一个专家系统的例子.doc

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一个专家系统的例子

一、建立动物识别专家系统的规则库,并用与/或图来描述这个规则库。

规则库由15条规则组成,规则名分别是;rule1,rule2,┉,rule15,规则库的符号名为ruleS。编写一段程序,把15条规则组成一个表直接赋值给规则库ruleS。

( rules

((rule1

(if (animal has hair)) 若动物有毛发(F1)

(then (animal is mammal))) 则动物是哺乳动物(M1)

((rule2

(if (animal gives milk)) 若动物有奶(F2)

(then (animal is mammal))) 则动物是哺乳动物(M1)

((rule3

(if (animal has feathers)) 若动物有羽毛(F9)

(then (animal is bird))) 则动物是鸟(M4)

((rule4

(if (animal flies)) 若动物会飞(F10)

(animal lays eggs)) 且生蛋(F11)

(then (animal is bird))) 则动物是鸟(M4)

((rule5

(if (animal eats meat)) 若动物吃肉类(F3)

(then (animal is carnivore))) 则动物是食肉动物(M2)

((rule6

(if (animal Raspointed teeth)) 若动物有犀利牙齿(F4)

(animal has claws) 且有爪(F5)

(animal has forword eyes)) 且眼向前方(F6)

(then (animal is carnivore))) 则动物是食肉动物(M2)

((rule7

(if (animal has mammal)) 若动物是哺乳动物(M1)

(animal has hoofs)) 且有蹄(F7)

(then (animal is ungulate))) 则动物是有蹄类动物(M3)

((rule8

(if (animal has mammal)) 若动物是哺乳动物(M1)

(animal chews cud)) 且反刍(F8)

(then (animal is ungulate))) 则动物是有蹄类动物(M3)

((rule9

(if (animal is mammal)) 若动物是哺乳动物(M1)

(animal is carnivore) 且是食肉动物(M2)

(animal has tawny color) 且有黄褐色(F12)

(animal has dark sports)) 且有暗斑点(F13)

(then (animal is cheetah))) 则动物是豹(H1)

((rule10

(if (animal is mammal)) 若动物是哺乳动物(M1)

(animal is carnivore) 且是食肉动物(M2)

(animal has tawny color) 且有黄褐色(F12)

(animal has black stripes) 且有黑色条纹(F15)

(then (animal is tiger))) 则动物是虎(H2)

((rule11

(if (animal is ungulate)) 若动物是有蹄类动物(M3)

(animal has long neck) 且有长脖子(F16)

(animal has long legs) 且有长腿(F14)

(animal has dark sports)) 且有暗斑点(F13)

(then (animal is giraffe))) 则动物是长颈鹿(H3)

((rule12

(if (animal is ungulate)) 若动物是有蹄类动物(M3)

(animal has black stripes) 且有黑色条纹(F15)

(then (animal is zebra))) 则动物是斑马(H4)

((rule13

(if (animal is bird)) 若动物是鸟(M4)

(animal does not fly) 且不会飞(F17)

(animal has long neck) 且有长脖子(F16)

(animal has long legs)) 且有长腿(F14)

(animal black and white)) 且有黑白二色(F18)

(then (animal is ostrich))) 则动物是驼鸟(H5)

((rule14

(if (animal is bird)) 若动物是鸟(M4)

(animal does not fly) 且不会飞(F17)

(animal swims) 且会游泳(F19)

(animal black and white)) 且有黑白二色(F18)

(then (animal is penguin))) 则动物是企鹅(H6)

((rule15

(if (animal is bird)) 若动物是鸟(M4)

(animal flies well)) 且善飞(F20)

(then (animal is albatross))) 则动物是信天翁(H6)

在上述规则的说明中,用F1-F20标记的是初始事实或证据,用M1-M4标记的是中间结论,用H1-H7标记的是最终结论。用标记表示15条规则如下:

R1:F1→M1

R2:F2→M1

R3: F9→M4

R4: F10∧F11→M4

R5: F3→M2

R6: F4∧F5∧F6→M2

R7: F7∧M1→M3

R8: F8∧M1→M3

R9: F12∧F13∧M1∧M2→H1

R10: F12∧F15∧M1∧M2→H2

R11: F13∧F14∧F16∧M3→H3

R12: F15∧M3→H4

R13: F14∧F16∧F17∧F18∧M4→H5

R14: F17∧F18∧F19∧M4→H6

R15: F20∧M4→H7

用VC++编写一个函数,把一个表赋给变量rules,这个表有15个顶层元素,每一个顶层元素是一条规则,每条规则都是有4个元素的一个表。

二、推理机及其实现

1、正向推理过程:

根据在综合数据库中给出的已知事实,正向使用规则,即把规则的前件同当前数据库的内容进行匹配来选取可用规则,若有多条规则可用,则采用先选优先的策略,将执行规则的结论添加到综合数据库中,并将用过的规则置上激活标志,直到问题求解或没有可用规则为止.

2、正向推理过程程序实现

Procedure respond

将规则库中规则的前件同当前数据库的内容进行匹配,若匹配成功,则将这条规则送入可用规则集S;否则,取下一条规则进行匹配。

while S非空且问题未求解除 do

begin

调用 select-rule(S),从S中选择一条规则,将该规则的结论添加到综合数据库中。

调用respond

end

由上可见正向推理过程respond是递归的。

3、举例说明正向推理机推理过程

若已知的初始事实是F13(有暗斑点)、F12(黄褐色)、F3(若动物吃肉类)及F1(动物有毛发),使用steq函数把已知的初始事实赋值给事实表facts:

(steq facts

((animal has dark spots)

(animal has tawny color)

( animal eats meat)

( animal has hair))

即:facts=(F13 F12 F3 F1)

facts是一个可编辑的表,即可以添加。steq函数的功能就是对facts进行编辑。

使用在前面建立的rules规则库,叙述正向推理过程如下:

1)、在rules中查找规则前件的全部条件在当前facts=(F13 F12 F3 F1)中的可用规则,

首先找到规则R1,则把R1后件中不在facts中的结论M1添加到facts中,扩充facts为facts=(F13 F12 F3 F1 M1)。

实际上,对facts=(F13 F12 F3 F1)还有一条可用规则R5,因为R5的前件F3也在当前facts中。但是,由前面提到的冲突消解策略,若有多条可用规则,则按可用规则在规则库表rules中的顺序选择第一条可用规则。

2)、对当前facts在rules中查找可用规则,仍然找到规则R1,但R1的后件结论M1已在facts中,因此不会执行规则R1。继续查找可用规则,找到规则R5,因为R5的后件结论M2不在当前的facts中,故执行R5,把R5不在facts中的结论M2添加到facts中,扩充facts 为facts=(F13 F12 F3 F1 M1 M2)。

3)、对当前facts在rules中继续查找可用规则,规则R9的前件在facts中,因此R9是可用规则。而R9的后件结论H1不在当前的facts中,执行R9,把R9的结论H1扩充到facts 中,使得facts=(F13 F12 F3 F1 M1 M2 H1)。

4)、对当前facts,在rules中找不到规则的前件所包含的全部条件在facts中且后件有不在facts中的结论的任何规则,至此,正向推理结束.

为了实现上述推理过程,需编写以下7个函数:

A、正向推理机函数deduce

函数表达式;(deduce facts)

功能:连续不断的从规则库rules中选择可用规则,

每选择到一条可用规则,就把该规则的后件

中不在facts中的所有结论添加到facts中, B、调用函数step-forward实现对facts进行扩充,再通过扩充了的facts 函数表达式:

选择下一条可用规则,对facts再扩充,直到 (step-forward rules)

没有可用规则为止。每找到一条可用规则对函数功能:

,

C

函数表达式:( try-rule rule)

facts中,

facts

返回t

调用函数use-then实现调用函数remember或者

函数recall实现

D、函数use-then

函数表达式:(use-then rule)

函数功能:判断变量rule中的一条规则的后件所包含的全部结论是否在表facts中,若全部结论都在facts中,则use-then返回nil;否则,将不在facts中的结论逐一添加到表facts 中,且use-then返回t。▲( 调用函数steq实现)

E、函数remember

函数表达式: (remember new)

函数功能: 判断变量new中的一个事实是否在表facts中,存在, 返回nil;否则,将new 中的事实添加到表facts的表头,且返回new中的事实。

F、函数recall

函数表达式:(recall fact)

函数功能:判断变量fact中的一个事实是否在表facts中,存在, recall返回值是fact 中的事实;否则, 返回nil。

●关于E、F的区别

E用于向事实表facts中添加新的事实。

F用于跟踪推理过程。

G、函数test-if

函数表达式:(test-if rule)

函数功能:判断变量rule中的一条规则的前件所包含的全部事实是否在表facts中,若在, test-if返回t;否则, 返回nil。

人工智能小型动物分类专家系统的设计与实现PPT

小型动物分类专家系统的设计与实现 一、实验目的 通过本实验可使学生能够综合利用C语言(或C++)、面向对象程序设计、数据结构、数据库原理、人工智能、软件工程等课程的相关知识,设计并实现小型动物分类专家系统,培养学生综合运用所学计算机软件知识解决实际问题的能力,为今后从事计算机软件开发及应用打下基础。 二、实验内容 运用下列规则,设计并实现一个小型动物分类专家系统。 规则1: 如果:动物有毛发 则:该动物是哺乳动物 规则2: 如果:动物有奶 则:该单位是哺乳动物 规则3: 如果:该动物有羽毛 则:该动物是鸟 规则4: 如果:动物会飞,且会下蛋 则:该动物是鸟 规则5: 如果:动物吃肉 则:该动物是肉食动物 规则6: 如果:动物有犬齿,且有爪,且眼盯前方 则:该动物是食肉动物 规则7: 如果:动物是哺乳动物,且有蹄 则:该动物是有蹄动物 规则8: 如果:动物是哺乳动物,且是反刍动物 则:该动物是有蹄动物 规则9: 如果:动物是哺乳动物,且是食肉动物,且是黄褐色的,且有暗斑点 则:该动物是豹 规则10: 如果:如果:动物是黄褐色的,且是哺乳动物,且是食肉,且有黑条纹 则:该动物是虎

规则11: 如果:动物有暗斑点,且有长腿,且有长脖子,且是有蹄类 则:该动物是长颈鹿 规则12: 如果:动物有黑条纹,且是有蹄类动物 则:该动物是斑马 规则13: 如果:动物有长腿,且有长脖子,且是黑色的,且是鸟,且不会飞 则:该动物是鸵鸟 规则14: 如果:动物是鸟,且不会飞,且会游泳,且是黑色的 则:该动物是企鹅 规则15: 如果:动物是鸟,且善飞 则:该动物是信天翁 动物分类专家系统由15条规则组成,可以识别七种动物,在15条规则中,共出现 30个概念(也称作事实),共30个事实,每个事实给一个编号,从编号从1到30,在规则对象中我们不存储事实概念,只有该事实的编号,同样规则的结论也是事实概念的编号,事实与规则的数据以常量表示,其结构如下:Char *str{}={"chew_cud","hooves","mammal","forward_eyes","claws", "pointed_teeth","eat_meat","lay_eggs","fly","feathers","ungulate", "carnivore","bird","give_milk","has_hair","fly_well", "black&white_color","can_swim","long_legs","long_neck", "black_stripes","dark_spots","tawny_color","albatross", "penguin","ostrich","zebra","giraffe","tiger","cheetah","\0"} 程序有编号序列的方式表达了产生式规则,如资料中规则15,如果动物是鸟,且善飞,则该动物是信天翁。相应的规则数组第七条是{16,13,0,0,0,0},第十三个是“bird”(鸟),如果事实成立,询问使用者下一个事实,第十六个“fly_well”(善飞),如果也成立,则查找结论断言编号数组{30,29,28, 27,26,25,24,3,3,13,12,12,11,11,0}中第七个“24”,这里24对应事实数组中的“albatross”(信天翁)。 上述就是程序的推理过程,也是程序中的重点,该部分是由规则类(类rul e)中的Query方法实现。 三、实验原理 一个基于规则专家系统的完整结构示于图1。其中,知识库、推理机和工作存储器是构成专家系统的核心。系统的主要部分是知识库和推理引擎。知识库由谓词演算事实和有关讨论主题的规则构成。推理引擎由所有操纵知识库来演绎用户要求的信息的过程构成-如消解、前向链或反向链。用户接口可能包括某种自然语言处理系统,它允许用户用一个有限的自然语言形式与系统交互;也可能用带有菜单的图形接口界面。解释子系统分析被系统执行的推理结构,并把它解释给用户。

《农业信息学》实验报告

农业信息技术 实验报告

实验一 L-Studio的使用 一、实验目的及要求 (1)掌握植物拓扑结构的模拟方法 (2)掌握虚拟植物系统Lstudio的使用。 二、实验环境 CPU为酷睿2.4G、内存1G、硬盘为320G的高档微机,L-Studio系统三、实验内容 (1)熟悉L-studio软件的运行环境和使用方法。 (2)根据L-studio的迭代规则和语法实现课本上的实验。 (3)熟悉L-studio中对分支结构的描述。 四、实验步骤 (1)双击L-system\L-studio.bin\LStudio.exe文件,启动L-Studio系统; (2)在project菜单下,单击new菜单项,新建一个工程; (3)在L-System界面下编写程序代码; 完成书上136页的例1至例3; 自行编写一段程序; (4)代码书写完毕后,在cpfg菜单下,单击go菜单项,运行出程序结果,即虚拟植物的形态; (5)通过截图记录程序运行结果。 五、程序代码及实验结果

(1)例1程序代码和运行结果截图 代码:#define STEPS 4 Lsystem: 1 derivation length: STEPS Axiom: A A -->B[+B][-B]A homomorphism A -->, F; B-->,F; Endlsystem 运行结果: 图1(2)例2程序代码和运行结果截图 代码:

#define STEPS 4 Lsystem: 1 derivation length: STEPS Axiom: A A -->B[+A][-A]BA B -->BB homomorphism A -->,(127)F(1),(64)@O(0.8) B -->,(127)F(1) Endlsystem 运行结果: 图2(3)例3程序代码和运行结果截图代码: #define STEPS 4

农业专家系统研究进展及发展方向

农业专家系统研究进展及发展方向 武向良1,2,高聚林1,赵于东2 ,裴喜春3,张春芳3 (1内蒙古农业大学农学院,呼和浩特010010;2 内蒙古农牧业厅信息中心,呼和浩特010010;3内蒙古 农业大学,呼和浩特010010) 摘要:概括了国内外农业专家系统的发展过程,提出了专家系统发展的四个阶段,分别为单功能农业专家系统、多功能农业专家系统、基于模型的农业专家系统、智能农业专家系统。根据分析,在今后的专家系统发展过程中,“3S”技术、虚拟作物技术、数据挖掘技术将会给农业专家系统发展注入新的活力。同时基于数据挖掘的农业专家系统比较适合我国的国情,应成为我国农业专家系统的主要发展方向。 关键词:专家系统;数据挖掘;“3S”技术;虚拟技术 Agricultuer expert system research progress and development direction wuxiangliang1,2gaojulin1zhaoyudong2peixichun3zhangchunfang3 (1 Agricultural institute of Inner Mongolian Agriculture University,huhhot 010010,China; 2 Inner Mongolian animal husbandry hall information center ; 3 Inner Mongolian Agriculture University ) Abstract: Summarized the domestic and foreign agronomist system developing process, proposed the expert system development four stages, respectively be single purpose agriculture expert system, multi-purpose agriculture expert system, based on model agronomist system, intelligence agriculture expert system. According to the analysis, in the next expert system developing process, “3S” technical, the hypothesized crops technology, the data mining technology will be able to give the agriculture expert system development to pour into the new vigor. Meanwhile based on the data mining agronomist system quite suitable our country's national condition, should become our country agriculture expert system the main development direction. Key word: Expert system; Data mining; “3S” technology; Hypothesized technology 0 引言 人工智能(Artificial Intelligence)被誉为20世纪的三大科学技术成就之一。20世纪60年代中期诞生了第一代专家系统(Expert System),使得人工智能的研究从实验室走向了现实世界[1]。 国际上农业专家系统的研究是在70年代末期开始的[3],以美国为最早。经过近30年的发展,结合先进的信息技术呈现出智能化的发展趋势。 1 农业专家系统的研究进展 20世纪80年代以来,随着信息技术的迅速发展,农业专家系统在国际上有了较大发展。从分布区域看,美国占绝大部分,几乎占80%;从应用领域看,涉及到作物栽培、施肥、病虫害防治、杂草控制、森林环保、家畜饲养、农业经济效益分析、储存管理、市场管理等方面。 农业专家系统是农业专家知识和信息技术相结合的产物,随着信息技术的发展农业专家系统发展呈现四个阶段。 第一阶段,单功能农业专家系统(SPAES) 该阶段是农业专家系统的起始阶段,时间是70年代末到80年代初。当时CPU主频低(1978年6月,处理器68020的主频仅为16MHz),数据处理能力低,关系数据库也刚刚起步[2,4],因此该阶段农业专家系统功能单一,只相当于某一领域专家,解决特定问题,如病虫害防治、灌水管理、危害预测等。如1978年美国伊利诺斯大学(Illinois University)开发的大豆病虫害诊断专家系统,是世界上应用最早的农业专家系统;美国California大学1981年开发的灌水管理专家系统。 1作者简介:武向良(1979-),男,内蒙古农业大学农学院博士生,研究方向:作物优化栽培及决策系统。E_mail:wxler@https://www.360docs.net/doc/f4646964.html, 通讯作者:高聚林(1964-),男,教授,博士生导师,内蒙古农业大学农学院,研究方向:作物优化栽培及决策系统。 E_mail:gaojulin@https://www.360docs.net/doc/f4646964.html,

《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。

农业信息实验报告

天津农学院 计算机与信息工程学院 《农业信息技术概论》 课程实验报告 题目:基于javaweb的农业信息网站系统 项目名称 . 食用菌农业专家系统 专业班级 11软件4班 指导教师张京京 成绩评定 学期2013-2014第二学期 2014年5月

1.目的 随着农业的不断发展和改进,农业信息技术也不断发展起来,慢慢走进我们的生活,设计一个“食用菌农业专家系统系统”,一方面介绍食用菌的种类,培养技巧和其他的信息,另一方面也为食用菌的发展提供一个可追溯的平台。 2.背景 随着农业迅速发展和农业技术信息的全面进步,随着农产品的大量面世,其管理难度也越来越大,如何优化的管理以及让大家更方便的查询各种农产品的信息就成了一个大众化的问题。本系统的开发就是为了更方便的管理以及让大家更方便的查询食用菌的各种信息。 项目名称:食用菌农业专家系统 项目开发者:马晓波,王竞争,司红蕊,韩昌军,谭鹏成, 钟捷雄 3.要求 (1)系统功能: ①系统首页 ②客户的注册与登录 ③食用菌培养技巧信息详情的查询 ④食用菌的分类管理 ⑤添加删除食用菌信息 (2)系统要求 系统开发人员,可以在自己的权限范围内,查看食用菌及系

统的详细信息及管理、个人信息的修改、系统的维护等。 (3)系统需求 本系统采用VB 与开源的SQL Sever2008数据库进行开发。 系统采用B/S 结构。 4. 模块功能 5数据库设计 5.1 开发背景 根据网站需要,建立了七个表,分别为:Admin 表,bingyi 表,huanggua 表,liuyan 表,xinpin 表,xinwen2表,zhuce 表 5.2流程分析 开始 用户浏览 有无账户 登录 注册 继续浏览并 留言 结束 Y 开始 管理员登 录 增加,修改,删除食用菌信 息 查看用户信息 查看留言 结束 N 添加食用菌新闻

人工智能小型专家系统的设计与实现解读

人工智能技术基础实验报告 指导老师:朱力 任课教师:张勇

实验三小型专家系统设计与实现 一、实验目的 (1)增加学生对人工智能课程的兴趣; (2)使学生进一步理解并掌握人工智能prolog语言; (3)使学生加强对专家系统课程内容的理解和掌握,并培养学生综合运用所学知识开发智能系统的初步能力。 二、实验要求 (1)用产生式规则作为知识表示,用产生系统实现该专家系统。 (2)可使用本实验指导书中给出的示例程序,此时只需理解该程序,并增加自己感兴趣的修改即可;也可以参考该程序,然后用PROLOG语言或其他语言另行编写。 (3)程序运行时,应能在屏幕上显示程序运行结果。 三、实验环境 在Turbo PROLOG或Visual Prolog集成环境下调试运行简单的PROLOG程序。 四、实验内容 建造一个小型专家系统(如分类、诊断、预测等类型),具体应用领域由学生自选,具体系统名称由学生自定。 五、实验步骤 1、专家系统: 1.1建造一个完整的专家系统设计需完成的内容: 1.用户界面:可采用菜单方式或问答方式。

2.知识库(规则库):存放产生式规则,库中的规则可以增删。 3.数据库:用来存放用户回答的问题、已知事实、推理得到的中 间事实。 4.推理机:如何运用知识库中的规则进行问题的推理控制,建议 用正向推理。 5.知识库中的规则可以随意增减。 1.2推理策略 推理策略包括:正向(数据驱动),反向(目标驱动),双向 2、动物分类实验规则集 (1)若某动物有奶,则它是哺乳动物。 (2)若某动物有毛发,则它是哺乳动物。 (3)若某动物有羽毛,则它是鸟。 (4)若某动物会飞且生蛋,则它是鸟。 (5)若某动物是哺乳动物且有爪且有犬齿且目盯前方,则它是食肉动物。(6)若某动物是哺乳动物且吃肉,则它是食肉动物。 (7)若某动物是哺乳动物且有蹄,则它是有蹄动物。 (8)若某动物是有蹄动物且反刍食物,则它是偶蹄动物。 (9)若某动物是食肉动物且黄褐色且有黑色条纹,则它是老虎。 (10)若某动物是食肉动物且黄褐色且有黑色斑点,则它是猎豹。 (11)若某动物是有蹄动物且长腿且长脖子且黄褐色且有暗斑点,则它是长颈鹿。 (12)若某动物是有蹄动物且白色且有黑色条纹,则它是斑马。 (13)若某动物是鸟且不会飞且长腿且长脖子且黑白色,则它是驼鸟。

《作物营养与施肥》教学大纲

《作物营养与施肥》教学大纲 第一部分大纲说明 课程编号: 开课学期:5 本课程课内总学时数:36 本课程实验课时数:9 学分:2 一、课程的性质与任务 《作物营养与施肥》课程是根据石河子大学农学专业本科培养目标和课程设置的规定为农学类各专业开设的一门重要专业基础课。通过本课程的学习,使学生获得作物营养与作物营养诊断的基本知识,掌握基本理论与操作技能,对学生从事农业教学、科研、推广奠定知识基础。 二、教学对象 本教学大纲适用于农业资源与环境、农学专业本科学生。 三、课程教学基本要求 要求学生掌握施肥的基本原理、基本理论与基本技术,掌握养分平衡法、肥料效应函数法施肥理论和技术,施肥技术、轮作施肥技术、保护地施肥技术、计算机施肥专家系统的基本理论和应用、农化服务与施肥、大田作物营养与施肥、蔬菜营养与施肥、果树营养与施肥、保护地栽培作物营养与施肥等知识。 四、课程教学要求的层次 课程按“了解”、“掌握”、“重点掌握”三个层次对学生的学习进行要求。 考核难度及题量的梯度对应于教学要求的三个层次。 未作具体教学要求的内容不作考核要求。 第二部分学时分配与教学要求 一、学时分配

课内总学时30,实验学时6,2学分。 序号内容课内学时 1 绪论1 2 施肥的基本原理3 3 施肥的基本原则1 4 养分平衡法2 5 肥料效应函数法4 6 作物营养诊断5 7 常规施肥技术2 8 轮作施肥技术2 9 保护地施肥技术2 10 计算机施肥专家系统的建立与应用4 11 农化服务与施肥1 12 大田作物营养与施肥1 13 蔬菜作物营养与施肥1 14 果树营养与施肥1 合计36 二、教材 1、主教材为《作物施肥原理与技术》。谭金芳主编,张自立、邱慧珍副主编,中国农业大学出版社,实验教材是《土壤农化实验指导书》,土壤农化教研室编写,石河子大学教材科编印 辅助教材《作物营养与施肥》,浙江大学主编,农业出版社。 第三部分教学内容与教学要求 第一章绪论 教学内容: 一、施肥的作用、施肥科学的发展概况 二、施肥科学的体系、研究内容与研究方法 教学要求:

农业专家系统应用实例分析资料

农业专家系统应用实例分析 摘要:专家系统是人工智能领域中较为成熟的一个分支。本文阐述了专家系统的基本概念及基本要素,介绍了专家系统在我国农业中的应用和我国农业专家系统的发展趋势。 关键词:人工智能;专家系统;农业专家系统;应用 农业专家系统也可叫农业智能系统,是一个具有大量农业专门知识与经验的计算机系统。它应用人工智能技术,依据一个或多个农业专家提供的特殊领域知识、经验进行推理和判断,模拟农业专家就某一复杂农业问题进行决策。典型的农业专家系统主要由知识库、数据库、模型库、推理机、知识库管理系统、解释器、用户界面7个部分组成。其中,知识库和推理机是农业专家系统最核心部分,这是任何一个农业专家系统都不可缺少的组成部分。知识库的质量直接影响到农业专家系统质量及可信度;推理机是农业专家系统的运行动力。而知识库管理系统则是对知识库中的知识进行检查和检索,还可以把推理过程中使用知识的实际情况显示出来,这是数据库管理系统中所没有的。知识获取是农业专家系统开发过程中的瓶颈,其主要任务是完成领域知识的收集与整理.解释器是用来向用户,特别是专用户,解释推理的结果和在推理过程中所发生的一切。 专家系统有四个特点,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。综合性,能解答种子、土肥、植保、农经等多专业问题,克服了单个农业专家的专业局限。研发农业专家系统的主要目的是使计算机在农业领域中起农业专家的作用,对那些需要专家知识才能解决的难题提供相关专业权威专家水平的解答。 专家系统在世界农业领域中的应用始于20世纪70年代末,经过20余年发展,应用已遍及作物栽培管理、设施园艺管理、畜禽管理、水产养殖、植物保护、育种以及经济决策等各方面。专家系统在灌溉、施肥、栽培、病虫害的诊断与防治、作物育种、作物产量预测、畜禽饲养管理和水产养殖管理等方面,展示了广阔的应用前景。 一.农业专家系统在作物病虫害综合治理中的应用 根据以往的研究和病虫害综合治理的过程,专家系统的研究主要集中在6个方面: 1.1病虫害诊断在病虫害诊断中,如果人工开具病虫处方,工作人员必须有牢固的植物保护基础知识和丰富的实践经验,需要查询大量资料,无法及时满足农户的需要。专家系统把这些资料编制成简单的程序,达到迅速确定目标的目的,从而得到最佳防治时期和方案。 1.2预测预报病虫预测预报需要的基本信息是:病虫害的生物学参数(如发生

复习思考题

《农业推广学》复习思考题 第一章导论 一、名词解释题 1.农业推广 2.推广服务系统 3.目标团体系统 二、填空题 1.农业推广的框架模型中包含( )和( )两个子系统。 2.美国的合作农业推广法《史密斯—利弗法》最早是于( )年通过的。 三、简答题 1.当代世界农业推广模式主要有哪些类型? 2.现代农业推广的主要特征有哪些? 3.农业推广的社会功能有哪些? 4.根据农业推广的框架模型理论,怎样提高推广服务的工作效率? 5.农业推广学的相关学科主要有哪些? 第二章农业推广 一、名词解释题 1.人的行为 2.需要 3.动机 二、单项选择题 1.一个人对某个目标能够实现的可能性(概率)的估计,称为( )。 A. 动机 B. 目标价值 C.期望概率 D.激励力量 2.同一群体的成员由于经常相处、相互认识和了解,即使成员之间某时有不合意的语言或行为,彼此也能宽容待之,此种现象是( )。

A. 从众 B. 模仿 C感染 D.相容 三、简答题 1.人的行为主要有哪些特征? 2.需要层次论主要有哪些内容? 3.群体成员的行为规律主要表现在哪些方面? 4.简述改变农民行为的基本策略。 5.改变农民行为的方法主要有哪些? 第三章农业推广沟通 一、名词解释题 1.沟通 2.正式沟通 二、单项选择题 1.信息在传播过程中所受到的干扰可称之为。 A. 杂音 B.噪声 C.反馈 D.趋异 2.一个人把信息同时传递给若干人,若干人再反馈给这个传送信息的人,这种沟通形式可称之为。 A.链式沟通 B. 轮式沟通 C. 扩散型沟通 D.全通道型沟通 3.一个人把信息同时传递给若干人,再由这些人将信息分别传送给更多的人,使信息接收者越来越多,这种沟通形式可称之为。 A.单串型且车轮型 C. 扩散型 D.全通道型 4.在一定的组织体系中,通过明文规定的渠道所进行的沟通称为。 A.单向沟通 B.双向沟通 C. 正式沟通 D.非正式沟通 三、简答题 1.简述沟通的分类依据及其类型。 2.农业推广沟通由哪些要素组成? 3.简述农业推广沟通的特点。 4.简述单向沟通和双向沟通的含义与区别。

农业专家系统发展的概况与前景

作者简介 孙曰波(1971-),男,山东威海人,讲师,从事园林植物栽培和设施园艺的教研工作。 收稿日期2006-06-30 农业专家系统(Expert System ,简称ES)也可以叫智能系统,是基于知识的程序设计方法建立起来的计算机系统,是人类专家的一种模仿物,研制农业专家系统的目的是为了把农业专家多年积累的知识和经验,应用计算机技术,克服时空限制,在较短的时间内得以广泛的应用,使专家的知识和经验变为生产力。专家系统应用在农业上的各个领域,涉及到作物生产管理、施肥、节水灌溉、品种选育、温室管理、病虫害防治、杂草控制、水土保持、森林环保、家畜饲养、食品加工、财务分析、农业机械选择、市场管理等方面,有些系统已成为商品进入市场。以农业专家系统为主要内容的农业知识工程越来越为人们所认识,并有广阔的应用发展前景。1专家系统的发展 1.1产生阶段(1965~1971年) 1956年人工智能产生,为专 家系统的诞生奠定了基础。1965~1968年美国Stanford 大学 计算机系Feigenbaum 等根据化合物的分子式及其质谱数 据,研制出帮助化学家推断分子结构的计算机程序系统 DENDRAL ,获得极大的成功。该系统解决问题的能力已达到专家水平,在某些方面甚至超过同行领域的化学家。这标志着人工智能的一个新的研究领域———专家系统的产生。 1.2成熟阶段(1972~1977年)这一时期专家系统的观点逐渐被人们广泛接受,从而先后出现了一批卓有成效的专家系统,典型代表是1974年E .H .Shortliffe 等研制的用于治疗感染性疾病的MYCIN 系统。在此期间,知识组织形式、系统的人机接口、解释机制、知识的获取、不确定性推理等技术得到了进一步的发展和成熟。 1.3发展阶段(1978年以后)这一时期专家系统渗透到了非常广泛的领域。第一个农业专家系统在美国的伊利诺斯大学诞生,我国的农业专家系统研究起步较晚,但发展较快。自20世纪80年代也开始了农业专家系统的研究。2专家系统在农业上的应用 2.1在国外农业上的应用在国外,农业信息系统研究始于20世纪60年代,初期它仅仅是由农业数据库和数据库管理程序构成。60年代中期,美国斯坦福大学Feigenbaum 等研制了第一个专家系统。从此,人工智能专家系统发展起来,并迅速渗透到各个领域,在农业上应用更是方兴未艾。 此类专家系统的研制和应用已成为高新技术应用于农业生产的成功实例。比较有名的专家系统有:PLANT/ds 、ICCS 等,涉及多种作物的病虫害诊断、预测与管理、施肥、防御低温冷害等,一般用于解决带有经验性的定性问题。作物模拟模型在荷兰和美国创立,而园艺作物模型出现在70年代末80年代初,作物模拟模型与农业专家系统的研究和应用表明了农业科学开始进入计算机信息时代。80年代,出现了以农业专家系统为主进而与作物模型、GIS 等相结合向深度发展的趋势,并大面积应用于生产。较为典型的有美国棉花管理专家系统Cotton++、APSIM 等。90年代以来,农业专家系统、作物模型、3S 技术之间的集成已成为信息技术领域研究的热点之一,印度、加拿大等将AEGIS/Win 与RS 模型、专家系统等结合进行干旱地区决策、农业生产模式等领域的深层次决策支持系统研究与应用。 2.2在我国农业上的应用我国农业专家系统的研究始于20世纪80年代初,国家科技部曾明确提出:“以农业专家系统为突破口,发展我国的农业信息技术”。早在1985年由中国科学院人工智能所开发的“砂姜黑土小麦施肥专家咨询系统"在安徽省淮北平原得到很好的推广应用。此后,“七五”、“八五”期间,国家科委、农业部先后支持了一些作物专家系统及其工具、作物生长发育模型、农业生产管理系统等的开发,并取得了一些重要成果,在农业生产和管理中发挥了重要作用,有些成果已达到了国际前沿水平。如中国科学院合肥智能机械研究所采用先进的知识工程方法,与各类农业专家紧密结合,开展了农业专家系统的广泛研究和应用,研制了小麦、棉花、番茄等作物的田间管理、施肥和病虫害防治等专家系统,并开发了可以由农技人员直接使用的各种专家系统工具。这些系统能模仿农业专家推理并给出决策咨询,部分代替农业专家走向田间地头,进入农家,对于提高农民素质、促进农业生产具有重要意义。自1992年开始,国家“863计划"智能计算机系统主题组织了农业专家系统的研制与应用推广工作,以农业专家系统为代表的智能化管理系统形成了成熟的技术,北京市农林科学院等科研单位均研制出了各具特色的农业专家系统开发平台,得到不同程度的应用和推广。在此基础上,科技部、国家863计划306主题专家组与地方政府合作,“九五"期间国家863计划专门设立了智能化农业信息应用主题,重点对水稻、小麦、玉米、棉花等作物的引种与良种推荐、合理施 农业专家系统发展的概况与前景 孙曰波,任术琦,丁世民 (潍坊职业学院,山东潍坊261041) 摘要简要论述了国内外农业专家系统的发展概况,提出我国农业专家系统发展中存在的问题,阐述了农业专家系统的发展前景。关键词农业专家系统;发展概况;前景中图分类号S126文献标识码A 文章编号0517-6611(2006)20-5445-02Development and Perspective of Agricultural Expert System SUN Yue 蛳bo et al (Weifang Vocational College,Weifang ,Shandong 261041) Abstract The development of agricultural expert systems in China and foreign country was introduced,and the problems were pointed out and the perspective was presented. Key words Agricultural expert system ;General situation of development;Perspective 安徽农业科学,Journal of Anhui Agri.Sci.2006,34(20):5445-5446责任编辑罗芸责任校对罗芸

XXX知识库专家系统

知识库专家系统 一、产品聚焦:知识创造未来 1、助力于汇集群体智慧 2、助力于提高知识收集参与热情 3、助力于提高知识点实用化水平 4、助力于降低培训成本,提升服务效率 5、助力于为各种服务渠道机器人提供支撑 二、产品简介 该产品采用一流的体系架构,先进的检索技术,深度融合电力行业的专业知识应用,以使用者便捷的应用为导向,形成知识从收集、分类、推荐、共享、检索、更新、删除全生命周期的知识管理体系。是95598座席人员、业务人员、管理人员工作不可或缺的工具,是相关人员培训和学习的得力帮手,是智能机器人的后台支撑。 三、产品特点 ■信息全面、与营销业务无缝融合 信息覆盖供电企业的各个领域,专业全面,实现与营销业务应用系统数据集成与业务协作,充分实现数据共享与工作协同。 ■技术先进、使用便捷 采用B/A/S多层分布式体系结构和Lucene全文检索引擎技术,提供先进的搜索算法,创建高效的企业级海量数据搜索引擎。 ■地图式知识管理、智能化知识推理 支持使用者自行设定板块知识结构地图或者不同岗位设置知识岗位地图,可自定义知识推理模型,实现知识应用智能化。 ■强大的知识分类,高速的知识共享交流 依托深厚的电力营销业务行业应用背景,合理进行知识分类,贴近使用者的思维习惯,形成知识收集、知识更新、知识推荐、知识共享、知识交流于一体的知识管理体系,支持多种文档格式相同的展现方式。 ■流程化、规范化、制度化管理 采用流程化的知识管理流程,规范化的知识结构设计,创新的积分激励策略,形成一套知识收集覆盖面广而又精准高效、知识分类科学合理、知识应用方便快捷的制度化知识管理体系。 四、应用效果

说明:通过知识门户,根据知识分类、知识关键字全文检索快速搜索定位知识;快速获取热点知识,最新知识;可对知识进行评价和回复,可提出知识诉求。 说明:通过统一全文检索浏览界面,按关键字对知识进行全文检索,并按知识更新先后顺序、知识热点先后顺序排序展示。 五、产品功能

农业专家系统发展的概况与前景

收稿日期:2006-04-24 作者简介:孙曰波(1971—),男,山东威海人,潍坊职业学院讲师,硕士。主要研究方向:园林植物栽培和设施园艺。 农业专家系统发展的概况与前景 孙曰波1 ,赵淑秀2 ,李寿冰 1 (1.潍坊职业学院,山东 潍坊 261041 2.诸城舜王街道办事处农技站,山东 诸城 262200) 摘 要:本文简要论述了国内外农业专家系统的发展概况,提出我国农业专家系统发展中存在的问 题,同时就农业专家系统的发展前景进行了阐述。 关键词:农业专家系统;发展概况;前景 中图分类号:C96文献标识码:A 农业专家系统(Expert Syste m ,简称ES )也可以叫智能系统,是基于知识的程序设计方法建立起来的计算机系统,是人类专家的一种模仿物,研制农业专家系统的目的是为了把农业专家多年积累的知识和经验,应用计算机技术,克服时空限制,在较短的时间内得以广泛的应用,使专家的知识和经验变为生产力。专家系统应用在农业上的各个领域,涉及到作物生产管理、施肥、节水灌溉、品种选育、温室管理、病虫害防治、杂草控制、水土保持、森林环保、家畜饲养、食品加工、财务分析、农业机械选择、市场管理等方面,有些系统已成为商品进入市场。以农业专家系统为主要内容的农业知识工程越来越为人们所认识,并有广阔的应用发展前景。 1 专家系统的发展 1.1 产生阶段(1965年~1971年) 1956年人工智能产生,为专家系统的诞生奠 定了基础。1965年~1968年美国Stanf ord 大学计算机系Feigenbau m 等人根据化合物的分子式及其质谱数据,研制出帮助化学家推断分子结构的计算机程序系统DENDRAL,获得极大的成功。该系统解决问题的能力已达到专家水平,在某些方面甚至超过同行领域的化学家。这标志着人工智能的一个新的研究领域—专家系统的产生。1.2 成熟阶段(1972年~1977年) 这一时期专家系统的观点逐渐被人们广泛接受,从而先后出现了一批卓有成效的专家系统,典型代表是1974年E .H.Shortliffe 等人研制的用于治疗感染性疾病的MYC I N 系统。在此期间,知识 组织形式、系统的人机接口、解释机制、知识的获取、不确定性推理等技术得到了进一步的发展和成熟。 1.3 发展阶段(1978年以后) 这一时期专家系统渗透到了非常广泛的领域。第一个农业专家系统在美国的伊利诺斯大学诞生,我国的农业专家系统研究起步较晚,但发展较快。自80年代也开始了农业专家系统的研究。 2 专家系统在农业上的应用概况 2.1 专家系统在国外农业上的应用 在国外,农业信息系统研究始于20世纪60年代,初期它仅仅是由农业数据库和数据库管理程序构成。60年代中期,美国斯坦福大学Feigen 2bau m 等人研制了第一个专家系统。从此,人工智 能专家系统发展起来,并迅速渗透到各个领域,在农业上应用更是方兴未艾。此类专家系统的研制和应用已成为高新技术应用于农业生产的成功实例。比较有名的专家系统有:P LANT/ds 、I CCS 等,涉及多种作物的病虫害诊断、预测与管理、施肥、防御低温冷害等,一般用于解决带有经验性的定性问题。作物模拟模型在荷兰和美国创立,而园艺作物模型出现在20世纪70年代末80年代初,作物模拟模型与农业专家系统的研究和应用表明了农业科学开始进入计算机信息时代。80年代,出现了以农业专家系统为主进而与作物模型、GI S 等相结合向深度发展的趋势,并大面积应用于生产。较为典型的有美国棉花管理专家系统Cott on ++、APSI M 等。90年代以来,农业专家系 统、作物模型,3S 技术之间的集成已成为信息技 ? 93?第2卷第2期潍坊高等职业教育 Vol .2No .22006年6月W eifang H igher Vocati onal Educati on Jun .2006

《农业推广学》期末考试复习题及参考答案

农业推广学复习题 (课程代码312029) 一、名词简释题 1.农业推广信息 2.项目可行性报告 3.多因素试验 4.创新 5.大众传播法 6.沟通 7.农业推广组织 8.项目验收 9.农业科技成果 10. 绿色证书 12.创新的采用 13.科技实验报告 14.现代农业推广 15.成果示范 16.方法示范 二、单项选择题 1.美国的合作农业推广《史密斯-利弗法》最早通过于【C 】。 A.1866年 B.1924年 C.1914年 D.1851年 2.狭隘的农业推广对“推广”理解为【B 】。 A.农村教育与咨询服务 B.农业技术推广 C.科技成果推广 D.农村家政推广 3.农业推广学的相关学科不包括【D 】。 A.心理学 B.传播学 C.社会学 D.物理学 4.同一群体成员由于经常相处、相互认识和了解,即使成员之间时有不合意的语言或行为,彼此也能宽容待之,此种现象是【D】 A.从众 B.模仿 C.感染 D.相容 5.“需要层次论”由美国心理学家马斯诺提出于【A】。 A.1943 B.1953 C.1843 D.1853 6.“大家干我就干”的行为规律属于【C】。 A.服从 B.相容 C.从众 D.感染与模仿

7.一个人对某个目标能够实现的可能性(概率)的估计,称为【C 】。 A.动机 B.目标价值 C.期望概率 D.激励力量 8.在一定的组织体系中,通过明文规定的渠道所进行的沟通称为【C 】。 A.单向沟通 B.双向沟通 C.正式沟通 D.非正式沟通 9.一个人把信息同时传递给若干人,再由这些人分别将信息传递给更多的人,使信息接收者越来越多,这种沟通形式可称为【C 】。 A.单串型 B.车轮型 C.扩散型 D.全通道型 10.一个人同时传递给若干人,若干人再反馈给这个传送信息的人,这种沟通形式可称为【B 】。 A.链式沟通 B.轮式沟通 C.扩散型沟通 D.全通道型沟通 11.在S—M—C—R沟通模式中,R代表的含义是【C 】。 A.传播者(信息源) B.媒介(传播渠道) C.接受者 D.信息 12.扩散曲线是横坐标为【B 】。 A扩散规模 B.时间 C.采用者的数量 D.百分比率 13.下列选项不属于创新的是【D 】。 A.新的技术 B.新的产品 C.新的设备 D.空想主义 14.创新早期采用者所占的百分率为【B 】。 A.2.5% B.13.5% C.34% D.16% 15.集体指导法的基本形式不包括【C 】。 A.小组讨论 B. 示范 C. 农户访问 D. 实地参观 16.个别指导法的特点不包括【A 】。 A.信息反馈及时 B. 针对性强 C. 沟通的双向性 D. 信息的发送量的有限性 17.用来申请科研课题立项、策划科研开展的文件称为【C】。 A.可行性报告 B. 调查报告 C.项目申请报告 D.科技实验报告 18.科技简报的写作格式,一般为【C 】。 A. 报头、正文、报尾、密级 B. 期号、报头、正文、报尾 C. 报头、正文、报尾 D. 报头、正文、报尾、签名 19.农业推广合同的写作格式一般为【A 】。 A.标题合同当事人合同正文结尾 B. 合同当事人标题合同正文结尾 C. 标题合同正文合同当事人结尾 D. 标题合同正文结尾合同当事人 20.以科学研究为目的和农业推广探索性试验一般采用【D 】。 A.大区对比试验 B. 多因素试验 C.综合性试验D小区试验 21.一次正规的试验一般要求的重复数【D 】

浅谈农业专家系统

浅谈农业专家系统 摘要:本文通过查阅和分析文献资料的方法,总结了农业专家系统的发展概况以及我国农业专家系统的主要应用领域以及在发展过程中遇到的问题,并就农业专家系统的发展现状对其发展趋势和前景进行了简单预测。 关键词:农业专家系统,发展概况,问题,发展趋势 引言 随着我国加入WTO, 传统型农业将面临巨大的挑战, 因而必须依靠先进的科学技术, 向信息化、现代化农业迈进。信息技术的广泛应用, 为精确农业的发展提供了技术支持。精确农业在美国等发达国家已取得长足发展,但在我国尚处于起步阶段。精确农业代表农业的发展方向, 以农业专家系统为特征,发展精确农业是我国农业信息化、现代化的一条新路。农业专家系统也可叫农业智能系统, 是一个具有大量农业专门知识与经验的计算机系统。它应用人工智能技术, 依据一个或多个农业专家提供的特殊领域知识、经验进行推理和判断, 模拟农业专家就某一复杂农业问题进行决策。目前国际上有近百个农业专家系统, 广泛应用于作物生产管理、灌溉、施肥、品种选择、病虫害控制、温室管理、畜禽饲料配方、水土保持、食品加工、财务分析、农业机械选择等方面, 有些系统(如哥伦比亚大学的梯田管理系统)已成为商品进入市场。与欧美等发达国家相比较来看,我国农户生产规模小而分散,农业科技素质差,习惯于传统粗放的经营方式,对农业生产知识技术有很大的需求。再加上农业专家的缺乏,因此广泛推广运用农业专家系统对我国农业和农村发展有着十分重要的意义。 1.农业专家系统的含义及其特点 1.1 含义 农业专家系统是运用人工智能知识工程的知识表示、推理、知识获取等技术,总结和汇集农业领域的知识和技术,农业专家长期积累的大量宝贵经验,以及通过试验获得的各种资料数据及数学模型等,建造的各种农业“电脑专家”计算机软件系统。该系统以形象直观的方式向农业生产者提供各种农业问题的咨询服务与决策方案,使计算机在农业活动中起到类似人类农业专家的作用。 1.2 特点 启发性,能运用专家知识和经验进行判断。 透明性,能解释本身的推理过程,能回答用户提出的问题。 灵活性,能不断地增长知识、修改和完善原有知识。 综合性,能解答种子、土肥、植保、农经等多专业问题,克服了单个农业专家的专业局限。

人工智能专家系统论文

人工智能专家系统论文 摘要:人工智能是研究、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。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。其中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。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,求解需要专家才能解决的困难问题。 关键词:计算机,人工智能,专家系统 引言: 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。从基础理论的角度出发,其研究基本内容包括:知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。 人工智能系统的开发和应用,已为人类创造出可观的经济效益,专家系统就是一个例子。随着计算机系统价格的继续下降,人工智能技术必将得到更大的推广,产生更大的经济效益。 专家系统(expert system)是一个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,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。 专家系统属于人工智能的一个重要发展分支,并且应用于数学、物理、医疗、军事、地质勘探、气象、农业、法律、教学、化工、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,产生了巨大的经济效益和社会效益。现在,专家系统已成为人工智能领域中最活跃、最受重视的领域。[1].[2] 一、专家系统 1.1 专家系统的特点 (1).具有专家水平的专业知识: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,既数据级、知识库级、控制级。数据级知识是指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与数据库中。知识库知识是指专家的知识。这一类知识是构成专家系统的基础。控制级知识也称为元知识,是关于如何应用前两种知识的知识,如在问题求解中的搜索策略、推理方法等。具有专家专业水平是专家系统的最大特点。专家系统具有的知识越丰富,质量越高,解决问题的能力就越强。 (2).能进行有效的推理:专家系统要利用专家知识来求解领域内的具体问题,必须有一个推理机构,能根据用户提供的已知事实,通过应用知识库中的知识,进行有效的推理,以实现问题的求解。 (3).启发性:专家系统能利用经验的判断知识来对求解的问题作出多个假设。依据某些条件选定一个假设,是推理继续进行。

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