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人工智能自我总结.doc

发布时间：2022-06-08 发布人：admin 分类：说明书 资料大小：7.91M 资料格式：doc 举报 版权申诉
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    第二章 基于规则的专家系统 2.1 知识 关于对象在理论和实践方面的理解，是目前所知知识的总结 2.2 规则 2.3 结构 2.4 基本特征
    2.5 推理技术 向前链接：是收集信息然后利用信息进行推理的技术 Rule1：Y&D------>Z Rule2：X&B&E------>Y Rule3：A------>X Rule4：C------>L Rule5：L&M------>N
    向后链接：目标的驱动推理 2.6 参与者
    2.7 冲突的解决方案 （1）达到目标就停止规则 （2）优先级 （3）最长匹配规则 （4）最近录入数据库规则 2.8 优缺点 优点：（1）自然的知识表达方法 （2）统一的结构 （3）知识与其处理能力相分离 （4）可以处理不完整或者不确定的知识 缺点：（1）规则间的关系不透明 （2）搜索策略效率低 （3）不能自学习
    第三章 基于规则的专家系统的不确定管理 3.1 不确定 不确定性：就是缺乏可以使我们的出完全可靠结论的精确知识 来源：脆弱的暗示、不精确的语言、数据的缺失、综合不同专家 的意见 3.2 贝叶斯规则 使用贝叶斯方法，必须满足证据有条件的独立，可靠的数据统计， 每个假设的先验概率。用于矿产勘探的专家系统 PROSPECTOR 是第 一个成功运用证据的贝叶斯规则 3.3 确定因子：贝叶斯方法最常见的代替方法 3.4 比较 概率论是处理不精确知识和随机数据的最早和最好的技术 贝叶斯主要用于天气预报和计划 确定因子用在诊断领域 共同：要求找能够量化的主观的和定性的信息的专家
    第四章 模糊专家系统 4.1 概述 4.2 模糊集
    4.3 语言描述 4.5 推理 （1）步骤：a、输入变量模糊化 b、评估规则 c、聚合规则的输出 d、 规则的输出及逆模糊化 （2）两种技术
    Mamdani：用模糊规则获取专家知识，但计算量很大 Sugeno：改善了计算效率，优化及自适应技术协同作用，在动态非线 性系统中适用
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