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专家系统(全套课件277P)
专家系统(全套课件277P)
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2、农业专家系统的特点
• 农业专家系统与普通计算机处理系统不同,它所处理的问题没 有准确的数学公式描述,而是要依据已积累的知识来求解。如, 生物病虫害诊断问题,不可能用一个数学公式计算出生物患了 什么病,该洒什么药。实际的诊断过程靠的是经验知识,经验 知识通常不是普遍规律,而是某一受限的应用领域内的局部规 律,甚至有时也会出错。当然专家系统中的局部推导也不可避 免地涉及部分数学计算,但最主要地是要借助于经验知识来求 解。
• PROSPECTOR是Stanford国际研究所(SRI)的 Duda R O等人于1976年研制的一个根据地质数据寻 找矿藏的专家咨询系统
分布式专家系统
• 分布式专家系统(Distributed Expert System)是具有分布处理特征的专家系统。随着 网络通讯技术的发展,把规模较大的专家系统的功 能分解为若干个任务程序分配到多个处理机上并行 工作,以缩短专家系统问题求解的时间。分布式专 家系统的运行环境可以是紧耦合的多处理机系统, 也可以是松耦合的计算机网络系统。
• 专家系统另一个特点是其专用性。虽然专家系统的原理具有一 般性,但实际的系统却没有通用性。一个实用的小麦专家系统 不可能用来指导玉米种植。
4、农业专家系统的组成
• 农业专家系统一般由知识库、推理机、工作存储区(中 间数据库)、解释器、知识获取机构以及人机接口组成, 如图所示。
知识库(Knowledge Base)
第一章 农业专家系统概述
一、人工智能
1、什么是人工智能(麦卡锡等人提出) 广义地讲,人工智能是关于人造物的智能行为,而
智能行为包括知觉、推理、学习、交流和在复杂 环境中的行为。
3、人工智能的研究领域
• 人工智能的研究更多的是结合具体领域进行的, 主要研究领域有专家系统,机器学习,模式识别, 自然语言理解,自动定理证明,自动程序设计, 机器人学,博弈,智能决定支持系统和人工神经 网络。
与数据挖掘相结合
• 近年来,商务贸易电子化、企业和政府事务电子化的迅速普 及产生了大规模的数据源,同时日益增长的科学计算和大规 模的工业生产过程也提供了海量数据。面临浩渺无际的数据, 人们呼唤一个从数据汪洋中去粗存精、去伪存真的技术。缺 乏挖掘数据背后隐藏的知识的手段,导致了“数据爆炸但知 识贫乏”的现象。用数据库管理系统来存储数据,用机器学 习的方法来分析数据,挖掘大量数据背后的知识,这两者的 结合促成了数据库中的知识发现(KDD:Knowledge Discovery in Databases)的产生。知识发现的出现为 自动和智能地把海量的数据转化成有用的信息和知识提供了 手段。
三、农业专家系统
1、概念 • 农业专家系统也称为农业智能系统,是利用特定农业领域的专门
知识,模拟农业专家从事推理、规划、设计、思考和学习等思维 活动,解决农业领域专门问题的计算机系统。是运用专家系统技 术,结合农业特点发展起来的一门高新技术。 • 农业专家系统是农业信息技术的一个重要分支,是计算机科学技 术与系统科学以及农业科学技术相结合的产物。它应用人工智能 技术,总结和汇集农业专家长期积累的宝贵经验,以及通过试验 获得的各种资料和数据,针对具体的自然条件和生态环境,科学 地指导农业生产,以实现高产、优质、低耗和高效的目标。
3、专家系统的分类
• 海叶斯-罗斯(F.Heyes-Roth)等人按专家系统的特性及处理 问题的类型将专家系统分为如下10类:解释型、诊断型、预测 型、设计型、规划型、控制型、监测型、维修型、教育型、调试 型。此外,近些年还研制开发出了决策型及管理型的专家系统。
• 若按系统的体系结构进行分类,专家系统可分为集中式专家系统、 分布式专家系统、神经网络专家系统、符号系统与神经网络相结 合的专家系统等4类。
协同式专家系统
• 一般来说,一个专家系统应用于某一领域的某一类问题求解,应 用范围有较大的局限性。协同式专家系统(Cooperative Expert System)是能综合若干个相近领域或一个领域的多个 方面的专家系统,相互协作共同解决一个更广领域中的问题的专 家系统,有时也称作“群专家系统”或“多专家系统”。依靠多 个专家系统协同工作可以用来求解复杂的问题。
• 知识库储存农业专家用以解决问题的领域知识,是专家系统运行 的基础。对于一个功能强的农业专家系统来说,知识库中通常储 存有成千上万,甚至上百万条知识。
• 农民种田过程中,什么季节播种,什么条件下施肥,什么情况下 浇水依靠的是种田经验和知识。但细想一下,这些知识实际上就 是“当条件a1,a2,…,an成立就进行操作b”。因此,农业 专家的每条知识可以a1∧a2∧…∧an→b的形式表达。这是一条 产生式,或称一条规则。左端的a1,a2,…,an均称条件 (前件),右端的b称为结论(后件)。这种形式的知识表示就 称作知识的产生式表示。
• 协同式专家系统和分布式专家系统有一些共性,但是侧重点不同。 协同式专家系统强调各个分专家系统之间的协同合作,而不是强 调处理的分布和知识的分布。协同式专家系统重点研究分散的、 松耦合的一组知识处理实体或处理机节点协同进行问题求解的方 法。这种知识处理实体称为智能体(Agent),每个智能体具有自 主性,它们之间彼此在逻辑上相互独立,通过知识共享和协同工 作产生问题的解决方案。各智能体更多的时间用于计算和推理, 用于通讯的时间相对较少。
• 从推理方向的角度划分,可分为正向推理专家系统、逆向推理专 家系统及混合推理专家系统;从知识表示技术的角度划分,可分 为基于逻辑的专家系统、基于产生式规则的专家系统、基于语义 网络的专家系统等;从应用领域的角度划分,分为医疗诊断专家 系统、化学专家系统、地质勘探专家系统、气象专家系统等;从 求解问题所采用的基本方法来划分,可分为诊断/分析型的专家 系统及构造/综合型的专家系统等。
Leabharlann Baidu
二、专家系统
1、什么是专家系统? • 专家系统(Expert System,ES)是一个利用
知识和推理过程来解决那些需要特殊的、重要的 人类专家才能解决的复杂问题的计算机程序。
• MYCIN系统是一个用于诊断和治疗感染性疾病的专家 咨询系统
• CASNET系统是1972年由Rutgers大学的Wiss S M、Kulikowki C A和Safir A等人研制的,用于治 疗青光眼疾病的又一医疗专家系统
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