专家系统第4章知识获取和知识库管理
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专家系统方法简介专家系统是一种基于人工智能技术的计算机程序,它模拟了人类专家在特定领域中的决策和问题解决过程。
专家系统结合了知识表示、推理机制和解释功能,能够通过与用户交互获取问题信息,并根据预定义的知识库进行推理和决策。
专家系统的组成部分一个典型的专家系统包含以下几个组成部分:1.知识库(Knowledge Base):存储了领域专家提供的知识和规则,以及相关事实和概念。
知识库可以采用各种形式进行表示,如规则库、框架等。
2.推理机(Inference Engine):负责从知识库中提取出合适的知识并进行推理,从而回答用户的问题或解决特定问题。
推理机使用逻辑推理、模糊推理等方法来处理不同类型的问题。
3.用户界面(User Interface):提供与用户交互的方式,使用户能够输入问题或获取系统回答。
用户界面可以是文字界面、图形界面或自然语言接口等。
4.解释器(Explanation Facility):用于解释推理过程和结果。
解释器可以向用户提供详细的推理路径、规则解释和推理结果解释,增加系统的可信度和可理解性。
5.知识获取系统(Knowledge Acquisition System):用于从领域专家获取知识,并将其转化为专家系统可以理解和使用的形式。
知识获取是专家系统开发过程中的关键环节。
专家系统的工作原理专家系统的工作原理可以概括为以下几个步骤:1.知识表示:将领域专家提供的知识转化为计算机可以处理的形式。
常用的知识表示方法包括规则库、框架、语义网络等。
2.知识获取:通过与领域专家交互,获取相关领域的知识。
知识获取可以采用面对面访谈、问卷调查等方式,也可以通过分析文档和数据库来获得。
3.推理过程:根据用户提供的问题或事实,推理机从知识库中提取出相关规则,并进行逻辑推理或模糊推理等方法来得出结论。
4.解释与验证:解释器将推理过程和结果向用户解释,使用户能够了解系统是如何得出结论的,并验证结论是否合理。
第一章测试1. 一般公认人工智能的鼻祖是谁?()A:图灵B:麦肯锡C:牛顿D:爱因斯坦答案:A2. 人工智能这一学科正式产生是()。
A:1956 年B:1945 年C:1980 年D:1957 年答案:A3. 智力包括 ( ) 。
A:控制情绪的能力B:超强的记忆能力C:集中精力的能力D:学习的能力答案:ACD第二章测试1. 用搜索求解问题的方法,就是数学中的建模方法。
()A:对B:错答案:B2. 用搜索求解问题一定可以找到最优解。
()A:错B:对答案:A3. 启发式信息按其形式可分为()和()。
答案:4. 通过搜索实现问题求解的基本步骤是定义()、( ) 和( ) 。
,答案:5. 搜索图分为()和()两种。
.答案:6. 状态表示可以是()。
A:树结构B:图片C:矩阵D:列表答案:ACD第三章测试1. 与或图中包含的关系有()。
A:And/OrB:OrC:否定D:And答案:ABD2. 如果问题有解,即SO→Sg存在一条路径,A*算法一定能找到最优解()A:错B:对答案:B3. 根据图对应的实际问题背景,图又可分为()和()。
答案:4. 在通用图搜索算法的第6步,为什么产生n 的一切后继节点构成的集合M中,其中不包括n 的先辈点?答案:5. 在通用图搜索算法的第7.2步,若PEG, 为什么要确定是否更改Tree中P到n 的指针。
答案:6. 什么是A 算法答案:第四章测试1. 下棋是非零和博弈。
()A:对B:错答案:B2. 极小极大搜索算法在扩展搜索树时,是以深度优先的方式。
()A:对B:错答案:B3. 极小极大搜索算法是以自顶向下的方式扩展搜索树,以自底向上的方式倒推评价值()A:错B:对答案:B4. αβ剪枝法的搜索过程中,α值永不上升,β值永不下降()A:错B:对答案:A5. 下棋的评价函数的要求是有利于程序方的势态, f(P)取()值,有利于对方的势态, f(P)取 ( ) 值。
,答案:6. 博弈算法MinMax 的基本思想,当轮到Min 走步的结点时, Max 应考虑f(p)取极()值;当轮到Max 走步的结点时, Max 应考虑f(p)取极 ( ) 值。
《知识管理》管理办法范本知识管理管理办法范本第一章总则第一条为了加强和规范知识管理,提高知识创造、传播和应用的效率,促进组织创新和发展,制定本管理办法。
第二条知识管理是指按照一定的方法和流程,通过有效的知识搜集、整理、存储、传播和应用,提高知识产出和转化效率的系统工程。
第三条知识管理的目标是实现知识的共享和创新,提高组织的智慧化水平和核心竞争力。
第四条知识管理的原则是科学性、公平性、开放性、实效性。
第五条本办法适用于各类型组织的知识管理活动,具体实施细则由各组织根据本办法自行制定。
第二章知识管理体系第六条知识管理体系由知识战略、知识概念、知识流程和知识工具四个要素组成。
第七条知识战略是指组织为实现战略目标而制定的知识发展方向和重点。
第八条知识概念是指组织对知识的界定和分类体系,包括核心知识、专业知识、经验知识等。
第九条知识流程是指组织内部知识的获取、传播、应用和评估等环节。
第十条知识工具是指组织用于知识管理的软硬件设施,如知识管理系统、知识库等。
第三章知识管理流程第十一条知识管理流程包括知识搜集、整理、存储、传播和应用五个环节。
第十二条知识搜集是指获取组织内外的相关知识,并对其进行筛选和整理。
第十三条知识整理是指将搜集到的知识进行分类、编目和归档,便于后续使用和检索。
第十四条知识存储是指将整理好的知识以适当的格式保存在知识库或其他存储介质中。
第十五条知识传播是指将存储的知识进行分享、交流和传递,促进知识在组织内部的流动和共享。
第十六条知识应用是指将传播的知识应用于实际工作中,提升工作效率和创新能力。
第四章知识管理工具第十七条知识管理工具包括知识管理系统、知识库、专家系统等。
第十八条知识管理系统是指以计算机技术为基础,实现知识管理各环节的信息系统,提供知识存储、检索和共享等功能。
第十九条知识库是指将组织内部的核心知识、经验知识等整理好,保存在一个集中的数据库中,方便查询和利用。
第二十条专家系统是指通过将专家的知识和经验进行提取和编码,形成一个智能化的系统,辅助决策和问题解决。
专家系统的概述及其应用什么是专家系统?专家系统是一种基于人工智能技术的计算机系统,旨在模拟人类专家在某个特定领域中的知识和推理能力。
它通过收集和组织领域专家的知识,并利用推理规则来解决特定问题,从而为用户提供专业的建议、解决方案和决策支持。
专家系统的构成和工作原理专家系统主要由三个部分组成:知识库、推理机和用户界面。
知识库存储了领域专家的知识和经验,可以分为规则库和事实库。
规则库中包含了一系列由领域专家提供的规则,规定了问题和解决方案之间的关系。
事实库则存储了用户输入的问题相关信息。
推理机是专家系统的核心,它通过运用专家提供的规则和事实库中的信息,利用推理机制对问题进行推理和决策。
用户界面则是用户与专家系统进行交互的界面,通常采用图形用户界面或自然语言界面。
专家系统的应用领域专家系统广泛应用于各个领域,以下列举几个常见的应用领域:1. 医疗领域:专家系统可以帮助医生进行疾病的诊断和治疗方案的选择。
它可以根据病人的症状和检查结果,利用医学专家提供的规则进行推理,给出专业的建议和治疗方案。
2. 金融领域:专家系统可以用于风险评估和投资决策。
它可以基于历史数据和金融专家的知识,分析市场趋势和风险因素,为投资者提供决策建议。
3. 工程领域:专家系统可以用于设计优化和故障诊断。
它可以根据工程专家的知识和经验,分析和优化设计参数,或者通过故障检测和推理,帮助工程师快速找到故障原因并提供解决方案。
4. 决策支持系统:专家系统可以作为一个决策支持工具,帮助管理者进行决策。
它可以根据专家的经验和问题的约束条件,通过推理和分析,给出最佳的决策方案。
专家系统的优势和局限专家系统具有以下几个优势:1. 提供专业的建议和解决方案:专家系统可以利用专家的知识和推理能力,为用户提供专业的建议和解决方案。
2. 可以处理复杂的问题:专家系统可以处理大量的知识和复杂的推理过程,帮助用户解决复杂的问题。
3. 可以提高工作效率:专家系统可以提供快速的问题解决方案,帮助用户提高工作效率。
《专家系统与知识工程》复习要点知识工程是人工智能技术与专家系统发展相结合的产物,它是数据工程的高级阶段。
知识工程是设计和实现知识库系统及知识库应用系统的理论、方法和技术,是研究知识获取、知识表示、知识管理和知识运用的一门学科。
数据库技术是构成数据工程的中心和基础,数据库工程也就是数据工程。
通常数据工程的设计与实现包括三个基本环节:概念数据模型的分析与设计、逻辑数据模型分析与设计、物理数据模型的设计。
知识是数据和信息集合的整体。
只有当信息被系统地、有目的地积累起来时,才能转变成知识。
知识是由信息描述的,信息则是用数据来表达的;知识工程是设计和实现知识库系统及知识库应用系统的理论、方法和技术,是研究知识获取、知识表示、知识管理和知识运用的一门学科。
知识工程处理的对象是知识,知识种类及知识的表示方式:1.)第一类:关于事实和现象的知识。
(Know_what)第二类:自然原理和领域规律性知识。
(Know_why)第三类:关于技能和能力的知识。
(Know_how)第四类:关于谁的知识。
(Know_who)2.)产生式、函数式、逻辑式、对象式、语义网络、框架结构、状态过程等多种形式。
数据信息知识三者的关系:数据是指客观事物的属性、数量、位置及其相互关系的符号描述。
信息是数据在特定场合下的具体含义,信息是对数据的解释。
知识是一个或多个信息关联在一起形成的有价值的信息结构,是对客观规律的认识,是高层次的信息。
也就是说,知识是数据和信息集合的整体。
由此可见,数据是记录信息的符号,信息是对数据的解释,知识是信息的概括和抽象;数据经过解释处理形成了信息,信息又经过加工过程形成了知识;知识是由信息描述的,信息则是用数据来表达的;从数据到信息的转换是一个数据处理过程,从信息到知识的转换是一个认知的过程。
这就是数据、信息和知识之间的相互依存的辨证关系。
知识工程是一个远比数据工程复杂的多的领域,也是一个比数据工程更富于挑战性的领域,表现在:1、知识种类比较多2、知识的表示方式比较多3、要有一个较好的知识表示方式和知识管理机制在知识工程中,最为困难的问题是知识获取,一般来说,获取知识的方法有两种情况:1、由知识工程师从领域专家那里获取知识,即:人工获取。
专家系统(Expert System,简称ES)专家系统的任务是解决需要经验、专门知识和缺乏结构的问题的计算机应用系统,它是人工智能发展的一个重要分支。
专家系统与用户进行“咨询对话”,对于用户而言,就象他在与某些方面有经验的专家进行对话一样,解释他的问题,建议进行某些试验以及向专家系统提出询问以求得到有关解答等。
目前的专家系统,在咨询任务如化学和地质数据分析、计算机系统结构、建筑工程以及医疗诊断等方面,其质量已达到较高的水平,可以把专家系统看做人类专家(他们用“知识获取模型”与专家系统进行人机对话)和人类用户(他们用“咨询模型”与专家系统进行人机对话)之间的媒介。
专家系统的基本结构如图1-1-3所示。
其各部分的功能如下:图1-1-3 专家系统的基本结构(1)知识库(包括知识库及管理系统)用于存取和管理所获取的专家知识和经验,供推理机使用。
具有知识存储、检索、编排、增删、修改和扩充等功能。
(2)推理机(包括推理机及其控制系统)利用知识进行推理,求解专门问题,具有启发推理、算法推理;正向、反向成混合推理,并行或串行推理等功能。
(3)咨询解释装置主要功能是接受用户的问题并进行理解,向用户输出推理结果并进行解释。
(4)知识获取手段从人类专家那儿获得知识并存贮到知识库中。
专家系统可以解决的问题通常包括解释预测、诊断、设计、规划、监视、修理、指导和控制等。
管理决策可以分为:程序性决策(结构性决策):是指可以利用一定的规章或公式来解决的决策。
非程序性决策:是指一般没有公式可算,无章可循的决策问题。
半结构化决策:是介于程序性和非程序性决策之间,有的决策问题有一定的决策规律,有的则无章可循。
MIS是解决程序性决策的现代方式。
应用MIS支持决策,就要研究如何使非程序性的、非数量化的、单次性的、不确定性的决策数量化,程序化,如何把人的经验和智慧吸收进来,把计算机和人结合起来。
在人机决策系统中,计算机的长处是:(1)可储存大量数据,能对保存收集的数据进行筛选、分析和提炼。
《企业信息管理》名词解释:1、信息:信息是客观事物变化和特征通过一定物质载体形式的反映。
信息具有的特性包括:客观性、价值性、等级性、可分享性、可传输性和可再生性。
2、价值链:价值链(Value Chain)是指,任何一个企业均可看作是由一系列相互关联的行为构成,这些行为对应于物料从供应商到消费者的流动过程,即物料在企业的流动过程。
而这一过程就是物料在企业的各个部门不断增加价值的过程。
3、供应链管理:供应链管理就是把客户需求和企业内部的制造活动以及供应商的制造资源整合在一起,并对供应链上的所有环节进行有效的管理。
供应链管理是一种跨企业的协作,覆盖了从原材料到最终产品的全部过程。
这个管理过程中的收益来自把供应商﹑制造者和最终客户紧密的结合起来,消除或减少了整个供应链中不必要的活动与成本。
4、系统:系统是由若干相互联系和相互制约的元素结合在一起,并形成具有某种特定功能的有机整体。
这种有机整体有三层含义:第一,这些元素是为了达到某个或某些共同的目标而结合的;第二,这种结合要遵循某些规则;第三,这种结合意味着这些元素之间存在着较强的相互依存和相互作.5、管理信息系统:管理信息系统是运用系统理论和方法,以电子计算机和现代通讯技术为信息处理手段和传输工具,能为企业管理决策提供信息服务的人机系统。
6、决策支持系统:决策支持系统是以管理学、运筹学、控制论和行为科学为基础,以计算机和仿真技术为段,辅助决策者解决半结构化或非结构化决策问题的人机交互信息系统。
决策支持系统以提高决策效益为目标,对决策者起到支持和辅助作用。
决策支持系统不能代替决策者的决策。
7、信息战略:就是作为经营战略的一个环节将具有经济价值的信息,信息基础设施和人的因素这三个信息资源的要素有机地结合在一起,并加以充分利用的计划。
也就是说,由以下三点构成的战略性的计划便是信息战略。
8、信息主管(chief information officer,CIO)是负责制订企业信息政策和标准、对于企业的信息资源进行全面规划和管理的高级管理人员。
专家系统在知识管理中的应用教程知识管理在如今所面临的复杂环境中被视为一种重要的解决方案。
随着信息技术的不断发展,专家系统作为一种新兴的技术手段,为知识管理提供了有效的支持。
本文将介绍专家系统在知识管理中的应用,并提供一些实用的教程,帮助读者了解和使用专家系统。
1.专家系统的概念和特点专家系统是一种能够模拟人类专家智能行为的计算机系统。
它通过建立一套包含专家知识和推理机制的系统,以解决特定领域的问题。
其主要特点包括:能够模拟专家的决策过程、能够与用户进行交互、能够提供解决方案和解释等。
2.专家系统在知识管理中的作用专家系统在知识管理中发挥着重要的作用。
首先,它可以通过存储和管理专家的知识,提供一种集中的、可靠的知识库,方便人们进行查找和利用。
其次,专家系统可以通过推理和分析技术,帮助人们在复杂环境中做出决策,提高工作效率。
最后,专家系统还可以通过与人进行交互,提供问题解答、培训和指导等服务,满足人们不同的需求。
3.专家系统的应用案例专家系统已经在各个领域得到了广泛的应用。
以医疗行业为例,专家系统可以帮助医生进行疾病的诊断和治疗方案的选择。
在工业领域,专家系统可以用于故障诊断和维修指导。
在金融领域,它可以用于风险评估和投资分析。
这些案例都表明,专家系统具有很大的潜力,在知识管理中发挥着重要作用。
4.构建专家系统的步骤构建一个有效的专家系统需要经历以下几个步骤。
1)确定专家系统的目标和应用范围:明确专家系统的用途和能够解决的问题。
2)收集和整理专家知识:通过与专家进行交流和访谈,收集并整理专家的知识,建立知识库。
3)建立推理机制和推理引擎:根据问题的性质和需求,选择适当的推理机制和推理引擎,用于问题的求解。
4)构建用户界面和交互系统:设计和开发专家系统的用户界面和交互系统,以方便用户与系统进行交互。
5)测试和调试:进行系统的测试和调试,确保系统能够提供准确的解决方案。
6)部署和维护:将专家系统部署到实际的工作环境中,定期进行维护和更新,以保证系统的性能和稳定性。
人工智能与专家系统(一)引言概述:人工智能(AI)和专家系统(ES)是现代科技领域中备受关注的热门话题。
AI与ES以其独特的方式对问题进行分析和解决,其应用涵盖了各个行业和领域。
本文将介绍人工智能与专家系统的基本概念和原理,并探讨它们在实际应用中的五个重要方面。
正文:一、人工智能的概念和特点1. 人工智能的定义和发展历程2. 人工智能的特点和主要应用领域3. 人工智能的智能表达和学习能力4. 人工智能的算法和技术方法5. 人工智能的优势和挑战二、专家系统的原理和构建方法1. 专家系统的基本原理和概念2. 专家系统的知识表示和推理机制3. 专家系统的知识获取和知识库构建4. 专家系统的规则引擎和推理引擎5. 专家系统的开发工具和平台选择三、人工智能与专家系统在医疗行业的应用1. 人工智能在疾病诊断和治疗方面的应用2. 专家系统在药物设计和医学研究中的应用3. 人工智能在医疗保健管理和健康监测中的应用4. 专家系统在医疗决策支持系统中的应用5. 人工智能与专家系统在医疗领域的前景和挑战四、人工智能与专家系统在智能交通领域的应用1. 人工智能在智能交通系统中的应用和作用2. 专家系统在交通信号优化和路况预测中的应用3. 人工智能与专家系统在车辆自动驾驶方面的应用4. 专家系统在交通管理和规划中的应用5. 人工智能与专家系统在智能交通领域的展望和挑战五、人工智能与专家系统在金融行业的应用1. 人工智能在金融风控和信用评估中的应用2. 专家系统在金融投资和交易决策中的应用3. 人工智能在反欺诈和网络安全中的应用4. 专家系统在金融市场预测和分析中的应用5. 人工智能与专家系统在金融行业的前景和挑战总结:人工智能和专家系统的应用领域正在不断扩大和深化,它们在医疗、交通和金融等行业中展示出了巨大的潜力。
然而,随着应用范围的扩大,诸如数据隐私、伦理道德等挑战也逐渐凸显出来。
因此,进一步深入研究和探索,不断完善和优化人工智能与专家系统,成为促进社会发展和改善人类生活质量的重要任务。
专家系统在问题解决中的应用与设计难点分析姓名学号时间一、介绍专家系统是一种基于人工智能(Artificial Intelligence, AI)的计算机系统,旨在模仿人类专家的知识和问题解决能力,以便解决特定领域内的复杂问题。
这些系统被设计用于模拟专家的决策过程和推理能力,以提供与领域相关的专业建议和解决方案。
专家系统通常包括以下关键组成部分:1.知识库(Knowledge Base):这是专家系统的核心,包含了领域专家提供的知识、规则、事实、经验和数据。
知识库是系统用来推断和解决问题的基础。
2.推理引擎(Inference Engine):推理引擎是专家系统的决策引擎,它根据知识库中的规则和事实执行推理过程,以得出结论或建议。
它能够应用逻辑、推理和推断技术来解决问题。
3.用户界面(User Interface):用户界面是用户与专家系统互动的窗口。
它可以是文本界面、图形界面或语音界面,使用户能够向系统提出问题或接收系统的建议。
专家系统的工作原理通常如下:4.用户提供问题或信息:用户通过用户界面向专家系统提供问题或相关信息,这些问题或信息可以涉及特定领域的知识。
5.知识获取:专家系统使用知识库中的专家知识来处理用户提供的问题或信息。
这包括使用事实、规则和推理引擎来进行推断。
6.推理过程:推理引擎通过比较用户提供的信息与知识库中的规则和事实,进行逻辑推理,以找出解决问题的最佳答案或建议。
7.结果输出:专家系统向用户提供答案、建议或解决方案,通常以易于理解的方式呈现。
专家系统的应用领域广泛,包括医疗诊断、金融分析、工程设计、客户服务、故障排除和决策支持等。
它们在帮助人们解决复杂问题、提高决策质量和加速问题解决过程方面具有重要作用。
二、问题解决中的专家系统应用专家系统在多个领域中得到广泛运用,它们模拟了领域专家的知识和决策能力,用于解决各种复杂问题。
以下是一些专家系统在不同领域中的运用示例:1.医疗诊断:疾病诊断:专家系统可以帮助医生诊断疾病,基于患者的症状和医疗历史提供诊断建议。