基于神经网络的金属切削毛刺专家系统的研究及应用

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。

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。

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

研究生必备的人工神经网络电子书汇总(31本)

研究生必备的人工神经网络电子书汇总（31本） 这些都是我从淘宝和百度文库里面搜集到的电子书，需要的可以联系我 QQ：415295747，或者登录我的博客https://www.sodocs.net/doc/0c16032666.html,/u/1723697742 1.神经网络在应用科学和工程中的应用——从基础原理到复杂的模式识别 5 译者序 6 前 9 致谢 10 作者简介 11 目录 19 第1章从数据到模型:理解生物学、生态学和自然系统的复杂性和挑战 27 第2章神经网络基础和线性数据分析模型 72 第3章用于非线性模式识别的神经网络 105 第4章神经网对非线性模式的学习 166 第5章从数据中抽取可靠模式的神经网络模型的实现 205 第6章数据探测、维数约简和特征提取 235 第7章使用贝叶斯统计的神经网络模型的不确定性评估 276 第8章应用自组织映射的方法发现数据中的未知聚类 359 第9章神经网络在时间序列预测中的应用 458 附录 2.MATLB 神经网络30个案例分析 第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类 23 第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合 33 第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合 48 第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优 57 第5章基于BP_Adsboost的强分类器设计——公司财务预警建模 66 第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制 77 第7章RBF网络的回归——非线性函数回归的实现 85 第8章GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测 93 第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别 102 第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价 112 第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算 124 第12章SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别 134 第13章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能

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。

神经网络的应用及其发展

神经网络的应用及其发展 [摘要] 该文介绍了神经网络的发展、优点及其应用和发展动向，着重论述了神经网络目前的几个研究热点，即神经网络与遗传算法、灰色系统、专家系统、模糊控制、小波分析的结合。 [关键词]遗传算法灰色系统专家系统模糊控制小波分析 一、前言 神经网络最早的研究20世纪40年代心理学家Mcculloch和数学家Pitts合作提出的，他们提出的MP模型拉开了神经网络研究的序幕。神经网络的发展大致经过三个阶段：1947~1969年为初期，在这期间科学家们提出了许多神经元模型和学习规则，如MP模型、HEBB学习规则和感知器等；1970~1986年为过渡期，这个期间神经网络研究经过了一个低潮，继续发展。在此期间，科学家们做了大量的工作，如Hopfield教授对网络引入能量函数的概念，给出了网络的稳定性判据，提出了用于联想记忆和优化计算的途径。1984年，Hiton教授提出Boltzman机模型。1986年Kumelhart等人提出误差反向传播神经网络，简称BP 网络。目前，BP网络已成为广泛使用的网络；1987年至今为发展期，在此期间，神经网络受到国际重视，各个国家都展开研究，形成神经网络发展的另一个高潮。神经网络具有以下优点： (1) 具有很强的鲁棒性和容错性，因为信息是分布贮于网络内的神经元中。 (2) 并行处理方法，使得计算快速。 (3) 自学习、自组织、自适应性，使得网络可以处理不确定或不知道的系统。 (4) 可以充分逼近任意复杂的非线性关系。 (5) 具有很强的信息综合能力，能同时处理定量和定性的信息，能很好地协调多种输入信息关系，适用于多信息融合和多媒体技术。 二、神经网络应用现状 神经网络以其独特的结构和处理信息的方法，在许多实际应用领域中取得了显著的成效，主要应用如下： (1) 图像处理。对图像进行边缘监测、图像分割、图像压缩和图像恢复。

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

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

神经网络分析应用

基于动态BP神经网络的预测方法及其应用来源：中国论文下载中心 [ 08-05-05 15:35:00 ] 作者：朱海燕朱晓莲黄頔编辑：studa0714 摘要人工神经网络是一种新的数学建模方式，它具有通过学习逼近任意非线性映射的能力。本文提出了一种基于动态BP神经网络的预测方法，阐述了其基本原理，并以典型实例验证。 关键字神经网络，BP模型，预测 1 引言 在系统建模、辨识和预测中，对于线性系统，在频域，传递函数矩阵可以很好地表达系统的黑箱式输入输出模型；在时域，Box-Jenkins方法、回归分析方法、ARMA模型等，通过各种参数估计方法也可以给出描述。对于非线性时间序列预测系统，双线性模型、门限自回归模型、ARCH模型都需要在对数据的内在规律知道不多的情况下对序列间关系进行假定。可以说传统的非线性系统预测，在理论研究和实际应用方面，都存在极大的困难。相比之下，神经网络可以在不了解输入或输出变量间关系的前提下完成非线性建模[4，6]。神经元、神经网络都有非线性、非局域性、非定常性、非凸性和混沌等特性，与各种预测方法有机结合具有很好的发展前景，也给预测系统带来了新的方向与突破。建模算法和预测系统的稳定性、动态性等研究成为当今热点问题。目前在系统建模与预测中，应用最多的是静态的多层前向神经网络，这主要是因为这种网络具有通过学习逼近任意非线性映射的能力。利用静态的多层前向神经网络建立系统的输入/输出模型，本质上就是基于网络逼近能力，通过学习获知系统差分方程中的非线性函数。但在实际应用中，需要建模和预测的多为非线性动态系统，利用静态的多层前向神经网络必须事先给定模型的阶次，即预先确定系统的模型，这一点非常难做到。近来，有关基于动态网络的建模和预测的研究，代表了神经网络建模和预测新的发展方向。 2 BP神经网络模型 BP网络是采用Widrow-Hoff学习算法和非线性可微转移函数的多层网络。典型的BP算法采用梯度下降法，也就是Widrow-Hoff算法。现在有许多基本的优化算法，例如变尺度算法和牛顿算法。如图1所示，BP神经网络包括以下单元：①处理单元(神经元)（图中用圆圈表示），即神经网络的基本组成部分。输入层的处理单元只是将输入值转入相邻的联接权重，隐层和输出层的处理单元将它们的输入值求和并根据转移函数计算输出值。②联接权重(图中如V,W)。它将神经网络中的处理单元联系起来，其值随各处理单元的联接程度而变化。③层。神经网络一般具有输入层x、隐层y和输出层o。④阈值。其值可为恒值或可变值，它可使网络能更自由地获取所要描述的函数关系。⑤转移函数F。它是将输入的数据转化为输出的处理单元，通常为非线性函数。

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

专家系统及其应用

专家系统及其应用 计算机12班马洪旭 01055050 mhx1220@https://www.sodocs.net/doc/0c16032666.html, 一．专家系统的基本概念 1．何谓专家系统 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。专家系统内部含有大量的某个领域的专家水平的知识与经验，能够运用人类专家的知识和解决问题的方法进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，来解决该领域的复杂问题。专家系统是人工智能应用研究最活跃和最广泛的应用领域之一,涉及到社会各个方面，各种专家系统已遍布各个专业领域，取得很大的成功。根据专家系统处理的问题的类型，把专家系统分为解释型、诊断型、调试型、维修型、教育型、预测型、规划型、设计型和控制型等10种类型。具体应用就很多了，例如血液凝结疾病诊断系统、电话电缆维护专家系统、花布图案设计和花布印染专家系统等等。 为了实现专家系统，必须要存储有该专门领域中经过事先总结、分析并按某种模式表示的专家知识(组成知识库)，以及拥有类似于领域专家解决实际问题的推理机制(构成推理机)。系统能对输入信息进行处理，并运用知识进行推理，做出决策和判断，其解决问题的水平达到或接近专家的水平，因此能起到专家或专家助手的作用。 开发专家系统的关键是表示和运用专家知识，即来自领域专家的己被证明对解决有关领域内的典型问题有用的事实和过程。目前，专家系统主要采用基于规则的知识表示和推理技术。由于领域的知识更多是不精确或不确定的，因此，不确定的知识表示与知识推理是专家系统开发与研究的重要课题。此外，专家系统开发工具的研制发展也很迅速，这对扩大专家系统的应用范围，加快专家系统的开发过程，将起到积极地促进作用。随着计算机科学技术整体水平的提高，分布式专家系统、协同式专家系统等新一代专家系统的研究也发展很快。在新一代专家系统中，不但采用基于规则的推理方法，而且采用了诸如人工神经网络的方法与技术。 2．专家系统的基本结构 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。 在其中，知识库是专家系统质量是否优越的关键所在，即知识库中知识的质量和数量决定着专家系统的质量水平。一般来说，专家系统中的知识库与专家系

神经网络研究的现状

万方数据

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神经网络研究的现状 刊名： 甘肃科技纵横 英文刊名：SCIENTIFIC & TECHNICAL INFORMATION OF GANSU 年，卷(期)：2006,35(4) 本文读者也读过(10条) 1.卢海林.王鑫改进的BP神经网络在单桩竖向承载力预测中的应用[期刊论文]-长江大学学报（自然科学版）2005,2(7) 2.张国栋.彭刚.王钊.朱暾BP神经网络在单桩承载力预测中的应用[期刊论文]-三峡大学学报(自然科学版) 2003,25(1) 3.张永央.陈新朝复合载体夯扩桩单桩竖向极限承载力研究[期刊论文]-资源环境与工程2008,22(z1) 4.王昆明.蒋洪胜.姜千君.WANG Kun-ming.JIANG Hong-sheng.JIANG Qian-jun嵌岩桩竖向承载力预测的遗传BP神经网络模型研究[期刊论文]-山东建筑大学学报2008,23(6) 5.刘世奇.潘冬子.陈静曦.LIU Shi-qi.PAN Dong-zi.Chen Jing-xi小波分析在基桩浅部缺陷检测中的应用[期刊论文]-无损检测2005,27(4) 6.刘曦文.LIU Xi-wen BP神经网络在地基承载力预测中的应用[期刊论文]-山西建筑2010,36(30) 7.蒋洪胜.戚靖骅.万立华.JIANG Hong-sheng.QI Jing-hua.WAN Li-hua基于遗传-BP神经网络预测单桩竖向承载力[期刊论文]-山东建筑工程学院学报2006,21(3) 8.牟粼琳.李卓球.林佳木.MOU Linlin.LI Zhuoqiu.LIN Jiamu低应变桩基检测模拟信号的小波分析系统研究[期刊论文]-武汉理工大学学报(信息与管理工程版)2008,30(3) 9.潘冬子.程升明.唐颖栋.Pan Dongzi.Cheng Shengming.Tang Yingdong小波神经网络在基桩缺陷诊断分析中的应用[期刊论文]-振动、测试与诊断2006,26(3) 10.熊水金基于小波分析的低应变反射波法测桩信号处理中的小波基选取[期刊论文]-内蒙古石油化工2008,34(7)本文链接：https://www.sodocs.net/doc/0c16032666.html,/Periodical_gskjzh200604024.aspx

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