西北工业大学：市场信息学_第20讲5-4,5 人工智能与专家系统、数据挖掘及其应用

事务处理系统 管理信息系统 工作支持系统 决策支持系统 人工智能与专家系统 经理信息系统

第一节 人工智能 第二节 模式识别 第三节 专家系统

8.1 专家系统的概念 8.2 专家系统的结构 8.3 专家系统的应用与发展概况 8.3.1 专家系统的意义 8.3.2 专家系统的应用 8.3.3 专家系统的发展概况 8.4 专家系统实例 8.5 专家系统设计与实现 8.6 专家系统开发工具与环境 8.7 新一代专家系统研究

第一节 人工智能 第二节 模式识别 第三节 专家系统 第三节 专家系统

7.1 基本概念 7.2 系统结构 7.3 实例分析 7.4 系统设计与实现 7.5 开发工具与环境 7.6 专家系统的发展

7.1 基本概念 7.2 系统结构 7.3 实例分析 7.4 系统设计与实现 7.5 开发工具与环境 7.6 专家系统的发展

专家系统(expert system)是人工智能应用研究的主要领域。正如专家系统的先驱费根鲍姆(Feigenbaum)所说: 专家系统的力量是从它处理的知识中产生的,而不是从某种形式主义及其使用的参考模式中产生的。这正符合一 句名言:知识就是力量。自从1965年第一个专家系统 DENDRAL在美国斯坦福大学问世以来,经过20年的研 究开发,到80年代中期,各种专家系统已遍布各个专业领域,取得很大的成功

12.1 基本概念 12.2 系统结构 12.3 实例分析 12.4 系统设计与实现 12.5 开发工具与环境 12.6 专家系统的发展

运用人工智能(AI)理论和知识工程技术,使传统的设备故障诊断系统成为基于深知识的知识中心型专家系统。它与机械设计专家系统利用同样的对象模型及其阶层构造和性能框架,在进行设计推理,探索最优设计方案的同时,从深知识推导出诊断故障所需的因果关系,寻找设备的故障及其原因所在,从而使原本各自独立存在、独立运行的两类专家系统融成一体,形成故障诊断,机械设计综合专家系统