专家推理系统教材
逻辑狗
《逻辑狗》介绍有些妈妈想败《逻辑狗》，但又不知道好坏，必竟这套挺贵的，败下去之前最好能仔细考量比较吧。
所以我拍了一些照片，希望能给有需要的妈妈一些帮助。
先简单介绍一下这套书逻辑狗，（LOGICO）全名儿童思维升级训练系统。
是一套来自德国的思维升级训练的智能学具。
在德国具有五十余年的推广和使用历史，它以一种新的学习手段和方式来改变传统的教育，启发孩子的智力，培养孩子的能力以及个体思维水平的发展。
主要是适合于3-7岁的儿童的。
我买的是家庭版全套装。
全套一共32个主题系列，各系统有16张学习卡片，整套学具有500多张卡片，一共是分为五个阶段。
第一阶段 3—4岁:《色彩与形状》——观察与感知 4023在对不同颜色、形状、图案的观察、比较和匹配活动中，使幼儿获得有关色彩、形状的初步感知经验，培养其观察的精确性和注意的集中性，激发幼儿对生活中色彩和形状的性趣《数数与比较》——6以内的数 4025利用生动直观的画面，让幼儿练习按物点数、按顺序数数，初步感知6以内的数，同时学习按物体的数量、大小进行比较，建立初步数概念，并让幼儿在说、画、描的游戏中感受数学活动的乐趣。
《丽莎和泰姆的一天》——图案、颜色和空间方位；观察、比较和分类 4020通过对孩子们一天的生活和游戏活动的展示，使幼儿获得有关生活常识和生活经验，巩固并发展其对形状、图案、空间方位的感知和辨别能力，培养幼儿观察的目的性和准确性。
《我们画、我们贴、我们建》——图形和颜色；观察和比较 4019为幼儿提供涂涂画画、剪剪贴贴、拼拼搭搭等多种活动，丰富幼儿有关色彩、形状、图案的初步知识和经验，培养幼儿的动手、观察及比较能力，开发幼儿左右大脑。
第二阶段 4—5岁:《交通常识》——交通工具和交通标志 4054通过观察和比较，使幼儿认识常见的陆地交通工具，了解它们的外形特征与功用，并认识简单的交通标志，在提供的交通场景画面中，建立幼儿初步的方向感和交通安全意识。
《我们的宠物》——认识家养动物，数数、比较和空间方位 4014认识常见的家养动物，了解它们的外形特征、生活习性和活动方式，培养幼儿对小动物的喜爱之情；巩固幼儿的数概念和对空间方位的辨别能力，发展幼儿观察和注意的良好品质。
1.2 信息系统的功能-【新教材】2020-2021学年教科版(2019)高中信息技术必修二教案
第1单元信息系统的组成与功能1.2信息系统的功能一、教材分析在本节，要求学生了解信息系统的基本功能，并知道如何通过选择不同的信息系统进行相应的信息处理；了解典型的事务系统、管理信息系统、决策系统和专家系统的功能特点与工作原理。
关于不同类型的信息系统的工作原理，不要求掌握太深，能够知道大概的功能特点、了解工作原理概念图即可。
因此，我们可以结合数字化学习与生活中应用到的各种信息处理需求，结合具体的信息系统进行体验与领悟，理解信息系统的功能特点。
在理解信息系统功能特点的基础上，能够合理地选择不同类型的信息系统。
教材中提及的信息系统的基本功能为：输入、存储、处理、输出和控制。
可以通过“对信息系统的需求分析表”的调查完成，来进行初步感受，也可以通过具体的一个信息系统的工作流程来初步归纳出信息系统的基本功能。
教材中提及的信息系统的功能分类为：事务处理系统、管理信息系统、决策支持系统和专家系统。
可以通过分组学习、交流讨论等方式进行各类信息系统的体验、分享，而不必每个人都全面深入学习所有的信息系统，能够在交流讨论中达成不同类型的信息系统功能特点的认知目标即可。
学习信息系统的功能及其分类，目的是能够让学生学会选择信息系统、发挥信息系统的功能优势。
利用事务处理、管理信息、决策支持、专家咨询的不同应用，为学校提供教学、科研、后勤等信息管理的建议等，形成良好的数字化学习与创新的意识；利用信息系统进行身心健康方面相关问题的恰当评估与合理决策等，养成良好的信息生活态度、信息意识及相关的计算思维。
二、教学目标1. 通过分析实际的信息系统，知道信息系统的基本功能。
2. 理解不同功能类型信息系统的基本工作原理。
3. 体验不同功能类型信息系统的应用方法。
4. 理解计算机、移动终端在信息系统中的作用。
5. 树立利用信息系统进行咨询、决策的意识。
三、重点难点教学重点：信息系统的基本功能与分类。
教学难点：决策支持系统、专家系统的工作原理。
人工智能高中版教材
人工智能高中版教材人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一门涵盖计算机科学、心理学、哲学和神经科学等多个领域的学科，旨在开发智能机器以模拟人类智能行为。
一、人工智能的起源与发展人工智能的起源可以追溯到上世纪五六十年代。
当时，科学家们开始研究如何使机器具备像人类一样的思考能力。
这一领域的研究经历了“强人工智能”和“弱人工智能”两个阶段，如今“弱人工智能”已广泛应用于各个领域。
二、人工智能的核心概念1. 机器学习：机器通过经验不断学习和改进性能的过程。
它包括监督学习、无监督学习和强化学习等方法。
2. 深度学习：通过构建多层神经网络来模拟人脑神经元的工作方式，实现对复杂数据的处理和解析。
3. 自然语言处理：让机器能够理解、分析和生成人类语言，实现与人类的自然交流。
4. 计算机视觉：使机器能够理解和解释图像和视频，实现视觉感知和识别。
5. 专家系统：基于专家知识和推理规则，提供专家级别的决策支持和问题解决能力。
三、人工智能的应用领域1. 自动驾驶：通过感知、决策和控制系统，使汽车具备自主导航和避开障碍物的能力。
2. 医疗健康：应用人工智能技术提供医学诊断、疾病预测、辅助手术等方面的支持。
3. 金融领域：利用机器学习和数据挖掘技术，提高金融风险评估、股票交易和客户服务的效率和准确性。
4. 智能家居：通过智能设备和传感器的联网，使家庭设备能够自动化控制和协调工作，提高居住体验。
5. 教育领域：借助人工智能辅助教学，提供个性化的学习内容和教学方式。
四、人工智能的未来展望随着技术的不断发展，人工智能有望在更多领域发挥作用。
未来，我们可以期待人工智能在智能交通、智慧城市、人机交互等方面的应用取得突破。
同时，要注意人工智能引发的伦理、隐私等问题，积极引导其健康发展。
总之，人工智能是当今科技领域的热门话题，它在改变着我们的生活方式和社会结构。
通过深入学习和了解人工智能的基础概念和应用，我们可以更好地把握未来的发展方向，为构建智慧社会做出贡献。
专题2-5 掌握演绎推理的方法(上)
专题2-5 掌握演绎推理的方法(上)5 掌握演绎推理的方法(上)[学习目标] 1.知识目标：了解演绎推理，把握直言判断的换质、换位推理和直言三段论推理。
2.能力目标：正确运用判断，形成科学推理的能力。
3.情感、态度、价值观目标：培养科学思维，探求事物本质，推动认识发展。
一、把握演绎要义1．推理的含义：从一个或几个已有的判断推出一个新判断的思维过程就是推理。
推理所依据的已有判断称为推理的前提，推出的新判断称为推理的结论。
2．推理的种类(1)哲学认识论标准。
依据个别与一般的认识关系，推理可分为演绎推理、归纳推理和类比推理。
(2)现代逻辑学标准。
依据前提与结论之间是否要求有必然联系，推理可分为必然推理和或然推理。
演绎推理是必然推理，归纳推理(除完全归纳推理外)和类比推理是或然推理。
3．推理的结构：在推理中，推理时所依据的已有判断，即前提；从前提通过推理得到的新判断，即结论。
由前提推出结论的逻辑联系方式，叫作推理结构。
4．换位推理的规则(1)推理时不改变前提判断的联项。
(2)将前提判断的主项和谓项的位置互换。
(3)在前提中不周延的项，换位后也不能周延。
二、巧用换质换位1．换质推理的含义：直言判断换质推理，有时又称为换质法。
它是通过改变已知直言判断的“质”而得出一个新判断的推理。
2．换质推理的规则(1)推理时不改变前提判断的主项和量项。
(2)改变前提判断的质，即把肯定判断变为否定判断，把否定判断变为肯定判断。
(3)找出前提直言判断谓项的矛盾概念，用它作为结论直言判断的谓项。
3．换位推理的含义：直言判断换位推理，有时又称为换位法。
它是通过改式是错误的，那么，尽管前提真实，也不能保证推出正确的结论。
这两个条件都是必要条件，缺一不可。
这两个条件加起来，就成为正确推理的充分必要条件。
形式逻辑一般不研究前提的真实性，而只研究推理结构的正确性即有效性。
因为形式逻辑从本质上是研究形式结构的。
这就好比电脑，我们对电脑的要求是，只要输入真实的信息，就能输出真实的信息。
专家推荐教材版本各年级科目的最佳学习选择
专家推荐教材版本各年级科目的最佳学习选择在当今教育体制下，学生选择适合自己的教材版本变得越来越重要。
因为教材版本直接关系到学生学习效果与兴趣培养。
然而，市面上存在众多的教材版本，让人难以选择。
因此，本文将为大家推荐适合不同年级、科目的最佳学习选择。
一、语文科目对于语文科目来说，不同的版本强调的内容和教学方法会有所不同。
经过专家多年的评估和研究，下面是各个年级值得推荐的语文教材版本：1. 小学一至三年级：人教版语文教材。
这个版本的教材注重培养学生的阅读兴趣和表达能力，通过生动有趣的课文和启发性的习题，帮助学生打下坚实的语文基础。
2. 小学四至六年级：北师大版语文教材。
它注重培养学生的批判思维和阅读能力，通过精选的文学作品和富有启发性的思考题，激发学生的创造力和思考力。
3. 初中阶段：人教版语文教材。
这个版本的教材内容全面，注重培养学生的文学素养和批判思维，同时强调对古典文学的理解和欣赏，培养学生的独立思考能力。
4. 高中阶段：人民版语文教材。
这个版本的教材更注重对文化传统和现代文学的理解，通过深入的文本分析和思辨的讨论，培养学生的综合素质和文学修养。
二、数学科目数学作为一门理科，对于学生的逻辑思维和问题解决能力的培养至关重要。
以下是各年级值得推荐的数学教材版本：1. 小学一至六年级：人教版数学教材。
这个版本的教材注重培养学生的逻辑思维和数学基本概念的理解，通过大量的例题和练习题训练学生的计算能力和解题能力。
2. 初中阶段：北师大版数学教材。
它注重培养学生的数学思维和问题解决能力，通过丰富的课外拓展和应用题，让学生能够将数学知识应用到实际问题中。
3. 高中阶段：人教A、B版数学教材。
这两个版本的教材内容全面，注重培养学生的数学思维和推理能力，通过深入的数学知识讲解和充分的例题练习，让学生逐步掌握高中数学的核心概念与方法。
三、英语科目英语作为一门重要的外语课程，对于学生的语言应用和跨文化交流能力的培养至关重要。
第4章 不确定性推理方法(导论)
条件与结论的联系强度 。
IF 头痛 AND 流涕 THEN 感冒 （0.7）
13
4.2 可信度方法
1. 知识不确定性的表示
▪ CF（H，E）的取值范围: [-1,1]。 ▪ 若由于相应证据的出现增加结论 H 为真的可信度， 则 CF（H，E）> 0，证据的出现越是支持 H 为真， 就使CF（H，E) 的值越大。 ▪ 反之，CF（H，E）< 0，证据的出现越是支持 H 为 假，CF（H，E）的值就越小。 ▪ 若证据的出现与否与 H 无关，则 CF（H，E）= 0。
0.28 0.48 0.280.48 0.63
CF1,2,3
(H
)
1
CF1,2 (H ) min{| CF1,2 (
CF3 (H ) H ) |,| CF3 (H
)
|}
0.63 0.27 1 min{0.63,0.27}
Байду номын сангаас
0.36 0.73
0.49
综合可信度：CF(H) 0.49
求：CF(H )
21
4.2 可信度方法
解：
第一步：对每一条规则求出CF（H）。
r: 4
CF (E1 ) 0.7 max{ 0, CF[E4 AND (E5 OR
E6 )]}
0.7 max{ 0, min{ CF (E4 ), CF (E5 OR E6 )}} 0.7 max{ 0, min{CF (E4 ), max{ CF (E5 ), CF (E6 )}}}
2024版FMEA培训教材(共14)
FMEA核心思想
预防性
FMEA强调在产品设计或过程设 计阶段进行预防性的分析，识别
并消除潜在的失效模式。
结构化
FMEA采用结构化的分析方法， 通过系统的、有条理的分析过程 来识别潜在的失效模式及其影响。
优先级
FMEA根据失效模式的严重度、 发生频度和探测度来评估其风险 优先级，以便优先处理高风险失 效模式。
01
02
03
04
FMEA报告
编写FMEA报告，包括分析过 程、结果汇总、风险控制措施
和建议等。
风险矩阵图
绘制风险矩阵图，直观展示各 种失效模式的风险等级和分布
情况。
改进措施计划
针对高风险失效模式，制定详 细的改进措施计划，明确责任
人、时间节点和预期效果。
经验教训总结
总结FMEA实施过程中的经验 教训，为后续产品设计和制造
跟踪改进措施实施情况
对制定的改进措施进行跟踪，确保措 施得以有效实施并取得预期效果。
产品设计阶段FMEA案例分析
案例一
案例二
某型号手机电池过热问题。通过对手 机电池设计进行FMEA分析，发现电池 过热可能导致手机性能下降甚至引发 安全问题。经过评估，该故障模式的 严重性较高。针对这一问题，改进措 施包括优化电池散热设计、提高电池 热稳定性等。
可靠性等方面的人员。
收集资料和信息
03
收集与产品、过程、历史数据等相关的资料和信息，以便进行
全面分析。
FMEA实施过程
识别潜在失效模式
通过分析设计、制造过程、使用条件 等方面，识别产品可能出现的潜在失 效模式。
确定风险等级
综合考虑失效模式的严重度、发生频 度和探测度，确定每种失效模式的风 险等级。
人工智能_人工智能导论课件第2章知识表示导论
P：老李是小李的父亲
P：李白是诗人 Q：杜甫也是诗人
13
2.2.2 谓词
谓词的一般形式： P (x1, x2,…, xn)
个体 x1, x2,…, xn ：某个独立存在的事物或者某个抽象 的概念； 谓词名 P：刻画个体的性质、状态或个体间的关系。
（1）个体是常量：一个或者一组指定的个体。
“老张是一个教师”：一元谓词 Teacher (Zhang)
Human（Zhugeliang）
{ 1, 2 }
Die（Zhugeliang）
T规则
29
2.2.4 谓词公式的性质
谓词逻辑的其他推理规则：
④ 反证法： 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。
… ，P 的逻辑结论，当且仅当 定理：Q为 P ， ， P 1 2 n
2
第2章 知识表示
2.1 知识与知识表示的概念
2.2 一阶谓词逻辑表示法
2.3 产生式表示法 2.4 框架表示法
3
第2章 知识表示
2.1
知识与知识表示的概念
2.2 一阶谓词逻辑表示法
2.3 产生式表示法
2.4 框架表示法
4
2.1.1 知识的概念
知识：在长期的生活及社会实践中、在科学研究及实验 中积累起来的对客观世界的认识与经验。 知识：把有关信息关联在一起所形成的信息结构。 知识反映了客观世界中事物之间的关系，不同事物或者 信息关联形式：“如果„„，则„„” 相同事物间的不同关系形成了不同的知识。
“5>3” ：二元谓词 Greater (5, 3) “Smith作为一个工程师为IBM工作”： 三元谓词 Works (Smith, IBM, engineer)
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2.1 D-S证据理论Fra bibliotek80 年代后， D-S 理论引起了归纳逻辑、人工智能等 领域的专家的关注，目前的发展状况是：在理论上， 它缺乏一个大家所认同的解释，主要有以下几种:
(1)上下概率解释；(2)随机译码范例； (3)可迁移信任模
型。
2.2 ER证据理论
专家系统（ ES）是人工智能领域最活跃和最广泛的领域之一，主要应 用于商业和工业领域，并以信息处理的主流兴起，代替传统的数据处理器。 按照发展阶段的不同，可以将ES分为5个阶段：基于规则的、基于框架的、 基于案例的、基于模型的、基于 Web的。其中基于规则的专家系统是目前 最常用的方式，主要归功于大量成功的实例，以及简单灵活的开发工具， 它直接模仿人类的心理过程，利用一系列的规则来表示专家知识。
数据库 知识库
推理机
解释器
人机接口
用户
专家
图1-1
1.2 传统IF-THEN规则
基于IF-THEN规则的专家系统描述如下：
R={x，A，D，F} （1-1）
1.2
传统IF-THEN规则
例如： IF （有毛 or 哺乳） and(( 有爪子 )and 有利牙 and前视 )or 吃肉） and 黄褐色and黑色条纹,THEN老虎 IF和THEN之间的就是前提属性，通过逻辑与和或来连接，综合这些 证据，我们可以得到结论，这种动物就是老虎。
2 证据推理
BRB系统用到的ER是在DS证据理论、决策理论、模糊理论、和传统IFTHEN规则库的基础上发展起来的，传统IF-THEN规则在上节中已学习，这 里我们继续学习D-S证据理论。 证据理论是由Dempster首先提出，并由沙佛Shafer进一步发展起来的一 种处理不确定性的理论，因此又称为D-S理论。 DS 证据理论是一种不确定推理理论，它力图克服 Bayesian 理论的不足， 所以我们还要了解Bayesian理论。
息，而这些信息往往无法用定量数据描述。
为了有效利用带有各种不确定性的信息和知识，实现复杂决策问题的 建模，Yang等提出来基于证据推理算法的置信规则库推理算法(RIMER)。 RIMER的基本思想：当输入信息x到来后，利用ER算法对BRB中的置 信规则进行组合，从而得到BRB的最终输出。 基于置信规则库的专家系统又称 BRB系统，学习 BRB系统建模，需要 掌握以下两点：
接下来我们学习的基于置信规则库的专家系统就是基于规则的，并在
一般的IF-THEN规则上进行改进，可以更好处理各种信息。
1.1 专家系统
定义：专家系统， 首先要定义专家，顾 名思义，专家是指在 某一专业领域内，其 具有的专业知识与解 问题的能力达到很高 水平的学者。 专家系统：是指 利用存储在计算机内 的某一特定领域内的 专家知识，来解决过 去只有专家才能解决 的现实问题的计算机 系统。其基本结构图 如图1-1。
朴素贝叶斯
贝叶斯公式：
该定理有两个重要假设： ⑴独立性假设，即给定各个属性变量之间条件独立； ⑵一致性假设，即假设各个属性变量对变量的影响程度是一致的。
2.1 D-S证据理论
经典的归纳概率受限于其两个假设，难以合适的表达无知，区别 不信任和缺乏信任，因此我们提出了D-S证据理论，力图完整表达。 证据理论与Bayes理论区别： Bayes理论：需要有统一的识别框架、完整的先验概率和条件概率知识， 只能将概率分派函数指定给完备的互不包含的假设， 证据理论：用先验概率分派函数去获得后验的证据区间，证据区间量 化了命题的可信程度。可将证据分派给假设或命题， 提供了一定程度 的不确定性，即证据既可指定给互不相容的命题，也可指定给相互重 叠、非互不相容的命题。 注：证据理论满足比概率论更弱的公理系统，当概率值已知时，证 据理论就变成了概率论。
置信规则库专家系统 与复杂系统建模
讲解：王倩倩
置信系统
1. 专家系统及置信规则库专家系统的提出 2. 证据推理 3. 实例分析
1.专家系统及置信规则库专家系统的提出 学习目的：
了解专家系统的背景，及其结构、特点
了解置信规则库的表示方法 对比BRB系统与原专家系统的优势
1.1 专家系统
1.2基于置信规则库的专家系统
1.2基于置信规则库的专家系统
置信系统
1. 专家系统及置信规则库专家系统的提出 2.证据推理 3. 实例分析
2 证据推理算法
学习目的：
学习D-S算法
学习ER算法
对比DS和ER
2 证据推理
在工程实际中，除了定量、定性的信息，人类在决策过程中也具有不 可替代的作用，因此综合使用定量信息和专家提供的不完整的或不精确的 主观信息，对决策问题进行建模和分析是非常重要的。例如，在分析大型 复杂工程系统的安全性时，由于历史数据的缺乏，只能使用专家提供的信
对于一个系统而言，通常会有许多条这样表示知识的规则，为了得
到最终目标，还需要将这些规则进行组合，关于组合在第2章中介绍。
1.2 基于置信规则库的专家系统
一个基本的规则库可由式（ 1-2 ）表示的一系列简单的 IF-THEN 规则组成。如果在IF-THEN规则的输出部分加入置信度，并且同时考 虑前提属性权重和规则权重，就可以得到置信规则。把一系列的置信 规则集合到一起便构成了置信规则库（BRB）。 在描述置信库时，引入了权重参数，用来表达数据和知识的不确 定性，这些权值可以在知识获取阶段由专家设置： 前提属性权重：一个前提属性的相对重要性。 规则权重：反映该条规则相对于推理结果的重要性。