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基于神经网络专家系统的智能家居的研究

基于神经网络专家系统的智能家居的研究
基于神经网络专家系统的智能家居的研究

浅谈专家系统应用与发展

浅谈专家系统应用与发展 摘要:专家系统作为人工智能应用研究的课题之一在各个领域得到广泛应用,但也存在一些突出问题限制了其进一步的发展。本文就专家系统的应用领域和研究热点及其存在问题作了讨论,并提出了新型专家系统的一些特点,指出发展新型专家系统是很有必要的。 关键字:专家系统,知识获取,数据挖掘,多Angent Application and Prospect of Expert System Abstract:Expert system is one of the research subjects of the application of AI(artificial intelligence),and widely uesd in many fields,but some predominant problems confined its development.This article discussed the application areas and research hotspots of expert system,and brought up some characteristics of new style expert system,finally pointed that it’s necessary for us to develop new style expert system. Key words:expert system; knowledge acquisition; data mining; multi-agent system 1专家系统概述 1.1 专家系统的起源与含义 专家系统(expert system)是人工智能领域应用研究最活跃和最广泛的课题之一。第一个专家系统是在1956年由Allen Newell、Herbert Simon及J. C. Shaw 所发展。其后,许多专家系统也纷纷随之建立,但在前期多半是属于研究性质的雏形系统。1970年代之后,人工智能与专家系统专用的程序语言及软件开发工具逐渐开始发展,而各种知识表示法及算法也被广泛地研究,使得专家系统的建构与发展方式产生了不小的改变。在1980年代后期开始,专家系统便能够逐渐脱离实验室的研究而广泛应用于各行业中[1,2]。 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[1]。 1.2 专家系统的结构 专家系统的基本结构如图1所示,其中箭头方向为数据流动的方向。专家系统通常由人机交互界面、知识库、推理机、解释器、综合数据库、知识获取等6个部分构成。

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。

专家系统的实例分析

专家系统的实例分析 张宏昊 研电1203 1122201030 一、实验要求 1.1 已知:电网的接线、操作前的开关、刀闸状态初始态、现场的运行规程、要操作的设备、操作前状态、操作后状态 求出:是否允许某设备在当前运行方式下,由操作前状态转换到操作后状态。 信息流图(系统结构图) 1.2 用产生式表示刀闸的操作规则 规则一:IF 与刀闸同间隔的开关分 THEN 刀闸能分或合 规则二:IF 与刀闸相关的接地刀闸/线全部为分 THEN 刀闸能合 规则三:IF 刀闸是母线刀闸 且 停电操作 且出线刀闸分 THEN 刀闸能分 规则四:IF 刀闸两端具备等电位条件 THEN 刀闸能分或合 1.3 知识表示方法(数据库结构设计) 以设备为核心 85 853 851 852 8530 8510 85J1 85J2 856 典型间隔 Typical Unit 855

二、程序设计 2.1 程序主界面 2.2程序功能介绍 2.2.1 图示模块 程序左上角有一个图示模块,在这个模块里可以直观的显示各个开关、断路器的开断状态,并且可以直接点击开关进行操作,操作结果也会动态显示在界面上。 2.2.2开关状态操作块

这个模块可以分别对各个开关和断路器今天开断操作,操作结果会与图示模块同步显示。 2.2.3操作日志表 操作日志表可以显示程序执行的各种状态,从启动程序起,这里将显示所有操作记录,例如当操作某个开关,则这里相应记录着操作。而且相关的操作提示也会在这里显示,例如当某个开关操作违反规程时,这里将进行具体提醒。 2.2.4 程序操作模块 这个模块是进行读取数据和保存操作日志表到本地的地方。 2.3 数据结构 该程序包含这实验一和实验二的两个数据结构。 实验一是用来计算系统节点的程序,数据结构全部由类实现。数据节点类有:IN_BranchInfo, IN_BreakerInfo, IN_NodeInfo和IN_SubSystemInfo,这些类用来记录每个branch,breaker,node和subsystem节点的信息。而这几个类的数据操作由相应的CAL_Branch, CAL_Breaker, CAL_Node, CAL_SubSystem来控制,在这几个类中包含着相应类型数据的读取,保存,设置,清除以及显示等操作。 最后,所有的这几个类都由一个CAL_Calculate来管理。这个类有个最高的管理权,每个类型数据的读取,保存等函数都是从这里调用的,而最关键的生成数据表的计算函数也在这个类中。 对于实验二的数据结构,鉴于已给的系统是固定的,而且程序包含了图像显示,为了简单操作,数据结构使用了固定形式,即实验二的节点数是不能修改的。 节点信息用SecEquiInfo这个类来实现,相应的读取,保存等操作是在SecEqui这个类中实现的。而对系统开关的控制,已经相应的规则逻辑判断是在CVCSBPowerFormView类中实现的,因为这是控制主界面的类。

智能家居综述教学教材

智能家居综述 1 概述 工业化、信息化社会的发展,对家居生活的影响带来了日常生活的革命性变化,从而诞生了智能家居的概念。80年代末期,由于通信与信息技术的发展,出现了对住宅中各种通信、家电、安保设备通过总线技术进行监视、控制与管理的商用系统,这在美国称为Smart Home,也就是现在智能家居的原型。最初的智能家居主要源自智能建筑行业,主要包括楼宇自动化系统、通信自动化系统和办公自动化系统,通过结构化综合布线系统把上述三个系统有机结合起来。随着数字化和网络化技术的发展,智能建筑技术逐渐向家庭发展,在家庭中应用最多的3C 产品之间的界限日益模糊,融合协同的趋势日益明显。各终端厂商以此为切入点,纷纷启动了家庭网络和终端互联技术研究,并提出多种智能家居的应用方案。 2 智能家居的发展现状 自从1984 年世界上的第一幢智能建筑在美国康涅狄格州出现以后,智能家居在国外得以快速发展,美国、加拿大、欧洲、澳大利亚和东南亚等经济比较发达的国家和地区先后提出了各种智能家居方案。到目前为止,智能家居系统已经开始应用在新加坡、韩国和中国的多个社区家庭,许多国内外的知名企业也开始研究与智能家庭相关的设备和技术。 智能家居从结构角度的变化经历了三次较大的变革,从最初的雏形式的智能家居系统,采用了同轴电缆组建网络,只是简单的实现开关物理量的控制的功能;后来变革到相对成熟、多功能、高效的基于总线模式的视频音频通信的模式;再到以中心处理器为核心,融合所有家居系统,实现真正的集中智能化控制;到现如今主流方向的基于物联网技术,模块化选择服务功能的智能家居系统。一共经历了四代的发展,其相关技术也日趋成熟。 而从智能家居系统相关的协议标准来分,目前市场上被认可的主流系统主要有以下几种:X-10系统,它是美国的主流应用系统,是利用电力线来作为构建网络的平台,用来保证数据的相互传递。同时,它采用集中总控制的模式来实现网络各终端的功能,这就使得该系统的操控相对简单、便利。而此系统的最大优点在于无需重新布线,它是利用电力载波技术,使用发射器将信号发出,再通过接收器接收信号处理后执行相应的操作。这就使得系统在安装工程上不需要为此单独钻孔开槽安装,大大节约了相应的费用和工期。但由于此系统的价格偏于昂贵,且相应的技术还有待提高,如抗干扰性差,通信速度低,所以在国内的推广并不是很成功;EIB系统,这是德国开发的系统,它的设计思路和美国的X-10系统恰好相反,系统各部分数据的交换都是采用总线连接的方式,使用前需要安装好相应的总线系统,并且也是采用中央控制的方式。此系统的最大特点是稳定性及安全性比较高,功能也很强大。但它缺点同样明显,预埋总线的方式不但增加了

专家系统及其在教育中的应用研究

专家系统及其在教育中的应用研究 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06 月20 日

专家系统及其在教育中的应用研究 摘要:作为人工智能应用研究的一个重要分支,专家系统被广泛应用于各个领域并取得了巨大的成功。本文在介绍专家系统的内涵、基本结构原理和发展趋势的基础上对专家系统在教育领域中的应用现状作了探讨,分析了专家系统与计算机辅助教学、网络远程教学的结合应用以及在辅助教育教学方面的其他应用。 关键字:人工智能;专家系统;ITES;ICAI;IDSS 一、引言 信息技术的飞速发展正以一种前所未有的深度和广度渗透到社会的方方面面,改变着人们的生活。其中,对于人工智能领域的关注和研究一直领跑于信息技术的前沿,标志着社会发展的智能化趋势。而人工智能中最接近实际应用、发展最快、效益最显著的当属专家系统。可以说“专家系统是人工智能从幻想到实践,再由实践到理论的主角川¨。从1965年世界上第一个专家系统诞生至今,随着知识工程的深入研究,以及专家系统的理论和技术的不断发展,使得专家系统的应用渗透到几乎各个领域,并在实际应用中产生了巨大的经济效益。当今社会对教育现代化的呼吁和关注,使专家系统在教育中的应用也越来越得到人们的重视,且具有广阔的发展前景。尤其是专家系统与传统的计算机辅助教学、网络远程教学的结合,更能满足学生的个性化学习需求,充分体现了教与学的灵活性、互动性和适应性,同时,专家系统在辅助教育教学中的其他应用也极大地促进了教育信息化的发展。 二、有关专家系统 专家系统(Expert System)是人工智能应用研究中最活跃、最成熟的一个领域。专家系统的实质就是一种具有特定领域内大量知识和经验的计算机智能程序系统。它包括两个方面的含义。首先,专家系统是一种智能程序系统,因此,它不同于一般的程序系统,是一种能够运用已有知识和经验进行推理、判断与决策并对结论的推理过程作出解释的启发式程序系统。其次,专家系统的智能来源于领域专家的知识和经验,它应用人工智能技术,模拟人类专家求解问题的思维过程求解领域内的各种问题,其水平可以达到甚至超过人类专家的水平,而且能够在运行过程中不断积累和更新知识,和人类专家相比更具持久性、灵活性和一致性。专家系统又可称为“基于知识的系统”。这种基于知识的系统以知识为中心,以逻辑推理为手段解决问题。因此,专家系统的核心内容是知识库和推理机制,其主要组成部分是:知识库、推理机、综合数据库、解释机构、知识获取机构和用户界面。其一般结构如图1所示: 领域专家、知识工程师 用户

专家系统在材料领域中的研究现状与展望

收稿日期:2004-03-22 白润,1978年生,硕士研究生,主要从事战斗部材料专家系统的研究工作 专家系统在材料领域中的研究现状与展望 白 润 郭启雯 (北京理工大学材料科学与工程学院,北京 100081) 文 摘 简要介绍了专家系统的一般结构及功能,综述了近年来专家系统在材料领域中的应用,即在材料优化设计、材料智能加工与智能控制、材料缺陷诊断与质量控制等方面国内外研究现状与取得的成果,探 讨了今后的发展方向。 关键词 专家系统,材料设计,智能加工, 性能检测 Current Status and Outlook of Expert System in Material Science Bai Run G uo Qiwen (School of Material Science and Engineering ,Beijing Institute of T echnology ,Beijing 100081) Abstract The structure and functions of a basic expert system are briefly introduced.Application and development of expert systems in material science at home and abroad in recent years are reviewed systematically including material de 2sign and optimization ,intelligent processing and controlling of materials ,fault detection and quality control.Future de 2 velopment is discussed as well. K ey w ords Expert system ,Material design ,Intelligent process ,Detect property 1 引言 专家系统又称基于知识的系统,是人工智能走向实用化研究中最引人注目的一个领域,其实质是一个以知识为基础的计算机程序系统,其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验,能够模仿人类专家思维和求解该领域问题。实践表明,只要经验知识和数据表述合理、准确,并且达到一定的数量,通过严密的计算机程序,由专家系统代替人类专家进行推理,其结果的准确性和有效性并不逊于人类专家;在某些数据量巨大、复杂程度较高、而模糊程度较低的问题的处理上,专家系统甚至超过了人类专家。它的高性能和实用性引起了全球科技领域的广泛重视。近年来,专家系统走出实验室,开始在各行各业中得到应用,在材料科学领域中的应用也受到关注。2 专家系统构成及各模块功能 一般专家系统由知识库、推理机、数据库、知识 获取机制、解释机制以及人机界面组成,其相互间的关系如图1所示。 图1 专家系统的一般结构 Fig.1 S tructure of a basic expert system

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。

智能家居系统的发展与现状

智能家居系统的发展与现状 XXX (XXX,XXX,XXX) 摘要:智能家居是利用先进的计算机技术、网络通讯技术、综合布线技术、依照人体工程学原理,融合个性需求,将与家居生活有关的各个子系统如安防、灯光控制、窗帘控制、煤气阀控制、信息家电、场景联动、地板采暖等有机地结合在一起,通过网络化综合智能控制和管理,实现“以人为本”的全新家居生活体验。 关键词:智能、控制、网络、家居 1 引言 随着计算机网络技术和电子信息技术的高速蓬勃发展及国内消费者生活水平的不 断提高,人们更加注重生活质量,对住宅的要求也越来越高,已经上升到了对整个家居智能化、自动化、安全、高效、舒适等更高层面的要求,这些都直接促成了智能家居的诞生[1]。 所谓的智能家居指的是通过综合采用先进的计算机、通信和控制技术,建立一个由家庭安全防护系统、网络服务系统和家庭自动化系统组成的家庭综合服务与管理集成系统,从而实现全面的安全防护、便利的通讯网络以及舒适的居住环境的家庭住宅[2]。一个完整的智能家居系统一般有照明控制系统、电器控制系统、安防门禁系统、消防报警系统、远程控制系统等组成[3],整个系统实现了信息的采集、输入和输出、集中控制、远程控制、联动控制等功能。与传统的家居系统相比,更强调人的主观能动性,重视利用高新技术实现与居住环境的协调,能随心所欲地控制居住环境,达到智能化、便捷化、高效舒适化等目的[4]。 2 智能家居系统的背景及意义 智能家居系统具有安全、方便、高效、快捷、智能化、个性化的独特魅力,对于改善现代人类的生活质量,创造舒适、安全、便利的生活空间有着非常重要的意义,并具有非常广阔的市场前景。虽然其问世,至今还未能像DVD、家用PC、手机等其他家用电器那样,迅速掀起一股潮流,但从发展趋势看,智能家居的日益普及将是一种必然。预计到2010年,我国大中城市中60%的住宅会实现一定程度的智能家居。在未来,没有智能家居系统的住宅也许会像今天不能上网的住宅那样不合潮流[5]。 网络应用的普及以及各种信息家电的产生都使得在家庭内部对Internet的访问不再局限于单个PC,每个家庭都将面临如何在家庭内部传送Internet数据以及如何将各种家电设备连接起来的问题,基于此,智能家居网络应运而生。智能家居网络是信息社会的基本单元。未来的家庭中,各种家电设备将组成一个家庭局域网,并通过智能家居控制器接入互联网。智能家居网络的市场发展潜力极其可观,几家大的厂商Intel、IBM、Microsoft及Sony都早已涉及其中[6]。 智能家居网络指的是在一个家居中建立一个通信网络,将各种家电设备互相连接起来,实现对所有智能家居网络上的家电设备的远程使用和控制及任何要求的信息交换,如音乐、电视或数据等。智能家居网络的构架包括家庭内部网络系统、智能家居控制器以及智能家居网络与外部Internet网络之间的数据通信[7]。其中,智能家居控制器是智能家庭网络的一个重要组成部分,起到核心的管理、控制和与外部网络通讯作用。它是通过家庭管理平台与家居生活有关的各种子系统有机结合的一个系统,也是连接家庭

基于神经网络的专家系统

基于神经网络的专家系统 摘要:人工神经网络与专家系统,作为人工智能应用的两大分支,在实际应用中都有许多成功的范例,但作为单个系统来讲,二者都存在很大的局限性。主要是专家系统知识获取的“瓶颈问题”和神经网络知识表达的“黑箱结构”。为解决这个问题,本文提出将专家系统与神经网络技术集成,达到优势互补的目的。利用神经网络优良的自组织、自学习和自适应能力来解决令家系统知识获取的困难,同时用专家系统良好的解释机能来弥补神经网络中知识表达的缺陷。论文提出了基于神经网络专家系统的结构模型,知识表示方式以及推理机制等。 关键词:专家系统;神经网络;系统集成; 0 引言 专家系统(Expert System)是一种设计用来对人类专家的问题求解能力建模的计算机程序。专家系统是一个智能计算机程序,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。一个专家系统应具有以下三个基本特征:启发性——不仅能使用逻辑性知识还能使用启发性知识;透明性——能向用户解释它们的推理过程,还能回答用户的一些问题;灵活性——系统中的知识应便于修改和扩充;推理性——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[1,2,3]。 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性知识两类。数据库用于存放专家系统运行过程中所需要和产生的信息。推理机的作用是按照一定的控制策略,根据用户提出的问题和输入的有关数据或信息,按专家的意图选择利用知识库的知识,并进行推理,以得到问题的解答,它是专家系统的核心部分。人机接口部分的功能是解释系统的结论,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。 1 传统专家系统存在的问题 传统专家系统是基于知识的处理的系统,将领域知识整理后形式化为一系列系统所能接受并能存储的形式,利用其进行推理实现问题的求解。尽管与人类专家相比,专家系统具有很大的优越性。但是,随着专家系统应用的日益广泛及所处理问题的难度和复杂度的不断扩大和提高,专家系统在某些方面已不能满足是实际工作中的需求,具体体现在以下一个方面[1,2]:(1)知识获取的“瓶颈”问题。(2)知识获取的“窄台阶”。(3)缺乏联想功能、推理能力弱。(4)智能水平低、更谈不上创造性的知识。(5)系统层次少。(6)实用性差。 2 神经网络与传统专家系统的集成 神经网络是基于输入\输出的一种直觉性反射,适用于进行浅层次的经验推理,其特点是通过数值计算实现推理;专家系统是基于知识匹配的逻辑推理,是深层次的符号推理。将两者科学的结合形成神经网络专家系统,可以取长补短。根据侧重点的不同,神经网络与专家系统的集成有三种模式[2]:(1)神经网络支持专家系统。以传统的专家系统为主,以神经网络的有关技术为辅。 (2)专家系统支持神经网络。以神经网络的有关技术为核心,建立相应领域的专家系统,采用专家系统的相关技术完成解释等方面的工作。 (3)协同式的神经网络专家系统。针对大的复杂问题,将其分解为若干子问题,针对每个子问题的特点,选择用神经网络或专家系统加以实现,在神经网络和专家系统之间建立一种耦合关系。

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。

国内外智能家居系统发展现状

该文word文档兼容2003和2007国内外智能家居系统发展现状随着经济的发展社会信息化的程度不断提高,智能家居的概念逐步走进了人们的生活。 1国外智能家居的发展情况自从世界上第1幢智能建筑1984年在美国出现后,美国、加拿大、欧洲、澳大利亚和东南亚等经济比较发达的国家先后提出了各种智能家居的方案。 智能家居在美国、德国、新加坡、日本等国都有广泛的应用。 新加坡模式的家庭智能化系统包括三表抄送功能、安防报警功能、可视对讲功能、监控中心功能、家电控制功能、有线电视接入、住户信息留言功能、家庭智能控制面板、智能布线箱、宽带网接入和系统软件配置等。 那么,什么是智能化家居?几年前一些经济比较发达的国家提出了“智能住宅”的概念,住宅智能化是智能家居的先导,智能家居是住宅智能化的核心。 那么达到一个什么样的标准才可以称之为智能化家庭呢?智能化家庭与智能大厦概念与定义一样至今尚没有取得一致的认同。 美国电子工业协会于1988年编制了第1个适用于家庭住宅的电气设计标准,即《家庭自动化系统与通讯标准》也有称之为家庭总线系标准(HBS);我国也从1997年初开始制定《小康住宅电气设计(标准)导则》(讨论稿)在《导则》中规定了小康住宅小区电气设计总体上应满足以下要求: 高度的安全性,舒适的生活环境,便利的通讯方式,综合的信息服务,家庭智能化系统。 同时也对小康住宅与小区建设在安全防范、家庭设备自动化和通讯与网络配置等方面提出了三级设计标准,即: 第一级为“理想目标”,第二级为“普及目标”,第三级为“最低目标”。 智能家居最终目的是让家庭更舒适,更方便,更安全,更符合环保。 随着人类消费需求和住宅智能化的不断发展,今天的智能家居系统将拥有更加丰富的内容,系统配置也越来越复杂。

专家系统的应用实例专家系统及其在教育中的应用研究

专家系统的应用实例专家系统及其在教育中的应用研究专家系统及其在教育中的应用研究 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 xx年 06 月 20 日 专家系统及其在教育中的应用研究

摘要:作为人工智能应用研究的一个重要分支,专家系统被广泛应用于各个领域并取得了巨大的成功。本文在介绍专家系统的内涵、基本结构原理和发展趋势的基础上对专家系统在教育领域中的应用 现状作了探讨,分析了专家系统与计算机辅助教学、网络远程教学的结合应用以及在辅助教育教学方面的其他应用。 关键字:人工智能;专家系统;ITES ;ICAI ;IDSS 一、引言 信息技术的飞速发展正以一种前所未有的深度和广度渗透到社会的方方面面,改变着人们的生活。其中,对于人工智能领域的关注和研究一直领跑于信息技术的前沿,标志着社会发展的智能化趋势。而人工智能中最接近实际应用、发展最快、效益最显著的当属专家系统。可以说“专家系统是人工智能从幻想到实践,再由实践到理论的主角川¨。从1965年世界上第一个专家系统诞生至今,随着知识工程的深入研究,以及专家系统的理论和技术的不断发展,使得专家系统的应用渗透到几乎各个领域,并在实际应用中产生了巨大的经济效益。当今社会对教育现代化的呼吁和关注,使专家系统在教育中的应用也越来越得到人们的重视,且具有广阔的发展前景。尤其是专家系统与传统的计算机辅助教学、网络远程教学的结合,更能满足学生的个性化学习需求,充分体现了教与学的灵活性、互动性和适应性,同时,

专家系统在辅助教育教学中的其他应用也极大地促进了教育信息化 的发展。 二、有关专家系统 专家系统(Expert System)是人工智能应用研究中最活跃、最成熟的一个领域。专家系统的实质就是一种具有特定领域内大量知识和经验的计算机智能程序系统。它包括两个方面的含义。首先,专家系统是一种智能程序系统,因此,它不同于一般的程序系统,是一种能够运用已有知识和经验进行推理、判断与决策并对结论的推理过程作出解释的启发式程序系统。其次,专家系统的智能领域专家的知识和经验,它应用人工智能技术,模拟人类专家求解问题的思维过程求解领域内的各种问题,其水平可以达到甚至超过人类专家的水平,而且能够在运行过程中不断积累和更新知识,和人类专家相比更具持久性、灵活性和一致性。专家系统又可称为“基于知识的系统”。这种基于知识的系统以知识为中心,以逻辑推理为手段解决问题。因此,专家系统的核心内容是知识库和推理机制,其主要组成部分是:知识库、推理机、综合数据库、解释机构、知识获取机构和用户界面。其一般结构如图1所示: 领域专家、知识工程师

基于神经网络专家系统的研究与应用

摘要 现代化的建设需要信息技术的支持,专家系统是一种智能化的信息技术,它的应用改变了过去社会各领域生产基层领导者决策的盲目性和主观性,缓解了我国各领域技术推广人员不足的矛盾,促进了社会的持续发展。但传统专家系统只能处理显性的表面的知识,存在推理能力弱,智能水平低等缺点,所以本文引入了神经网络技术来克服传统专家系统的不足,来试图解决专家系统中存在的关系复杂、边界模糊等难于用规则或数学模型严格描述的问题。本文采用神经网络进行大部分的知识获取及推理功能,将网络输出结果转换成专家系统推理机能接受的形式,由专家系统的推理机得到问题的最后结果。最后,根据论文中的理论建造了棉铃虫害预测的专家系统,能够准确预测棉铃虫的发病程度,并能给用户提出防治建议及措施。有力地说明了本论文中所建造的专家系统在一定程度上解决了传统专家系统在知识获取上的“瓶颈”问题,实现了神经网络的并行推理,神经网络在专家系统中的应用具有较好的发展前景。 关键词神经网络专家系统推理机面向对象知识获取

Abstract Modern construction needs the support of IT, expert system is the IT of a kind of intelligence, its application has changed past social each field production subjectivity and the blindness of grass-roots leader decision-making, have alleviated the contradiction that each field technical popularization of our country has insufficient people, the continued development that has promoted society. But traditional expert system can only handle the surface of dominance knowledge, existence has weak inference ability, intelligent level is low, so this paper has led into artificial neural network technology to surmount the deficiency of traditional expert system, attempt the relation that solution has in expert system complex, boundary is fuzzy etc. are hard to describe strictly with regular or mathematics model. This paper carries out the most of knowledge with neural network to get and infer function , changes network output as a result into expert system, inference function the form of accepting , the inference machine from expert system gets the final result of problem. Finally, have built the expert system of the cotton bell forecast of insect pest according to the theory in this thesis, can accurate forecast cotton bell insect become sick degree, and can make prevention suggestion and measure to user. Have proved on certain degree the expert system built using this tool have solved traditional expert system in knowledge the problem of " bottleneck " that gotten , the parallel inference that has realized neural network, Neural network in expert system application has the better prospect for development. Key words Neural network Expert system Reasoning engine Object-orientation Knowledge acquisition

浅谈专家系统的发展现状和展望

浅谈专家系统的发展现状和展望 摘要:专家系统是人工智能领域最重要的应用之一。介绍了专家系统的含义与结构,对专家系统的研究与应用现状、开发方法进行了论述,并提出了新型专家系统的发展趋势与特点,指出专家系统重大的社会和经济价值。 关键词:人工智能;专家系统;研究现状;应用现状;发展趋势;开发方法; 引言:电子计算机的研制成功是科学发展史上具有开拓意义的伟大创举之一。在短短的几十年中, 它已成为现代科学不可缺少的重要工具, 其功用已涉及到各行各业。随着大型计算机的开发和在各个领域中的广泛应用,在竞争意识相当强烈、技术更新十分迅速的今天, 传统的数据处理系统愈来愈不能满足科学发展的需要, 最终必将导致人工智能( A I) 的出现,而作为AI的重要分支,专家系统(ES)必将发挥越来越重要的作用。 1 专家系统概述 1.1 专家系统的含义 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。 1.2 专家系统的结构 每个专家系统所需要完成的任务和特点不相同,其系统结构也有一定的差别,但基本结构一般由知识库、数据库、推理机、知识获取、咨询解释和人机接口等6 部分组成,其中知识库和推理机是核心部分。 (1)知识库:专家系统存储知识的地方。主要用于收集和存储某领域专家的经验、知识及书本知识、常识等,包括可行操作、事实和规则等; (2)综合数据库:综合数据库又称总数据库或全局数据库,主要用于存放有关问题求解的假设、初始数据、目标、求解状态、中间结果以及最终结果; (3)推理机:推理机是专家系统的核心部分,实际是一组计算机程序,用于模拟专家的思维过程,控制、协调整个专家系统的工作。它根据用户所提供的初始数据和问题求解要求,运用知识库中的事实和规则,按照一定的推理方法和控制策略对问题进行推理求解,并将产生的结果输出给用户; (4)知识获取子系统:在建造和维护知识库时充当专家系统和领域专家、知识工程师的接口; (5)解释子系统:解释机构由一组计算机程序组成,它对推理给出必要的解释,并根据用户问题的要求做出相应的回应,最后把结果通过人机接口输出给用户,以增强用户对系统推理的理解和信任; (6)人机接口:用户、专家系统和领域专家知识工程师之间沟通的媒介,它把三者 交互的信息转换成彼此都能够理解的形式,由一组程序及相应的硬件组成,用于完成I/ O工作。 1.3专家系统的特征 (1)知识丰富。积累了相当数量专家的知识; (2)启发性。专家系统能运用专家知识进行判断、推理和决策; (3)复杂度高。知识库中的知识虽然涉及的面比较窄,但是它具有较高的复杂度与

智能家居概念、发展现状及趋势

智能家居的起源 一、智能家居的由来 智能家居概念的起源甚早,但一直未有具体的建筑案例出现,直到1984年美国联合科技公司(United Techno1ogies Building System)将建筑设备信息化、整合化概念应用于美国康乃迪克州(Conneticut)哈特佛市(Hartford)的CityPlaceBuilding时,才出现了首栋的[智能型建筑],从此也揭开了全世界争相建造智能家居的序幕。 最著名的智能家居要算比尔﹒盖茨的豪宅。比尔﹒盖茨在他的“未来之路”一书中以很大篇幅描绘他正在华盛顿湖建造的私人豪宅。他描绘他的住宅是“由硅片和软件建成的”并且要“采纳不断变化的尖端技术”。经过7年的建设,1997年,比尔﹒盖茨的豪宅终于建成。他的这个豪宅完全按照智能住宅的概念建造,不仅具备高速上网的专线,所有的门窗、灯具、电器都能够通过计算机控制,而且有一个高性能的服务器作为管理整个系统的后台。 智能家居是IT技术(特别是计算机技术)、网络技术、控制技术向传统家电产业渗透发展的必然结果。由社会背景之层面来看,近年来信息化的高度进展,通讯的自由化与高层次化、业务量的急速增加与人类对工作环境的安全性、舒适性、效率性要求的提高,造成家居智能化的需求大为增加﹔此外在科学技术方面,由于计算机控制技术的发展与电子信息通讯技术之成长,也促成了智能家居的诞生。 20世纪80年代初, 随着大量采用电子技术的家用电器面市,住宅电子化出现。80年代中期,将家用电器/通信设备与安全防范设备各自独立的功能综合为一体后,形成了住宅自动化概念。80年代末,通信与信息技术的发展,出现了通过总线技术对住宅中各种通信/家电/安防设备进行监控与管理的商用系统,这在美国称为SmartHome,也就是现在智能家居的原型.智能家居最初的定义是这样的:"将家庭中各种与信息相关的通信设备/家用电器和家庭安防装置,通过家庭总线技术(HBS)连接到一个家庭智能系统上,进行集中或异地监视/控制和家庭事务性管理,并保持这些家庭设施与住宅环境的和谐与协调."HBS是智能住宅的基本单元也是智能住宅的核心. 世界上第一幢智能建筑1984年在美国康涅迪格州出现,当时只是对一座旧式大楼进行了一定程度的改造,采用计算机系统对大楼的空调、电梯、照明等设备进行监测和控制,并提供语音通信、电子邮件和情报资料等方面的信息服务。智能家居最早沿于英文Smart Home,早先更多提法是Home Automation 家庭自动化,因为早先涉及的产品都与家庭自动化产品和配件有关,自动化、智能化是其重要特点。几年前,美国、欧洲和东南亚等经济比较发达的国家先后提出了“智能住宅”(即智能家居Smart Home)的概念。其目标就是:“将家庭中各种与信息相关的通讯设备,家用电器和家庭保安装置通过家庭总线技术(HBS)连接到一个家庭智能化系统上进行集中的或异地的监视、控制和家庭事务性管理,并保持这些家庭设施与住宅环境的和谐与协调。” 智能家居(Smart Home)频繁出现在各大媒体上,成了人们耳熟能详的词汇。目前关于智能家居的称谓多种多样,诸如:电子家庭(Electronic Home)、e-Home、数字家园(Digital family)、家庭自动化(Home Automation)、家庭网络(Home net/Networks for Home)、网络家居(Network Home)、智能化家庭

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