1.ES的产生与发展 2.专家系统的基本原理 3.农业专家系统的发展

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

提出高炉异常炉况判断专家系统原理及实现方法.针对一般专家系统知识获取\瓶颈\现象,引入神经网络实现高炉异常炉况判断.仿真结果表明,这种方法实用可行,为高炉异常炉况判断采用神经网络实现提供了1个很好的实例

将神经网络与传统专家系统有机地结合,建立了用于高炉炉况预测与判断的神经网络专家系统。该系统命中率高、适应性强,且具有良好的自学习功能

基于专家系统的基本理论,根据胶带输送机设计、选型的特点和现场的实际条件,开发了胶带输送机设计、选型专家系统.该系统采用WisualC++语言编程,模块结构,图形化用户界面等

《人工智能导论》为计算机科学技术专业和软件工程专业的一门选修课，其目的是使学生初步了解人工智能的基本原理，初步学习和掌握人工智能的基本技术，以便拓宽知识面，并为进一步学习和应用奠定基础。本课程的具体要求为： 1. 了解人工智能的基本概念、分支领域及其发展概况； 2. 理解知识表示及其推理的基本原理，掌握其基本技术； 3. 理解基于搜索的问题求解基本原理，掌握其基本技术； 4. 理解机器学习、知识发现的基本原理；初步掌握其基本方法； 5. 学会一种人工智能程序语言，掌握简单的智能程序设计方法； 6. 能综合运用所学知识，设计实现一个小型专家系统。 教学重点、难点： 1. 搜索与问题求解； 2. 知识表示及其推理； 3. 机器学习与知识发现； 4. 专家系统原理与设计

一. 人工智能、专家系统、机器学习 1. 人工智能 分四个阶段：第一阶段：智力难题的求解（修道士过河） 第二阶段：自然语言理解，景物分析等 第三阶段：专家系统（推理） 人工智能走向实用

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

论述了石油泥浆设计专家系统的研制目标、关键技术以及该系统开发策略、总体方案和技术措施。对所形成的系统的特点和初步应用效果作了简析

本文在建立预测树的基础上,首次提出将图形化规则语言与预测树技术相结合。使用这种方法.可以方便而有效地建造现场诊断知识库。并以建立轴承疲劳试验故障诊断专家系统知识库为例,说明了其具体应用