能原理与方法[M].西安:西安交通大学出版社,1998.

[2]VictorB.Kreng.TheConstructandApplicationofKnowledgeDiffusionMod2 el.Expert Systems with Applications,2003,(2).

[3] 敖志刚. 人工智能与专家系统导论[M].合肥:中国科技大学出版社,2002.

[4] 杨学山. 专家系统及其在管理中的应用.北京:清华大学出版社,1991.

[5] 武波,马玉祥.专家系统[M].北京:北京理工大学出版社,2001.

[6] 王万良. 人工智能及其应用[M].北京高等教育出版社,2008.6

[7] 蔡自兴,约翰·德尔金,龚涛. 高级专家系统原理、设计及应用[M].北京: 科学出版社,2005.

[8]付炜. 基于框架网络结构的专家知识表示方法研究[J].计算机应用.2002,22(1): 3-6.

[9]李士勇.模糊控制、神经控制和智能控制理论[M].哈尔滨:哈尔滨工业大学出版社,1998.

[10]吴泉源.人工智能与专家系统[M].长沙:国防科技大学出版社,1995.

[11]乌日图.实时专家系统及其应用研究[J].内蒙古工业大学学报,1998,17(2).

(发展战略)人工智能的发展及应用最全版

(发展战略)人工智能的发 展及应用

人工智能的发展及应用 这是个信息爆炸自动控制飞速发展的时代,而在这样的时代中,人工智能也取得了飞速的发展。成为了最前沿最热门的学科和研究方向之壹。 人工智能的定义 “人工智能”(ArtificialIntelligence)壹词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。人工智能是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的壹门新的技术科学。人工智能是计算机科学的壹个分支,它企图了解智能的实质,且生产出壹种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机,人工智能的发展历史是和计算机科学和技术的发展史联系在壹起的。 人工智能理论进入21世纪,正酝酿着新的突破,人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品”,且使之在越来越多的领域超越人类智能,人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。 人工智能的应用领域 1.在管理系统中的应用 (1)人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率,而是用计算机实现人们非常需要做,但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》壹文中刘玉然指出把人工智能应用于企业管理中,以数据管理和处理为中心,围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库,而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。换句话说,就是将企业各部门的数据进行统壹集成管理,搭建人工智能的应用平台,使之成为企业管理和决策中的关键因子。

2.在工程领域的应用 (1)医学专家系统是人工智能和专家系统理论和技术在医学领域的重要应用,具有极大的科研和应用价值,它能够帮助医生解决复杂的医学问题,作为医生诊断、治疗的辅助工具。事实上,早在1982年,美国匹兹堡大学的Miller就发表了著名的作为内科医生咨询的Internist2Ⅰ内科计算机辅助诊断系统的研究成果,由此,掀起了医学智能系统开发和应用的高潮。目前,医学智能系统已通过其在医学影像方面的重要作用,从而应用于内科、骨科等多个医学领域中,且在不断发展完善中。 (2)地质勘探、石油化工等领域是人工智能的主要作用发挥领地。1978年美国斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“PROSPECTOR”,该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等,是工业领域的首个人工智能专家系统,其发现了壹个钼矿沉积,价值超过1亿美元。 3.在技术研究中的应用 (1)在超声无损检测(NDT)和无损评价(NDE)领域中,目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质、形状和大小进行判断和归类;专家运用超声无损检测仪器,以其高精度的运算、控制和逻辑判断力代替大量人的体力和脑力劳动,减少了任务因素造成的无擦,提高了检测的可靠性,实现了超声检测和评价的自动化、智能化。 (2)人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展,网络技术的安全是我们关心的重点,因此我们必须在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进和变更,大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的AI技术,开发更高级AI通用和专用语言,和应用环境以及开发专用机器,而和人工智能技术

人工智能小型动物分类专家系统的设计与实现PPT

小型动物分类专家系统的设计与实现 一、实验目的 通过本实验可使学生能够综合利用C语言(或C++)、面向对象程序设计、数据结构、数据库原理、人工智能、软件工程等课程的相关知识,设计并实现小型动物分类专家系统,培养学生综合运用所学计算机软件知识解决实际问题的能力,为今后从事计算机软件开发及应用打下基础。 二、实验内容 运用下列规则,设计并实现一个小型动物分类专家系统。 规则1: 如果:动物有毛发 则:该动物是哺乳动物 规则2: 如果:动物有奶 则:该单位是哺乳动物 规则3: 如果:该动物有羽毛 则:该动物是鸟 规则4: 如果:动物会飞,且会下蛋 则:该动物是鸟 规则5: 如果:动物吃肉 则:该动物是肉食动物 规则6: 如果:动物有犬齿,且有爪,且眼盯前方 则:该动物是食肉动物 规则7: 如果:动物是哺乳动物,且有蹄 则:该动物是有蹄动物 规则8: 如果:动物是哺乳动物,且是反刍动物 则:该动物是有蹄动物 规则9: 如果:动物是哺乳动物,且是食肉动物,且是黄褐色的,且有暗斑点 则:该动物是豹 规则10: 如果:如果:动物是黄褐色的,且是哺乳动物,且是食肉,且有黑条纹 则:该动物是虎

规则11: 如果:动物有暗斑点,且有长腿,且有长脖子,且是有蹄类 则:该动物是长颈鹿 规则12: 如果:动物有黑条纹,且是有蹄类动物 则:该动物是斑马 规则13: 如果:动物有长腿,且有长脖子,且是黑色的,且是鸟,且不会飞 则:该动物是鸵鸟 规则14: 如果:动物是鸟,且不会飞,且会游泳,且是黑色的 则:该动物是企鹅 规则15: 如果:动物是鸟,且善飞 则:该动物是信天翁 动物分类专家系统由15条规则组成,可以识别七种动物,在15条规则中,共出现 30个概念(也称作事实),共30个事实,每个事实给一个编号,从编号从1到30,在规则对象中我们不存储事实概念,只有该事实的编号,同样规则的结论也是事实概念的编号,事实与规则的数据以常量表示,其结构如下:Char *str{}={"chew_cud","hooves","mammal","forward_eyes","claws", "pointed_teeth","eat_meat","lay_eggs","fly","feathers","ungulate", "carnivore","bird","give_milk","has_hair","fly_well", "black&white_color","can_swim","long_legs","long_neck", "black_stripes","dark_spots","tawny_color","albatross", "penguin","ostrich","zebra","giraffe","tiger","cheetah","\0"} 程序有编号序列的方式表达了产生式规则,如资料中规则15,如果动物是鸟,且善飞,则该动物是信天翁。相应的规则数组第七条是{16,13,0,0,0,0},第十三个是“bird”(鸟),如果事实成立,询问使用者下一个事实,第十六个“fly_well”(善飞),如果也成立,则查找结论断言编号数组{30,29,28, 27,26,25,24,3,3,13,12,12,11,11,0}中第七个“24”,这里24对应事实数组中的“albatross”(信天翁)。 上述就是程序的推理过程,也是程序中的重点,该部分是由规则类(类rul e)中的Query方法实现。 三、实验原理 一个基于规则专家系统的完整结构示于图1。其中,知识库、推理机和工作存储器是构成专家系统的核心。系统的主要部分是知识库和推理引擎。知识库由谓词演算事实和有关讨论主题的规则构成。推理引擎由所有操纵知识库来演绎用户要求的信息的过程构成-如消解、前向链或反向链。用户接口可能包括某种自然语言处理系统,它允许用户用一个有限的自然语言形式与系统交互;也可能用带有菜单的图形接口界面。解释子系统分析被系统执行的推理结构,并把它解释给用户。

《人工智能与专家系统》试卷

《人工智能与专家系统》试卷 (1)参考答案与评分标准 问答题(每题5分,共50分)1.人工智能是何时、何地、怎样诞生的?(5分)答:人工智能于1956年夏季在美国达特茅斯(Dartmouth)大学诞生。(3分)1956年夏季,美国的一些从事数学、心理学、计算机科学、信息论和神经学研究的年轻学者,汇聚在Dartmouth大学,举办了一次长达两个月的学术讨论会,认真而热烈地讨论了用机器模拟人类智能的问题。在这次会议上,第一次使用了“人工智能”这一术语,以代表有关机器智能这一研究方向。这是人类历史上第一次人工智能研讨会,标志着人工智能学科的诞生,具有十分重要的意义。(2分) 2.行为主义是人工智能的主要学派之一,它的基本观点是什么?(5分)答:行为主义,又称进化主义或控制论学派。这种观点认为智能取决于感知和行动(所以被称为行为主义),它不需要知识、不需要表示、不需要推理。其原理是控制论和感知——动作型控制系统。 3.什么是知识表示?在选择知识表示方法时,应该考虑哪几个因素?(5分)答:知识表示是研究用机器表示知识的可行性、有效性的般方法,是一种数据结构与控制结构的统一体,既考虑知识的存储又考虑知识的使用。知识表示实际上就是对人类知识的一种描述,以把人类知识表示成计算机能够处理的数据结构。对知识进行表示的过程就是把知识编码成某种数据结构的过程。

(3分) 在选择知识表示方法时,应该考虑以下几个因素:(1)能否充分表示相关的领域知识;(2)是否有利于对知识的利用;(3)是否便于知识的组织、维护和管理;(4)是否便于理解和实现。(2分)4.框架表示法有什么特点?(5分) 答:框架表示法有如下特点:结构性、继承性、自然性。(5分)5.何谓产生式系统?它由哪几部分组成?(5分) 答:把一组产生式放在一起,让它们相互配合,协同作用,一个产生式生成的结论可以供另一个产生式作为已知事实使用,以求得问题的解,这样的系统称为产生式系统。(2分) 产生式系统一般由三个基本部分组成:规则库、综合数据库和推理机。(3分)6.产生式系统中,推理机的推理方式有哪几种?请分别解释说明。(5分)答:产生式系统推理机的推理方式有正向推理、反向推理和双向推理三种。正向推理:正向推理是从己知事实出发,通过规则库求得结果。反向推理:反向推理是从目标出发,反向使用规则,求证已知的事实。双向推理:双向推理是既自顶向下又自底向上的推理。推理从两个方向进行,直至在某个中间界面上两方向结果相符便成功结束;如两方衔接不上,则推理失败。

人工智能与专家系统复习

人工智能与专家系统复习尹朝庆,尹皓中国水利水电出版社 第一章 【P1】1.1何谓人工智能?人类智能主要包括哪些能力? 答:人工智能是研究、设计和应用智能机器或智能系统,来模拟人类智能活动的能力、以延伸人类智能的科学。 四种能力: 认识和理解外界环境的能力; 进行演绎和归纳推理、作出决策的能力; 学习的能力; 自适应的能力。 【P6-8】1.4人工智能有哪几个主要学派?各学派的基本理论框架和研究方法有何不同?答:(1)符号主义学派的框架: 知识是智能的基础,人工智能的核心问题是知识表示和知识推理,可以用一个符号系统在计算机上形式化的描述和模拟人的思维活动过程。 研究方法:功能模拟方法,力图用数理逻辑方法来建立人工智能的统一理论体系。 (2)联接主义学派的框架: 利用人工神经网络模仿人类智能,认为人的智能的基本单位是神经元,由人工神经元联接起来的人工神经网络可以具有学习和自适应能力。 研究方法:结构模拟。 (3)行为主义学派的框架: 提出智能行为的“感知-动作模式”。 研究方法:行为模拟方法。 【P8-9】1.5人工智能的近期研究目标和远期研究目标分别是什么? 近期:建造智能计算机。 远期:研究人类智能和机器智能的基本原理,用智能机器来模拟人类的思维过程和智能行为。 【P9-12】1.6人工智能主要的研究应用领域? 十条:定理证明;专家系统;机器学习;自然语言理解;智能检索;机器人学;自动程序设计;组合调度问题;模式识别;机器视觉。 第二章 【P19】2.2简述谓词逻辑中的下述推理规则: (1)P规则:在推理的任何步骤上都可引入前提; (2)T规则:在推理时,如果前面步骤中有一个或多个公式永真蕴含公式S,则可把S引入推理过程中; (3)CP规则:如果能从R和前提集合中推出S来,则可从前提集合推出R→S。 (4)反证法规则:P=>Q,当且仅当P∧┑Q<=>F。即Q为P的逻辑结论,当且仅当P∧┑Q是不可满足的。 【P20-21】2.3一阶谓词逻辑表示法适合于表示哪种类型的知识?它有主要哪些特点? 答:谓词逻辑适合于表示事物的状态、属性、概念等事实性的知识,也可以用来表示事物间确定的因果关系,即规则。

人工智能发展与应用简介

人工智能发展与应用综述 摘要:概要的阐述了人工智能的概念、发展历史、当前研究热点和实际应用以及未来的发展趋势 20世纪是自然科学发展史上最为辉煌的时代,生物科学是自然科学中发展最迅速的学科。因为生物科学与人类生存、人民健康、社会发展密切相关,必然成为21世纪初的主导学科。在20世纪生物科学的发展中有许多重大突破,出现了许多新观念、新思想、新成果和新技术。特别是20世纪50年代以来,随着数理科学广泛深入地渗透到生物科学以及一些先进的仪器设备和研究技术的问世,生物科学已经从基本上是静态的、以形态描述与分析为主的学科演化发展成动态的、以实验为基础的定量的学科,逐步发展为自动化、智能化。在生物系统的领域,人工智能的发展尤为令人关注。 一.人工智能的概念 人工智能领域的研究是从1956年正式开始的,这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了“人工智能”(Artificial Intelligence,AI)这个术语。 人工智能也称机器智能,它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发,人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统,来模拟人类智能活动的能力,以延伸人们智能的科学。如果仅从技术的角度来看,人工智能要解决的问题是如何使电脑表现智能化,使电脑能更灵活方效地为人类服务。只要电脑能够表现出与人类相似的智能行为,就算是达到了目的,而不在乎在这过程中电脑是依靠某种算法还是真正理解了。人工智能就是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的—个分支,人工智能的目标就是研究怎样用电脑来模仿和执行人脑的某些智力功能,并开发相关的技术产品,建立有关的理论。 人工智能是在计算机科学、控制论、信息论、心理学、语言学等多种学科相互渗透的基础发展起来的一门新兴边缘学科,主要研究用机器(主要是计算机)来模仿和实现人类的智能行为. 二.人工智能的发展历史 50年代人工智能的兴起和冷落人工智能概念首次提出后,相继出现了一批显著的成果,如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限,以及机器翻译等的失败,使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是:重视问题求解的方法,忽视知识重要性。 60年代末到70年代,专家系统出现,使人工智能研究出现新高潮DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、

大学人工智能期末考试题库

《人工智能与专家系统》试卷(1)参考答案与评分标准 问答题(每题5分,共50分) 1.人工智能是何时、何地、怎样诞生的?(5分) 答:人工智能于1956年夏季在美国达特茅斯(Dartmouth)大学诞生。(3分)1956年夏季,美国的一些从事数学、心理学、计算机科学、信息论和神经学研究的年轻学者,汇聚在Dartmouth大学,举办了一次长达两个月的学术讨论会,认真而热烈地讨论了用机器模拟人类智能的问题。在这次会议上,第一次使用了“人工智能”这一术语,以代表有关机器智能这一研究方向。这是人类历史上第一次人工智能研讨会,标志着人工智能学科的诞生,具有十分重要的意义。(2分) 2.行为主义是人工智能的主要学派之一,它的基本观点是什么?(5分) 答:行为主义,又称进化主义或控制论学派。这种观点认为智能取决于感知和行动(所以被称为行为主义),它不需要知识、不需要表示、不需要推理。其原理是控制论和感知——动作型控制系统。 3.什么是知识表示?在选择知识表示方法时,应该考虑哪几个因素?(5分)答:知识表示是研究用机器表示知识的可行性、有效性的般方法,是一种数据结构与控制结构的统一体,既考虑知识的存储又考虑知识的使用。知识表示实际上就是对人类知识的一种描述,以把人类知识表示成计算机能够处理的数据结构。对知识进行表示的过程就是把知识编码成某种数据结构的过程。(3分)在选择知识表示方法时,应该考虑以下几个因素:(1)能否充分表示相关的领域知识;(2)是否有利于对知识的利用;(3)是否便于知识的组织、维护和管理;(4)是否便于理解和实现。(2分) 4.框架表示法有什么特点?(5分) 答:框架表示法有如下特点:结构性、继承性、自然性。(5分) 5.何谓产生式系统?它由哪几部分组成?(5分) 答:把一组产生式放在一起,让它们相互配合,协同作用,一个产生式生成的结论可以供另一个产生式作为已知事实使用,以求得问题的解,这样的系统称为产生式系统。(2分) 产生式系统一般由三个基本部分组成:规则库、综合数据库和推理机。(3分) 6.产生式系统中,推理机的推理方式有哪几种?请分别解释说明。(5分)答:产生式系统推理机的推理方式有正向推理、反向推理和双向推理三种。 正向推理:正向推理是从己知事实出发,通过规则库求得结果。 反向推理:反向推理是从目标出发,反向使用规则,求证已知的事实。 双向推理:双向推理是既自顶向下又自底向上的推理。推理从两个方向进行, 直至在某个中间界面上两方向结果相符便成功结束;如两方衔接不上,则推理失败。

人工智能小型专家系统的设计与实现解读

人工智能技术基础实验报告 指导老师:朱力 任课教师:张勇

实验三小型专家系统设计与实现 一、实验目的 (1)增加学生对人工智能课程的兴趣; (2)使学生进一步理解并掌握人工智能prolog语言; (3)使学生加强对专家系统课程内容的理解和掌握,并培养学生综合运用所学知识开发智能系统的初步能力。 二、实验要求 (1)用产生式规则作为知识表示,用产生系统实现该专家系统。 (2)可使用本实验指导书中给出的示例程序,此时只需理解该程序,并增加自己感兴趣的修改即可;也可以参考该程序,然后用PROLOG语言或其他语言另行编写。 (3)程序运行时,应能在屏幕上显示程序运行结果。 三、实验环境 在Turbo PROLOG或Visual Prolog集成环境下调试运行简单的PROLOG程序。 四、实验内容 建造一个小型专家系统(如分类、诊断、预测等类型),具体应用领域由学生自选,具体系统名称由学生自定。 五、实验步骤 1、专家系统: 1.1建造一个完整的专家系统设计需完成的内容: 1.用户界面:可采用菜单方式或问答方式。

2.知识库(规则库):存放产生式规则,库中的规则可以增删。 3.数据库:用来存放用户回答的问题、已知事实、推理得到的中 间事实。 4.推理机:如何运用知识库中的规则进行问题的推理控制,建议 用正向推理。 5.知识库中的规则可以随意增减。 1.2推理策略 推理策略包括:正向(数据驱动),反向(目标驱动),双向 2、动物分类实验规则集 (1)若某动物有奶,则它是哺乳动物。 (2)若某动物有毛发,则它是哺乳动物。 (3)若某动物有羽毛,则它是鸟。 (4)若某动物会飞且生蛋,则它是鸟。 (5)若某动物是哺乳动物且有爪且有犬齿且目盯前方,则它是食肉动物。(6)若某动物是哺乳动物且吃肉,则它是食肉动物。 (7)若某动物是哺乳动物且有蹄,则它是有蹄动物。 (8)若某动物是有蹄动物且反刍食物,则它是偶蹄动物。 (9)若某动物是食肉动物且黄褐色且有黑色条纹,则它是老虎。 (10)若某动物是食肉动物且黄褐色且有黑色斑点,则它是猎豹。 (11)若某动物是有蹄动物且长腿且长脖子且黄褐色且有暗斑点,则它是长颈鹿。 (12)若某动物是有蹄动物且白色且有黑色条纹,则它是斑马。 (13)若某动物是鸟且不会飞且长腿且长脖子且黑白色,则它是驼鸟。

专业技术人员继续教育《人工智能技术发展趋势和应用》试题和答案涵盖80%内容

《人工智能技术发展趋势及应用》试题及答案 (一) 单选题,每题 2 分,共 20 题。 1. 下列有关人工智能的说法中,不正确的是()。 (A)人工智能是以机器为载体的智能 (B)人工智能是以人为载体的智能 (C)人工智能是相对于动物的智能 (D)人工智能也叫机器智能 2. 以下属于素养性知识的是()。 (A)为人处事方面的知识 (B)行业性知识 (C)分析性知识 (D)创造性知识 3. 本课程提到,人工智能皇冠上的明珠是()。 (A)数据智能 (B)读写智能 (C)逻辑智能 (D)语言智能 4. 根据本课程,以下哪项不属于情感分析四维模型的内容()。 (A)读音知情 (B)读脸知情

(C)读搏知情 (D)读书知情 5. 人工神经网络发展的第一次高潮是()。 (A)1986年启动“863计划” (B)1977年,吴文俊创立吴方法 (C)1957年,罗森布拉特提出感知机神经元关系 (D)1985-1986年提出误差反向传播算法 6. 人工智能在围棋方面的应用之一是AlphaGo通过()获得“棋感”。 (A)视觉感知 (B)扩大存储空间 (C)听觉感知 (D)提高运算速度 7. 以下哪项不属于教育信息化的三个阶段()。 (A)教育创新化 (B)教育技术化 (C)教育智能化 (D)教育智慧化 8. 以下不属于人工智能对当前经济社会冲击最大的四个领域的是()。 (A)制造 (B)教育

(C)艺术 (D)金融 9. 2013年,麻省理工学院的基础评论把()列为第一大技术突破。 (A)机器学习 (B)人工智能 (C)智能围棋 (D)深度学习 10. 根据本课程,过去生产一台哈雷机车需要21天,但在工业4.0时代,只需要()就可以把私人定制的摩托车交给客户,极大提高了生产效率,同时满足用户的个性化需求。 (A)2天 (B)24小时 (C)12小时 (D)6小时 11. 根据本课程,根据相关机构数据分析,中国制造业总体成本与美国相比() (A)远远低于美国 (B)远远高于美国 (C)已经几乎相等同 (D)无法判断 12. 根据本课程,高速公路自动驾驶属于智能网联汽车的哪个发展阶段?() (A)驾驶辅助 (B)部分自动驾驶

人工智能的发展及应用()

人工智能的发展及应用 学院: 班级: 姓名: 学号: 人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科,主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机,使计算机能实现更高层次的应用。人工智能几乎涉及到是自然科学和社会科学的所有学科,其范围

已远远超出了计算机科学的范畴,人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系,人工智能是处于思维科学的技术应用层次,是它的一个应用分支。从思维观点看,人工智能不仅限于逻辑思维,要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展,数学常被认为是多种学科的基础科学,数学也进入语言、思维领域,人工智能学科也必须借用数学工具,数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用,数学进入人工智能学科,它们将互相促进而更快地发展。 人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。人工智能的定义可以分为两部分,即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解,争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的,或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步,等等。但总的来说,“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关于什么是“智能”,就问题多多了。这涉及到其它诸如意识、自我、思维等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能,这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限,对构成人的智能的必要元素也了解有限,所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的:人工智能是人造的智能,是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学,简称AI。 人工智能体现在思维、感知、行为三个层次。它主要模拟眼神、扩展人的智能。其研究内容可以分为机器思维和思维机器、机器行为和行为机器、机器感知和感知机器、三个层次。人工智能研究与应用虽然取得了不少成果,但离全面推广应用还有很大距离,还有很多问题需要许多学科的共同研究。 人工智能有两种实现方式,第一种叫做工程学方法(Engineering approach),是采用传统的编程技术,使系统呈现智能的效果,而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。它已在一些领域内作出了成果,如文字识别、电脑下棋等。第二种是模拟法(Modeling approach),它不仅要看效果,还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。第一种方法,需要人工详细规定程序逻辑,如果游戏简单,还是方便的。如果游戏复杂,角色数量和活动空间增加,相应的逻辑就会很复杂(按指数式增长),人工编程就非常繁琐,容易出错。而一旦出错,就必须修改原程序,重新编译、调试,最后为用户提供一个新的版本或提供一个新补丁,非常麻烦。采用第二种方法时,编程者要为每一角色设计一个智能系统(一个模块)来进行控制,这个智能系统(模块)开始什么也不懂,就像初生婴儿那样,但它能够学习,能渐渐地适应环境,应付各种复杂情况。 人工智能的发展: 人工智能的研究经历了以下几个阶段: 孕育阶段:古希腊的Aristotle(亚里士多德)(前384-322),给出了形式逻辑的基本规律。英国的哲学家、自然科学家Bacon(培根)(1561-1626),系统地给出了归纳法。“知识就是力量”德国数学家、哲学家Leibnitz(布莱尼兹)(1646-1716)。提出了关于数理逻辑的思想,把形式逻辑符号化,从而能对人的思维进行运算和推理。做出了能做四则运算的手摇计算机英国数学家、逻辑学家Boole(布尔)(1815-1864)实现了布莱尼茨的思维符号化和数学化的思想,提出了一种崭新的代数系统——布尔代数。 第一阶段:50年代人工智能的兴起和冷落人工智能概念首次提出后,相继出现了一批显著的成果,如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限,以及机器翻译等的失败,使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是:重视问题求解的方法,忽视知识重要性。 第二阶段:60年代末到70年代,专家系统出现,使人工智能研究出现新高潮DENDRAL 化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-II语

完整word版,人工智能的发展应用与未来

人工智能的发展应用与未来 人工智能(Artificial Intelligence)。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。 人工智能作为二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一(空间技术、能源技术、人工智能),同时也被认为是二十一世纪三大尖端技术之一(基因工程、纳米科学、人工智能)。人工智能在很多科学领域都获得了广泛应用,并取得了丰硕的成果,其发展之迅速给人类的生活水平带来了巨大的改善,而未来的发展趋势也无可限量。 1.人工智能的兴起和早期发展 人工智能的发展历程大致可以分为下面五个阶段。 第一阶段: 20世纪50年代,人工智能的兴起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后,相继出现了一批显著的成果,如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但是由于消解法推理能力有限以及机器翻译等的失败,使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是重视问题求解的方法,而忽视了知识的重要性。 第二阶段: 60年代末到70年代,专家系统出现,使人工智能研究出现新高潮。DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR 探矿系统、Hearsay-II语音理解系统等专家系统的研究和开发,将人工智能引向了实用化。并且,1969年成立了国际人工智能联合会议( International Joint Conferences on Artificial Intelligence即IJCAI)。 第三阶段: 80年代,随着第五代计算机的研制,人工智能得到了飞速的发展。日本在1982年开始了“第五代计算机研制计划”,即“知识信息处理计算机系统KIPS”,其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败,但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。 第四阶段: 80年代末,神经网络飞速发展,。1987年,美国召开第一次神经网络国际会议,宣告了这一新学科的诞生。此后,各国在神经网络方面的投资逐渐增加,神经网络迅速发展起来。 第五阶段: 90年代,人工智能出现新的研究高潮。由于网络技术特别是国际互连网技术的发展,人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解,而且研究多个智能主体的多目标问题求解,将人工智能更面向实用。另外,由于Hopfield多层神经网络模型的提出,使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象 2.近年来人工智能的应用 (1)“人机大战” 在人工智能的发展史上,出现了很多堪称经典的“人机大战”。

论人工智能的研究与发展(一)

论人工智能的研究与发展(一) 摘要:人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就,在许多领域有着广泛的应用。论述了人工智能的定义,分析了目前在管理、教育、工程、技术、等领域的应用,总结了人工智能研究现状,分析了其发展方向。 关键词:人工智能;计算机科学;发展方向 1人工智能的定义 人工智能(ArtificialIntelligence,AI),是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特莫斯(Dartmouth)学会上提出的。自那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。由于智能概念的不确定,人工智能的概念一直没有一个统一的标准。著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义“人工智能是关于知识的学科——怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而美国麻省理工学院的温斯顿教授认为“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”童天湘在《从“人机大战”到人机共生》中这样定义人工智能:“虽然现在的机器不能思维也没有“直觉的方程式”,但可以把人处理问题的方式编入智能程序,是不能思维的机器也有智能,使机器能做那些需要人的智能才能做的事,也就是人工智能。”诸如此类的定义基本都反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律,构造具有一定智能的人工系统,研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作,也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。 2人工智能的应用领域 2.1人工智能在管理及教学系统中的应用 人工智能在企业管理中的应用。刘玉然在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中提到把人工智能应用于企业管理中,认为要做的工作就是搞清楚人的智能和人工智能的关系,了解人工智能的外延和内涵,搭建人工智能的应用平台,搞好企业智能化软件的开发工作,这样,人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。 人工智能在智能教学系统中的应用。焦加麟,徐良贤,戴克昌(2003)在总结国际上相关研究成果的基础上,结合其在开发智能多媒体汉德语言教学系统《二十一世纪汉语》的过程中累积的实践经验,介绍了智能教学系统的历史、结构和主要技术,着重讨论了人工智能技术与方法在其中的应用,并指出了当今这个领域上存在的一些问题。 2.2人工智能专家系统在工程领域的应用 人工智能专家系统在医学中的应用。国外最早将人工智能应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。1982年,美国Pittsburgh大学Miller发表了著名的作为内科医生咨询的Internist2I内科计算机辅助诊断系统的研究成果,1977年改进为Internist2Ⅱ,经过改进后成为现在的CAU-CEUS,1991年美国哈佛医学院Barnett等开发的DEX-PLAIN,包含有2200种疾病和8000种症状。我国研制基于人工智能的专家系统始于上世纪70年代末,但是发展很快。早期的有北京中医学院研制成“关幼波肝炎医疗专家系统”,它是模拟著名老中医关幼波大夫对肝病诊治的程序。上世纪80年代初,福建中医学院与福建计算机中心研制的林如高骨伤计算机诊疗系统。其他如厦门大学、重庆大学、河南医科大学、长春大学等高等院校和其他研究机构开发了基于人工智能的医学计算机专家系统,并成功应用于临床。 人工智能在矿业中的应用。与矿业有关的第一个人工智能专家系统是1978年美国斯坦福国际研究所的矿藏勘探和评价专家系统PROSPECTOR,用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等。20世纪80年代以来,美国矿山局匹兹堡研究中心与其它单位合作开发了预防煤矿巷道底臌、瓦斯治理和煤尘控制的专家系统;弗尼吉亚理工学院及州立大学研制了模拟连续开采过程中开采、装载、运输、顶板锚固和设备检查专家系统Consim;阿拉斯加大学编

人工智能的发展及应用

人工智能的发展及应用 这是个信息爆炸自动控制飞速发展的时代,而在这样的时代中,人工智能也取得了飞速的发展。成为了最前沿最热门的学科和研究方向之一。 人工智能的定义 “人工智能” (Artificial Intelligence) 一词最初是在1956 年Dartmouth 学会上提出的。人工智能是指研究、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。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。 人工智能理论进入21 世纪, 正酝酿着新的突破,人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品” , 并使之在越来越多的领域超越人类智能, 人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。 人工智能的应用领域 1. 在管理系统中的应用 (1) 人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率, 而是用计算机实现人们非常需要做, 但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中刘玉然指出把人工智能应用于企业管理中, 以数据管理和处理为中心, 围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库, 而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。换句话说, 就是将企业各部门的数据进行统一集成管理, 搭建人工智能的应用平台, 使之成为企业管理与决策中的关键因子。 2. 在工程领域的应用

(1) 医学专家系统是人工智能和专家系统理论和技术在医学领域的重要应用, 具有极大的科研和应用价值,它可以帮助医生解决复杂的医学问题, 作为医生诊断、治疗的辅助工具。事实上, 早在1982年, 美国匹兹堡大学的Miller 就发表了著名的作为内科医生咨询的Internist 2? 内科计算机辅助诊断系统的研究成果, 由此, 掀起了医学智能系统开发与应用的高潮。目前, 医学智能系统已通过其在医学影像方面的重要作用, 从而应用于内科、骨科等多个医学领域中,并在不断发展完善中。 (2) 地质勘探、石油化工等领域是人工智能的主要作用发挥领地。1978 年美国 斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“PROSPECT”OR, 该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等, 是工业领域的首个人工智能专家系统,其发现了一个钼矿沉积, 价值超过1 亿美元。 3. 在技术研究中的应用 (1) 在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中,目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质、形状和大小进行判断和归类;专家运用超声无损检测仪器, 以其高精度的运算、控制和逻辑判断力代替大量人的体力与脑力劳动减少了任务因素造成的无擦, 提高了检测的可靠性, 实现了超声检测和评价的自动化、智能化。 (2) 人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展,网络技术的安全是我们关心的重点, 因此我们必须在传统技术的基础上进行网络安全技 术的改进和变更,大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的AI技术,开发更 高级AI 通用和专用语言, 和应用环境以及开发专用机器, 而与人工智能技术则为我们提供了可能性。 人工智能的发展 人工智能的发展也并不是一帆风顺的,人工智能的研究经历了以下几个阶段: 孕育阶段:古希腊的Aristotle( 亚里士多德)( 前384-322) ,给出了形式逻辑的基本规律。英国的哲学家、自然科学家Bacon(培根)(1561-1626),系统地给出了归纳法。“知识就是力量”

(完整版)人工智能技术发展趋势及应用

一) 单选题,每题 2 分,共 20 题。 1. 下列有关人工智能的说法中,不正确的是(B)。 (A) 人工智能是以机器为载体的智能 (B) 人工智能是以人为载体的智能 (C) 人工智能是相对于动物的智能 (D) 人工智能也叫机器智能 2. 以下属于素养性知识的是(A)。 (A) 为人处事方面的知识 (B) 行业性知识 (C) 分析性知识 (D) 创造性知识 3. 本课程提到,人工智能皇冠上的明珠是(D)。 (A) 数据智能 (B) 读写智能 (C) 逻辑智能 (D) 语言智能 4. 根据本课程,以下哪项不属于情感分析四维模型的内容(D)。 (A) 读音知情 (B) 读脸知情 (C) 读搏知情

(D) 读书知情 5. 人工神经网络发展的第一次高潮是(C)。 (A) 1986年启动“863计划” (B) 1977年,吴文俊创立吴方法 (C) 1957年,罗森布拉特提出感知机神经元关系 (D) 1985-1986年提出误差反向传播算法 6. 人工智能在围棋方面的应用之一是AlphaGo通过(A)获得“棋感”。 (A) 视觉感知 (B) 扩大存储空间 (C) 听觉感知 (D) 提高运算速度 7. 以下哪项不属于教育信息化的三个阶段(A)。 (A) 教育创新化 (B) 教育技术化 (C) 教育智能化 (D) 教育智慧化 8. 以下不属于人工智能对当前经济社会冲击最大的四个领域的是(C)。 (A) 制造 (B) 教育

(C) 艺术 (D) 金融 9. 2013年,麻省理工学院的基础评论把(D)列为第一大技术突破。 (A) 机器学习 (B) 人工智能 (C) 智能围棋 (D) 深度学习 10. 根据本课程,过去生产一台哈雷机车需要21天,但在工业4.0时代,只需要(D)就可以把私人定制的摩托车交给客户,极大提高了生产效率,同时满足用户的个性化需求。 (A) 2天 (B) 24小时 (C) 12小时 (D) 6小时 11. 根据本课程,根据相关机构数据分析,中国制造业总体成本与美国相比(C) (A) 远远低于美国 (B) 远远高于美国 (C) 已经几乎相等同 (D) 无法判断

人工智能习题&答案-第6章-专家系统

第六章专家系统 6-1 什么叫做专家系统?它具有哪些特点与优点? 专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的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方法来处理该领域问题。也就是说,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。 特点: (1)启发性 专家系统能运用专家的知识与经验进行推理、判断和决策 (2)透明性 专家系统能够解释本身的推理过程和回答用户提出的问题,以便让用户能够了解推理过程,提高对专家系统的信赖感。 (3) 灵活性 专家系统能不断地增长知识,修改原有知识,不断更新。 优点: (1) 专家系统能够高效率、准确、周到、迅速和不知疲倦地进行工作。 (2) 专家系统解决实际问题时不受周围环境的影响,也不可能遗漏忘记。 (3) 可以使专家的专长不受时间和空间的限制,以便推广珍贵和稀缺的专家知识与经验。 (4) 专家系统能促进各领域的发展,它使各领域专家的专业知识和经验得到总结和精炼,能够广泛有力地传播专家的知识、经验和能力。 (5) 专家系统能汇集多领域专家的知识和经验以及他们协作解决重大问题的能力,它拥有更渊博的知识、更丰富的经验和更强的工作能力。 (6) 军事专家系统的水平是一个国家国防现代化的重要标志之一。 (7) 专家系统的研制和应用,具有巨大的经济效益和社会效益。 (8) 研究专家系统能够促进整个科学技术的发展。专家系统对人工智能的各个领域的发展起了很大的促进作用,并将对科技、经济、国防、教育、社会和人民生活产生极其深远的影响。

人工智能专家系统论文

人工智能专家系统论文 摘要:人工智能是研究、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。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。其中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。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,求解需要专家才能解决的困难问题。 关键词:计算机,人工智能,专家系统 引言: 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。从基础理论的角度出发,其研究基本内容包括:知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。 人工智能系统的开发和应用,已为人类创造出可观的经济效益,专家系统就是一个例子。随着计算机系统价格的继续下降,人工智能技术必将得到更大的推广,产生更大的经济效益。 专家系统(expert system)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方法来处理该领域问题。也就是说,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。 专家系统属于人工智能的一个重要发展分支,并且应用于数学、物理、医疗、军事、地质勘探、气象、农业、法律、教学、化工、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,产生了巨大的经济效益和社会效益。现在,专家系统已成为人工智能领域中最活跃、最受重视的领域。[1].[2] 一、专家系统 1.1 专家系统的特点 (1).具有专家水平的专业知识: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,既数据级、知识库级、控制级。数据级知识是指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与数据库中。知识库知识是指专家的知识。这一类知识是构成专家系统的基础。控制级知识也称为元知识,是关于如何应用前两种知识的知识,如在问题求解中的搜索策略、推理方法等。具有专家专业水平是专家系统的最大特点。专家系统具有的知识越丰富,质量越高,解决问题的能力就越强。 (2).能进行有效的推理:专家系统要利用专家知识来求解领域内的具体问题,必须有一个推理机构,能根据用户提供的已知事实,通过应用知识库中的知识,进行有效的推理,以实现问题的求解。 (3).启发性:专家系统能利用经验的判断知识来对求解的问题作出多个假设。依据某些条件选定一个假设,是推理继续进行。

相关文档
相关文档 最新文档