人工智能专家系统举例，关于人工智能专家系统的课题希望大家给点灵感

1，关于人工智能专家系统的课题希望大家给点灵感

我原来也搞过专家系统，其实根本不可能，如果只要一个人做，首先，你要花时间精通编程，熟练运用lisp语言，第二，你要精通这个领域。必须把专家的知识提取出来，并且能转换为计算机能运用的语言。一个人根本不可能什么都懂。国外也是成立一个小组，有领域专家，有计算机高手，并有专家系统经验的人士共同努力才行！建议你先从简单的开始，先考虑行业知识构架，把他分为几大类问题，再把大类问题逐步分别细分下去，挑一些简单的、经典的、常见的问题。选作知识库的内容，采用人机问答的方式来做，逐步引入的方式来进行。就像windows帮助文件这样的问答形式来搞。其实能做到这样一步，就凭你们两个人的力量已经不错了。这是我的建议！如果是你硕士论文的课题，我想这样的系统要是能建立起来，也足够你论文答辩通过了！

关于人工智能专家系统的课题希望大家给点灵感

2，什么是人工智能专家系统

条形码与人式智能关系不大，实际上是通过扫描器直接扫描商品的条形码再到后台数据库中查询价格信息。人工智能必须有自主处理能力，而专家系统则会根据输出的信息给出建议性的解决方法。

专家系统是目前人工智能中最活跃、最有成效的一个研究领域,它是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统。近年来，在“ 专家系统”或“ 知识工程” 的研究中已出现了成功和有效应用人工智能技术的趋势。人类专家由于具有丰富的知识，所以才能达到优异的解决问题的能力。那么计算机程序如果能体现和应用这些知识，也应该能解决人类专家所解决的问题，而且能帮助人类专家发现推理过程中出现的差错，现在这一点已被证实。如在矿物勘测、化学分析、规划和医学诊断方面，专家系统已经达到了人类专家的水平。成功的例子如：PROSPECTOR系统（用于地质学的专家系统）发现了一个钼矿沉积，价值超过1亿美元。DENDRL系统的性能已超过一般专家的水平，可供数百人在化学结构分析方面的使用。MY CIN系统可以对血液传染病的诊断治疗方案提供咨询意见。经正式鉴定结果，对患有细菌血液病、脑膜炎方面的诊断和提供治疗方案已超过了这方面的专家。

什么是人工智能专家系统

3，专家系统的应用

最初的专家系统乃人工智能之一个应用，但由于其重要性及相关应用系统之迅速发展，它已是信息系统的一种特定类型。专家系统一词系由“以知识为基础的专家系统(knowledge-based expert system)”而来，此种系统应用计算机中储存的人类知识，解决一般需要用到专家才能处理的问题，它能模仿人类专家解决特定问题时的推理过程，因而可供非专家们用来增进问题解决的能力，同时专家们也可把它视为具备专业知识的助理。由于在人类社会中，专家资源实相当稀少，有了专家系统，则可使此珍贵的专家知识获得普遍的应用。近年来专家系统技术逐渐成熟，广泛应用在工程、科学、医药、军事、商业等方面，而且成果相当丰硕，甚至在某些应用领域，还超过人类专家的智能与判断。其功能应用领域概括有：解释（Interpretation）－如测试肺部测试（如PUFF）。预测（Prediction）－如预测可能由黑蛾所造成的玉米损失（如PLAN）。诊断（Diagnosis）－如诊断血液中细菌的感染（MYCIN）。又如诊断汽车柴油引擎故障原因之CATS系统。故障排除（Fault Isolation）－如电话故障排除系统ACE。设计（Design）－如专门设计小型马达弹簧与碳刷之专家系统MOTORBRUSHDESIGNER。规划（Planning）－就出名的有辅助规划IBM计算机主架构之布置，重安装与重安排之专家系统CSS，以及辅助财物管理之PlanPower专家系统。监督（Monitoring）－如监督IBM MVS操作系统之YES/MVS。除错（Debugging）－如侦查学生减法算术错误原因之BUGGY。修理（Repair）－如修理原油储油槽之专家系统SECOFOR。行程安排（Scheduling）－如制造与运输行称安排之专家系统ISA。又如工作站（work shop）制造步骤安排系统。教学（Instruction）－如教导使用者学习操作系统之TVC专家系统。控制（Control）－帮助Digital Corporation计算机制造及分配之控制系统PTRANS。分析（Analysis）－如分析油井储存量之专家系统DIPMETER及分析有机分子可能结构之DENDRAL系统。它是最早的专家系统，也是最成功者之一。维护（Maintenance）－如分析电话交换机故障原因之后，及能建议人类该如何维修之专家系统COMPASS。架构设计（Configuration）－如设计VAX计算机架构之专家系统XCON以及设计新电梯架构之专家系统VT等。校准（Targeting）－例如校准武器如何工作现阶段国内外专家系统应用停留在相对狭义的以规则推理为基础的阶段，应用也更多针对的是实验室研究以及一些轻量级应用，远不能满足大型商业应用的需求，实现对实时智能推理以及大数据处理的需求。专家系统的发展下一步的将以模型推理为主，以规则推理为辅，并切合商业应用需求，满足对实时以及大数据量处理的需求。同时专家系统将朝更为专业化方向发展，针对具体方向性的需求提供针对性模型与产品，如基于因果有向图CDG的故障诊断模型，流程处理模型等。

专家系统的应用