最新人工智能驾考系统OBD信号采集模块

最新人工智能驾考系统OBD信号采集模块
最新人工智能驾考系统OBD信号采集模块

人工智能驾考教练车系统OBD信号采集模块

在驾驶员机动车考试系统中,需要结合灯光、离合、脚刹、手刹、安全带、门开关、喇叭、雨刮、点火状态、发动机转速、车速、档位、车架号等信息,速锐得通过汽车OBD采集数据,综合判断驾驶员在行驶过程中是否能够根据实际道路情况合理操控车辆。

在驾考模式中,根据实际使用,大部分驾考系统终端都会采用破线的方式获得车载信号,该方式费工耗时,破坏了原车的电气特性,降低了车辆的稳定性,给车辆安全行驶埋下了隐患,对于说呢关于的信号通常采用外接传感器获得信号,该信号,虽然也也额能够取得车载数据,却额外增加了BOM成本和日常维护量。

速锐得基于OBD接口和CAN总线采集方式,按照车载CAN总线的拓扑结构,双CAN冗余设计工作机制、硬件框图及软件流程等,在智能驾考系统的车载信号采集模块中,经过大量实践证明,有效提升了数据的稳定性、完整性、简易性。

在EST558S智能OBD数据采集终端设计中,通过智能算法,实现车型识别,自动切换CAN总线协议,这是目前在智能驾考系统中最新采用的人工智能算法的驾考OBD模块。在这领域的驾考车型上,目前主要存在两种速率的CAN总线网络,一种是速率为500kb/s 的高速CAN,一种是100kb/s的车身系统低速CAN,这两种CAN网络,将遍布车身电子控制单元。如电子燃油喷射装置、仪表显示装置、ABS装置、安全气囊、电动门窗、主动悬架等等。通过CAN总线网络连接在一起,车辆上所有传感器的数据、车身控制单元的总线报文,指令、仪表显示单元显示内容等等都在总线网络交互。经过测试,大多数的车型中,驾考业内需要的仪表盘数据就存在于高速CAN中。为此,只需要将人工智能驾考系统OBD信号模块挂在CAN总线上,通过监听数据流,分析数据即可提取到所需要的数据。

设计上,采用STM32F105为MCU,其中采用ARM32位Cotex-M4内核,具有高达168MHz主频,210DMIPS的指令运算能力,两路CAN2.0接口。CAN收发器采用NXP隔离模块,具备极高的电磁干扰EMI性和极低电磁辐射EME性。系统上电工作时,将其中一路CAN设定为主CAN,另一路CAN设定为从CAN,软件通过荣誉判断功能模块,实时监测CAN系统状态,并对出现的总线错误,如线路故障、接收异常等状态,执行相应的冗余操作,保证整个系统正常通讯,提高系统的可靠性。冗余设计采用并联冗余方式,即两路CAN同时进入工作模块,当同时都在正常工作的时候,取主CAN信息丢弃从CAN信息,当主MCU工作不正常时,实时切换到从CAN,从而保证系统可以连续稳定工作。

在使用初期,由于没有采用速锐得人工智能驾考系统OBD信号采集模块,当CANBUS出现故障时,中断了驾考流程,造成巨大影响。改为人工智能型驾考OBD模块以后,已经在驾考车型上广泛应用。目前在桑塔纳、捷达、荣威、爱丽舍、逸动、吉利等车型中稳定使用,降低了故障风险。相比传统的采集方式,基于CANBUS的OBD采集模块,更具备数据采集快速可靠,安装方式简单、维护便捷、抗干扰能力强等优势。

AT 指令指令功能指令说明

ATBUD 设定串口波特率

下次重启生效

ATBUD=0:将波特率设为9600

ATBUD=1:将波特率设为38400

ATBUD=2:将波特率设为115200

ATCAR 标定车型

标定成功后设备自动

重启

ATCAR=0:标准OBD,仅读取车速、转速,支持K

线和CAN 线

ATCAR=1:新捷达/新桑塔纳(2019…)

ATCAR=2:大众斯柯达昕锐(2019…)

ATCAR=3:新爱丽舍/新标致301

ATCAR=4:东南V5

ATCAR=5:比亚迪F3(暂不支持)

ATCAR=6:广汽传祺GA5

ATCAR=7:东南三菱风迪思

ATSLEEPON 开启自动休眠熄火后自动进入休眠

ATSLEEPOFF 关闭自动休眠车辆熄火后不进入休眠,一直广播DT 数据流ATSLEEP 立即进入休眠设备立即进入休眠,等待汽车启动唤醒

ATEHZ 设定发动机数据发送

间隔时间

ATEHZ=5:设定广播频率5Hz(200ms)

ATEHZ=2:设定广播频率2Hz(500ms))

ATEHZ=1:设定广播频率1Hz(1000ms)

ATWST 重启设备设备立即重启

ATINFO 获取车辆信息数据流立即返回车辆信息数据流

ATEDT 获取实时数据流立即返回实时数据流

ATBDT 获取状态数据流立即返回状态数据流

ATGPIO 获取IO 口数据流立即返回IO 口数据流Table

1 钥匙状态x OFF,ON

2 电瓶电压0 ~ 20.0 V 1 位小数

3 转速0 - 65535 单位:rpm

4 车速0 –25

5 单位:km/h

5 档位x 手动挡车

MN => 空档

M1-M5 => 1-5 档

MR => 倒车档

自动挡车

AP => 驻车档

AN => 空挡

AR => 倒车档

AD => 行进档

A1-A5 => 手动1-5 档

档位

6 加速踏板0 - 100 0 => 未踩;100 => 全踩油门(百分比)

7 转向角度n 左打L0-100、右打R0-100 方向盘(百分比)

8 总里程0 –MAX km 无小数

9 剩余油量0 –255 L T able 2 - EDT 数据流

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。

自动驾驶汽车硬件系统概述

自动驾驶汽车硬件系统概述 自动驾驶汽车的硬件架构、传感器、线控等硬件系统 如果说人工智能技术将是自动驾驶汽车的大脑,那么硬件系统就是它的神经与四肢。从自动驾驶汽车周边环境信息的采集、传导、处理、反应再到各种复杂情景的解析,硬件系统的构造与升级对于自动驾驶汽车至关重要。 自动驾驶汽车硬件系统概述 从五个方面为大家做自动驾驶汽车硬件系统概述的内容分享,希望大家可以通过我的分享,对硬件系统的基础有个全面的了解: 一、自动驾驶系统的硬件架构 二、自动驾驶的传感器 三、自动驾驶传感器的产品定义 四、自动驾驶的大脑 五、自动驾驶汽车的线控系统

自动驾驶事故分析 根据美国国家运输安全委员会的调查报告,当时涉事Uber汽车——一辆沃尔沃SUV系统上的传感器在撞击发生6s前就检测到了受害者,而且在事故发生前1.3秒,原车自动驾驶系统确定有必要采取紧急刹车,此时车辆处于计算机控制下时,原车的紧急刹车功能无法启用。于是刹车的责任由司机负责,但司机在事故发生前0.5s低头观看视频未能抬头看路。 从事故视频和后续调查报告可以看出,事故的主要原因是车辆不在环和司机不在环造成的。Uber在改造原车加装自动驾驶系统时,将原车自带的AEB功能执行部分截断造成原车ADAS功能失效。自动驾驶系统感知到受害者确定要执行应急制动时,并没有声音或图像警报,此时司机正低头看手机也没有及时接管刹车。

目前绝大多数自动驾驶研发车都是改装车辆,相关传感器加装到车顶,改变车辆的动力学模型;改装车辆的刹车和转向系统,也缺乏不同的工况和两冬一夏的测试。图中Uber研发用车是SUV车型自身重心就较高,车顶加装的设备进一步造成重心上移,在避让转向的过程中转向过急过度,发生碰撞时都会比原车更容易侧翻。 自动驾驶研发仿真测试流程 所以在自动驾驶中,安全是自动驾驶技术开发的第一天条。为了降低和避免实际道路测试中的风险,在实际道路测试前要做好充分的仿真、台架、封闭场地的测试验证。 软件在环(Software in loop),通过软件仿真来构建自动驾驶所需的各类场景,复现真实世界道路交通环境,从而进行自动驾驶技术的开发测试工作。软件在环效率取决于仿真软件可复现场景的程度。对交通环境与场景的模拟,包括复杂交通场景、真实交通流、自然天气(雨、雪、雾、夜晚、灯光等)各种交通参与者(汽车、摩托车、自行车、行人等)。采用软件对交通场景、道路、以及传感器模拟仿

《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。

人工智能与专家系统复习

人工智能与专家系统复习尹朝庆,尹皓中国水利水电出版社 第一章 【P1】1.1何谓人工智能?人类智能主要包括哪些能力? 答:人工智能是研究、设计和应用智能机器或智能系统,来模拟人类智能活动的能力、以延伸人类智能的科学。 四种能力: 认识和理解外界环境的能力; 进行演绎和归纳推理、作出决策的能力; 学习的能力; 自适应的能力。 【P6-8】1.4人工智能有哪几个主要学派?各学派的基本理论框架和研究方法有何不同?答:(1)符号主义学派的框架: 知识是智能的基础,人工智能的核心问题是知识表示和知识推理,可以用一个符号系统在计算机上形式化的描述和模拟人的思维活动过程。 研究方法:功能模拟方法,力图用数理逻辑方法来建立人工智能的统一理论体系。 (2)联接主义学派的框架: 利用人工神经网络模仿人类智能,认为人的智能的基本单位是神经元,由人工神经元联接起来的人工神经网络可以具有学习和自适应能力。 研究方法:结构模拟。 (3)行为主义学派的框架: 提出智能行为的“感知-动作模式”。 研究方法:行为模拟方法。 【P8-9】1.5人工智能的近期研究目标和远期研究目标分别是什么? 近期:建造智能计算机。 远期:研究人类智能和机器智能的基本原理,用智能机器来模拟人类的思维过程和智能行为。 【P9-12】1.6人工智能主要的研究应用领域? 十条:定理证明;专家系统;机器学习;自然语言理解;智能检索;机器人学;自动程序设计;组合调度问题;模式识别;机器视觉。 第二章 【P19】2.2简述谓词逻辑中的下述推理规则: (1)P规则:在推理的任何步骤上都可引入前提; (2)T规则:在推理时,如果前面步骤中有一个或多个公式永真蕴含公式S,则可把S引入推理过程中; (3)CP规则:如果能从R和前提集合中推出S来,则可从前提集合推出R→S。 (4)反证法规则:P=>Q,当且仅当P∧┑Q<=>F。即Q为P的逻辑结论,当且仅当P∧┑Q是不可满足的。 【P20-21】2.3一阶谓词逻辑表示法适合于表示哪种类型的知识?它有主要哪些特点? 答:谓词逻辑适合于表示事物的状态、属性、概念等事实性的知识,也可以用来表示事物间确定的因果关系,即规则。

人工智能实验4三-专家系统方案

《人工智能导论》实验报告

一、实验题目:识别型专家系统设计 ————识别动物专家系统 二、实验目的 1、掌握专家系统的基本构成 2、掌握用人工智能程序设计语言编制智能程序的方法 三、实验容 1、所选编程语言:C语言; 2.拟订的规则: (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)若某动物是哺乳动物且反刍食物,则它是有蹄动物。 (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,则它是金钱豹。 (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。(14)若某动物是鸟且不会飞且会游泳且黑白色,则它是企鹅。 (15)若某动物是鸟且善飞,则它是海燕。 2、设计思路: 用户界面:采用问答形式; 知识库(规则库):存放产生式规则,推理时用到的一般知识和领域知识,比如动物的特征,动物的分类标准,从哺乳动物、食肉动物来分,再具体地添加一些附加特征得到具体动物;建立知识库的同时也建立了事实库。事实库是一个动态链表,一个事实是链表的一个结点。知识库通过事实号与事实库发生联系。

数据库:用来存放用户回答的问题,存放初始状态,中间推理结果,最终结果; 推理机:采用正向推理,推理机是动物识别的逻辑控制器,它控制、协调系统的推理,并利用知识库中的规则对综合数据库中的数据进行逻辑操作。推理机担负两项基本任务:一是检查已有的事实和规则,并在可能的情况下增加新的事实;二是决定推理的方式和推理顺序。将推理机制同规则对象封装在一起,事实对象记录了当前的状态,规则对象首先拿出前提条件的断言(只有这些前提都有符合时才会做这条规则的结论),询问事实对象集,如事实对象集不知道,则询问用户,如所有前提条件都被证实为真则结论为真,否则系统不知道结论真假。 3、程序流程图: 程序运行如下: 以老虎,金钱豹,长颈鹿为例画出程序流程图如下:

人工智能车牌识别

车牌自动识别 近年来,随着物联网、车联网的迅猛发展,以及中国汽车数量的不断增加,这对智能交通系统提出了新的要求。作为智能交通系统一部分的集成信号处理、计算机视觉、模式识别等技术的车牌识别系统因而也有了新的应用和挑战。除传统的用于高速公路超速违章管理、停车场管理、车辆流量管理以及车辆电子收费系统外,车牌识别系统还可以用于移动机器人对停车场车辆的监管以及交通管理部门对违章车辆车牌的自动登记等。 一、车牌自动识别系统的技术说明 车牌自动识别系统采用车牌识别技术来实现技术效果的。车牌识别技术(Vehicle License Plate Recognition,VLPR) 是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息(含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色)进行处理的技术。车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一,应用十分广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础,对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析,得到每一辆汽车唯一的车牌号码,从而完成识别过程。通过一些后续处理手段可以实现停车场收费管理,交通流量控制指标测量,车辆定位,汽车防盗,高速公路超速自动化监管、闯红灯电子警察、公路收费站等等功能。对于维护交通安全和城市治安,防止交通堵塞,实现交通自动化管理有着现实的意义。 车牌识别技术结合电子不停车收费系统(ETC)识别车辆,过往车辆通过道口时无须停车,即能够实现车辆身份自动识别、自动收费。在车场管理中,为提高出入口车辆通行效率,车牌识别针对无需收停车费的车辆(如月卡车、内部免费通行车辆),建设无人值守的快速通道,免取卡、不停车的出入体验,正改变出入停车场的管理模式。 汽车牌照号码是车辆的唯一“身份”标识,牌照自动识别技术可以在汽车不作任何改动的情况下实现汽车“身份”的自动登记及验证,这项技术已经应用于公路收费、停车管理、称重系统、交通诱导、交通执法、公路稽查、车辆调度、车辆检测等各种场合。 以下列举了几种应用方式: ——监测报警 对于纳入“黑名单”的车辆,例如:被通缉或挂失的车辆、欠交费车辆、未年检车辆、肇事逃逸及违章车辆等,只需将其车牌号码输入到应用系统中,车牌识别设备安装于指定的路口、卡口或由执法人员随时携带按需要放置,系统将识读所有通过车辆的牌照号码并与系统中的“黑名单”比对,一旦发现指定车辆立刻发出报警信息。系统可以全天不间断工作、不会疲劳、错误率极低;可以适应高速行驶的车辆;可以在车辆行使过程中完成任务不影响正常交通;整个监视过程中司机也不会觉察、保密性高。应用这种系统将极大地提高执法效率。 ——超速违章处罚 车牌识别技术结合测速设备可以用于车辆超速违章处罚,一般用于高速公路。具体应用是:在路上设置测速监测点,抓拍超速的车辆并识别车牌号码,将违章车辆的牌照号码及图片发往各出口;在各出口设置处罚点,用车牌识别设备识别通过车辆并将号码与已经收到的超速车辆的号码比对,一旦号码相同即启动警示设备通知执法人员处理。与传统的超速监测方式相比,这种应用可以节省警力,降低执法人员的工作强度,而且安全、高效、隐蔽,司机需时刻提醒自己不能超速,极大地减少了因超速引发的事故。

大学人工智能期末考试题库

《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。

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。

人工智能在汽车自动驾驶中的应用

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/f917030749.html, 人工智能在汽车自动驾驶中的应用 作者:蒋海 来源:《商情》2020年第15期 【摘要】近年来随着各类新型技术的逐渐发展进步,汽车行业也逐步被赋予了人工智能的概念。人工智能与汽车驾驶的融合促进了自动驾驶汽车技术的发展。本文就对于人工智能在自动驾驶汽车中的应用进行了简要的探讨分析,从当前阶段自动驾驶汽车发展的实际情况入手,对于实际应用进行了具体的分析,同时也对于人工智能在自动驾驶汽车中的发展前景进行了展望,希望能够为切实强化自动驾驶汽车的实际应用水平起到有力的作用。 【关键词】人工智能 ;汽车自动驾驶 ;应用分析 一、自动驾驶汽车的发展实况分析 所谓自动驾驶,通常又被称为无人驾驶、智能化驾驶等。相对于许多发达国家而言,我国在自动驾驶汽车方面的研究起步较晚,但经过了较长一段时间的研究发展,目前也已经取得了较为突出的成就。早在十几年前就已经有科研人员研发出了智能无人车,通过借助智能行为控制系统的优势性作用,使其能够在不存在特殊情况下的过程当中能够实现无人驾驶。另外还有研究院已经研发出了所谓的脑控汽车,脑控汽车就是通过借助脑电设备来捕捉人腦所发出的脑电信号,并通过对于信号进行全面的识别,将其转换为操作指令传达给汽车,以此来实现通过人脑控制来驾驶汽车的目的。尽管此类研究已经取得了一定的成果,但想要真正获得广泛的应用还需要开展更为深入的研究。目前越来越多的科研人员开始进行自动驾驶汽车方面的研究,在未来的一段时间当中,自动驾驶行业必然获得突出的发展。 二、人工智能在自动驾驶汽车中的应用 (一)人工智能在自动驾驶汽车路线中的应用 自动驾驶属于一类较为完整的软件交互系统,我们可以将自动驾驶软件部分大致分为环境感知模块、行为决策模块以及运动控制模块三大模块类型。其中,环境感知模块,简单来说就是指通过科学合理的运用传感器实现对于周边环境情况的感知。常见的环境感知模块包括雷达、摄像头、传感器等。除了能够掌握周边环境状态之外,同时也能够对于车身本身的状态信息进行了解。行为决策模块则需要充分依据实时路网信息以及周边的交通环境信息确保在满足交通规则要求的情况下实现安全稳定的驾驶决策。运动控制模块通过对于行驶轨迹的科学合理规划以及当前车辆所处位置和运行状态,实现对于汽车、油门刹车以及方向盘等的控制。 (二)人工智能技术在实际驾驶过程当中的应用

【CN110895968A】人工智能医学图像自动诊断系统和方法【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910334631.X (22)申请日 2019.04.24 (71)申请人 南京图灵微生物科技有限公司 地址 210000 江苏省南京市栖霞区仙林街 道齐民路6号5栋808室 (72)发明人 王仲霄 武玮  (74)专利代理机构 北京华睿卓成知识产权代理 事务所(普通合伙) 11436 代理人 程淼 (51)Int.Cl. G16H 50/20(2018.01) G16H 30/40(2018.01) G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称 人工智能医学图像自动诊断系统和方法 (57)摘要 本公开实施例提供一种人工智能医学图像 自动诊断系统和方法,其采集医学显微镜图像和 对应的诊断数据,对医学显微镜图像进行标注得 到医学显微镜图像对应的标注数据,基于医学显 微镜图像对应的诊断数据和标注数据构建训练 集和测试集,并基于深度学习模型训练得到最优 AI分类模型和最优AI语义分割模型,实现检测样 本的医学显微镜图像的自动诊断。本公开实施例 可以有效节省人力资源,缩短诊断时间,提高诊 断准确率。权利要求书3页 说明书9页 附图3页CN 110895968 A 2020.03.20 C N 110895968 A

权 利 要 求 书1/3页CN 110895968 A 1.一种人工智能医学图像自动诊断系统,其特征在于,包括: 数据采集模块,用于采集医学图像和对应的诊断数据,并对所述医学图像和诊断数据进行统一降噪和图像增强处理,其中,所述医学图像包括医学显微镜图像; 数据标注模块,用于对所述医学图像中的致病微生物所在的图像区域进行标注,形成所述医学图像对应的标注数据; 模型训练模块,用于深度学习模型,利用从所述医学图像和对应的诊断数据构建的训练集训练得到AI分类模型,利用从所述医学图像和对应的标注数据构建的训练集训练得到AI语义分割模型; 模型优化模块,用于利用从所述医学图像和对应的诊断数据构建的测试集对所述AI分类模型进行优化,利用从所述医学图像和对应的标注数据构建的测试集对所述AI语义分割模型进行优化,从而使得所述模型训练模块训练得到最优AI分类模型和最优AI语义分割模型; 模型部署模块,用于对所述最优AI分类模型和最优AI语义分割模型进行应用布署,所述最优AI分类模型和最优AI语义分割模型用于提供检测标本的医学显微镜图像的自动诊断。 2.根据权利要求1所述的人工智能医学图像自动诊断系统,其特征在于,所述模型部署模块对所述最优AI分类模型和最优AI语义分割模型进行应用布署包括:将所述最优AI分类模型和最优AI语义分割模型部署到服务器; 所述系统还包括线上诊断平台,所述线上诊断平台包括客户端和所述服务器; 所述服务器用于接收所述客户端发送的检测标本的医学显微镜图像,并输出所述医学显微镜图像的自动诊断结果。 3.根据权利要求1所述的人工智能医学图像自动诊断系统,其特征在于,所述模型部署模块对所述最优AI分类模型和最优AI语义分割模型进行应用布署包括:将所述最优AI分类模型和最优AI语义分割模型部署到嵌入式芯片; 所述系统还包括嵌入式诊断平台,所述嵌入式诊断平台包括安装有所述嵌入式芯片的显微镜; 所述显微镜用于获得检测标本的医学显微镜图像,并经由所述嵌入式芯片的处理输出所述医学显微镜图像的自动诊断结果。 4.根据权利要求2或3所述的人工智能医学图像自动诊断系统,其特征在于,所述医学显微镜图像包括妇科微生态显微镜图像。 5.根据权利要求1所述的人工智能医学图像自动诊断系统,其特征在于,所述深度学习模型包括卷积神经网络模型。 6.根据权利要求5所述的人工智能医学图像自动诊断系统,其特征在于,所述模型优化模块对所述AI分类模型和AI语义分割模型进行优化包括:通过调节所述AI分类模型和AI语义分割模型的预测概率阈值来选择倾向高敏感性或者倾向高特异性。 7.根据权利要求4所述的人工智能医学图像自动诊断系统,其特征在于,所述诊断结果包括细菌性阴道炎的诊断。 8.根据权利要求7所述的人工智能医学图像自动诊断系统,其特征在于,所述AI分类模型包括第一分类模型和第二分类模型,所述第一分类模型用于根据检测标本的医学显微镜 2

人工智能 课程实验 专家系统 程序源代码

游戏人物识别专家系统 ——邢洪伟一试验题目 游戏人物识别专家系统 二、试验内容 游戏人物识别专家系统是流行的专家系统实验模型,主要基于暴风公司出品的经典角色类游戏《暗黑破坏神2》。它用产生式规则来表示知识,共15条规则、可以识别八种游戏人物,这些规则既少又简单,可以改造他们,也可以加进新的规则,还可以用来识别其他东西的新规则来取代这些规则。游戏人物识别15条规则的中文表示是: 规则1: 如果: 暴风公司出品的单机角色类游戏 则: 该游戏是暗黑破坏神 规则2: 如果: 暴风公司出品的单机对抗类游戏 则: 该游戏是魔兽争霸 规则3: 如果: 暴风公司出品的网络游戏

则: 该游戏是魔兽世界 规则4: 如果: 网易游戏出品的网络游戏则: 该游戏是梦幻西游 规则5: 如果: 暗黑破坏神版本1 则: 该游戏是暗黑破坏神1 规则6: 如果: 是暗黑破坏神2 则: 该游戏是暗黑破坏神2 规则7: 如果: 是暗黑破坏神3 则:

该游戏是暗黑破坏神3 规则8: 如果: 暗黑破坏神版本2单手武器使用木棒的男性人物 则: 该人物是德鲁伊 规则9: 如果: 暗黑破坏神2单手武器使用手杖的男性人物 则: 该人物是亡灵法师 规则10: 如果: 暗黑破坏神版本2单手武器使用法杖的女性人物 则: 该人物是巫师 规则11: 如果: 暗黑破坏神版本2双手武器使用长剑和盾牌的男性人物则:该人物是圣骑士 规则12:

如果: 暗黑破坏神版本2单手武器使用斧头的男性人物 则: 该人物是野蛮人 规则13: 如果: 暗黑破坏神版本2单手武器使用爪子的男性人物 则: 该人物是刺客 规则14: 如果: 暗黑破坏神2单手武器使用长剑的女性人物 则: 该人物是亚马逊 规则15: 如果: 梦幻西游单手使用鞭子的女性人物 则: 该人物是飞燕女 游戏人物识别专家系统由15条规则组成,可以识别八种动物,在15条规则中,共出现37个概念(也称作事实),共37个事实,每个事实给一个编

人工智能在自动驾驶技术中的的应用

人工智能在自动驾驶技术中的应用 摘要:随着技术的快速发展云计算、大数据、人工智能一些新名词进入大众的视野,人工智能是人类进入信息时代后的又一技术革命正受到越来越广泛的重视。作为人工智能等术在汽车行业、交通领域的延伸与应用,无人驾驶近几年在世界范围内受到了产学界甚至国家层面的密切关注。自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作,让电脑可以在没有任何人类主动的操作下,自动安全地操作机动车辆。自动驾驶技术将成为未来汽车一个全新的发展方向。本文将主要介绍人工智能技术在自动驾驶中的应用领域,并对自动技术的发展前景进行一个简单的分析。 关键词:人工智能;自动驾驶;智能汽车;图像识别 0. 引言 人工智能是一门起步晚却发展快速的科学。20 世纪以来科学工作者们不断寻求着赋予机器人类智慧的方法。现代人工智能这一概念是从英国科学家图灵的寻求智能机发展而来,直到1937年图灵发表的论文《理想自动机》给人工智能下了严格的数学定义,现实世界中实际要处理的很多问题不能单纯地是数值计算,如言语理解与表达、图形图像及声音理解、医疗诊断等等。1955 年Newell 和Simon 的Logic Theorist证明了《数学原理》中前52 个定理中的38 个。Simon 断言他们已经解决了物质构成的系统如何获得心灵性质的问题( 这种论断在后来的哲学领域被称为“强人工智能”) ,认为机器具有像人一样逻辑思维的能力。1956 年,“人工智能”( AI) 由美国的JohnMcCarthy 提出,经过早期的探索阶段,人工智能向着更加体系化的方向发展,至此成为一门独立的学科。五十年代,以游戏博弈为对象开始了人工智能的研究;六十年代,以搜索法求解一般问题的研究为主;七十年代,人工智能学者进行了有成效的人工智能研究;八十年代,开始了不确定推理、非单调推理、定理推理方法的研究;九十年代,知识表示、机器学习、分布式人工智能等基础性研究方面都取得了突破性的进展。 1. 人工智能在自动驾驶技术中的应用概述 人工智能发展六十年,几起几落,如今迎来又一次热潮,深度学习、计算机

人工智能大作业实验

人工智能大作业实验-标准化文件发布号:(9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII

湖南中医药大学本科课程实验教学大纲 《人工智能》 计算机科学与技术专业 执笔人:丁长松 审定人:*** 学院负责人:*** 湖南中医药大学教务处 二○一四年三月

一、课程性质和教学目的 《人工智能》是计算机专业本科生的一门专业必修课,适应于计算机科学与技术专业、医药信息工程专业。本课程是关于人工智能领域的引导性课程,通过本课程的学习,是使学生了解和掌握人工智能的基本概念、原理和方法,培养学生在计算机领域中应用人工智能技术提高分析和解决较复杂问题的能力,启发学生对人工智能的兴趣,培养知识创新和技术创新能力。 《人工智能》主要研究智能信息处理技术、开发具有智能特性的各类应用系统的核心技术。本课程主要介绍人工智能的基本理论、方法和技术,主要包括常用的知识表示、逻辑推理和问题求解方法、人工智能发展学派以及主要理论。 先修课程:高等数学、数据结构、数据库原理、算法设计与分析、数理逻辑 二、课程目标 人工智能实验应在一种为高效率开发专家系统而设计的高级程序系统或高级程序设计语言环境中进行。在目前开来,专家系统开发工具和环境可分为5种主要类型:程序设计语言、知识工程语言、辅助型工具、支持工具及开发环境。在这里主要是要求学生能用相关术语描述、表示一些问题;用程序设计语言如:C、C++、JAVA编程来实现一些基本的算法、推理、搜索等过程。 三、实验内容与要求 实验一:谓词表示 【实验内容】 设农夫、狼、山羊、白菜都在河的左岸,现在要把它们运送到河的右岸去,农夫有条船,过河时,除农夫外船上至多能载狼、山羊、白菜中的一种。狼要吃山羊,山羊要吃白菜,除非农夫在那里。试设计出一个确保全部都能过河的方案。

人工智能三大分类

人工智能三大分类 人工智能的概念不在陌生,但是其中的几大专业术语又是什么呢 人工智能进入了一切领域——从自动驾驶汽车,到自动回复电子邮件,再到智能家居。似乎可以获得任何商品(例如医疗健康,飞行,旅行等),并通过人工智能的特殊应用使其更加智能。所以除非相信事件具有终结者般的转折,可能会问自己,人工智能能够预示着工作场所或整体的业务线的什么利益。 人工智能主要有三个分支: 1) 认知AI (cognitive AI) 认知计算是最受欢迎的一个人工智能分支,负责所有感觉“像人一样”的交互。认知AI必须能够轻松处理复杂性和二义性,同时还持续不断地在数据挖掘、NLP(自然语言处理)和智能自动化的经验中学习。 现在人们越来越倾向于认为认知AI混合了人工智能做出的最好决策和人类工作者们的决定,用以监督更棘手或不确定的事件。这可以帮助扩大人工智能的适用性,并生成更快、更可靠的答案。 2) 机器学习AI (Machine Learning AI) 机器学习(ML)AI是能在高速公路上自动驾驶你的特斯拉的那种人工智能。它还处于计算 机科学的前沿,但将来有望对日常工作场所产生极大的影响。机器学习是要在大数据中寻找一些“模式”,然后在没有过多的人为解释的情况下,用这些模式来预测结果,而这些模式在普通的统计分析中是看不到的。 然而机器学习需要三个关键因素才能有效: a) 数据,大量的数据 为了教给人工智能新的技巧,需要将大量的数据输入给模型,用以实现可靠的输出评分。例如特斯拉已经向其汽车部署了自动转向特征,同时发送它所收集的所有数据、驾驶员的干预措施、成功逃避、错误警报等到总部,从而在错误中学习并逐步锐化感官。一个产生大量输入的好方法是通过传感器:无论你的硬件是内置的,如雷达,相机,方向盘等(如果它是一辆汽车的话),还是你倾向于物联网(Internet of Things)。蓝牙信标、健康跟踪器、智能家居传感器、公共数据库等只是越来越多的通过互联网连接的传感器中的一小部分,这些传感器可以生成大量数据(多到让任何正常的人来处理都太 多)。 b) 发现 为了理解数据和克服噪声,机器学习使用的算法可以对混乱的数据进行排序、切片并转换成可理解的见解。(如果你想吓跑你的同事,请先听听常用的不同排序算法)

人工智能实验报告_2

课程实验报告 学年学期2015—2016年第一学期课程名称人工智能原理与技术实验名称PROLOG语言编程练习实验室无 专业年级电气134 学生姓名赵倩 学生学号2013011989 提交时间2015.12.28 成绩 任课教师樊强 水利与建筑工程学院

第一章PROLOG语言编程练习 1.1实验目的 加深学生对逻辑程序运行机理的理解,使学生掌握PROLOG语言的特点、熟悉其编程环境,同时为后面的人工智能程序设计做好准备。 (1)熟悉PROLOG语言编程环境的使用; (2)了解PROLOG语言中常量、变量的表示方法; (3)了解利用PROLOG进行事实库、规则库的编写方法; 1.2实验环境 计算机,Turbo PROLOG教学软件。 1.3预习要求 实验前应阅读实验指导书,了解实验目的、预习PROLOG语言的相关知识。 1.4实验内容 (1)学习使用Turbo PROLOG,包括进入PROLOG主程序、编辑源程序、修改环境目录、退出等基本操作。(2)在Turbo prolog集成环境下调试运行简单的Turbo PROLOG程序,如描述亲属关系的PROLOG程序或其他小型演绎数据库程序等。 1.5实验方法和步骤 (1)启动Windows XP操作环境。 (2)打开文件目录,执行prolog应用程序,启动Turbo prolog,并按空格键(SPACE)进入集成开发环境。(3)选择Setup项,打开下拉菜单,选择Directories项,进行工作目录修改,按Esc键退出,选择Save Configuration项,保存修改。 (4)选择Files项,打开下拉菜单,选择New file项,进入源程序输入和编辑,或选择Load项,选择要打开的示例程序,再选择Edit项,可以进行编辑源程序。 (5)编辑之后,可以选择Run项,执行程序,可以在Dialog窗口进行询问,即外部目标的执行,查看程序运行结果,分析程序之功能。 (6)仿前例,可以选择其他程序并运行,分析程序功能。 (7)退出,选择Quit项,可以退出Turbo Prolog程序,返回到Windows XP环境。 1.6示例程序 逻辑电路模拟程序。该程序以逻辑运算“与”、“或”、“非”的定义为基本事实,然后在此基础上定义了“异或”运算。那么,利用这些运算就可以对“与”、“或”、“非”和“异或”等逻辑电路进行模拟。事实上,在此基础上也可以对其他任一逻辑门电路进行模拟。 domains d=integer predicates not_(d,d) and_(d,d,d) or_(d,d,d) xor_(d,d,d) clauses not_(1,0). not_(0,1). and_(0,0,0). and_(0,1,0). and_(1,0,0). and_(1,1,1).

人工智能在自动驾驶应用中的5大关键技术分析

人工智能在自动驾驶应用中的5大关键技术分析 随着技术的快速发展云计算、大数据、人工智能一些新名词进入大众的视野,人工智能是人类进入信息时代后的又一技术革命正受到越来越广泛的重视。作为人工智能技术在汽车行业、交通领域的延伸与应用,无人驾驶近几年在世界范围内受到了产学界甚至国家层面的密切关注。 自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作,让电脑可以在没有任何人类主动的操作下,自动安全地操作机动车辆。自动驾驶技术将成为未来汽车一个全新的发展方向。 本文将主要介绍人工智能技术在自动驾驶中的应用领域,并对自动技术的发展前景进行一个简单的分析。 人工智能是一门起步晚却发展快速的科学。20 世纪以来科学工作者们不断寻求着赋予机器人类智慧的方法。现代人工智能这一概念是从英国科学家图灵的寻求智能机发展而来,直到1937年图灵发表的论文《理想自动机》给人工智能下了严格的数学定义,现实世界中实际要处理的很多问题不能单纯地是数值计算,如言语理解与表达、图形图像及声音理解、医疗诊断等等。 1955 年Newell 和Simon 的Logic Theorist证明了《数学原理》中前52 个定理中的38 个。Simon 断言他们已经解决了物质构成的系统如何获得心灵性质的问题( 这种论断在后来的哲学领域被称为“强人工智能”) ,认为机器具有像人一样逻辑思维的能力。1956 年,“人工智能”( AI) 由美国的JohnMcCarthy 提出,经过早期的探索阶段,人工智能向着更加体系化的方向发展,至此成为一门独立的学科。 五十年代,以游戏博弈为对象开始了人工智能的研究;六十年代,以搜索法求解一般问题的研究为主;七十年代,人工智能学者进行了有成效的人工智能研究;八十年代,开始了不确定推理、非单调推理、定理推理方法的研究;九十年代,知识表示、机器学习、分布式人工智能等基础性研究方面都取得了突破性的进展。 人工智能在自动驾驶技术中的应用概述人工智能发展六十年,几起几落,如今迎来又一次

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。

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