什么是专家系统,专家系统是人工智能应用的最活跃和最广泛的主题之一。专家系统是一个智能计算机程序系统，它包含一定的领域专家的大量专业知识和经验，并可以使用人体专家的知识和解决问题的问题。也就是说，专家系统是一个具有大量专业知识和经验的程序系统。它适用于人工智能技术和计算机技术。根据一项或多项专家提供的知识和经验，这是合理和判断，并模拟人类专家。决策过程为了解决需要人类专家的复杂问题，简而言之，专家系统是一种模拟的计算机程序系统解决问题的人体专家问题。专家系统专家系统使用特定领域的专业知识来模拟人类专家通常解决的各种复杂，具体问题，并实现与专家专家的计算机智能节目系统。它可以解释决策和具有学习功能的过程，可以自动延长解决问题所需的知识。发展简介专家系统是人工智能最重要的应用领域。从理论研究中实现了人工智能转向应用的重大突破。在20世纪60年代初，已经出现了一些逻辑和模拟心理活动的一般问题，可以证明该机构和LOGING推理。然而，这些一般方法无法解决大实际问题，很难将实际问题转换为适合计算机解决方案的形式，并且问题所需的巨大搜索空间也难以处理。 1965年，F.A.哲学，在总结普遍问题的成功和失败经验的基础上，与化学领域的专业知识相结合，开发了世界上第一个专家系统障碍，可以推断化学分子结构。超过20年，知识工程，专家系统的理论和技术已经不断开发，并且应用程序几乎渗透到所有地区，包括化学，数学，物理，生物，医学，农业，气象，地理学逻辑探索，军事，工程技术，法律，许多领域，如商业，空间技术，自动控制，计算机设计和制造业的成千上万的专家系统，其中许多已经在功能上达到，甚至比人类专家在一起田地。水平在实际应用中创造了巨大的经济效益。专家系统的发展经历了三个阶段，正在转发第四代的转型和发展。第一代专家系统（Dendral，MacSyma等）的特点是高专业性和解决专用问题。然而，在架构的完整性和可移植性方面存在弱点，并且解决问题的能力是弱势的。第二代展示RT系统（Mycin，Casnet，ProSpector，听说等）是一个单一程度，应用系统，其架构有所改善，移植也得到改善，在系统的人机界面，解释机制，知识得到技术，不确定的推理技术，提高专家系统和灵感，一般性等知识表示。第三代专家系统是多学科集成系统，使用各种人工智能语言，结合各种知识表示和各种推理机制和控制策略，并开始使用各种知识工程语言，骨架系统和专家系统开发工具和发展大的环境围绕综合专家系统。在总结前三代专家系统的设计方法和实施技术的基础上，大型多专家协作系统已经开始，多种知识陈述，全面知识库，自组织机制，多学科协同作用和并行推理，专家最新的人工智能技术，如系统工具，人工神经网络知识获取和学习机制已经实现了具有丰富知识库和多主体的第四代专家系统。专家系统的类型可以以不同的方式分类。通常，您可以由应用程序区域，知识表示，控制策略，任务类型分类。如果你是DIVI通过任务类型，常见的解释，预测，诊断，调试，维护，规划，设计，监督，控制，教育等。建筑专家系统具有与传统计算机编程系统完全不同的架构结构。它通常由几个基本的独立部件组成，例如知识库，刺激机，集成数据库，知识获取机制，解释机制和人机界面。它与知识库和节流器彼此特别分开。专家系统的架构与专家系统的类型，功能和规模不同，并且是不同的。为了使计算机可以使用专家域知识，必须使用某种方式来表示kNowledge。目前常见的知识表示具有生成的规则，语义网络，框架和形状，逻辑模式，脚本，过程，面向对象等。基于规则的生成系统是实现知识的最基本方法。生成系统由集成数据库，知识库和刺激机的三个主要部分组成，集成数据库包含世界各地的全球事实和断言。知识库包含表达“IF：的各种知识规则，以及：”。节气门（也称为规则解释器）的任务是使用控制策略来查找可以应用的规则。前转链的策略是找到与数据库中的事实或断言相匹配的那些规则，并使用COMMIDCTS要消除策略，请从这些策略中获取执行可以满足原始数据库的内容。这是重复寻找，直到数据库的事实与目标相同，或者如果没有规则，则可以停止。反向链策略来自选定的目标，找出实现目标规则的实施后果;如果此规则的前提与数据库中的事实匹配，则解决问题;否则，此规则的前提是新的子目标，并且对于新的子目标来查找可以使用的规则，执行反向序列的前提，直到最后一个规则的前提就可以匹配数据库中的事实，或者，当没有规则时，可以应用它。表单请求用户回答并输入NECESSARY事实。早期专家系统使用常见的编程语言（例如Fortran，Pascal，Basic等）和人工智能语言（如Lisp，Prolog，Smalltalk等），通过人工智能专家和领域专家，直接编程。其发展周期长，困难，但灵活实用，仍被人工智能专家使用。大多数专家系统开发采用专家系统开发环境或专家系统开发工具实现，而实地专家可以使用合适的工具开发自己的专家系统，这大大缩短了专家系统的开发周期，从而为专家系统缩短了专家系统的开发周期在各个领域。广泛的应用提供条件。
专家系统是什么,专家系统称为ES，是一种计算机程序或信息系统，用于模拟行为和使用知识和推理技术来解决问题。它对计算机系统的计算机提供了某种专业知识，推理和决策系统的一些实际问题。所谓的专家指的是一个领域的专用人才，如机械专家，计算机专家，医学专家，农业专家等人认为如果在处理问题的过程中，将组合到计算机中，机器有专家的智慧，这种智能主要反映在信息分析中。计算机可以成为“专家”的原因，因为人们给予了计算机知识并让它模拟人类大脑儿子，这样它就可以回答各种问题。整个过程由计算机软件系统实现。专家系统可分为管理专家系统，预测专家系统，诊断专家系统，解释专家系统，根据其功能。目前，专家系统已用于生产实践，有些人已被商业化。结构完整专家系统通常由六个部分组成，即知识库，数据库，钢筋机，知识获取机制，解释机制和人机界面。知识库存储在某个表示中的计算机系统中，并且用于解决问题和推理的知识聚合是由验证部署提供的专门知识TS。加强机包括推理机制和控制部分，它是在知识库中使用知识来引入新的知识或结论。控制部分的功能是确定推理顺序。也就是说，要确定确定什么样的知识和秩序，原因是自然密不可分的，它是不可分割的，总结了推理，准确的推理和非精确推理。推理的基本任务是确定接下来要做什么，所选择的知识以及所做的事情。例如，人机游戏，计算机用于使用商店的知识和推理过程，并确定如何进入一步，并计算对手的后续步骤，如何将对策达到ATTAck或防御？ 。一方面，知识获取机制应接受专家的知识库的扩展和修改，另一方面，知识库是根据反馈信息自动修改和改进的。知识获取机制一般有两个采集方法，即人机组合的半自动模式，知识工程师的知识，以收集知识并转换为知识库;另一个是机器自动学习方法，它是人工智能的分支学科，从研究人类学开始学习行为和学习方法开始，并且已经建立了一些学习模型，使计算机系统能够拥有一定的学习技巧。解释ION机制会回答用户对系统的问题，并给出了这个答案的参数和描述。人机界面是专家和用户和系统之间的双向“翻译”，即专家和用户。由于专家系统有时具有更好的能力来处理复杂的问题，如结构设计，数据分析和诊断问题，通常超过该领域的一般专家。
专家系统是什么呢,专家系统是一个智能计算机程序系统，它包含一定的领域专家的大量专业知识和经验，并可以使用人体专家的知识和解决问题的问题。也就是说，专家系统是一个具有大量专业知识和经验的程序系统。它适用于人工智能技术和计算机技术。根据一项或多项专家提供的知识和经验，这是合理和判断，并模拟人类专家。决策过程为了解决需要人类专家的复杂问题，简而言之，专家系统是一种计算机程序系统，模拟人类专家的问题来解决问题。专家系统是最重要的应用程序在人工智能中。它实现了对实际应用的理论研究的手动智能，并探讨了从一般推理策略使用专业知识的重大突破。专家系统是早期人工智能的重要分支。它可以被视为具有专业知识和经验的计算机智能节目系统，一般采用知识表示和知识推理技术在人工智能中，模拟通常可以由领域专家解决。复杂问题。

责任编辑（范·迪塞尔）

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