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人工智能技术专家系统

2019-02-27  本文已影响0人  人工智能Study

什么是专家系统?

  专家系统被定义为一种交互式可靠的基于计算机的决策系统,它使用事实和启发式方法来解决复杂的决策问题。它被认为是人类智慧和专业知识的最高水平。它是一个计算机应用程序,可以解决特定域中最复杂的问题。

  专家系统可以解决通常需要人类专家的许多问题。它基于从专家那里获得的知识。它还能够表达和推理某些知识领域。专家系统是当今人工智能,深度学习和机器学习系统的前身。

专家系统的例子

以下是专家系统的示例

专家系统的特点

为什么需要专家系统?

  以下是专家系统的重要特征:

专家系统的组成部分

专家系统包括以下给定组件:

用户界面

  用户界面是专家系统中最重要的部分。此组件以可读形式获取用户的查询,并将其传递给推理引擎。之后,它会向用户显示结果。换句话说,它是一个帮助用户与专家系统通信的界面。

  用户界面是专家系统中最关键的部分。该组件以可读的形式获取用户的查询,并将其传递给推理机。之后,它向用户显示结果。换句话说,它是一个帮助用户与专家系统进行通信的界面。

推理机

  推理机是专家系统的大脑。推理机包含解决特定问题的规则。它是指从知识库中获取的知识。当试图回答用户的查询时,它选择要应用的事实和规则。它为知识库中的信息提供了推理。它也有助于解决问题。这一组成部分也有助于制定结论。

知识库

  知识库是事实的储存库。它存储有关问题域的所有知识。它就像一个巨大的知识容器,它是从某一特定领域的不同专家那里获得的。

因此,专家系统的成功主要取决于高精度的知识。

专家系统中使用的其他关键术语

事实和规则

  事实是重要信息的一小部分。事实本身的用处非常有限。这些规则对于选择和应用事实来解决用户问题至关重要。

知识获取

  知识获取是指专家系统如何获取所需的领域知识。整个过程首先从人类专家中提取知识,将所获得的知识转化为规则,并将已开发的规则注入知识库。

知识提取过程

参与专家系统开发

参加者 角色
领域专家 他是一个人或团队,他的专业知识和知识用于开发专家系统
知识工程师 知识工程师是将知识集成到计算机系统中的技术人员
最终用户 使用专家系统获取专家无法提供的建议的是一个人或一组人

构建专家系统的过程

传统系统与专家系统

传统系统 专业系统
知识和处理组合在一个单元中 知识库和处理机制是两个独立的组件
程序不会出错(除非编程错误) 专家系统可能会出错
该系统仅在完全开发后才可运行 专家系统持续优化,可以使用少量规则启动
需要根据固定算法逐步执行 执行是按逻辑和启发式完成的
它需要完整的信息 它可以在足够或不充分的信息下起作用

人类专家与专家系统

人类专家 人工专长
易腐 常驻
很难转移 转让
难以记录 易于记录
不可预知的 一贯
昂贵 经济有效的系统

专家系统的好处

专家系统的局限性

专家系统的应用

专家系统用户的一些流行应用:

摘要

本文参考国外技术网站,如有疑惑可以私信我

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