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1.专家系统的英文缩写是ES。
2.目前微型机上使用的鼠标器有机械式和光电式两类。
3.目前防治计算机病毒的主要方法是使用反病毒软件，这种方法的主要缺点是自身的安全性和实时性都比较差。
4.在windows中，排列图标有五种方式，分别是：按名称、按类型、按大小、按日期和自动排列。
5.要在windows系统下启动应用程序，除了使用“开始”菜单中的“程序“外，还可以使用”开始“菜单中的运行命令。
6.在windows“区域选项“对话框中包括6种选项卡，分别是：常规、数字、货币、时间、日期和输入法区域设置。
7.在word中，双击状态栏“改写|”方框，“改写”两字呈灰色，表示目前处于插入状态。
8.在word中，如果没有显示段落标记，可以单击常用工具栏上的显示段落标记按钮，将其显示出来。
9.在word中，使用剪贴板插入图片时，将插入点移动到要插入图片的位置后，可以单击编辑菜单中的“选择性粘贴”命令，在打开的对话框中完成该插入操作。
10.早Excel中，如果要改变单元格的格式，可以单击“格式”菜单中的“单元格”命令，在弹出的单元格格式对话框中设置。
11.Excel2000提供的筛选功能包括自动筛选和高级筛选。
12.在Excel2000工作表中，对数据库进行分类汇总之前，必须先对作为分类依据的字段进行排序操作。
13.在PowerPoint“新幻灯片”对话框里提供了28种版式。
14.计算机网络如果按网络分布范围来分类可以分为广域网、域域网和局域网三种。
15.通常，可以用主频和每秒百万条指令数这两个技术指标衡量计算机的运算速度。
16.字节是用作计算机的基本储存单位和数据表示单位。
17.桌面是windows面向用户的第一界面，也是放置系统硬件和软件的平台。
18.在windows中任何窗口下，用户都可以用Ctrl+Shift组合键在英文及各种中文输入法知己切换。
19.在windows画图程序窗口中，如要改变图画的尺寸和颜色，可打开图像菜单，选择属性命令，在出现的对话框中设置即可。
信息系统的分类及应用领域信息系统是指通过科学的技术手段收集、存储、处理和传递信息的系统。
它在现代社会中广泛应用于各个行业和领域。
根据其功能和特点的不同，信息系统可以分为管理信息系统、决策支持系统、专家系统和办公自动化系统等多个分类。
本文将对这些分类进行介绍，并探讨信息系统在不同应用领域中的具体运用。
一、管理信息系统（Management Information System，MIS）管理信息系统是为了支持组织内部管理与决策活动而设计和应用的信息系统。
它通过收集、处理和呈现各种管理数据，提供给管理层进行决策和监督。
MIS主要包括数据采集、数据处理、信息分析和信息呈现等环节。
例如，企业的生产计划、销售数据、库存管理等都可以通过MIS进行管理和监控。
二、决策支持系统（Decision Support System，DSS）决策支持系统是为了帮助管理者做出决策，提供有关决策的信息和分析工具的系统。
它能够处理各种复杂的问题，提供模拟和分析等功能。
DSS主要包括数据仓库、模型构建、决策分析和决策支持等环节。
例如，企业管理层通过DSS可以进行市场预测、风险评估和战略规划等核心决策。
三、专家系统（Expert System，ES）专家系统是基于专家知识和规则的计算机系统，能够模拟人类专家的决策过程，为用户提供专业化的咨询和决策支持。
它通过建立知识库，利用专家系统引擎进行推理和搜索，帮助用户解决各种问题。
专家系统主要包括知识获取、知识表示、推理机和解释机等环节。
例如，在医疗领域中，专家系统可以为医生提供疾病诊断和治疗方案建议。
四、办公自动化系统（Office Automation System，OAS）办公自动化系统是通过计算机和网络技术，实现办公任务的自动化和信息流的电子化管理。
它包括文字处理、电子邮件、会议管理、文件管理等功能，提高了办公效率和信息共享的便利性。
办公自动化系统主要包括办公软件、办公设备和办公网络等环节。
专家系统的意义及实现方法一、专家系统的发展及其意义智能工程是一门关于知识的自动化处理相应用技术的计算机应用学科。
知识是指全面知识，既包含理论知识相经验知识，又包括数值模型及符号模型描述的知识。
“知识的自动化处理和应用”是指用计算机对知识进行获取、表达、集成、管理、协调及使用等。
该定义表达了智能工程的目的、内容和工作对象。
其目的是利用具有智能的计算机去解决实际问题。
专家系统是智能工程的基础，目的性偏重于应用。
专家系统(ES)是一种大型复杂的智能计算机软件，是人工智能开始走向实用化的标志和里程碑，是人工智能从一般思维规律探索定向专门知识利用的突破口．它把专门领域中若干个人类专家的知识和思考、解决问题的方法以适当方式存储在计算机中，使计算机能在推理机的控制下模仿人类专家去解决问题，在一定范围内取代专家或起专家助手作用。
自从20世纪60年代中期在美国斯坦福大学和麻省理工学院问世以来，专家系统技术迅猛发展，尤其是70年代中期以来．各种实用专家系统不断涌现，广泛应用于科学技术、工业、农业、军事、医疗、教育等众多领域，并产生了巨大的社会效益和经济效益。
1995年我国制定的九五计算机技术科技攻关规划建议把人工智能技术作为四个重点发展的关键技术之一，鼓励继续开发各种实用专家系统及其开发上具。
二、专家系统的结构专家系统的结构，是指专家系统各组成部分的构造和组织形式。
不同应用领域和不同类型的专家系统，其具体结构和功能也不尽相同。
通常一个最基本的专家系统由6个部分所组成。
(1)知识库知识库是专家系统的知识存储器，用来存放求解问题的领域知识。
通常，知识库中的知识分为两大类型：一类是领域中的事实，也即写在书本上的知识及常识；另一类是启发性知识，它是领域专家在长期工作实践中积累起来的经验总结。
(2)数据库数据库也称为全局数据库或综合数据库．用来存储有关领域问题的事实、数据、初始状态(证据)和推理过程中得到的各种中间状态及目标等。
专家系统在汽车故障诊断中的应用作者：蒋鸣雷来源：《中国新技术新产品》2011年第02期摘要：专家系统是应用人工智能技术和计算机技术，模拟人类专家的决策过程。
将专家系统应用于汽车的故障诊断，是降低诊断成本，提高诊断工作效率和准确性的有效途径。
此外还阐述了各种汽车故障诊断专家系统的优缺点。
关键词：专家系统；应用；模型中图分类号：TP399文献标识码：A前言专家系统(Expert System，简记ES)产生于20世纪60年代中期，是人工智能(Artificial In-telligene，岛简称AI)研究中最活跃和最广泛的领域。
所谓专家系统，实际上是一个以知识为基础的智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家的知识和经验，能够利用人类专家的知识和和解决问题的方法来处理该领域问题。
1专家系统的结构组成一个专家系统一般由人机接口、知识库、数据库(Data Base)、推理机(Inference Engine)、解释器(Explanation)和知识获取系统(KnowledgeAcquisition)六部分组成，如图1－1所示。
1.1人机接口人机接口是用户与系统之间进行数据、信息交流的界面。
接口的功能是识别与解释用户向系统提供的命令、问题和数据等信息，并把信息转化为系统内部的表示形式，另一方面，接口也将系统向用户提出的问题、得出的结果和做出的解释以用户易于理解的形式提供给用户。
1.2知识库知识库用来存储领域专家的经验性知识和事实。
知识库内的知识通过知识获取得到，又为推理提供问题求解所需的知识。
1.3数据库数据库又称“黑板”，是专家系统在推理过程中存储初始事实、中间结果、最终结论等信息的工作存储器。
数据库的内容在系统运行过程中是变化的，而知识库在一次推理中是相对不变的，两者动静结合，构成专家系统完整的知识库。
1.4推理机推理机能够模拟领域专家的思维过程，根据知识库中的知识，按一定的推理方法和控制策略进行推理，最终求得问题的解。
专家系统概述及其应用摘要:人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。
它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
专家系统是人工智能应用研究的主要领域。
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，简而言之，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。
本文中介绍了人工智能的概念，分类，特点以及人工智能的研究的发展及其现状。
由此引出专家系统的基本概念及主要特点。
最后，通过查阅各种资料以及自己的理解分析，对专家系统的主要应用做具体分析。
阐述了将计算机人工智能的专家系统理念与全厚度再生机材料配置与设备自动控制系统相结合的思想，同时，具体分析了构建全厚度再生机材料配置与设备自动控制专家系统可供利用的计算机应用技术，并初步建立了该系统的模块体系。
关键词：人工智能，专家系统，全厚度再生机材料配置与设备自动控制系统Expert system outline and applicationAbstract: The artificial intelligence (Artificial Intelligence), English abbreviation is AI. It is the research, the development uses in simulating, extending and expands human's intelligence theory, the method, technical and an application system new technical science. The artificial intelligence is a computer science branch, it attempts the understanding intelligence the essence, the parallel intergrowth delivers one kind newly to be able to make the response by the human intelligence similar way the intelligent machine, this domain research including robot, language recognition, pattern recognition, natural language processing and expert system and so on.In this article introduced the artificial intelligence concept, the classification, the characteristic as well as the artificial intelligence research development and the present situation. From this draws out the expert system the basic concept and the main characteristic. Finally, through consults each kind of material as well as own understanding analysis, makes the concrete elaboration to the expert system main application. Introduced unifies the computer artificial intelligence expert system idea and the Auto-Control system plan, simultaneously, analyzed the construction to Auto-Control system specifically to be possible to supply the use the computer application technology, and established initially module of this expert system.Key word: Artificial intelligence, Expert system, Auto-Control Expert System目录目录 (3)1 引言 (4)人工智能 (4)专家系统 (5)人工智能与专家系统之间关系 (5)2 概述 (5)专家系统与传统程序 (5)专家系统的特点 (6)专家系统的优点 (6)3 详细介绍 (7)专家系统的结构与类型 (7)专家系统的结构 (7)专家系统的类型 (8)专家系统的工作方式 (9)专家系统的工作过程 (9)专家系统的开发过程 (9)4 实际应用 (11)系统结构图 (11)材料知识库软件的设计思路 (12)材料配比体系结构图 (12)材料知识库涉及到的数据表 (12)推理机涉及到的数据表 (13)发泡沥青推理机 (13)发泡沥青环境界面的功能选项 (13)发泡沥青体系推理机推理分析过程 (13)5 现状与发展前景 (15)6 总结 (16)7 参考文献 (17)1 引言人工智能人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。
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AbstractModern 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 engineObject-orientation Knowledge acquisition目录摘要 (I)Abstract (II)第1章绪论 (1)1.1 论文研究的背景 (1)1.1.1 国内外研究现状 (1)1.1.2 专家系统在开发使用中存在的缺点 (2)1.1.3 神经网络的局限性 (3)1.2 论文研究的主要内容 (3)1.3 论文研究的目标及意义 (4)1.4 论文的组织结构和安排 (4)第2章神经网络和专家系统的基本理论 (5)2.1 神经网络的基本理论 (5)2.1.1 神经网络的概述及工作原理 (5)2.1.2 神经网络的基本特征及优点 (6)2.1.3 BP神经网络模型 (8)2.1.4 BP网络结构设置 (10)2.2 专家系统的基本理论 (12)2.2.1 专家系统的功能 (12)2.2.2 专家系统的基本结构及组成 (13)第3章基于神经网络专家系统的研究 (16)3.1 神经网络专家系统整体设计 (16)3.1.1 神经网络专家系统总体结构 (16)3.1.2 神经网络专家系统的组成及功能 (16)3.2 知识表示 (17)3.2.1 传统知识表示方法 (18)3.2.2 面向对象知识表示方法 (19)3.2.3 本论文采用的知识表示方法 (20)3.3 知识获取 (21)3.3.1 知识获取的基本方法 (22)3.3.2 神经网络知识获取方法 (23)3.4 推理机 (25)3.4.1 专家系统推理机制 (25)3.4.2 神经网络专家系统的推理机制 (26)3.5 知识存储与维护更新 (26)3.5.1 神经网络知识存储 (26)3.5.2 神经网络知识维护更新 (27)3.6 用户界面 (27)第4章基于神经网络专家系统的应用 (29)4.1 例子的建造背景 (29)4.2 例子的建造过程 (30)4.2.1 特征因子选择 (30)4.2.2 网络参数配置 (30)4.2.3 样本数据处理 (31)4.2.4 训练网络 (31)4.2.5 网络训练结果分析 (34)4.2.6 专家建议 (34)4.3 例子的结果分析 (34)结论 (36)致谢 (37)参考文献 (38)附录1 外文资料中文翻译 (40)附录2 外文资料原文 (45)第1章绪论1.1 论文研究的背景专家系统(Expert System，缩写ES)是人工智能领域应用研究最活跃的领域之一，日益得到广泛的应用。
