专家系统间的知识获取与专家系统兼并

自 DENDRAL 产生并被成功地使用近二十年来,专家系统(ES)作为人工智能(AI)的一个分支,不仅在技术上得到了丰富的发展,而且数量和应用领域迅速增加,这主要是由于 ES 为领域专门化的,不象许多传统软件是领域通用的。但是,目前各领域中现存的 ES 也出现了一些应引起注意的问题,如 ES 的安全,已有 ES 的更新与发展等。另一方面,随着理论与技术的成熟及应用的需求,产生了第三代 ES 的概念,即大型多学科综合型专家系统。本文提出并浅议已有 ES 更新与发展及构造大型 ES 的一种可能的方式——ES 间的知识获取与 ES 兼并。     

基于神经网络的专家系统的应用研究

本文论述了传统专家系统的缺点及神经网络专家系统的功能，并给出了应用实例。     

故障诊断专家系统研究的现状与展望

介绍了专家系统在故障诊断领域的应用情况,阐述了国内外故障诊断专家系统的发展现状,针对目前研究较成熟的故障诊断专家系统模型遄行了分析,并指出了各自技术的特点和局限性;最后结合新技术的发展和应用对故障诊断专家系统的发展趋势进行了展望。     

基于事例的专家系统研究

本文在介绍基于事例的专家系统的基础上,分析了基于事例的专家系统的优势,剖析了它的决策过程,提出了基于专家系统的框架结构。     

专家系统的开发环境与实现

本文介绍一个通用规则型专家系统开发环境模型，并详细地论模糊专家系统中的知训表示，同时给出相应的算法。     

专家系统与多agent协作系统

一、引言最近几年,八I研究重点逐步从专家系统(ES)转移到面向工作组的多Agent协作系统(MACs)[,],这种改变源于八I设计者已经意识到:为了建立一个成功的、而不是执行与环境隔离的应用,必须考虑应用场所的背景信息(eontextual xnformation)[,〕。     

专家系统中背景研究的意义

人工智能中不同领域的研究表明：新一代的智能辅助系统是与背景相关的。虽然人们普遍接受知识应有一个背景部件的观点，但在可用的知识表态方法及随后的知识处理中极少显式表达和利用背景知识。本文着眼于探讨 背景研究在专家系统开发中的意义，以期阐明：背景知识的显式识别、表达与利用有助于专家系统听知识获取、知识表示、推
推理、学习和解释，从而提高专家系统自适应能力和解决问题的智能性。     

智能辅导专家系统中代数证明的设计与实现

教育型专家系统是人工智能技术的重要应用。文章概述了一个教育型专家系统的实例—智能辅导系统,并详细阐述了该系统中代数证明部分的设计与实现,最后指出了代数证明部分取得的成果和不足。     

DCS故障诊断专家系统中知识自动获取的研究

着重叙述了知识自动获取系统，其与目前最常用的开发工具不同，在设计与开发中采用了最新的数据库软件来作为开发工具，同时对新系统中知识输入的步骤、知识输入界面及知识输方法作了介绍。     

基于神经网络专家系统的研究与实现

针对传统专家系统推理能力弱和智能水平低等不足,本文采用神经网络方法解决了传统专家系统在知识表示和知识获取等方面的问题。本文从描述传统专家系统几点不足出发,详细阐述了神经网络专家系统的基本原理和框架结构,最后选取三层BP神经网络模型,给出了钻井故障诊断系统的神经网络专家系统的实现。     

神经网络在泵送专家系统中的研究和应用

混凝土泵送技术的复杂性和模糊性一直都是靠领域专家的经验来解决的。神经网络在专家系统中的应用是在人工智能方面的重大发展,它克服了传统专家系统在知识获取和表达上的薄弱环节,由于模拟了大脑的思维性,推理机制比产生式推理优越许多。基于神经网络的专家系统只需要领域专家解决问题的实例或范例来训练神经网络,使在同样输入的情况下神经网络能够得到与专家给出的解答尽可能相同的输出,而且解答的精度可用它与专家解答之间的均方差的准则来度量。文中介绍了BP神经网络在专家系统中的知识获取和表示以及推理机制问题。     

医学专家系统中知识表示、获取和推理的两种方法

文章提出使用模糊数学的方法和基于规则的神经网络的方法来构造一个呼吸道疾病方面的专家系统,包括知识的表示、获取和推理。对模糊数学方法,用模糊集来表示所考虑的症状与所有可能的疾病。医学知识存储在症状与疾病的模糊关系上。推理时使用模糊关系合成的方法。对基于规则的神经网络方法,从规则集中自动构造网络的结构,确定隐层节点数和连接权值。用并行的方法进行推理。     

蚁群神经网络在鱼病专家系统中的应用研究

BP算法在神经网络中应用较为广泛,但有收敛速度慢、易于陷入局部极小的缺点;而蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,有正反馈、分布式计算、全局收敛、启发式学习等特点。将蚁群算法和神经网络结合起来,应用于鱼病专家系统的知识获取和诊断推理中,可以提高运算效率,具有很好的应用前景。     

IUC构建在农业专家系统中的应用

农业专家系统是现今应用效果显著的智能化农业信息处理系统,而系统的开发是其广泛推广的瓶颈问题。采用以自然语言理解为基础自动获取知识并自动构造专家系统的思想,提出了利用格语法来组织句法,通过语义网络进行知识表示的一种新的知识获取方法,解决了在构造农业专家系统中的一个关键问题:中文自然语言理解接口IUC(Interface for U nderstand ing Ch inese)。实验结果表明,该方法是可行且有效的。     

贷款风险评估专家系统的设计与实现

本文介绍了贷款风险评估专家系统的实现方法,讨论了系统的总体结构与功能特点,以及系统知识库、推理机和知识获取器设计技术。     

基于决策树的网络故障诊断专家系统模型

针对传统网络故障诊断专家系统在知识获取方面的固有不足,结合决策树算法和专家系统的特点,提出一种基于决策树的网络故障诊断专家系统模型,讨论网络故障诊断专家系统模型的推理机制和推测算法以及知识获取的实现方法。实践结果表明,模型在知识获取方面具有获取过程简单、计算复杂性低、适应性强的特点。     

专家系统中多种知识表示方法的集成应用

专家系统的建立是以知识为基础的，采用何种知识表示方法在一定程度上决定了专家系统能否正确高效的运行。先综合比较了常见的几种知识表示方法，然后介绍了在“现役混凝土结构耐久性评估专家系统”1中集成应用框架、产生式、神经网络等多种知识表示方法的思路及解决方案，该系统的实际使用证明此法是可行和有效的。     

构件化专家系统的研究与应用

首先阐述了构件化的软件技术,提出构件化的农业专家系统的体系结构,分析了构件间的集成规则,并研究了数据挖掘构件和推理机构件。最后研究了构件组装的接口问题及专家系统构件组装的实现方案。