基于对数似然相似度的推荐系统研究

个性化推荐系统分析与设计

课程设计报告 课程名称系统分析设计与开发方法 课题名称个性化推荐系统的分析与设计 专业信息管理与信息系统 班级1002 学号201003110215 姓名黄天玲 指导教师唐志航 2014年元月4 日

一、设计内容与设计要求 1．设计内容： 见附录 2．设计要求： 1）．设计正确，方案合理。 2）．界面友好，使用方便。 3）．建模语言精炼，结构清晰。 4）．设计报告4000字以上，含建模语言说明，用户使用说明，UML建模图。 5）．上机演示。 二、进度安排 第十七周星期四下午：课题讲解，查阅资料、系统分析 星期五上午：总体设计、详细设计 第十八周星期一：建模，上机调试、撰写课程设计报告 星期二下午：答辩 附： 课程设计报告装订顺序：封面、任务书、目录、正文、评分、附件（A4大小的图纸及程序清单）。 正文的格式:一级标题用3号黑体,二级标题用四号宋体加粗,正文用小四号宋体;行距为22。

设计课题：个性化推荐系统的分析与设计 一、问题描述： 对网络购物个性化推荐系统进行分析与设计，对购物流程进行分析，对购物中关键环节进行设计，实现对商品的录入、显示、修改、排序、保存、销售、售后服务以及客户管理等操作实现推荐结果准确性、推荐结果多样性、用户交互度、系统界面设计、系统交互设计、推荐透明度(推荐解释)。 二、功能要求： 1、用UML完成一个小型团购系统的分析、设计。 2、写出系统需求报告，说明系统的功能。 3、通过面向对象的分析和设计建立系统模型。 4、画出完整的用例图、类图、对象图、包图;及时序图、协作图、状态图、活动图；及组件图和配置图） 三、建模提示： 1、使用Enterprise Architect 8.0建模。 2、使用 Ration Rose 或StarUML建模。 四、其它 对该系统有兴趣的同学可以在实现上述基本功能后，完善系统的其它功能，特别是售后以及客户关系管理。

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。

高中数学-对数的运算练习

高中数学-对数的运算练习 【选题明细表】 知识点、方法题号 对数的运算性质1,6,8,10,11,13 换底公式2,7 附加条件的对数式求值3,4,5,9 与对数有关的方程问题12 1.下列等式成立的是( C ) (A)log2(8-4)=log28-log24 (B)=log2 (C)log28=3log22 (D)log2(8+4)=log28+log24 解析:由对数的运算性质易知C正确. 2.计算(log54)·(log1625)等于( B ) (A)2 (B)1 (C)(D) 解析:(log54)·(log1625)=×=×=1.故选B. 3.设lg 2=a,lg 3=b,则log125等于( A ) (A)(B)(C)(D) 解析:因为lg 2=a,lg 3=b,则log125==.故选A. 4.如果lg 2=m,lg 3=n,则等于( C ) (A)(B) (C)(D) 解析:因为lg 2=m,lg 3=n,

所以===.故选C. 5.若lg x=m,lg y=n,则lg -lg()2的值为( D ) (A)m-2n-2 (B)m-2n-1 (C)m-2n+1 (D)m-2n+2 解析:因为lg x=m,lg y=n, 所以lg -lg()2=lg x-2lg y+2=m-2n+2.故选D. 6.(2017·上海高一月考)若lo2=a,则log123= . 解析:lo2=a,可得2log32=a, log123===. 答案: 7.已知3a=5b=A,若+=2,则A= . 解析:因为3a=5b=A>0,所以a=log3A,b=log5A. 由+=log A3+log A5=log A15=2, 得A2=15,A=. 答案: 8.计算下列各题: (1)0.008 +()2+(-16-0.75; (2)(lg 5)2+lg 2·lg 50+. 解:(1)原式=(0.34++-24×(-0.75)=0.3+2-3+2-2-2-3=0.55. (2)原式=(lg 5)2+lg 2·lg(2×52)+2·

计算文本相似度几种最常用的方法,并比较它们之间的性能

计算文本相似度几种最常用的方法，并比较它们之间的性能 编者按：本文作者为Yves Peirsman，是NLP领域的专家。在这篇博文中，作者比较了各种计算句子相似度的方法，并了解它们是如何操作的。词嵌入（word embeddings）已经在自然语言处理领域广泛使用，它可以让我们轻易地计算两个词语之间的语义相似性，或者找出与目标词语最相似的词语。然而，人们关注更多的是两个句子或者短文之间的相似度。如果你对代码感兴趣，文中附有讲解细节的Jupyter Notebook地址。以下是论智的编译。 许多NLP应用需要计算两段短文之间的相似性。例如，搜索引擎需要建模，估计一份文本与提问问题之间的关联度，其中涉及到的并不只是看文字是否有重叠。与之相似的，类似Quora之类的问答网站也有这项需求，他们需要判断某一问题是否之前已出现过。要判断这类的文本相似性，首先要对两个短文本进行embedding，然后计算二者之间的余弦相似度（cosine similarity）。尽管word2vec和GloVe等词嵌入已经成为寻找单词间语义相似度的标准方法，但是对于句子嵌入应如何被计算仍存在不同的声音。接下来，我们将回顾一下几种最常用的方法，并比较它们之间的性能。 数据 我们将在两个被广泛使用的数据集上测试所有相似度计算方法，同时还与人类的判断作对比。两个数据集分别是： STS基准收集了2012年至2017年国际语义评测SemEval中所有的英语数据 SICK数据库包含了10000对英语句子，其中的标签说明了它们之间的语义关联和逻辑关系 下面的表格是STS数据集中的几个例子。可以看到，两句话之间的语义关系通常非常微小。例如第四个例子： A man is playing a harp. A man is playing a keyboard.

个性化推荐系统研究综述

个性化推荐系统研究综述 【摘要】个性化推荐系统不仅在社会经济中具有重要的应用价值，而且也是一个非常值得研究的科学问题。给出个性化推荐系统的定义，国内外研究现状，同时阐述了推荐系统的推荐算法。最后对个性化推系统做出总结与展望。 【关键词】推荐系统；推荐算法；个性化 1.个性化推荐系统 1.1个性化推荐系统的概论 推荐系统是一种特殊形式的信息过滤系统（Information Filtering），推荐系统通过分析用户的历史兴趣和偏好信息，可以在项目空间中确定用户现在和将来可能会喜欢的项目，进而主动向用户提供相应的项目推荐服务[1]。传统推荐系统认为推荐系统通过获得用户个人兴趣，根据推荐算法，并对用户进行产品推荐。事实上，推荐系统不仅局限于单向的信息传递，还可以同时实现面向终端客户和面向企业的双向信息传递。 一个完整的推荐系统由3个部分组成：收集用户信息的行为记录模块，分析用户喜好的模型分析模块和推荐算法模块，其中推荐算法模块是推荐系统中最为核心的部分。推荐系统把用户模型中兴趣需求信息和推荐对象模型中的特征信息匹配，同时使用相应的推荐算法进行计算筛选，找到用户可能感兴趣的推荐对象，然后推荐给用户。 1.2国内外研究现状 推荐系统的研宄开始于上世纪90年代初期，推荐系统大量借鉴了相关领域的研宄成果，在推荐系统的研宄中广泛应用了认知科学、近似理论、信息检索、预测理论、管理科学以及市场建模等多个领域的知识。随着互联网的普及和电子商务的发展，推荐系统逐渐成为电子商务IT技术的一个重要研究内容，得到了越来越多研究者的关注。ACM从1999年开始每年召开一次电子商务的研讨会，其中关于电子商务推荐系统的研究文章占据了很大比重。个性化推荐研究直到20世纪90年代才被作为一个独立的概念提出来。最近的迅猛发展，来源于Web210技术的成熟。有了这个技术，用户不再是被动的网页浏览者，而是成为主动参与者[2]。 个性化推荐系统的研究内容和研究方向主要包括：（1）推荐系统的推荐精度和实时性是一对矛盾的研究；（2）推荐质量研究，例如在客户评价数据的极端稀疏性使得推荐系统无法产生有效的推荐，推荐系统的推荐质量难以保证；（3）多种数据多种技术集成性研究；（4）数据挖掘技术在个性化推荐系统中的应用问题，基于Web挖掘的推荐系统得到了越来越多研究者的关注；（5）由于推荐系统需要分析用户购买习惯和兴趣爱好，涉及到用户隐私问题，如何在提供推荐服务的

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

基于WMD距离的文本相似度算法研究

基于WMD距离的文本相似度算法研究 随着AI技术的迅速崛起,人工智能和随之而来的海量文本数据对自然语言处理也提出了更高的要求。文本相似度作为自然语言处理领域的一大基础任务,在搜索引擎、QA系统、机器翻译、文本分类、拼写纠错等领域有广泛的应用。 文本作为承载语义信息的一种重要方式,传统的文本表示采用向量空间模型来表达语义信息,这种方式未考虑到特征词的顺序以及上下文语义理解,造成高维稀疏以及计算效率低的问题。WMD距离算法利用word2vec中的语义信息,实现高度语义共现精确度,并能挖掘出独立词之间的语义相关性。 因此本文的研究工作基于WMD距离算法展开,在WMD距离算法的基础上充分挖掘文本语义中有价值的特征项以及结合知识词典中的语言学知识构架和句法依存关系,提出了两种改进算法。本文的主要工作有:1.本文基于WMD距离算法存在过于单一的词频权重无法有效提取文本特征及利用语义信息的问题,提出了WMD-JCS(Word Mover’s DistanceJoint Character and Sentence)算法。 该改进算法将原始的词频权重代替为使用TF-IDF系数、词语词性以及出现的物理位置作为新的文本特征项,并将这些特征项以合理的数学计算公式加入算法中;其次将训练好的词向量以无监督方式构造句子的句向量,以充分考虑语义的上下文环境;最后将筛选出的关键词的词向量和句向量参与计算改进后的距离公式。实验表明,该改进算法与WMD距离算法相比,可以有效提高文本相似度的准确度。 2.基于上述第一种改进的WMD-JCS算法,本文提出了另一种改进算法 WMD-WSA(Word Mover’s Distance-Word Sense Analysis)。由于基于深度学习的计算方法的语义可解释性差以及WMD-JCS算法存在无法融合深层语义相关性

个性化推荐系统的文献综述

个性化推荐系统在电子商务网站中的应用研究 一、引言 随着Internet的普及，信息爆炸时代接踵而至，海量的信息同时呈现，使用户难以从中发现自己感兴趣的部分，甚至也使得大量几乎无人问津的信息称为网络总的“暗信息”无法被一般用户获取。同样，随着电子商务迅猛发展，网站在为用户提供越来越多选择的同时，其结构也变得更加复杂，用户经常会迷失在大量的商品信息空间中，无法顺利找到自己需要的商品。 个性化推荐，被认为是当前解决信息超载问题最有效的工具之一．推荐问题从根本上说就是从用户的角度出发，代替用户去评估其从未看过的产品，使用户不只是被动的网页浏览者，而成为主动参与者。准确、高效的推荐系统可以挖掘用户的偏好和需求，从而成为发现用户潜在的消费倾向，为其提供个性化服务。在日趋激烈的竞争环境下，个性化推荐系统已经不仅仅是一种商业营销手断，更重要的是可以增进用户的黏着性。本文对文献的综述包括个性化推荐系统的概述、常用的个性化推荐系统算法分析以及个性化推荐系统能够为电子商务网站带来的价值。 二、个性化推荐系统概述 个性化推荐系统是指根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。它是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。购物网站的推荐系统为客户推荐商品，自动完成个性化选择商品的过程，满足客户的个性化需求，推荐基于：网站最热卖商品、客户所处城市、客户过去的购买行为和购买记录，推测客户将来可能的购买行为。 1995年3月，卡内基 梅隆大学的Robert Armstrong等人在美国人工智能协会首次提出了个性化导航系统Web-Watcher，斯坦福大学的Marko Balabanovic 等人在同一次会议上推出了个性化推荐系统LIRA。同年8月，麻省理工学院的

关于边分法近似计算对数函数实数值的归纳证明

边分法近似计算对数 肖云霄 四川省邻水中学 1.背景：我们知道在高中数学教材必修一函数一章曾介绍过： ）的等价代换”。＞且（＝，则＝“若0a 1 a log x b a b a x ≠即通过引入一个新的符号将指数位臵上的变量X 表示出来 2.问题：随后在进行对对数函数性质深入的研究中，我们了解了它的一系列如定义域、值域、单调性等可以反馈对数函数图像具体性质的数学特点。由单调性，我们知道了lg3大于lg2，但我们并不知道lg3≈？，lg2≈？因此，引入对数符号虽然可以很好地解决指数上变量的表示问题，但对于对数函数的实数值却犹如一座遥远的冰山，可望而不可即。那么是否可以找到一种简便的计算方法来近似估算对数函数的实数值呢？ f （x ）＝lnx ，那么有f ?（x ）＝，f ??（x ）＝。因为f ??（x ）＜0，所以f （x ）严格上凸，为凸函数。由琴生不等式 ≥可得。该不等式则很好地反映了函数图像上任意两点函数值的平均和中点函数值的大小关系。那么我们在解决对数函数实数值的问题是否可以受琴声不等式的启发，从而利用两点函数值的平均来近似逼近中点函数值大小呢？ 6.证明：我们先研究x ∈N*时出现的情况。首先我们对该想法进行误差分析：设在函数lnx 上任意两点的坐标分别为A （x1，lnx1），B x 1 2x 1- 2 lnx lnx 2x x ln 2121+≥+）（

＝＞0，?（x ）严格下凸，为凹函数。所以?（x ）在x ＞1的图像为： 由上图，我们可以很直观的看到当x ＝1.36时?（x ）就表现出急剧下滑的趋势，而当x ＝2左右时?（x ）几乎下降到极限值1附近，而我们知道所研究的?（x ）（x ＞1）仅仅是真数的一部分，但当x 已如此接近于定义域端点1时，?（x ）就已趋近于1了，何况?（x ）还要根式后才是完整的真数。换言之，）（x ?将在x 极小时（相对于定义域起始端点）就已趋于1。这个结果很好，表明此时真数将在x 很小时就已趋于1，因而g （x ）＝ 将在x 极小时就已趋近于0！而g （x ）表示的就是用直线上两点函数值的平均代替lnx 上的中点函数值的误差，即此时用所表现出的误差g （x ）将在x 极小时就已趋近于0了，所以在精度一定时，对于lnx 用两点的平均值是完全等价于中点函数值的，并且随着x 的取值增大误差将会无限接近于0！因而在误差较小范围内，这完全和我们 []321x 1-x 2 x 6））（（++）））（（（1x 1-x 11ln ++1x x 1x x 21+-＝，＝

面向情感聚类的文本相似度计算方法研究

第３２卷 第５期 ２０１８年５月中文信息学报JOU RNAL OF CHINESE INFORM A TION PROCESSING Vol ．３２，No ．５May ，２０１８文章编号：１００３-００７７（２０１８）０５-００９７-０８ 面向情感聚类的文本相似度计算方法研究 李欣１，李旸２，王素格２，３ （１．山西职工医学院信息中心，山西晋中０３０６１９； ２．山西大学计算机与信息技术学院，山西太原０３０００６； ３．山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室，山西太原０３０００６） 摘 要：在文本情感分析时，使用无监督的聚类方法，可以有效节省人力和数据资源，但同时也面临聚类精度不高的问题。相似性是文本聚类的主要依据，该文从文本相似度计算的角度，针对情感聚类中文本—特征向量的高维和稀疏问题，以及对评论文本潜在情感因素的表示问题，提出一种基于子空间的文本语义相似度计算方法（RESS ）。实验结果表明，基于RESS 的文本相似度计算方法，有效解决了文本向量的高维问题，更好地表达了文本间情感相似性，并获得较好的聚类结果。 关键词：文本情感聚类；文本相似度计算；文本语义子空间 中图分类号：T P ３９１ 文献标识码：A Text Similarity Calculation for Text Sentiment Clustering LI Xin １，LI Yang ２，WANG Suge ２，３（１．Information Center ，Shanxi Medical College for Continuing Education ，Jinzhong ，Shanxi ０３０６１９，China ；２．School of Computer and Information Technology ，Shanxi University ，Taiyuan ，Shanxi ０３０００６，China ； ３．Key Laboratory of Computational Intelligence and Chinese Information Processing of Ministry of Education Shanxi University ，Taiyuan ，Shanxi ０３０００６，China ）Abstract ：In text sentiment analysis ，unsupervised clustering method is challenged by low precision ．To improve the text similarity measure lying as key to clustering ，this paper proposes a semantic subspace （RESS ）method to deal with the high dimension and sparseness of sentiment text representation issue ．It also helps to caputure the implicit expression of sentiment ．The experimental results show that RESS can effectively reduce the feature of data set and g enerat better results ．Key words ：sentiment -based text clustering ；text similarity calculation ；text semantic subspace 收稿日期：２０１７-０３-０３ 定稿日期：２０１７-０５-１２基金项目：国家自然科学基金（６１５７３２３１，６１６３２０１１，６１６７２３３１，６１４３２０１１）；山西省科技基础条件平台计划项目（２０１５０９１００１-０１０２）0 引言 随着新兴电子商务平台，微博和微信等社交媒 体的广泛使用，人们在享受互联网技术带来便利的 同时，也用文字记载了自己的心情、状态、评价和观 点。通过挖掘海量微博和评论文本等社会媒体数 据，可以获得用户对产品的情感倾向（褒扬或者贬 斥），从而指导企业的决策以及个人的消费行为 ［１-２］。有监督的机器学习方法需要大量的带标签的文本数据，而无监督的文本聚类方法可以克服这一不足［３］。目前，聚类方法在文本数据挖掘中发挥了重要作用，情感聚类的相关研究也备受关注［４］。情感聚类常面临三个困难：首先，由于聚类算法的无指导性，使聚类结果总是沿着文本最显著的特点聚簇。而文本一般是按照一定的主题进行组织，因此，情感聚类结果的准确率并不高；其次，由于用户表达的感受和观点等情感蕴含在评论中，其特征表现并不明显。从大量的特征中难以实现情感特征的有效分 万方数据

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

对 数 运 算 法 则

二进制数的运算方法---【转载】 二进制数的运算方法 ? 电子计算机具有强大的运算能力，它可以进行两种运算：算术运算和逻辑运算。 1．二进制数的算术运算 二进制数的算术运算包括：加、减、乘、除四则运算，下面分别予以介绍。 （1）二进制数的加法 根据“逢二进一”规则，二进制数加法的法则为： 0＋1＝1＋0＝1 1＋1＝0 （进位为1）? 1＋1＋1＝1 （进位为1） 例如：1110和1011相加过程如下： （2）二进制数的减法 根据“借一有二”的规则，二进制数减法的法则为： 0－1＝1 （借位为1） 例如：1101减去1011的过程如下： （3）二进制数的乘法 二进制数乘法过程可仿照十进制数乘法进行。但由于二进制数只有0或1两种可能的乘数位，导致二进制乘法更为简单。二进制数乘法的法则为：

0×1＝1×0＝0 例如：1001和1010相乘的过程如下： 由低位到高位，用乘数的每一位去乘被乘数，若乘数的某一位为1，则该次部分积为被乘数；若乘数的某一位为0，则该次部分积为0。某次部分积的最低位必须和本位乘数对齐，所有部分积相加的结果则为相乘得到的乘积。 （4）二进制数的除法 二进制数除法与十进制数除法很类似。可先从被除数的最高位开始，将被除数（或中间余数）与除数相比较，若被除数（或中间余数）大于除数，则用被除数（或中间余数）减去除数，商为1，并得相减之后的中间余数，否则商为0。再将被除数的下一位移下补充到中间余数的末位，重复以上过程，就可得到所要求的各位商数和最终的余数。 例如：100110÷110的过程如下： 所以，100110÷110＝110余10。 2．二进制数的逻辑运算 二进制数的逻辑运算包括逻辑加法（“或”运算）、逻辑乘法（“与”运算）、逻辑否定（“非”运算）和逻辑“异或”运算。 （1）逻辑“或”运算 又称为逻辑加，可用符号“＋”或“∨”来表示。逻辑“或”运算的规则如下： 0＋0＝0或0∨0＝0 0＋1＝1或0∨1＝1

专家系统研究现状与展望_20073195414523

专家系统研究现状与展望 杨兴1，朱大奇1，桑庆兵1，史慧 2 (1.江南大学控制科学与工程研究中心,无锡 214122； 2.北京航天测控技术公司故障诊断技术部,北京 100830) 摘要：回顾了专家系统发展的历史和现状，对目前比较成熟的专家系统模型进行分析，指出各自的特点和局限性。最后对专家系统的热点进行展望和对新型专家系统的介绍。 关键词：专家系统；知识获取；数据挖掘；多Agent系统；人工神经网络 0 引言 近三十年来人工智能（Artificial Intelligence，AI）获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果。作为人工智能一个重要分支的专家系统（Expert System，ES）[1]是在20世纪60年代初期产生和发展起来的一门新兴的应用科学，而且正随着计算机技术的不断发展而日臻完善和成熟。1982年美国斯坦福大学教授费根鲍姆给出了专家系统的定义：“专家系统是一种智能的计算机程序，这种程序使用知识与推理过程，求解那些需要杰出人物的专门知识才能求解的复杂问题。” 一般认为，专家系统就是应用于某一专门领域，由知识工程师通过知识获取手段，将领域专家解决特定领域的知识，采用某种知识表示方法编辑或自动生成某种特定表示形式，存放在知识库中，然后用户通过人机接口输入信息、数据或命令，运用推理机构控制知识库及整个系统，能像专家一样解决困难的和复杂的实际问题的计算机（软件）系统。 专家系统有三个特点，即：启发性，能运用专家的知识和经验进行推理和判断；透明性，能解决本身的推理过程，能回答用户提出的问题；灵活性，能不断地增长知识，修改原有的知识。 1 专家系统的产生与发展 专家系统按其发展过程大致可分为三个阶段[2~4]：初创期(1971年前)，成熟期(1972—1977年)，发展期(1978年至今)。 1.1 初创期 人工智能早期工作都是学术性的，其程序都是用来开发游戏的。尽管这些努力产生了如国际象棋、跳棋等有趣的游戏[5]，但其真实目的在于计算机编码加入人的推理能力，以达到更好的理解。在这阶段的另一个重要领域是计算逻辑。1957年诞生了第一个自动定理证明程序，称为逻辑理论家。20世纪60年代初，人工智能研究者便集中精力开发通用的方法和技术，通过研究一般的方法来改变知识的表示和搜索，并且使用它们来建立专用程序。到了60年代中期，知识在智能行为中的地位受到了研究者的重视，这就为以专门知识

对数公式

对数 目录 对数的概念 定义 若a^n=b(a>0且a≠1) 则n=log(a)(b) 基本性质 如果a>0,且a≠1，M>0,N>0,那么：

1、a^log(a)(b)=b 2、log(a)(a)=1 3、log(a)(MN)=log(a)(M)+log(a)(N); 4、log(a)(M÷N)=log(a)(M)-log(a)(N); 第5条的公式写法 5、log(a)(M^n)=nlog(a)(M) 6、log(a)[M^（1/n）]=log(a)(M)/n （注：下文^均为上标符号，例：a^1即为a） 推导 1、因为n=log(a)(b)，代入则a^n=b，即a^(log(a)(b))=b。 2、因为a^b=a^b 令t=a^b 所以a^b=t，b=log(a)(t)=log(a)(a^b) 令b=1，则1=log(a)(a) 3、MN=M×N 由基本性质1(换掉M和N) a^[log(a)(MN)] = a^[log(a)(M)]×a^[log(a)(N)] =(M)*(N) 由指数的性质 a^[log(a)(MN)] = a^{[log(a)(M)] + [log(a)(N)]} 两种方法只是性质不同,采用方法依实际情况而定 又因为指数函数是单调函数，所以 log(a)(MN) = log(a)(M) + log(a)(N) 4、与（3）类似处理 M/N=M÷N 由基本性质1(换掉M和N) a^[log(a)(M÷N)] = a^[log(a)(M)]÷a^[log(a)(N)] 由指数的性质 a^[log(a)(M÷N)] = a^{[log(a)(M)] - [log(a)(N)]} 又因为指数函数是单调函数，所以 log(a)(M÷N) = log(a)(M) - log(a)(N) 5、与（3）类似处理 M^n=M^n 由基本性质1(换掉M) a^[log(a)(M^n)] = {a^[log(a)(M)]}^n 由指数的性质

文本相似度算法基本原理

1文本相似度算法基本原理 1.1文本相似度含义 文本相似度来自于相似度概念，相似度问题是一个最基本的问题，是信息科学中绕不过去的概念，在不同的应用方向其含义有所不同，但基本的内涵表示了一个信息结构与另外一个信息结构的一致程度，从某个角度研究时特征量之间的距离大小[10]。比如，在机器翻译方面是指词这个基本单位的可替代性，在信息检索方面是指检索结果与检索内容的一致性，在自动问答方面是指搜索的结果与输入的问题的匹配程度。这充分表明文本相似度研究和应用领域十分广泛，所表达的含义也十分不同。从本文研究的角度来看，文本相似度可以描述为：有A、B两个对象，二者之间的公共区域越多、共性越大，则相似程度越高；若二者没有关联关系，则相似程度低。在文本相似度研究方面，一个层次是研究文档中以篇章、句子、词语衡量相似程度，这不同层次衡量算法也不同，研究的标准和依据也不同，算法的复杂程度也不同。从这个意义上，可以运用在新闻领域对新闻稿件进行归档，按照新闻的领域分门别类的存放在一起；也可以运用在信息检索进行信息查询，作为一个文本与另一个文本之间相似程度测量的基本方法。 1.2文本相似度计算方法分类 当前研究文本相似度都是以计算机作为计算工具，即利用计算机算法对文本进行分类，在各个领域应用十分广泛，比如包括网页文本分类、数据智能挖掘、信息识别检索、自动问答系统、论文查重分析和机器自主学习等领域，其中起最关键作用的是文本相似度计算算法，在信息检索、数据挖掘、机器翻译、文档复制检测等领域有着广泛的应用。 特别是随着智能算法、深度学习的发展，文本相似度计算方法已经逐渐不再是基于关键词匹配的传统方法，而转向深度学习，目前结合向量表示的深度学习使用较多，因此度量文本相似度从方法论和算法设计全局的角度看，一是基于关键词匹配的传统方法，如N-gram相似度；二是将文本映射到向量空间，再利用余弦相似度等方法，三是运用机器学习算法的深度学习的方法，如基于用户点击数据的深度学习语义匹配模型DSSM，基于卷积神经网络的ConvNet和LSTM 等方法。 本文研究的重点是对电子作业检查等各类电子文档对比，在对两个电子文档是否相同，相似比例为多少这一问题探究中需要比较文档的相似度，而文档的相似度又可分成段落相似度、句子相似度来进行考虑，所以课题的关键是如何定义

人工智能技术与专家系统及其发展和应用现状

人工智能技术与专家系统及其发展和应用现状 电子计算机的研制成功是科学发展史上其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。当前，科研和生产人员面临的问题越来越多，需要处理的信息量急剧增加，仅仅依靠人类的一般技能和原有的数据处理系统已无法处理和理解如此巨大数量的信息。因此，人们设想让计算机模拟人类的智能行为变得越来越重要，从而有了人工智能技术与专家系统。 人工智能是用电子计算机模拟人的思维、推理、决策的技术。一般地说，人类智能主要表现有以下能力。 （1）感知能力。通过视觉、听觉、触觉等感官活动，接受并理解文字、图像、声音、语言等各种外界信息，认识和理解外界环境的能力。 （2）推理与决策能力。通过人脑的生理与心理活动以及有关的信息处理过程，将感性知识抽象为理性知识，并能对事物运行的规律进行分析、判断和推理，这就是提出概念、建立方法，进行演绎和归纳推理，做出决策的能力。 （3）学习能力。通过教育、训练和学习过程，更新和丰富拥有的知识和技能，这就是学习的能力。 而专家系统是人工智能的一部分，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，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，从而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。 人工智能是1956年J．MeCarthy，M．L．Minsky，C．E．Shannon，N．Lochester 等10名科学家在美国Dartmouth大学创立的。早期的人工智能把研究重点放到了形式推埋上，后应用到了生产和研究。而在发展人工智能的过程中，产生了专家系统。 1965年美国斯坦福大学研究出可根据化合物分子式及其质谱数据来推断分子结构的计算机程序系统DENDRAL，该系统的出现标志着人工智能领域专家系统的诞生。专家系统的发展可分为三个阶段：早期是工程师与领域专家的台作；70年代出理了专家系统开发工具系统；80年代专家系统进人它发展的黄金时代，在数十个领域中得到成功的应用。专家系统不仅拥有权威分家所具有的乍富知识和

人工智能技术与专家系统及其发展和应用现状教学资料

人工智能技术与专家系统及其发展和应用 现状

人工智能技术与专家系统及其发展和应用现状 电子计算机的研制成功是科学发展史上其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。当前，科研和生产人员面临的问题越来越多，需要处理的信息量急剧增加，仅仅依靠人类的一般技能和原有的数据处理系统已无法处理和理解如此巨大数量的信息。因此，人们设想让计算机模拟人类的智能行为变得越来越重要，从而有了人工智能技术与专家系统。 人工智能是用电子计算机模拟人的思维、推理、决策的技术。一般地说，人类智能主要表现有以下能力。 （1）感知能力。通过视觉、听觉、触觉等感官活动，接受并理解文字、图像、声音、语言等各种外界信息，认识和理解外界环境的能力。 （2）推理与决策能力。通过人脑的生理与心理活动以及有关的信息处理过程，将感性知识抽象为理性知识，并能对事物运行的规律进行分析、判断和推理，这就是提出概念、建立方法，进行演绎和归纳推理，做出决策的能力。 （3）学习能力。通过教育、训练和学习过程，更新和丰富拥有的知识和技能，这就是学习的能力。 而专家系统是人工智能的一部分，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，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，从而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。 人工智能是1956年J . MeCarthy, M. L. Min sky，C. E. Sha nn on, N. Lochester等10名科学家在美国Dartmouth大学创立的。早期的人工智能把研

《对数及其运算》教学设计

《对数及其运算》教学设计 【教学目标】 一、知识与能力： 1．理解对数的概念及对数的性质。 2．熟练的掌握对数式与指数式的相互转化。 二、过程和方法： 1．由学生自主探索解题途径，在此过程中，通过观察、类比等手段，寻求对数式和指数式之间的关系。 2．培养学生自主、合作、探究的能力，通过讲练结合法与多媒体辅助教学法向学生渗透对比、类比的数学思想方法。 三、情感态度与价值观： 1．培养学生积极主动参与的意识，使学生形成自主学习、合作学习的良好的学习习惯。 2．体会事物之间互相转化的辨证思想。 【教学重点、难点】 1.重点：对数的概念及对数式与指数式的相互转化。 2.难点：对数概念的理解。 【学情分析】 由于前面几堂课我们学习了指数函数的相关性质，今天的内容通过相关的引导与练习，可以以找规律的形式带动学生的积极性，掌握本堂课的知识。 【教学手段】 多媒体教学辅助法 【教学时数】 一课时 【教学过程】

一、发散思维，导入新课 1、提出问题： 2000年我国国民经济生产总值为a亿元，如果按平均每年增长8.2%估算，那么经过多少年国民经济生产总值是2000年的2倍。 假设经过x年，国民经济生产总值是2000年的2倍，依题意，有 2.8 +, 1(= %) a a x2 x. 即2 .1= 082 指数x取何值时满足这个等式呢？ 2、对数起源： 约翰·纳皮尔John Napier（1550～1617），苏格兰数学家、神学家，对数的发明者。Napier出身贵族，于1550年在苏格兰爱丁堡附近的小镇梅奇斯顿（MerchistonCastle,Edinburgh,Scotland）出生，是Merchiston城堡的第八代地主，未曾有过正式的职业。 年轻时正值欧洲掀起宗教革命，他行旅其间，颇有感触。苏格兰转向新教，他也成了写文章攻击旧教（天主教）的急先锋（主要文章于1593年写成）。其时传出天主教的西班牙要派无敌舰队来攻打，Napier就研究兵器（包括拏炮、装甲马车、潜水艇等）准备与其拚命。虽然Napier的兵器还没制成，英国已把无敌舰队击垮，他还是成了英雄人物。 他一生研究数学，以发明对数运算而著称。那时候天文学家Tycho Brahe （第谷，1546～1601）等人做了很多的观察，需要很多的计算，而且要算几个数的连乘，因此苦不堪言。1594年，他为了寻求一种球面三角计算的简便方法，运用了独特的方法构造出对数方法。这让他在数学史上被重重地记上一笔，然而完成此对数却整整花了他20年的工夫。1614年6月在爱丁堡出版的第一本对数专著《奇妙的对数表的描述》（"Mirificilogarithmorum canonis descriptio"）中阐明了对数原理，后人称为纳皮尔对数：Nap logX。1616年Briggs（亨利·布里格斯，1561 - 1630）去拜访纳皮尔，建议将对数改良一下以十为基底的对数表最为方便，这也就是后来常用的对数了。可惜纳皮尔隔年于1617年春天去世，后来就由Briggs以毕生精力继承纳皮尔的未竟事业，以10为底列出一个很详细的对数表。并且于1619年发表了《奇妙对数规则的结构》，于书中详细阐述了对数计算和造对表的方法。 说明：通过介绍对数产生的历史背景与概念的形成过程，体会引入对数的必要性。激发学生学习对数的兴趣，培养对数学习的科学研究精神。 二、激发兴趣，自主学习 1．对数的概念: