专家系统的实例分析

【教学目的】

以操作票专家系统中的操作校验功能为例，阐述以下问题：

1、专家系统的设计和开发过程

2、构造专家系统的关键问题：知识表示。不同知识表示方案，决定系统性能，适用不同目标，采用

最切合实际问题需要的方案。

【案例分析】

1、操作校验的功能需求

（1）调度/变电站的倒闸操作工作简介

图：两站一联络线（都是单母分段），一系统（每站有一线与系统连接）

龚家湾站华林站

电气设备的四种运行方式：运行、热备用、冷备用、检修

联络线正常工作方式：运行

联络线检修的工作流程：

调度员写调度操作票：（华林站为受端）

令华林站：华龚线1114运行转冷备用

令龚家湾站：龚华线1114运行转检修

令华林站：华龚线1114冷备用转检修

华林站值班员写变电站操作票：

操作任务：华龚线1114运行转冷备用

操作步骤：（二次设备忽略）

拉开1114开关

拉开11143刀闸

拉开11141刀闸

（2）操作票专家系统的功能

目标：辅助调度/变电站值班员开票和管理票的审核、执行。

辅助开票方式：

短语开票

点图开票

自动开票

操作校验是智能操作票的核心之一，用来校验当前要操作的设备是否符合规程要求，操作后不会发生“五防”这样的恶性事故，不会违反现场的运行规程，符合本地区的操作习惯。

（3）（一次设备）操作校验的需求描述

已知：

电网的接线

操作前的开关、刀闸状态初始态

现场的运行规程

要操作的设备、操作前状态、操作后状态

求：是否允许某设备在当前运行方式下，由操作前状态转换到操作后状态。

信息流图（系统结构图）

2、一次设备常用操作规则

（1）五防

带负荷拉合刀闸

带地线/地刀合刀闸

带电挂地线/合接地刀闸

（2）停送电顺序

停电：先负荷，后电源

＝》出线：先出线刀闸，后母线刀闸

＝》联络线：先负荷站，后电源站

＝》主变：先低压，后高压

（3）等电位操作

3、用产生式表示刀闸的操作规则

规则一：IF 与刀闸同间隔的开关分 THEN 刀闸能分或合

规则二：IF 与刀闸相关的接地刀闸/线全部为分 THEN 刀闸能合

规则三：IF 刀闸是母线刀闸且停电操作且出线刀闸分 THEN 刀闸能分

规则四：IF 刀闸两端具备等电位条件 THEN 刀闸能分或合

4、刀闸操作校验的实现方案1

为实现上述条件的匹配，必须描述开关刀闸的属性：

规则一：刀闸开关同间隔

规则二：刀闸接地刀闸/线相关？

规则三：母线刀闸停电操作？出线刀闸规则四：等电位？

（1）知识表示方法（数据库结构设计）方案1：以设备为核心

方案2：以间隔为核心

（2）推理机的设计产生式的操作规则嵌入推理源程序

输入变量：刀闸名、初态、终态、操作性质（停/送）流程：按操作规则顺序推理

用间隔为中心的表示方法的推理流程(以校验规则一为例)：

由刀闸名，在间隔数据表中查找相关的开关；

由开关名，在设备状态表中查分合状态；

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856 图2 典型间隔 Figure 2 Typical Unit

IF 开关分 THEN 刀闸能分或合，置“规则一”成立标志

用设备为中心的表示方法的推理流程(以校验规则一为例)：

由刀闸名，在设备数据表中查找所在的间隔；

在设备数据表中查找该间隔的开关

由开关名，在设备状态表中查分合状态；

IF 开关分 THEN 刀闸能分或合，置“规则一”成立标志

（3）方案评价

优点：能实现规则1~3的校验

缺点：操作规则嵌入源程序，不能维护（增加）要解决的问题：如何将操作规则和推理机分离。

5、刀闸操作校验的实现方案2 （1）操作规则的知识表示

采用逻辑公式的方法（不需要方案1的间隔描述）

（2）推理机的设计

流程：

由（刀闸名、目标状态），在操作规则表中查相应的五防逻辑表达式解析并计算逻辑表达式的值

如果值为1，刀闸可操作

（3）方案评价

优点：推理机和知识库分离缺点：知识库维护工作量大

方案1和方案2表达等电位的知识较困难

要解决的问题：能实现五防和等电位判断，且与接线形式无关，不需要维护规则库

6、刀闸操作校验的实现方案3 采用拓扑搜索，搜索目标：

搜索刀闸两端是否有等电位路径。

搜索刀闸两端所带的电源和负荷情况，判断是否会带负荷操作。搜索刀闸两端所在的系统是否有闭合的接地刀闸。

重点在搜索，因此，搜索方法和系统拓扑关系的知识表示是两个关键问题。（1）系统拓扑关系的知识表示

参考“接线分析”，再加入设备属性（2）推理机的设计

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8510 85J1 85J2

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图2 典型间隔

Figure 2 Typical Unit

流程：

网络接线分析

闭合的开关刀闸合并为节点：端点－节点对照表

有设备相连的节点合并为子系统：节点－子系统对照表

操作规则分析

断开刀闸两端的端点属于同一节点，表明具备等电位操作条件

【结论】

1、专家系统的设计和开发过程

（1）深入理解并掌握领域知识。研究什么，先要体验工作，多问经验和知识的深层原理

（2）较好把握系统需求，输入和输出

2、构造专家系统的关键问题：知识表示。

知识表示的本质是如何让计算机理解人的知识，设计者将人的经验知识归纳为计算机能识别的信息，设计者的专业程度决定归纳的知识是否符合系统需求。

不同知识表示方案，决定系统性能，适用不同目标

采用最切合实际问题需要的方案。

知识表示反映系统的设计思想，但必须和推理机共同完成系统功能

MIS看似简单，实际上是最不好做的项目，其难点不在程序实现，而在设计内容是否满足用户需求。

作业：用上述任一种方法，编程实现隔离开关的操作校验功能

电网规模：双母线（1个母联，2个出线间隔，分别接电源和负荷）

或采用接线分析作业的电网,每个断路器两侧增加隔离开关

要求：在该网络上，可校验任何一个隔离开关设备是否允许操作( 断路器状态可以任意设置 )。

输入：（设备名，目标状态）

采用文本文件读入

输出：是否允许操作，若不允许给出原因。

其它必备的数据文件，如每个设备的初始状态、描述设备间的关系等，自己设计数据格式。

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。

人工智能简答与论述题

1人工智能是人造智能，即计算机模拟或实现的智能，它是关于人造物的智能行为，而智能行为包括知觉、推理、学习、交流和复杂环境中的行为。 2图灵测试的做法：让一位测试者分别与一台计算机和一个人进行交谈，而测试者事先并不知道哪一个是测试者，哪一个是计算机。若果交谈后测试者分不出哪一个被测者是人，哪一个是计算机，则可以认为这台被测的计算机具有智能。 3人脑的智能及其发生过程都是在其心理层面上可见的，即以某种心理活动和思维过程表现的。这就是说，基于宏观心理层次，我们可以定义智能和研究智能。基于这一认识，我们把脑（主要指人脑）的这种宏观心理层次的智能表现成为脑智能。把这种有群体行为所表现的智能称为群智能。区别与联系：它们都属于不同层次的智能。脑智能是一种个体智能，而群智能是一种社会智慧，但对于人脑来说，宏观心理层次上的脑智能与神经元层次上的群智能又有密切关系，正是围观生理层次上低级的神经元的群智能形成宏观心理层次上高级的智能。 4从感觉到记忆到思维这一过程，称为智慧，智慧的结果产生了行为和语言，将行为和语言的表达过程称为“能力”，两者合称智能。 5符号智能：就是符号人工智能，它是模拟脑智能的人工智能，也就是所说的传统人工智能或经典人工智能。符号智能以符号形式的知识和信息为基础，主要通过逻辑推理，运用知识进行问题求解，符号智能的主要智能包括知识获取，知识表示，知识组织与管理和知识运用等技术（这些构成了所谓的知识工程）以及基于知识的智能系统等。 6计算智能：也就是计算人工智能，它是模拟群智能的人工智能，计算智能以数值数据为基础，主要通过数组计算，运用算法进行问题求解，计算智能的主要内容：神经网络，进化计算（亦称演化计算，包括遗传算法，进化规划，进化策略），免疫计算，粒群计算，蚁群计算，自然计算以及人工生命等。 7人工智能的研究内容：搜索与求解：许多人工智能活动（包括脑智能和群智能）的过程，都可以看成或者抽象为一个基于搜索的问题求解过程。学习与发现：指机器的知识学习和规律发现。知识与推理：知识表示要求便于计算机的接受，存储，处理和运用，机器的推理方式与知识的表示又息息相关。发明与创造：发明创造不仅包括我们平时所说的发明创造，也包括创新性软件，它不仅需要知识和推理，还需要想象和灵感。感知与交流：指计算机对外部信息的直接感知和人机之间，智能体之间的直接信息交流，机器感知就是计算机直接感知周围世界。记忆与联想：记忆是智能的基本条件，联想与许多智能技术息息相关，联想的前提是联想记忆与联想存储。系统与建造：智能系统的设计和实现技术。应用与工程：人工智能的应用和工程研究，这是人工智能的技术与实际应用的接口。 8人工智能的研究途径和方法：心理模拟，符号推演（从人脑的宏观心理层面入手，一智能行为的心理模型为依据，将问题或知识表示成某种逻辑网络，采用符号推演的方法，模拟人脑的逻辑思维过程，实现人工智能）、生理模拟，神经计算（从人脑的生理层面，以智能行为的生理模型为依据，采用数值计算的方法，模拟脑神经网络工作过程，实现人工智能）、行为模拟，控制进化（用模拟人和动物在与环境的交互、控制过程中智能活动和行为特性）、群体模拟，仿生计算（模拟生物群落的群体智能行为）、博采广签，自然计算（模拟借鉴自然界的某种机理而设计计算模型）、原理分析，数学建模（通过对智能本质和原理的分析，直接采用某种数学方法来建立智能行为模型）。 9人工智能应用：难题求解；自动规划、调度与配置；机器定理证明；自动程序设计；机器翻译；智能控制；智能管理；智能决策；智能通信；智能仿真；智能CAD；智能制造；智能CAI；智能人机接口；模式识别；数据挖掘与数据库中的知识发现；计算机辅助创新，计算机文艺创作；机器博弈；智能机器人。 10标识，运算，搜索是人工智能的三个最基本，最核心的技术。

人工智能与专家系统练习题(一)2019-12-11

人工智能与专家系统练习题(二) 1.什么是人工智能?它的研究目标是什么？定义：用机器模拟人类智能。研究目标：用计算机模仿人脑思维活动，解决复杂问题；从实用的观点来看，以知识为对象，研究知识的获取、知识的表示方法和知识的使用。 2.人工智能有哪几个主要学派？各自的特点是什么？主要学派：符号主义和联结主义。特点：符号主义认为人类智能的基本单元是符号，认识过程就是符号表示下的符号计算，从而思维就是符号计算；联结主义认为人类智能的基本单元是神经元，认识过程是由神经元构成的网络的信息传递，这种传递是并行分布进行的。 3.什么是人工神经元？它有哪几种主要模型？人工神经网络是由大量处理单元经广泛互连而组成的人工网络，用来模拟脑神经系统的结构和功能。而这些处理单元称为人工神经元。人工神经网络可以看成是以人工神经元为节点，用有向加权弧连接起来的有向图。根据激发函数的不同分为：阈值型（M-P模型）、分段线性型、Sigmoid函数型、双曲正切型 4.什么是人工神经网络？它有哪些联结方式？模拟人脑神经系统的结构和功能，运用大量简单处理单元经广泛连接而组成的人工网络系统。人工神经网络中，各神经元的连接方式一般有很多种，不同的连接方式就构成了网络的不同连接模型。常见的连接模型有前向网络、从输入层到输出层有反馈的网络、层内有互连的网络和网络内任意两个神经元都可以互连的互连网络。 5.什么是机器学习？机器学习研究的目标是什么? 研究机器学习的意义何在? 答:机器学习是研究如何使用计算机来模拟人类学习活动的一门学科。更严格地说，就是研究计算机获取新知识和新技能、识别现有知识、不断改善性能、实现自我完善的方法。机器学习研究的目标有三个：人类学习过程的认知模型；通用学习算法；构造面向任务的专用学习系统的方法。（a）人类学习过程的认知模型。这一方向是对人类学习机理的研究。这种研究不仅对人类的教育，而且对开发机器学习系统都有重要的意义。（b）通用学习算法。这个方向是对人类学习过程的研究，探索各种可能的学习方法，建立起独立于具体应用领域的通用学习算法。（c）构造面向任务的专用学习系统（工程目标）。这一方向是要解决专门的实际问题，并开发完成这些专门任务的学习系统。机器学习是人工智能中最具智能特征、最前沿的研究领域之一。机器学习的研究取得重大进展往往意味着人工智能，甚至整个计算机科学向前迈进了坚实的一步。机器学习速度快、

人工智能-基于规则的动物识别专家系统

r14 鸟|不会飞|游泳|黑白色企鹅 r15 鸟|善飞信天翁四．实验要求 1、确定推理方法（正向还是反向），并根据问题设计实现一个简单的不通用推理机（匹配、冲突消解）； 2、规则库要求至少包含15条规则； 3、初始事实可以任意给定，输入初始事实后能够得到推理结果； 4、设计人机界面，解释模块提供查询规则的功能； 5、可以不考虑知识库管理模块； 6、提交实验报告，以word文档形式“学号+姓名”命名； ①报告中要有程序源代码； ②有程序运行结果截图； ③要有推理树； ④报告提交到：ftp://192.168.129.253/xstjzy/任建平/人工智能五．实验原理 1.基于规则产生式系统结构基于规则的产生式系统一般由规则库（知识库）、综合数据库和推理引擎（推理机）三部分组成，规则库中它的基本组成框架如下图1所示。知识库由谓词演算事实和有关讨论主题的规则构成，综合库又称为上下文，用来暂时存储推理过程中的结论和数据。推理机是用规则进行推理的过程和行为。知识采集系统是领域专家把相关领域的知识表示成一定的形式，并输入到知识库中。解释系统通过用户输入的条件来分析被系统执行的推理结构，并将专家知识以易理解的方式并把知识解释给用户。图1 规则产生式系统的基本结构 2. 简单动物识别产生式系统结构： ⑴知识库ANIMAL的知识库非常小，仅仅包含15条规则（一般说来，一个

专家系统

专家系统-2 哈尔滨工业大学管理学院阎相斌 xbyan@https://www.360docs.net/doc/7318964271.html,

产生式规则专家系统 ?产生式系统（Production System）是1943年Post提出的一种计算形式体系里所使用的术语，主要是使用类似于文法的规则，对符号串作替换运算。从60年代开始，成为认知心理学研究人类心理活动中信息加工过程的基础，并用它来建立人类认知模型。产生式系统形式上很简单，但在一定意义上模仿了人类思考的过程，因此它成为了专家系统的最基本的结构单元或基本模式。

产生式系统的基本组成 ?组成三要素： –一个综合数据库(Globle Database）—存放信息 –一组产生式规则(Rules) —知识 –一个控制系统(Control System/Control Strategies) —规则的解释或执行程序，即控制策略

?综合数据库： –是人工智能产生式系统所使用的主要数据结构，它用来表述问题状态或有关事实，即它含有所求解问题的信息。 ?产生式规则： –其一般形式为“条件-> 行动”或“前提->结论” 即表示成“if...then...”的形式； –“前提”规定了规则可应用的先决条件，“结论” 描述了应用这条规则所采取的行动或得出的结论。 –一条产生式规则满足了应用的先决条件之后，就可对综合数据库进行操作，使其发生变化。 ?控制系统或控制策略： –是规则的解释程序，规定了如何选择一条可应用的规则对综合数据库进行操作，即决定问题求解过程

控制策略控制策略其作用是说明下一步应该选用什么规则，也就是如何应用规则。通常从选择规则到执行操作分3步：匹配、冲突解决和操作。 (1) 匹配 (2) 冲突解决当有一条以上规则的条件部分和当前数据库相匹配时，就需要决定首先使用哪一条规则，这称为冲突解决。 (3) 操作操作就是执行规则的操作部分，经过操作以后，当前数据库将被修改。然后，其他的规则有可能被使用。

专家系统及其在教育中的应用研究

专家系统及其在教育中的应用研究学院专业研究方向学生姓名学号任课教师姓名任课教师职称 2013年06 月20 日

专家系统及其在教育中的应用研究摘要：作为人工智能应用研究的一个重要分支，专家系统被广泛应用于各个领域并取得了巨大的成功。本文在介绍专家系统的内涵、基本结构原理和发展趋势的基础上对专家系统在教育领域中的应用现状作了探讨，分析了专家系统与计算机辅助教学、网络远程教学的结合应用以及在辅助教育教学方面的其他应用。关键字：人工智能；专家系统；ITES；ICAI；IDSS 一、引言信息技术的飞速发展正以一种前所未有的深度和广度渗透到社会的方方面面，改变着人们的生活。其中，对于人工智能领域的关注和研究一直领跑于信息技术的前沿，标志着社会发展的智能化趋势。而人工智能中最接近实际应用、发展最快、效益最显著的当属专家系统。可以说“专家系统是人工智能从幻想到实践，再由实践到理论的主角川¨。从1965年世界上第一个专家系统诞生至今，随着知识工程的深入研究，以及专家系统的理论和技术的不断发展，使得专家系统的应用渗透到几乎各个领域，并在实际应用中产生了巨大的经济效益。当今社会对教育现代化的呼吁和关注，使专家系统在教育中的应用也越来越得到人们的重视，且具有广阔的发展前景。尤其是专家系统与传统的计算机辅助教学、网络远程教学的结合，更能满足学生的个性化学习需求，充分体现了教与学的灵活性、互动性和适应性，同时，专家系统在辅助教育教学中的其他应用也极大地促进了教育信息化的发展。二、有关专家系统专家系统(Expert System)是人工智能应用研究中最活跃、最成熟的一个领域。专家系统的实质就是一种具有特定领域内大量知识和经验的计算机智能程序系统。它包括两个方面的含义。首先，专家系统是一种智能程序系统，因此，它不同于一般的程序系统，是一种能够运用已有知识和经验进行推理、判断与决策并对结论的推理过程作出解释的启发式程序系统。其次，专家系统的智能来源于领域专家的知识和经验，它应用人工智能技术，模拟人类专家求解问题的思维过程求解领域内的各种问题，其水平可以达到甚至超过人类专家的水平，而且能够在运行过程中不断积累和更新知识，和人类专家相比更具持久性、灵活性和一致性。专家系统又可称为“基于知识的系统”。这种基于知识的系统以知识为中心，以逻辑推理为手段解决问题。因此，专家系统的核心内容是知识库和推理机制，其主要组成部分是：知识库、推理机、综合数据库、解释机构、知识获取机构和用户界面。其一般结构如图1所示：领域专家、知识工程师用户

产生式系统

产生式系统产生式系统（production system）由波斯特（Post）于1943年提出的产生式规则（production rule）而得名。人们用这种规则对符号进行置换运算。1965年美国的纽厄尔和西蒙利用这个原理建立了一个人类的认知模型。同年，斯坦福大学利用产生式系统结构设计出第一个专家系统DENDRAL。产生式系统用来描述若干个不同的以一个基本概念为基础的系统。这个基本概念就是产生式规则或产生式条件和操作对的概念。在产生式系统中，论域的知识分为两部分：用事实表示静态知识，如事物、事件和它们之间的关系；用产生式规则表示推理过程和行为。由于这类系统的知识库主要用于存储规则，因此有吧这类系统称为基于规则的系统（rule-based system）。 1、产生式系统的基本要素 1.1产生式系统的组成产生式系统由三部分组成，即总数据库（Global Database），产生式规则库（Set of Product Rules）和控制策略（Control Strategies），各部分之间的关系如图1所示。图1.产生式系统的主要组成 1.1.1总数据库（Global Database）总数据库又称综合数据库、上下文、黑板等，用于存放求解过程中各种当前信息的数据结构，如问题的初始状态、事实或证据、中间推理结论和最后结果等，其中的数据是产生式规矩的处理对象。数据库中的数据根据应用的问题不同，可以使常量、变量、谓词、表结构、图像等等。例如，关于动物世界的产生式系统有如下数据库： … (Mammal Dog) (Eat Dog Meat) … 从另一个角度，数据库可视为推理过程中间结果的存储池。随着中间结果的不断加入，是数据库描述的问题状态逐步转变为目标状态。 1.1.2 规则库（Set of Product Rules）产生式规则库是某领域知识用规则形式表示的集合，其中包含将问题从初始

人工智能(部分习题答案)

1.什么是人类智能？它有哪些特征或特点？定义：人类所具有的智力和行为能力。特点：主要体现为感知能力、记忆与思维能力、归纳与演绎能力、学习能力以及行为能力。 2.人工智能是何时、何地、怎样诞生的？解：人工智能于1956年夏季在美国Dartmouth大学诞生。此时此地举办的关于用机器模拟人类智能问题的研讨会，第一次使用“人工智能”这一术语，标志着人工智能学科的诞生。 3.什么是人工智能？它的研究目标是？定义：用机器模拟人类智能。研究目标：用计算机模仿人脑思维活动，解决复杂问题；从实用的观点来看，以知识为对象，研究知识的获取、知识的表示方法和知识的使用。 4.人工智能的发展经历了哪几个阶段？解：第一阶段：孕育期（1956年以前）；第二阶段：人工智能基础技术的研究和形成（1956~1970年）；第三阶段：发展和实用化阶段（1971~1980年）；第四阶段：知识工程和专家系统（1980年至今）。 5.人工智能研究的基本容有哪些？解：知识的获取、表示和使用。 6.人工智能有哪些主要研究领域？解：问题求解、专家系统、机器学习、模式识别、自动定论证明、自动程序设计、自然语言理解、机器人学、人工神经网络和智能检索等。 7.人工智能有哪几个主要学派？各自的特点是什么？主要学派：符号主义和联结主义。特点：符号主义认为人类智能的基本单元是符号，认识过程就是符号表示下的符号计算，从而思维就是符号计算；联结主义认为人类智能的基本单元是神经元，认识过程是由神经元构成的网络的信息传递，这种传递是并行分布进行的。 8.人工智能的近期发展趋势有哪些？解：专家系统、机器人学、人工神经网络和智能检索。 9.什么是以符号处理为核心的方法？它有什么特征？解：通过符号处理来模拟人类求解问题的心理过程。特征：基于数学逻辑对知识进行表示和推理。 11.什么是以网络连接为主的连接机制方法？它有什么特征？解：用硬件模拟人类神经网络，实现人类智能在机器上的模拟。特征：研究神经网络。 1.请写出用一阶谓词逻辑表示法表示知识的步骤。步骤：（1）定义谓词及个体，确定每个谓词及个体的确切含义；（2）根据所要表达的事物或概念，为每个谓词中的变元赋予特定的值；（3）根据所要表达的知识的语义用适当的联接符号将各个谓词联接起来，形成谓词公式。 2.设有下列语句，请用相应的谓词公式把它们表示出来：（1）有的人喜欢梅花，有的人喜欢菊花，有的人既喜欢梅花又喜欢菊花。解：定义谓词如下： Like(x,y)：x喜欢y。 Club(x)：x是梅花。 Human(x)：x是人。 Mum(x)：x是菊花。 “有的人喜欢梅花”可表达为：(?x)(Human(x)∧Like(x,Club(x))) “有的人喜欢菊花”可表达为：(?x)(Human(x)∧Like(x,Mum(x))) “有的人既喜欢梅花又喜欢菊花”可表达为：(?x)(Human(x)∧Like(x,Club(x))∧ Like(x,Mum(x))) （1）他每天下午都去玩足球。解：定义谓词如下： PlayFootball(x)：x玩足球。 Day(x)：x是某一天。则语句可表达为：(?x)(D(x)→PlayFootball(Ta)) （2）市的夏天既干燥又炎热。解：定义谓词如下： Summer(x)：x的夏天。 Dry(x)：x是干燥的。 Hot(x)：x是炎热的。则语句可表达为：Dry(Summer(Taiyuan))∧Hot(Summer(Taiyuan)) （3）所有人都有饭吃。

实验一产生式系统

实验一产生式系统——动物识别系统一、实习目的和意义 1、掌握人工智能的知识表示技术，能用产生式表示法表示知识； 2、掌握基于规则推理的基本方法； 3、掌握产生式系统的运行机制。二、实习内容参考教材规则库包含15条规则，开发一个专家系统可以识别老虎，金钱豹，斑马，长颈鹿，企鹅，鸵鸟等6种动物。三、实习要求 1、本次实验语言MATLAB； 2、系统能通过正向推理得到正确的动物识别结果。四、实习过程 1.实验原理正向推理（事实驱动推理） 1)从初始已知事实出发，在知识库KB中找出当前可适用的知识，构成可适用知识集KS； 2)按某种冲突消解策略，从KS中选出一条知识进行推理，并将推出的新事实加入到数据库DB中，作为下一步推理的已知事实，再在KB中选取可适用知识构成KS； 3)重复步骤二，直到求得问题的解，或KB中再无可适用的知识。 2.问题背景根据课本P33的15调动物识别的专家知识，建立规则库。 3.算法设计主要利用数组下标和元素的0，1值表示知识，规则，及相关标记。

4.Matlab实现 a.算法函数名函数说明 learn function learn(arr_category, arr_feature)主函数checkRule function [arr_category,arr_feature,arr_rule,ifMore,mark]= checkRule(arr_category,arr_feature,arr_rule,ifMore,mar k ) 规则符合检测 showCategory function showCategory( ) 类别选项打印函数 showFeature function showFeature() 特征选项打印函数 showResult function showResult(mark) 结果显示 b.测试测试数据一 1 0 0 0 1 arr_category[ 5] arr_feature[2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0]

人工智能(部分习题答案)..知识讲解

人工智能(部分习题答案)..

1.什么是人类智能？它有哪些特征或特点？定义：人类所具有的智力和行为能力。特点：主要体现为感知能力、记忆与思维能力、归纳与演绎能力、学习能力以及行为能力。 2.人工智能是何时、何地、怎样诞生的？解：人工智能于1956年夏季在美国Dartmouth大学诞生。此时此地举办的关于用机器模拟人类智能问题的研讨会，第一次使用“人工智能”这一术语，标志着人工智能学科的诞生。 3.什么是人工智能？它的研究目标是？定义：用机器模拟人类智能。研究目标：用计算机模仿人脑思维活动，解决复杂问题；从实用的观点来看，以知识为对象，研究知识的获取、知识的表示方法和知识的使用。 4.人工智能的发展经历了哪几个阶段？解：第一阶段：孕育期（1956年以前）；第二阶段：人工智能基础技术的研究和形成（1956~1970年）；第三阶段：发展和实用化阶段（1971~1980年）；第四阶段：知识工程和专家系统（1980年至今）。 5.人工智能研究的基本内容有哪些？解：知识的获取、表示和使用。 6.人工智能有哪些主要研究领域？解：问题求解、专家系统、机器学习、模式识别、自动定论证明、自动程序设计、自然语言理解、机器人学、人工神经网络和智能检索等。 7.人工智能有哪几个主要学派？各自的特点是什么？主要学派：符号主义和联结主义。特点：符号主义认为人类智能的基本单元是符号，认识过程就是符号表示下的符号计算，从而思维就是符号计算；联结主义认为人类智能的基本单元是神经元，认识过程是由神经元构成的网络的信息传递，这种传递是并行分布进行的。 8.人工智能的近期发展趋势有哪些？解：专家系统、机器人学、人工神经网络和智能检索。 9.什么是以符号处理为核心的方法？它有什么特征？解：通过符号处理来模拟人类求解问题的心理过程。特征：基于数学逻辑对知识进行表示和推理。 11.什么是以网络连接为主的连接机制方法？它有什么特征？解：用硬件模拟人类神经网络，实现人类智能在机器上的模拟。特征：研究神经网络。 1.请写出用一阶谓词逻辑表示法表示知识的步骤。步骤：（1）定义谓词及个体，确定每个谓词及个体的确切含义；（2）根据所要表达的事物或概念，为每个谓词中的变元赋予特定的值；（3）根据所要表达的知识的语义用适当的联接符号将各个谓词联接起来，形成谓词公式。 2.设有下列语句，请用相应的谓词公式把它们表示出来：（1）有的人喜欢梅花，有的人喜欢菊花，有的人既喜欢梅花又喜欢菊花。解：定义谓词如下： Like(x,y)：x喜欢y。 Club(x)：x是梅花。 Human(x)：x是人。 Mum(x)：x是菊花。 “有的人喜欢梅花”可表达为：(?x)(Human(x)∧Like(x,Club(x))) “有的人喜欢菊花”可表达为：(?x)(Human(x)∧Like(x,Mum(x))) “有的人既喜欢梅花又喜欢菊花”可表达为：(?x)(Human(x)∧Like(x,Club(x))∧ Like(x,Mum(x))) （1）他每天下午都去玩足球。解：定义谓词如下： PlayFootball(x)：x玩足球。 Day(x)：x是某一天。则语句可表达为：(?x)(D(x)→PlayFootball(Ta)) （2）太原市的夏天既干燥又炎热。解：定义谓词如下：

《人工智能与专家系统》试卷

《人工智能与专家系统》试卷（1）参考答案与评分标准问答题（每题5分，共50分）1．人工智能是何时、何地、怎样诞生的？（5分）答：人工智能于1956年夏季在美国达特茅斯（Dartmouth）大学诞生。（3分）1956年夏季，美国的一些从事数学、心理学、计算机科学、信息论和神经学研究的年轻学者，汇聚在Dartmouth大学，举办了一次长达两个月的学术讨论会，认真而热烈地讨论了用机器模拟人类智能的问题。在这次会议上，第一次使用了“人工智能”这一术语，以代表有关机器智能这一研究方向。这是人类历史上第一次人工智能研讨会，标志着人工智能学科的诞生，具有十分重要的意义。（2分） 2．行为主义是人工智能的主要学派之一，它的基本观点是什么？（5分）答：行为主义，又称进化主义或控制论学派。这种观点认为智能取决于感知和行动（所以被称为行为主义），它不需要知识、不需要表示、不需要推理。其原理是控制论和感知——动作型控制系统。 3．什么是知识表示？在选择知识表示方法时，应该考虑哪几个因素？（5分）答：知识表示是研究用机器表示知识的可行性、有效性的般方法，是一种数据结构与控制结构的统一体，既考虑知识的存储又考虑知识的使用。知识表示实际上就是对人类知识的一种描述，以把人类知识表示成计算机能够处理的数据结构。对知识进行表示的过程就是把知识编码成某种数据结构的过程。

（3分）在选择知识表示方法时，应该考虑以下几个因素：(1)能否充分表示相关的领域知识；(2)是否有利于对知识的利用；(3)是否便于知识的组织、维护和管理；(4)是否便于理解和实现。（2分）4．框架表示法有什么特点？（5分）答：框架表示法有如下特点：结构性、继承性、自然性。（5分）5．何谓产生式系统？它由哪几部分组成？（5分）答：把一组产生式放在一起，让它们相互配合，协同作用，一个产生式生成的结论可以供另一个产生式作为已知事实使用，以求得问题的解，这样的系统称为产生式系统。（2分）产生式系统一般由三个基本部分组成：规则库、综合数据库和推理机。（3分）6．产生式系统中，推理机的推理方式有哪几种？请分别解释说明。（5分）答：产生式系统推理机的推理方式有正向推理、反向推理和双向推理三种。正向推理：正向推理是从己知事实出发，通过规则库求得结果。反向推理：反向推理是从目标出发，反向使用规则，求证已知的事实。双向推理：双向推理是既自顶向下又自底向上的推理。推理从两个方向进行，直至在某个中间界面上两方向结果相符便成功结束；如两方衔接不上，则推理失败。

专家系统综述

专家系统综述摘要综述专家系统的基本概念、主要结构、开发方法以及在机械制造领域的应用情况。关健词：专家系统综述 1、什么是专家系统人工智能(Artifieial Inteligenee简称Al)被誉为本世纪的三大科学技术成就之一，受到了世界各国的普遍重视。而60年代中期作为人工智能的一个应用领域的专家系统(Expert System简称ES)的出现，使得人工智能的研究从实验室走向了现实世界。所谓专家系统实际上是一个(或一组)能在某特定领域内.以人类专家水平去解决该领域中困难问题的计算机程序。或者说，专家系统是这样一个系统： a.专家系统处理现实世界中提出的需要由专家来分析和判断的复杂问题。 b.专家系统利用专家推理方法的计算机模型来解决间题，并且可以得到和专家相同的结论。由于专家系统的功能主要依赖于大量的知识，这些知识均存在知识库中，通过推理机按一定的推理策略去解决问题，所以它也被称大知识基系统。专家系统是研究用解决某专门问题的专家知识来建立人机系统的方法和技术。由于知识在专家系统中起着决定性作用，所以一般将建立专家系统的工作过程称为知识工程。 2、专家系统的基本结构及分类 2.1专家系统的墓本结构一个完整的专家系统结构由图1所示的六个部分组成。其中数据库、知识库、推理机和人机接口是必不可少的部分。解释部分、知识获取部分是期望部分。下面分别介绍这些部分。

a.知识库知识库是领域知识的存储器。它存储专家经验、专门知识与常识性知识，是专家系统的核心部分。知识库可以由事实性知识和推理性知识组成。知识是决定一个专家系统性能的主要因素。一个知识库必须具备良好的可用性、确实性和完善性。要建立一个知识库，首先要从领域专家那里获取知识即称为知识获取。然后将获得的知识编排成数据结构井存入计算机中，这就形成了知识库，可供系统推理判断之用。 b.数据库数据库用于存储领域内的初始数据和推理过程中得到的各种信息。数据库中存放的内容是该系统当前要处理的对象的一些事实。 c.推理机推理机是用来控制、协调整个系统的。它根据当前输入的数据即数据库中的信息，利用知识库中的知识，按一定的推理策略，去解决当前的问题.并把结果送到用户接口。在专家系统中，推理方式有：正向推理、反向推理、混合推理。在上述三种推理方式中，又有精确与不精确推理之分。因为专家系统是模拟人类专家进行工作，所以推理机的推理过程应与专家的推理过程尽可能一致。 d.人机接口人机接口是专家系统与用户通信的部分。它既可接受来自用户的信息，将其翻译成系统可接受的内部形式，又能把推理机从知识库中推出的有用知识送给用户。 e.解释部分解释部分能对推理给出必要的解释。这给用户了解推理过程，向系统学习和维护系统提供了方便。 f.知识获取部分知识获取部分为修改、扩充知识库中的知识提供手段。这里指的是机器自动实现的知识获取。它对于一干专家系统的不断完善、提高起着重要的作用。通常，它应具备能删除知识库中不需要的知识及把需要的新知识加入知识库中的功能。最好还具有能根据实践结果，发现知识库中不合适的知识以及能总结出新知识的功能。知识获取部分实际上是一种学习功能。专家系统的一个重要特征是知识库与推理机分离，系统允许在运行过程中不断修改知识，增加新知识，使系统性能不断提高。综上所述可知，一个专家系统不仅能提供专家水平的建议与意见，而且当用户需要时，能对系统本身行为作出解释，同时还有知识获取功能。专家系统的工作特点是运用知识进行推量，因此知识获取(包括人工方式的知识获取和机器学习)、知识表示和知识运用是建造专家系统的三个核心部分。另外专家系统强调符号处理，并希望有一个理想的人机接口，做到专家或用户能以一种接近自然语言的语言甚至口语形式同系统进行信息的交流。这些都是传统程序所不具备的特点。如下表所示：表1专家系统和传统程序的比较

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 ….。

产生式系统专家系统

人工智能生式规则简称产生式。它是指形如α─→β或IFαTHENβ或其等价形式的一条规则,其中α称为产生式的左部或前件;β称为产生式的右部或后件。①如果α、β分别代表需要注视的一组条件及其成立时需要采取的行动，那么称为条件-行动型产生式;②如果α、β分别代表前提及其相应的结论,那么称为前提-结论型产生式。人工智能中的推理很多是建立在直观经验基础上的不精确推理，而产生式在表示和运用不精确知识方面具有灵活性，因此许多专家系统采用产生式系统为体系结构。组成一个产生式系统由下列3部分组成：一个总数据库(global database)，它含有与具体任务有关的信息。υ υ一套规则，它对数据库进行操作运算。每条规则由左右两部分组成，左部鉴别规则的适用性或先决条件，右部描述规则应用时所完成的动作。应用规则来改变数据库。一个控制策略，它确定应该采用哪一条适用规则，而且当数据库的终止条件满足时，就停止计算。υ 自由帕斯卡中 free pascal 中的产生式系统的组成产生式系统由一个综合数据库、一组产生式规则和一个控制系统三个基本要素组成。其中：综合数据库是产生式系统所用的主要数据结构，它主要用来表示问题的状态，即初始状态、中间状态和目标状态等，以及状态之间的关系。它不是固定不变的，在求解的过程中，它的内容将越来越多，状态之间的关系也越来越复杂。经常用来表示数据库的数据结构有串、集合、数组、树、表、记录、队列等。产生式规则是对数据库进行操作的一系列规则。规则的一般形式是：IF 条件 THEN 操作即满足应用的先决条件后，就对数据库实行后面的操作。控制策略规定了操作的顺序，即在任何条件下用什么规则进行操作，什么条件下停止运行，它规定了问题的求解的搜索策略和路线。控制策略一般可分为不可撤回方式和试探法两大类，试探法又包括回溯法和图搜索法两种。

专家系统的构成、工作原理及分类-人工智能导论

专家系统的构成、工作原理及分类 1．专家系统概念：实际上就是一种智能的计算机程序，它运用知识和推理来解决只有专家才能解决的复杂问题。 2．专家系统基本组成：知识库（数据库，规则库）和推理机（解释程序，调度程序） 3．专家系统特点：（1）编程思想不同：传统程序=数据结构+算法专家系统=知识+推理（2）知识与程序是否独立：传统程序关于问题求解的知识隐含于程序中，而专家系统知识单独组成知识库，与推理机分离。（3）处理对象不同：传统程序进行数值计算和数据处理，而专家系统还能处理符号。（4）是否具有解释功能：传统程序没有，专家系统有。（5）是否给出正确答案：传统程序一定可以给出正确答案，专家系统可能给出错误答案。 4．专家系统的最基本工作原理：（1）推理机和知识库是专家系统的核心，就是要能够学习知识，然后运用知识。（2）数据库用来存放初始的数据，可以放入中间推算的中间的结果。（3）知识获取机构用来获取知识通过人机接口和专家和知识工程师进行知识获取（4）解释机构用来给出结果的解释，说明答案为什么是这样。 5．知识获取的过程：领域专家和知识工程师进行交流沟通，专家进行知识概念解答，工程师进行数据问题提问，知识工程师将从专家处获得的答案形式化，结构化的存到知识库中。6．知识获取类别一般分为两种，一种是非自动知识获取，即完全是由人来进行的，就是把科技文献领域专家的知识通过阅读度化，让知识工程师掌握，然后通过知识编译器变成计算机能够存储和运用的知识。这种方式的优点是可靠，错误很少，缺点是文献知识都要通过人工来处理，太复杂了。二是自动知识获取，即领域专家与机器对

话，通过语音识别来将专家的答案变成一个机器能够处理的文字。或者说是文字图像经过计算机的识别，放到计算机中，然后再进行归纳理解翻译，然后变成知识库里面的知识。通常采用两者的结合来进行事务的处理。比如翻译英文著作，可以先通过自动获取知识的专家系统，然后再经过非自动知识获取的专家系统，那样翻译的文章就非常接近原文意思呢。 7．专家系统分类： ⑴按知识表示技术可分为：基于逻辑的专家系统、基于规则的专家系统、基于语义网络的专家系统和基于框架的专家系统。 ⑵按任务类型可分为：解释型：可用来于分析符号数据，进行阐述这些数据的实际意义。预测型：根据对象的过去和现在情况来推断对象的未来演变结果。诊断型：根据输入信息来找到对象的故障和缺陷。调试型：给出自己确定的故障的排除方案。自维修型：指定并实zhidao施纠正某类故障的规划。规划型：根据给定目标拟定行动计划。设计型：根据给定要求形成所需方案和图样。监护型：完成实时监测任务。控制型：完成实施控制任务。教育型：诊断型和调试型的组合，用于教学和培训。

第8章专家系统信息处理方法

第8章专家系统信息处理方法 8.1引言近三十年来人工智能（Artificial Intelligence，AI）获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果。作为人工智能一个重要分支的专家系统（Expert System，ES）[1]是在20世纪60年代初期产生和发展起来的一门新兴的应用科学，而且正随着计算机技术的不断发展而日臻完善和成熟。1982年美国斯坦福大学教授费根鲍姆给出了专家系统的定义：“专家系统是一种智能的计算机程序，这种程序使用知识与推理过程，求解那些需要杰出人物的专门知识才能求解的复杂问题。” 一般认为，专家系统就是应用于某一专门领域，由知识工程师通过知识获取手段，将领域专家解决特定领域的知识，采用某种知识表示方法编辑或自动生成某种特定表示形式，存放在知识库中，然后用户通过人机接口输入信息、数据或命令，运用推理机构控制知识库及整个系统，能像专家一样解决困难的和复杂的实际问题的计算机（软件）系统。专家系统有三个特点，即：启发性，能运用专家的知识和经验进行推理和判断；透明性，能解决本身的推理过程，能回答用户提出的问题；灵活性，能不断地增长知识，修改原有的知识。 8.2专家系统的产生与发展专家系统按其发展过程大致可分为三个阶段[2~4]：初创期(1971年前)，成熟期(1972—1977年)，发展期(1978年至今)。 2.1初创期人工智能早期工作都是学术性的，其程序都是用来开发游戏的。尽管这些努力产生了如国际象棋、跳棋等有趣的游戏[5]，但其真实目的在于计算机编码加入人的推理能力，以达到更好的理解。在这阶段的另一个重要领域是计算逻辑。1957年诞生了第一个自动定理证明程序，称为逻辑理论家。20世纪60年代初，人工智能研究者便集中精力开发通用的方法和技术，通过研究一般的方法来改变知识的表示和搜索，并且使用它们来建立专用程序。到了60年代中期，知识在智能行为中的地位受到了研究者的重视，这就为以专门知识为核心求解具体问题的基于知识的专家系统的产生奠定了思想基础。 1965年在美国国家航空航天局要求下，斯坦福大学研制成功了DENRAL系统[6]，DENRAL的初创工作引导人工智能研究者意识到智能行为不仅依赖于推理方法，更依赖于其推理所用的知识。该系统具有非常丰富的化学知识，是根据质谱数据帮助化学家推断分子结构，被广泛地应用于世界各地的大学及工业界的化学实验室。这个系统的完成标志着专家系统的诞生。在此之后，麻省理工学院开始研制MACSYMA系统[2]，它作为数学家的助手使用启发式方法变换代数表达式，现经过不断扩充，能求解600多种数学问题，其中包括微积分、解方程和方程组，矩阵运算等。同期，还有美国卡内基－梅隆大学开发的用于语音识别的专家系统HEARSAY[7]，该系统表明计算机在理论上可按编制的程序同用户进行交谈。20世纪70年代初，匹兹堡大学的鲍波尔和内科医生合作研制了第一个用于医疗的内科病诊断咨询系统INTERNIST[8]。这些系统的研制成功使得专家系统受到学术界及工程领域的广泛关注。 2.2成熟期到20世纪70年代中期，专家系统已逐步成熟起来，其观点逐渐被人们接受，并先后出现了一批卓有成效的专家系统。其中，最为代表的是肖特立夫等人的MYCIN系统[9]，该系

人工智能中知识获取技术

§4.1 知识获取的概念和途径 “知识获取”是人工智能和知识工程的基本技术之一，也是主要问题之一。知识获取和知识表示是知识推理的前提条件，通过知识表示，将所获取的知识，存储在知识库中，才能利用知识进行推理，求解问题。因此，知识获取是设计和建造各种人工智能和知识工程系统的关键问题。一、知识获取的基本概念所谓“知识获取”，是指在人工智能和知识工程系统中，机器（计算机或智能机）如何获取知识的问题。有二种定义： 1．狭义知识获取指人们通过系统设计、程序编制和人-机交互，使机器获取知识。例如，知识工程师利用知识表示技术，建立知识库，使专家系统获取知识。也就是通过人工移植的方法，将人们的知识存储到机器中去。因此，狭义知识获取也可称为“人工知识获取”。 2．广义知识获取除了人工知识获取之外，机器还可以自动或半自动地获取知识。比如，在系统调试和运行过程中，通过机器学习进行知识积累，或者，通过机器感知直接从外部环境获取知识，对知识库进行增删、修改、扩充和更新。因此，广义知识获取包括人工知识获取、自动和半自动知识获取。二、知识获取的主要途径在人工智能或知识工程系统中，一般说来，机器（计算机或智能机）获取知识的方法和途径，可分为三类： 1．人工移植所谓“人工移植”，是依靠人工智能系统的设计师、知识工程师、程序编制人员、专家或用户，通过系统设计、程序编制及人机交互或辅助工具，将人的知识移植到机器的知识库中，使机器获取知识。人工移植的方式可分为二种： (1) 静态移植。在系统设计过程中，通过知识表示、程序编制、建立知识库，进行知识存储、编排和管理，使系统获取所需的先验知识或静态知识。故称“静态移植”或“设计移植”。 (2) 动态移植。在系统运行过程中，通过常规的人机交互方法，如“键盘-显示器”的输入/输出交互方式，或辅助知识获取工具，如知识编辑器，利用知识同化和知识顺应技术，对机器的知识库进行人工的增删、修改、扩充和更新，使系统获取所需的动态知识。故称“动态移植”或“运行移植”。 2．机器学习所谓“机器学习”，是人工智能系统在运行过程中，机器通过学习，获取知识，进行知识积累，对知识库进行增删、修改、扩充与更新。