第七章专家系统习题解答
第七章专家系统
7.1. 答：
（1）专家系统的定义
令费根鲍姆（E. A . Feigenbaum）：专家系统是一种智能的计算机程序，它运用知识和推理步骤来解决只有专家才能解决的复杂问题”个人收集整理勿做商业用途
琳专家系统是基于知识的系统，用于在某种特定的领域中运用领域专家多年积累的经验和专门知识，求解需要专家才能解决的困难问题个人收集整理勿做商业用途
詁保存和大面积推广各种专家的宝贵知识
博采众长
::比人类专家更可靠，更灵活
（2）专家系统的特点
①具有专家水平的专门知识
专家系统中的知识按其在问题求解中的作用可分为三个层次：数据级、知识库级和控制级
詁数据级知识（动态数据）：具体问题所提供的初始事实及在问题求解过程中所产生的中间结论、最终结论
数据级知识通常存放于数据库中
H 知识库级知识：专家的知识，这一类知识是构成专家系统的基础
一个系统性能高低取决于这种知识质量和数量
詁控制级知识（元知识）：关于如何运用前两种知识的知识
在问题求解中的搜索策略、推理方法
②能进行有效的推理
推理机构一一能根据用户提供的已知事实，通过运用知识库中的知识，进行有效的推理，以实现问题的求解。专家系统的核心是知识库和推理机个人收集整理勿做商业用途
③具有启发性
除能利用大量专业知识外，还必须利用经验判断知识来对求解问题作出多个假设（依据某些条件选定一个假设，使推理继续进行）个人收集整理勿做商业用途
④能根据不确定（不精确）的知识进行推理
综合利用模糊的信息和知识进行推理，得出结论
⑤具有灵活性
知识库与推理机相互独立，使系统易于扩充，具有较大的灵活性
⑥具有透明性
H 一般有解释机构，所以具有较好的透明性
S 解释机构向用户解释推理过程，回答Why ? ”、How ? ”等问题
⑦具有交互性
弗一般都为交互式系统，具有较好的人机界面
一方面它需要与领域专家或知识工程师进行对话以获取知识；另一方面它也需要不断地从用户处获得所需的已知事实并回答询问。个人收集整理勿做商业用途
7.2. 答：专家系统的一般结构
人机接口、推理机、知识库、动态数据库、知识获取机构、解释机构
用户领域专家知识工程师
专
家
系
统
核
心
知识库：主要用来存放领域专家提供的专门知识
（1）知识表达方法的选择（最多的三种表示方法是产生式规则、框架和语义网络）
①充分表示领域知识
②能充分、有效地进行推理
③便于对知识的组织、维护与管理
④便于理解与实现
（2）知识库管理冗余和矛盾一致性和完整性安全性
推理机
特模拟领域专家的思维过程，控制并执行对问题的求解
器能根据当前已知的事实，禾U用知识库中的知识，按一定的推理方法和控制策略进行推理，直到得出相应的结论为止
器推理机包括推理方法和控制策略两部分
部推理方法有精确推理和不精确推理（已在推理章节介绍）
盟控制策略主要指推理方向控制及推理规则选择策略
带推理有正向推理、反向推理和正反向混合推理
盟推理策略一般还与搜索策略有关（已在推理章节介绍）
誥推理机性能/构造与知识的表示方法有关，但与知识的内容无关保证推理机与知识库的独立性，提高灵活性
知识获取机构
?瓶颈”是建造和设计专家系统的关键
带基本任务是为专家系统获取知识，建立起健全、完善、有效的知识库，以满足求解领域问题的需要
部要对知识进行一致性、完整性检测
人机接口
专家系统与领域专家、知识工程师、一般用户间进行交互的界面，由一组程序及相应的硬件组成，用于完成输入输出工作个人收集整理勿做商业用途
带更新、完善、扩充知识库；推理过程中人机交互；结束时显示结果内部表示形式与外部表示形式的转换
数据库
令又称黑板”综合数据库”或动态数据库”主要用于存放用户提供的初始事实、问题描述及系统运行过程中得到的中间结果、最终结果等信息个人收集整理勿做商业用途
数据库是推理机不可缺少的工作场地，同时由于它可记录推理过程中的各种有关信息，又为解释机构提供了回答用户咨询的依据（需相应的数据库管理程序）个人收集整理勿做商业用途
解释机构：回答用户提出的问题，解释系统的推理过程，使系统对用户透明
7.3 答：
(1) 传统程序是依据某一确定的算法和数据结构来求解某一确定的问题，而专家系统是依据知识和推理来
求解问题，这是专家系统与传统程序的最大区别。个人收集整理勿做商业用途
传统程序=数据结构+算法
专家系统=知识+推理
(2) 传统程序把关于问题求解的知识隐含于程序中，而专家系统则将知识与运用知识的过程即推理机分离。
(使专家系统具有更大的灵活性，使系统易于修改)个人收集整理勿做商业用途
(3) 从处理对象来看，传统程序主要是面向数值计算和数据处理，而专家系统则面向符号处理。传统程序
处理的数据多是精确的，对数据的检索是基于模式的布尔匹配，而专家系统处理的数据和知识大多是不精确的、模糊的，知识的模式匹配也多是不精确的。个人收集整理勿做商业用途
(4) 传统程序一般不具有解释功能，而专家系统一般具有解释机构，可对自己的行为作出解释。
(5) 传统程序因为是根据算法来求解问题，所以每次都能产生正确的答案，而专家系统则像人类专家那样
工作，通常产生正确的答案，但有时也会产生错误的答案(这也是专家系统存在的问题之一)。专家系统
有能力从错误中吸取教训，改进对某一工作的问题求解能力。个人收集整理勿做商业用途
(6) 从系统的体系结构来看，传统程序与专家系统具有不同的结构。
7.4答：可行性分析：威特曼( Watermam)从三方面研究如何选择适合专家系统开发的问题
(1) 什么情况下开发专家系统是可能的？(满足！)
①问题的求解主要依靠经验性知识，而不需要大量运用常识性知识
②存在真正的领域专家，这也是开发专家系统最重要的要求之一
专家必须能够描述和解释他们用于解决领域问题的方法
③一般某领域中有多个专家，他们应该对领域答案的选择和精确度有基本一致的看法
④任务易，有明确的开发目标，且任务能被很好地理解
(2) 什么情况下开发专家系统是合理的？(之一 ____ )
①问题的求解能带来较高的经济效益
②人类专家奇缺，但又十分需要，且十分昂贵
③人类专家经验不断丢失
④危险场合需要专门知识
(3) 什么情况下开发专家系统是合适的？(特征 ____ )
①本质一一问题本质上必须能很自然地通过符号操作和符号结构来进行求解，且问题求解时需要使用启
发式知识，需要使用经验规则才能得到答案个人收集整理勿做商业用途
②复杂性一一问题不是太容易且较为重要
③范围一一问题需要有适当的范围。选择适当的范围是专家系统的关键，一般有两个原则：一是所选任
务的大小可驾驭；二是任务要有实用价值。个人收集整理勿做商业用途
7.5 答:
专家系统的设计原则
(1) 专门任务领域大小
(2) 专家合作反复磋商，团结协作
⑶原型设计从最小系统”到扩充式”开发
(4) 用户参与充实、完善知识库
⑸辅助工具提高设计效率
⑹知识库与推理机分离体现特征，灵活
专家系统的开发步骤
知识工程比软件工程更强调渐进性、扩充性
重新描述
⑴问题识别阶段一一知识工程师和专家确定问题的重要特点，抓住问题各主要方面的特征
①确定人员和任务
②问题识别：描述问题的特征及相应的知识结构，明确问题的类型和范围
③确定资源：确定知识源、时间、计算设备以及经费等资源
④确定目标：确定问题求解的目标
（2）概念化阶段――主要任务是揭示描述问题所需的关键概念、关系和控制机制，子任务、策略和有关问题求解的约束个人收集整理勿做商业用途
①什么类型的数据有用，数据之间的关系如何？
②问题求解时包括哪些过程，这些过程中有哪些约束？
③问题是如何划分成子问题的？
④信息流是什么？哪些信息是由用户提供的，哪些信息是应当导出的？
⑤问题求解的策略是什么？
（3）形式化阶段――把概念化阶段概括出来的关键概念、子问题和信息流特征形式化地表示出来
（究竟采用什么形式，要根据问题的性质选择适当的专家系统构造工具或适当的系统框架）器三个主要的因素是：
假设空间基本的过程模型数据
形式化阶段假设空间
①把概念描述成结构化的对象，还是处理成基本的实体？
②概念之间的因果关系或时空关系是否重要，是否应当显式地表示出来？
③假设空间是否有限？
④假设空间是由预先确定的类型组成的，还是由某种过程生成的？
⑤是否应考虑假设的层次性？
⑥是否有与最终假设和中间假设相关的不确定性或其它的判定性因素？
⑦是否考虑不同的抽象级别？形式化阶段基本的过程模型
誹找到可以用于产生解答的基本过程模型是形式化知识的重要一步
誹过程模型包括行为的和数学的模型
（如果专家使用一个简单的行为模型，对它进行分析，就能产生很多重要的概念和关系）（数学模型可以提供附加的问题求解信息，或用于检查知识库中因果关系的一致性）形式化阶段数据的性质
①数据是不足的、充足的还是冗余的?
②数据是否有不确定性？
③对数据的解释是否依赖于出现的次序？
④获取数据的代价是多少？
⑤数据是如何得到的？
⑥数据的可靠性和精确性如何？
⑦数据是一致的和完整的吗？
⑷实现阶段
带把形式化知识变成计算机的软体，即要实现知识库、推理机、人机接口和解释系统（知识的一致性和相容性）
器推理机应能模拟领域专家求解问题的思维过程和控制策略
誹必须很快地实现（实现原型系统的目的之一是检查开发早期阶段的设计是否有效）
⑸测试阶段
盟通过运行实例评价原型系统以及用于实现它的表达形式，从而发现知识库和推理机制的缺陷 _________ 鑒性能不佳的因素：
①输入输出特性，即数据获取与结论表示方面存在缺陷
例如，提问难于理解、含义模糊，使得存在错误或不充分的数据进入系统；结论过多或者太少，
没有适当地组织和排序，或者详细的程度不适当个人收集整理勿做商业用途
②推理规则有错误、不一致或不完备
③控制策略问题，不是按专家采用的自然顺序”解决问题
测试的主要内容：
①可靠性一一通过实例的求解，检查系统所得出的结论是否与已知结论一致
②知识的一致性一一向知识库输入一些不一致、冗余等有缺陷的知识，检查是否可检测出来
检查是否会给出不应给出的答案
检测获取知识的正确性（如有某些自动获取知识功能）
③运行效率一一知识查询及推理方面的运行效率，找出薄弱环节及求解方法与策略方面的问题
④解释能力一一一是检测能回答哪些问题，是否达到了要求；二是检测回答问题的质量（说服力）
⑤人机交互的便利性
7.6 答:
专家系__________________________________________
解释根
诊断根据观察结果推断系统是否有故障
预测推导给定情况可能产生的后果
设计根据给定要求进行相应的设计
规划设计动作
控制控制整个系统的行为
监督比较观察结果和期望结果
修理执行计划来实现规定的补救措施
教学诊断、调整、修改学生行为
调试建议故障的补救措施
（1）解释型专家系统
令能根据感知数据，经过分析、推理，从而给出相应解释。（必须能处理不完全、甚至受到干扰的信息，给出一致且正确的解释）个人收集整理勿做商业用途
誹代表性：DENDRAL （化学结构说明）、PROSPECTOR （地质解释）等
（2）诊断型专家系统
能根据取得的现象、数据或事实推断出系统是否有故障，并能找出产生故障的原因，给出排除故障的方案（目前开发、应用得最多的一类）个人收集整理勿做商业用途
带代表性：PUFF （肺功能诊断系统）、PIP （肾脏病诊断系统）、DART （计算机硬件故障诊断系统）等（3）预测型专家系统
带能根据过去和现在信息（数据和经验）来推断可能发生和出现的情况
（天气预报、市场预测、人口预测等）
（4）设计型专家系统
器能根据给定要求进行相应的设计
（工程设计、电路设计、服装设计）
器代表性：XCON （计算机系统配置系统）、KBVLSI （VLSI电路设计专家系统）等
（5）规划型专家系统
盟能按给定目标拟定总体规划、行动计划、运筹优化等
（机器人动作控制、军事规划、城市规划等）
牡代表性：NOAH （机器人规划系统）、SECS（帮助化学家制定有机合成规划的专家系统）、TATR （帮助空军制订攻击敌方机场计划的专家系统）等个人收集整理勿做商业用途
（6）控制型专家系统
能根据具体情况，控制整个系统的行为
髯代表性：YES/MVS （帮助监控和控制MVS操作系统）
（7）监督型专家系统
器能完成实时的监测任务，并根据监测到的现象作出相应的分析和处理
部代表性：REACTOR （帮助操作人员检测和处理核反应堆事故）
（8）修理型专家系统
令能根据故障的特点制订纠错方案，并能实施该方案排除故障，当制订的方案失效或部分失效时，能及时采取相应的补救措施个人收集整理勿做商业用途
（9）教学型专家系统
令能根据学生学习过程中所产生的问题进行分析、评价、找出错误原因，有针对性地确定教学内容或采取其它有效的教学手段个人收集整理勿做商业用途
器代表性：GUIDON （讲授有关细菌感染性疾病方面的医学知识）
（10）调试型专家系统
带能根据相应的标准检测被测试对象存在的错误，并能从多种纠错方案中选出适用于当前情况的最佳方案，排除错误
专家系统的应用领域已扩展到数学、物理、化学、医学、地质、气象、农业、法律、教育、交通运输、机械、艺术以及计算机科学本身，甚至渗透到政治、经济、军事等重大决策部门，产生了巨大的社会效益和经济效益，同时也促进了人工智能基本理论和基本技术的发展。个人收集整理勿做商业用途
7.7答：（1）正向推理：见教材P206图7.7
（2）反向推理：见教材P212图7.12
7.8答：（1）知识获取的任务
誹基本任务：为专家系统获取知识，建立起健全、完善、有效的知识库，以满足求解领域问题需要
①抽取知识识别、理解、筛选、归纳等，及自学习
②知识的转换
部第一步：从专家及文献资料处抽取的知识转换为某种知识表示模式，如产生式规则、框架等
（知识工程师完成）
器第二步：该模式表示的知识转换为系统可直接利用的内部形式。（输入及编译实现）
③ 知识的输入 知识编辑器 ④ 知识的检测 不一致、不完整等
⑵知识获取的模式
① 非自动知识获取(人工移植)知识工程师 知识编辑器 ② 自动知识获取
系统具有获取知识的能力，它不仅可以直接与领域专家对话，从专家提供的原始信息中学习到专 家系统所需的知识，而且还能从系统自身的运行实践中总结、归纳出新的知识，发现知识中可能 存在的错误，不断自我完善，建立起性能优良、知识完善的知识库
个人收集整理 勿做商业用途
具有识别语音、文字、图像的能力
具有理解、分析、归纳的能力 具有从运行实践中学习的能力
③ 半自动知识获取 如目标、原则等 如知识表达方法、知识推理方法、控制策略、解释方法等 如正确使用和正确维护 (2)系统测试的正确性
① 测试目的、方法、条件的正确性 ② 测试结果、数据、记录的正确性 (3) 系统运行的正确性
① 推理结论、求解结果、咨询建议的正确性 ② 推理解释及可信度估算的正确性 ③ 知识库知识的正确性 语法、语义和语用及专业内容
有用性
(1) 推理结论、求解结果、咨询建议的有用性
(2) 系统的知识水平、可用范围、易扩充性、易更新性等 (3) 问题的求解能力(解题速度、推理效率) ，可能场合和环境
(4) 人机交互的友好性
(5) 运行可靠性、易维护性、可移植性
(6) 系统的经济性(软硬件投资、运行维护费用、设计开发费用和系统运行取得的直接或间接经济效益) 7.10答：(1)四种主要的类型：
① 用于开发专家系统的程序设计语言 ② 骨架系统
③ 通用型知识表达语言 ④
专家系统开发环境
(2)专家系统开发环境(工具包)
誹AGE 是斯坦福大学研制的一个专家系统开发环境。
AGE 是典型的模块组合式开发工具，为用户提供了一个通用的专家系统结构框架，并将该框架分 解为许多在功能和结构上较为独立的的组件部件，
这些组件已预先编制成标准模块存在系统中。
个
人收集整理勿做商业用途
AGE 采用了黑板模型来构造专家系统结构框架。 器 可通过两条途径构造自己的专家系统：
① 用户使用AGE 现有的各种组件作为构造材料，很方便地来组合设计自己所需的系统。 ② 用户通过AGE 的工具界面，定义和设计各种所需的组成部件，以构造自己的专家系统。
7.9 答：
正确性
(1)系统设计的正确性 ① 系统设计思想的正确性
② 系统设计方法的正确性 ③ 设计开发工具的正确性
带应用AGE已经开发了一些专家系统，主要用于医疗诊断、密码翻译、军事科学等方面。
7.11 答：
EMYCIN是由MYCIN系统抽去原有的医学领域知识，保留骨架而形成的系统（产生式规则表达知识、目标驱动的反向推理控制策略）。个人收集整理勿做商业用途
O EMYCIN具有MYCIN的全部功能：
①解释程序一一可以向用户解释推理过程。
②知识编辑程序及类英语的简化会话语言一一提供一开发知识库的环境，使得开发者可以使用比LISP更接近自然语言的规则语言来表示知识。个人收集整理勿做商业用途
③知识库管理和维护手段一一所提供的开发知识库的环境还可以在进行知识编辑及输入时进行语法、
一致性、是否矛盾和包含等检查。个人收集整理勿做商业用途
④跟踪和调试功能
EMYCIN开发的一些专家系统（适合开发各种领域咨询、诊断型专家系统）。
专家系统习题解答
第七章专家系统 7.1.答： （1）专家系统的定义 费根鲍姆（E．A．Feigenbaum）：“专家系统是一种智能的计算机程序，它运用知识和推理步骤来 解决只有专家才能解决的复杂问题” 专家系统是基于知识的系统，用于在某种特定的领域中运用领域专家多年积累的经验和专门知识， 求解需要专家才能解决的困难问题 保存和大面积推广各种专家的宝贵知识 博采众长 比人类专家更可靠，更灵活 （2）专家系统的特点 ①具有专家水平的专门知识 专家系统中的知识按其在问题求解中的作用可分为三个层次：数据级、知识库级和控制级 数据级知识（动态数据）：具体问题所提供的初始事实及在问题求解过程中所产生的中间结 论、最终结论 数据级知识通常存放于数据库中 知识库级知识：专家的知识，这一类知识是构成专家系统的基础 一个系统性能高低取决于这种知识质量和数量 控制级知识（元知识）：关于如何运用前两种知识的知识 在问题求解中的搜索策略、推理方法 ②能进行有效的推理 推理机构——能根据用户提供的已知事实，通过运用知识库中的知识，进行有效的推理，以实现问题的求解。专家系统的核心是知识库和推理机 ③具有启发性 除能利用大量专业知识外，还必须利用经验判断知识来对求解问题作出多个假设（依据某些条件选定一个假设，使推理继续进行） ④能根据不确定（不精确）的知识进行推理 综合利用模糊的信息和知识进行推理，得出结论 ⑤具有灵活性 知识库与推理机相互独立，使系统易于扩充，具有较大的灵活性 ⑥具有透明性 一般有解释机构，所以具有较好的透明性 解释机构向用户解释推理过程，回答“Why？”、“How？”等问题 ⑦具有交互性 一般都为交互式系统，具有较好的人机界面 一方面它需要与领域专家或知识工程师进行对话以获取知识；另一方面它也需要不断地从用户处 获得所需的已知事实并回答询问。 7.2.答：专家系统的一般结构 人机接口、推理机、知识库、动态数据库、知识获取机构、解释机构 知识库：主要用来存放领域专家提供的专门知识 (1) 知识表达方法的选择（最多的三种表示方法是产生式规则、框架和语义网络） ①充分表示领域知识 ②能充分、有效地进行推理 ③便于对知识的组织、维护与管理
人工智能习题&答案-第6章-专家系统
第六章专家系统 6-1 什么叫做专家系统?它具有哪些特点与优点? 专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的智能计算机程序系统，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。也就是说，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。 特点： (1)启发性 专家系统能运用专家的知识与经验进行推理、判断和决策 (2)透明性 专家系统能够解释本身的推理过程和回答用户提出的问题，以便让用户能够了解推理过程，提高对专家系统的信赖感。 (3) 灵活性 专家系统能不断地增长知识，修改原有知识，不断更新。 优点： (1) 专家系统能够高效率、准确、周到、迅速和不知疲倦地进行工作。 (2) 专家系统解决实际问题时不受周围环境的影响，也不可能遗漏忘记。 (3) 可以使专家的专长不受时间和空间的限制，以便推广珍贵和稀缺的专家知识与经验。 (4) 专家系统能促进各领域的发展，它使各领域专家的专业知识和经验得到总结和精炼，能够广泛有力地传播专家的知识、经验和能力。 (5) 专家系统能汇集多领域专家的知识和经验以及他们协作解决重大问题的能力，它拥有更渊博的知识、更丰富的经验和更强的工作能力。 (6) 军事专家系统的水平是一个国家国防现代化的重要标志之一。 (7) 专家系统的研制和应用，具有巨大的经济效益和社会效益。 (8) 研究专家系统能够促进整个科学技术的发展。专家系统对人工智能的各个领域的发展起了很大的促进作用，并将对科技、经济、国防、教育、社会和人民生活产生极其深远的影响。
第六章信息系统与数据库
第六章信息系统与数据库 一、选择题 1.以下列出了计算机信息系统抽象结构层次，其中的数据库管理系统和数据库________。 A.属于业务逻辑层 B 属于资源管理层 C 属于应用表现层 D 不在以上所列层次中 2. 以下列出了计算机信息系统抽象结构的4个层次，在系统中为实现相关业务 功能（包括流程、规则、策略等）而编制的程序代码属于其中的________。 A 基础设施层 B 业务逻辑层 C 资源管理层 D 应用表现层 3. 以下列出了计算机信息系统抽象结构的4个层次，系统中的硬件、系统软件 和网络属于其中的________。 A.基础设施层 B.业务逻辑层 C.资源管理层 D.应用表现层 4. 以下列出了计算机信息系统抽象结构层次，在系统中可实现分类查询的表单 和展示查询结果的表格窗口________。 A属于业务逻辑层 B属于资源管理层 C属于应用表现层 D不在以上所列层次中 5. 以下关于SQL语言的说法中，错误的是________ A.SQL的一个基本表就是一个数据库 B .SQL语言支持三级体系结构 C.一个基本表可以跨多个存储文件存放 D.SQL的一个二维表可以是基本表，也可以是视图 6. 信息系统采用B/S模式时，其“查询SQL请求”和“查询结果”的“应答”发生在________之间。 A浏览器和Web服务器 B 浏览器和数据库服务器 C Web服务器和数据库服务器 D 任意两层 7. 关系数据库的SQL查询操作由3个基本运算组合而成，其中不包括________ 。 A 连接 B 选择 C 投影 D 比较
8. 信息系统采用的B/S模式，实质上是中间增加了________ 的C/S模式。 A Web服务器 B 浏览器 C 数据库服务器 D 文件服务器 9. 在信息系统的B/S模式中，ODBC/JDBC是________之间的标准接口。 A Web服务器与数据库服务器 B 浏览器与数据库服务器 C 浏览器与Web服务器 D 客户机与Web服务器 10. 计算机信息系统中的B/S三层模式是指________。 A 应用层、传输层、网络互链层 B 应用程序层、支持系统层、数据库层 C浏览器层、Web服务器层、DB服务器层 D 客户机层、HTTP网络层、网页层 11. ODBC是________，用户可以直接将SQL语句送给ODBC。 A一组对数据库访问的标准 B数据库查询语言标准 C数据库应用开发工具标准 D数据库安全标准 12. 所谓“数据库访问”，就是用户根据使用要求对存储在数据库中的数据进行 操作。它要求________ 。 A.用户与数据库可以不在同一计算机上而通过网络访问数据库；被查询的数据 可以存储在多台计算机的多个不同数据库中 B.用户与数据库必须在同一计算机上；被查询的数据存储在计算机的多个不同 数据库中 C.用户与数据库可以不在同一计算机上而通过网络访问数据库；但被查询的数 据必须存储同一台计算机的多个不同数据库中 D.用户与数据库必须在同一计算机上；被查询的数据存储在同一台计算机的指 定数据库中 13.ODBC是________，用户可以直接将SQL语句送给ODBC。 A.一组对数据库访问的标准 B.数据库查询语言标准 C. 数据库应用开发工具标准 D.数据库安全标准 14. SQL查询语句：SELECT SNANE，DEPART，CNAME，GRADE FROM S，C，SC WHERE S.SNO＝SC.SNO AND https://www.360docs.net/doc/6715450551.html,O＝https://www.360docs.net/doc/6715450551.html,O AND S.SEX＝‘男’； 涉及的S,C和SC三个表。S和SC表之间和C和SC表之间分别通过公共属性________作连接操作。 A SNO,CNO B CNO,SNO C CNO,SEX D SNO,SEX 15. 在C/S模式的网络数据库体系结构中，应用程序都放在________上。 A Web浏览器
机械设计制造基础 第七章 练习题与答案
第七章练习题 1. 单项选择 1-1 重要的轴类零件的毛坯通常应选择（ ①铸件②锻件 ③棒料④管材 ）。 1-2 普通机床床身的毛坯多采用（①铸件②锻件③焊接件 ）。④冲压件 1-3 基准重合原则是指使用被加工表面的（）基准作为精基准。 ②设计②工序③测量④装配 1-4 箱体类零件常采用（）作为统一精基准。 ①一面一孔②一面两孔③两面一孔④两面两孔 1-5 经济加工精度是在（）条件下所能保证的加工精度和表面粗糙度。 ①最不利②最佳状态③最小成本④正常加工 1-6 铜合金 7 级精度外圆表面加工通常采用（）的加工路线。 ①粗车②粗车-半精车③粗车-半精车-精车④粗车-半精车-精磨1-7淬火钢 7 级精度外圆表面常采用的加工路线是（）。 ①粗车—半精车—精车③粗车—半精车—粗磨②粗车—半精车—精车—金刚石车④粗车—半精车—粗磨—精磨 1-8铸铁箱体上φ120H7 孔常采用的加工路线是（）。 ①粗镗—半精镗—精镗③粗镗—半精镗—粗磨②粗镗—半精镗—铰 ④粗镗—半精镗—粗磨—精磨 1-9为改善材料切削性能而进行的热处理工序（如退火、正火等），通常安排在（）进行。 ①切削加工之前②磨削加工之前③切削加工之后④粗加工后、精加工前
1-10 工序余量公差等于 ( )。 ①上道工序尺寸公差与本道工序尺寸公差之和 ②上道工序尺寸公差与本道工序尺寸公差之差 ③上道工序尺寸公差与本道工序尺寸公差之和的二分之一 ④上道工序尺寸公差与本道工序尺寸公差之差的二分之一 1-11 ）。 直线尺寸链采用极值算法时，其封闭环的下偏差等于（ ①增环的上偏差之和减去减环的上偏差之和
②增环的上偏差之和减去减环的下偏差之和 ③增环的下偏差之和减去减环的上偏差之和 ④增环的下偏差之和减去减环的下偏差之和 1-12 直线尺寸链采用概率算法时，若各组成环均接近正态分布，则封闭环的公差等于 （ ）。 ①各组成环中公差最大值 ②各组成环中公差的最小值 ③各组成环公差之和 ④各组成环公差平方和的平方根 1-13 ）。 用近似概率算法计算封闭环公差时，k值常取为（ ①～②～1 ③ 1～④～ 1-14派生式 CAPP 系统以（）为基础。 ①成组技术②数控技术③运筹学④网络技术 1-15 工艺路线优化问题实质上是（）问题。 ①寻找最短路径 ②寻找最长路径③寻找关键路径④工序排序 2. 多项选择 2-1 选择粗基准最主要的原则是（ ）。 ①保证相互位置关系原则 ②保证加工余量均匀分配原则③基准重合原则 ④自为基准原则 2-2 采用统一精基准原则的好处有（ ）。 ①有利于保证被加工面的形状精度②有利于保证被加工面之间的位置精度 ④可以减小加工余量 ③可以简化夹具设计与制造 2-3 平面加工方法有（ ）等。 ①车削②铣削③磨削④拉削 2-4 研磨加工可以（ ）。 ①提高加工表面尺寸精度④提高加工表面的硬度
第六章自测题(含答案)
第六章自测题（含答案）注：答案 在最后 1．以下说法中，______ 是计算机信息系统所具 有的特点。 ①涉及的数据量大②大部分数据需要长期保存在计算机中③数据具有共享性 ④具有数据采集、传输存储和管理等基本功能 外，还可以提供更高一级的信息服务 A、① B、①② C、①②③ D、全部 2．决策信息系统是属于_______ 。 A、业务信息处理系统 B、信息检索系统 C、 信息分析系统D、专家系统3．专家系统从诞生到现在为止，已经应用在许多领域，下面不属于专家系统的应用。
A、医疗诊断 B、语音识别 C、金融决 策D 、办公自动化4．下列信息系统中，属于信息检索系统的一组 ①办公信息系统②CAD ③人事管理④中国专利数据库（检索系统）⑤医疗诊断系统⑥语音识别系统⑦决策支持系统⑧经理支持系统 ⑨电信计费系统⑩民航售票系统 A、⑤⑥ B、⑦⑧ C、①②⑧⑨⑩ D、 ④ 5．从信息处理的深度来区分信息系统基本可分为四大类，下面不属于这个分类的是 ___________ 。 A、信息分析系统 B、实时控制系 统 C、业务信息处理系统 D、信息检索系 统 6．数据管理技术随着计算机技术的发展而发展。数据库阶段具有很多特点，下面列出的特点中不是数据库阶段的特点。 A、数据共享 B、采用复杂的数据结构 C、无数据冗余 D、数据具有较高的独立性7．数据库管理系统是___________________________ 。 A、应用软件 B、教学软件
C、计算机辅助设计软件 D、系统软件 8假定有关系R与S,运算后结果为W，如果关系W中的元组即属于R，又属于S，则W为R 和S 运算的结果。 A、交 B、差 C、并 D、投影 9．从关系中取出所需属性组成新关系的操作称为。 A、交 B、连接 C、选择 D、投影10．设关系R 与关系S 具有相同的属性组，且相对应的属性的值取自同一个域，则R ns可记作。 A、t|t r t s B、t |t r t s C、t |t r t s D、t |t r t s 11．关系数据库采用________ 表示实体和实体间 的联系。 A、对象 B、字段 C、二维表 D、表单 12．在学生STUD 中查询所有小于20 岁的学生姓名（XM ）及其年龄（SA）。实现该功能的正确SQL 语句是________________ 。 A、SELECT XM ，SA FROM STUD FOR SA V 20 B 、SELECT XM ，SA FROM STUD WHERE NOT SA > =20 C 、SELECT XM ，SA ON STU D FOR SA V 20
人工智能第六章_专家系统_的要点
1什么是专家系统。有什么特点和优点？ 专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统 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特点： 启发性，能够运用专家的知识进行推理判断与决策 透明性，能够解释推理过程和回答用户问题 灵活性，能不断增长知识，更新知识库 专家系统的优点，自己课后了解一下。 2专家系统由哪些部分构成？各部分的作用？ 知识库；综合数据库；推理机；解释器；接口 知识库，存储各领域专家的专门知识。静态。硬盘 综合数据库，存储初始问题数据和推理过程的中间数据。内存推理机，根据知识进行推理并导出结论。ＣＰＵ 接口，用户界面，和用户进行交互。向用户提问，回答用户问题，并进行必要的解释。
知识获取机制是将专业知识转换成机器能理解的表达形式。 解释机制向用户解释以下问题：系统为什么要向用户提出该问题（Why）？计算机是如何得出最终结论的（How）？ ３专家系统的分类，自己课下了解。 ４建造专家系统的关键步骤。 专家系统团队关系图
是否拥有大量知识是专家系统成功与否的关键。因此知识表示是设计专家系统的关键 一．设计初始数据库 二．原型机的开发与实验 三．知识库的改进与归纳 建立专家系统的步骤图６．３P156页 ５基于规则的专家系统
知识库：包含解决问题用到的领域知识，知识表达成为一序列规则。每个规则使用IF(条件)THEN(动作)结构指定的关系。当满足规则的条件部分时，便激发规则，执行动作部分。 数据库：包含一序列事实（一个对象及其取值构成了一个事实），所有的事实都存放在数据库中，用来和知识库中存储的规则的IF（条件）部分相匹配。 3. 基于规则的专家系统的推理机制 推理机制分为两大类：前向连接和后向链接 前向链接就是根据已有事实推断出新的事实。例如已知事实A is x，根据规则IF A is x THEN B is y。获得B is y。然后将B is y加入数据库。再寻找新的规则，即IF B is y THEN ….。
(完整版)第七章机器学习人工智能课程北京大学
第七章机器学习 教学内容：机器学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域。本章主要介绍机器学习的有关知识及其主要的几种学习方法，并介绍了知识发现的相关内容。 教学重点：机器学习的基本结构、类比学习、神经学习、知识发现 教学难点：学习系统的结构，知识发现的处理过程， 教学方法：课堂教学为主。注意结合学生已学的内容。及时提问、收集学生学习情况，多实用具体实例来加以说明，注意难易结合，将课程讲述得较为浅显易懂。 教学要求：重点掌握类比学习和知识发现，掌握机器学习的发展史和神经学习，了解解释学习、归纳学习，一般了解机械学习。 7.1 机器学习的定义和发展历史 教学内容：本小节主要介绍了机器学习的定义以及其发展的过程，为后面的进一步学习打下基础。 教学重点：机器学习的定义 教学难点：对定义的准确把握和理解 教学方法：通过举例引入机器学习的定义，在讲述发展历史时，简介各阶段的具体产物，让学生有较为具体的感受和体会。 教学要求：重点掌握机器学习的定义，了解机器学习的发展史。 7.1.1 机器学习的定义 1.机器学习的基本概念： 按照人工智能大师西蒙的观点，学习就是系统在不断重复的工作中对本身能力的增强或者改进，使得系统在下一次执行同样任务或类似任务时，会比现在做得更好或效率更高。 2.机器学习的定义 机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门学科。稍为严格的提法是：机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。
举例：列举1959年美国的塞缪尔设计的一下棋程序，由这一事件引出关于机器学习的概念的相关讨论。 提问：讨论关于机器学习的各种概念的提出以及其区别。 7.1.2机器学习的发展史 机器学习是人工智能应用研究较为重要的分支，它的发展过程大体上可分为4个时期： 1.第一阶段是在50年代中叶到60年代中叶，属于热烈时期。在这个时期，所研究的是“没有知识”的学习，即“无知”学习；其研究目标是各类自组织系统和自适应系统；指导本阶段研究的理论基础是早在40年代就开始研究的神经网络模型。在这个时期，我国研制了数字识别学习机。 2.第二阶段在60年代中叶至70年代中叶，被称为机器学习的冷静时期。本阶段的研究目标是模拟人类的概念学习过程，并采用逻辑结构或图结构作为机器内部描述。这个时期正是我国“史无前例”的十年，对机器学习的研究不可能取得实质进展。 3.第三阶段从70年代中叶至80年代中叶，称为复兴时期。在这个时期，人们从学习单个概念扩展到学习多个概念，探索不同的学习策略和各种学习方法。本阶段已开始把学习系统与各种应用结合起来，中国科学院自动化研究所进行质谱分析和模式文法推断研究，表明我国的机器学习研究得到恢复。1980年西蒙来华传播机器学习的火种后，我国的机器学习研究出现了新局面。 4.机器学习的最新阶段始于1986年。一方面，由于神经网络研究的重新兴起，另一方面，对实验研究和应用研究得到前所未有的重视。我国的机器学习研究开始进入稳步发展和逐渐繁荣的新时期。 讨论：根据对四个时期的划分和分段了解，讨论机器学习在现实生活中的具体运用及其影响。 7.2 机器学习的主要策略与基本结构 内容与作用：本小节概括了机器学习的主要策略，同时给出了机器学习的基本结构，让学生对机器学习的机制有了基本的认识。 教学重点：机器学习的基本结构。
第七章专家系统习题解答
第七章专家系统 7.1. 答： （1）专家系统的定义 令费根鲍姆（E. A . Feigenbaum）：专家系统是一种智能的计算机程序，它运用知识和推理步骤来解决只有专家才能解决的复杂问题”个人收集整理勿做商业用途 琳专家系统是基于知识的系统，用于在某种特定的领域中运用领域专家多年积累的经验和专门知识，求解需要专家才能解决的困难问题个人收集整理勿做商业用途 詁保存和大面积推广各种专家的宝贵知识 博采众长 ::比人类专家更可靠，更灵活 （2）专家系统的特点 ①具有专家水平的专门知识 专家系统中的知识按其在问题求解中的作用可分为三个层次：数据级、知识库级和控制级 詁数据级知识（动态数据）：具体问题所提供的初始事实及在问题求解过程中所产生的中间结论、最终结论 数据级知识通常存放于数据库中 H 知识库级知识：专家的知识，这一类知识是构成专家系统的基础 一个系统性能高低取决于这种知识质量和数量 詁控制级知识（元知识）：关于如何运用前两种知识的知识 在问题求解中的搜索策略、推理方法 ②能进行有效的推理 推理机构一一能根据用户提供的已知事实，通过运用知识库中的知识，进行有效的推理，以实现问题的求解。专家系统的核心是知识库和推理机个人收集整理勿做商业用途 ③具有启发性 除能利用大量专业知识外，还必须利用经验判断知识来对求解问题作出多个假设（依据某些条件选定一个假设，使推理继续进行）个人收集整理勿做商业用途 ④能根据不确定（不精确）的知识进行推理 综合利用模糊的信息和知识进行推理，得出结论 ⑤具有灵活性 知识库与推理机相互独立，使系统易于扩充，具有较大的灵活性 ⑥具有透明性 H 一般有解释机构，所以具有较好的透明性 S 解释机构向用户解释推理过程，回答Why ? ”、How ? ”等问题 ⑦具有交互性 弗一般都为交互式系统，具有较好的人机界面 一方面它需要与领域专家或知识工程师进行对话以获取知识；另一方面它也需要不断地从用户处获得所需的已知事实并回答询问。个人收集整理勿做商业用途 7.2. 答：专家系统的一般结构 人机接口、推理机、知识库、动态数据库、知识获取机构、解释机构
企业诊断-第六章机组故障诊断专家系统 精品
第六章故障诊断专家系统 6.1专家系统概述 6.1.1专家系统的定义 专家系统（Expert system简称ES）是人工智能的一个分支领域，在自然科学、社会科学、工程技术的各个领域得到了广泛的应用，是人工智能领域中最具有吸引力、最成功的研究领域。 20世纪60年代中期，人工智能由追求通用的一般研究转入特定的研究，产生了以专家系统为代表的基于知识的各类人工智能系统。1965年，斯坦福大学教授费根鲍姆（E.A.Feigenbaum）开创了基于知识的专家系统这一人工智能研究的新领域。他与别人共同开发的根据化合物的分子式及其质谱数据帮助化学家推断分子结构的计算机程序系统DENDRAL，标志着专家系统的诞生。 专家系统的发展可以分为孕育（1965年以前）、产生（1965—1971）、成熟（1972—1977）和发展（1978—）四个阶段[25]。在70年代ES系统的成熟期，ES的概念与观点逐渐大众化，先后出现了一批较成熟的ES系统，主要是在医学领域，代表性的有MYCIN、CASNET、PROSPECTOR等ES系统。这一时期的ES系统与第一代系统相比具有：多数使用自然语言对话，多数系统具有解释功能，采用了似然推理技术。 进入80年代后，专家系统的应用范围更加广泛，已扩展到军事、空间技术、建筑设计和设备诊断等方面。在设备的故障诊断领域中，近几年我国也开发了一些专家系统，主要是针对汽轮发电机组开发的故障诊断专家系统。水电机组的结构与运行原理同汽轮发电机组相似，但却有不同之处，因此水电机组故障诊断的研究即具有一定的理论基础，又具有很大的必要性。 专家系统发展到现在，已经得到许多领域专家的认可，但是对于专家系统的定义到目前为止还没有一个统一的说法。一种意见认为：专家系统是利用具有相当量的公认、权威的知识来解决特定领域中的实际问题的计算机程序系统，可以根据人为提供的数据、事实和信息，结合系统中存储的专家经验或知识，运用一定的推理机制进行推理判断，最后给出一定的结论和用户解释以供用户决策之用。 持有另一种意见的人则认为：专家系统是一个具有知识库和具体计算机的系统，其知识库中的知识来源于某领域专家的技能和经验；可以对某一任务提出建议或给出合理的决策；能判断自己的推理路线并以简明的形式显示出来；常采用基于规则的程序设计。 第三种意见认为：专家系统是一个使用知识和推理的智能计算机程序，它的目的是解决人类专家很难解决的一些问题；专家系统中的知识由事实和启发式信息构成，其事实构成了共享且为专家认可的知识信息体；专家系统的启发式信息则是一些独特的推理规则，如似然推理规则、优化猜测规则等。
人工智能习题&答案-第6章-专家系统
第六章专家系统 6-1什么叫做专家系统?它具有哪些特点与优点? 专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的智能计算机程序系统，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。也就是说，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。 特点： (1)启发性 专家系统能运用专家的知识与经验进行推理、判断和决策 (2)透明性 专家系统能够解释本身的推理过程和回答用户提出的问题，以便让用户能够了解推理过程，提高对专家系统的信赖感。 (3)灵活性 专家系统能不断地增长知识，修改原有知识，不断更新。 优点： (1)专家系统能够高效率、准确、周到、迅速和不知疲倦地进行工作。 (2)专家系统解决实际问题时不受周围环境的影响，也不可能遗漏忘记。 (3)可以使专家的专长不受时间和空间的限制，以便推广珍贵和稀缺的专家知识与经验。 (4)专家系统能促进各领域的发展，它使各领域专家的专业知识和经验得到总结和精炼，能够广泛有力地传播专家的知识、经验和能力。 (5)专家系统能汇集多领域专家的知识和经验以及他们协作解决重大问题的能力，它拥有更渊博的知识、更丰富的经验和更强的工作能力。 (6)军事专家系统的水平是一个国家国防现代化的重要标志之一。 (7)专家系统的研制和应用，具有巨大的经济效益和社会效益。 (8)研究专家系统能够促进整个科学技术的发展。专家系统对人工智能的各个领域的发展起了很大的促进作用，并将对科技、经济、国防、教育、社会和人民生活产生极其深远的影响。
第七章决策支持系统与专家系统
第七章决策支持系统与专家系统 随着MIS的发展，人们发现MIS的作用并没有达到所期望的社会经济效果，主要原因在于MIS主要解决的是管理中的结构化问题，而对于管理中的半结构化和非结构化决策问题则难以提供信息支持。20世纪70年代以来，由于管理者越来越需求决策的信息，以便有效的管理和控制资源。如何运用计算机解决管理中的决策问题，也就成了亟待解决的问题。在此背景下，人们通过不断的求索，决策支持系统与专家系统应运而生。另外，运筹学模型、数理统计方法及软件的发展，多目标决策分析和知识表达技术，数据库管理系统，图形软件，各种软件开发工具，高性能计算机等，也为广泛的研制和应用决策支持系统与专家系统提供了良好的技术准备和物质准备。 7.1 决策支持系统 决策支持系统（decision support systems，简称DSS）是在管理信息基础上发展起来的。从广义角度，可以认为决策支持系统是MIS的一部分，是管理信息系统概念的深化。 从20世纪70年代初提出决策支持系统的概念至今，人们对DSS 进行了不断地探索和研究，DSS 在理论和技术上都得到了迅速发展，取得了不少应用成果。但目前DSS 这一门学科仍处于成长发展时期，尚未形成一个完整的理论体系，有待进一步完善。 7.1.1 决策支持系统的定义和特征 决策支持系统是一个不断发展的新领域，我们很难给出DSS 的一个完整和统一的定义，不同的学者都是从不同的角度给予DSS 不同的解释。最早提出DSS 概念的高瑞（Gorry ）和莫顿（Scott Morton）认为，DSS 是支持决策者对半结构化、非结构化问题进行决策的系统；瑞蒙（C.Reimen ）则强调人机之间的互相作用，他认为DSS 最重要的特征是它有一种交互的特别分析能力，使管理者尽量完整地模拟问题并使之模型化；Bonozek 和Whiston 认为DSS 是由三个部分组成的计算机系统：语言系统LS----提供用户与DSS 通信，知识系统KS----储存系统中的知识，问题处理系统PPS----对问题进行描述，提出问题的方法，得出问题的解答。也有人从“决策”、“支持”、“系统”三方面来说明DSS ，“决策”意味着解决问题，在制定决策中解决问题，在解决问题的每一步作出决策。“支持”主要指在决策过程中的每一阶段使用计算机及软件技术支持决策者。“系统”是指一个人机交互的系统以及设计和实践中的系统性,等等。 由上可见，定义DSS 是一件相当困难的事。DSS 的实用性是它的生命线，从应用角度我们将DSS 定义为：是以计算机为工具，能够综合利用各种数据、信息、知识、模型和人工智能技术，以人机交互方式辅助决策者解决半结构化和非结构化决策问题的信息系统。DSS 应用了决策科学、运筹学、管理学、人工智能、计算机科学、行为科学等学科的理论和方法，是MIS的发展。 如何定义DSS 并不是主要的问题，关键在于我们进行DSS 的设计需要考虑决策者和决策过程的特