模糊逻辑在专家系统的应用

专家系统是人工智能研究的重要领域。目前专家系统的水平远远无法满足实际的需求,其根本原因在于系统的知识表示和处理的理论、方法上没有取得突破。如何获取不准确或不确切的知识和关系,并在此基础上作出正确的结论就成为专家系统所需解决的一个问题。     

基于概念图的教学专家系统

教学专家系统是一种借助人工智能技术,让计算机扮演教师的角色实施个别化教学,向不同需求、不同特征的学习者传授知识、提供指导的适应性教学系统.本文将概念图引入到专家系统,解决了传统CAI不能利用领域知识和学生模型进行决策的不足,以及目前教学专家系统知识表示的瓶颈问题.基于概念图的教学专家系统通过在2004级-2007级学生中的广泛实际应用,验证了该方法的可行性和有效性,得到了师生的高度评价.     

基于贝叶斯网的飞机维护实训教学专家系统

针对飞机维护实训教学中教学硬件资源少、知识关联性强、检修方案不唯一、学生难以掌握的特点,引入基于贝叶斯网的知识表达和不确定性推理原理,设计并实现了飞机维护实训教学专家系统.与一般基于规则的专家系统相比,本系统利用先验概率分布使推理可以在输入数据不完备的基础上进行;以网络拓扑结构表达定检维修中的定性知识,以网络节点的概率分布表达定检各个环节的关联性和不确定性,从而使不确定性知识的表达直观、明确;可以为学生提供快捷的故障诊断及排故训练.     

基于不确定推理模型的中医诊断专家系统的研制

以中医理论知识为基础,运用基于可信度的不确定推理方法对中医的疾病诊断问题进行了研究和开发,将中医诊断知识进行了形式化阐述,设计构造了诊断专家系统的整体框架.利用人机对话的补充诊断方式提高了诊断的正确度.     

基于专家系统和神经网络集成的植物智能分类系统

专家系统和神经网络是计算机人工智能应用的两大分支.目前,这两大分支的发展均表现出各自存在的问题,如专家系统知识获取的“饼颈“问题和神经网络知识表示的“黑葙结构“问题.在植物智能分类系统中单独使用神经网络或传统专家系统技术都有其局限性,二者必须相互取长补短,将神经网络与专家系统相结合是开发植物智能分类系统的一条比较切实有效的途径.本文将专家系统和神经网络进行集成,达到优势互补的目的,并且采用了改进的神经网络分类算法,有效的克服了传统的植物智能分类系统的不足,从而更加全面的、科学的、合理的对植物进行分类.     

专家系统中产生式规则研究与分析

文章从专家系统的知识开始,分析了产生式规则的表示方法、产生式规则的优缺点等,提出了专家系统中产生式规则的一致性检查方法以及产生式规则的存储方式,为相关专家系统应用产生式规则表示知识的知识库组织、管理等提供理论支持.     

轧辊疲劳分析专家系统中知识库的设计与实现

在研制轧辊疲劳分析专家系统的过程中构建了系统的知识库,将专家知识和基本常识等领域知识及推理规则集于其中,实现了系统构建的关键一步,为专家系统的高效率、自动化计算和推理奠定了基础.对系统知识库的设计与实现进行了详尽地描述.     

基于概念图知识表示的教学专家系统研究

教学专家系统是一种人工智能技术,它解决了传统CAI课件和CBT不能利用领域知识和学生模型进行决策的不足,但却有知识表示的困难。为此,使用直观形象的方式表达知识结构,并将有效的思维过程及知识的关联图引入到专家系统,以解决目前教学专家系统知识表示的瓶颈。     

关注专家系统的研究

专家系统日益成为现代社会的重要动力机制之一,它给人类的生活带来了便利,促进了社会加速发展,但也带来了诸如信任缺失、人情冷漠、知识垄断、风险加剧等许多社会问题.当下,了解这些对于正确认识专家系统及专家系统与人的问题不无益处.     

发电机组实时监测和诊断专家系统的开发和应用研究

针对发电机故障诊断的特点,结合实时数据采集和专家系统的开发思想,建立了具有针对性的实时监控和故障诊断专家系统的框架,分析了三层子系统的分解模式和实现,系统的知识表示、诊断和学习过程的通用方法.