人工智能 专家系统，人工智能 专家系统原理

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能 专家系统的问题，于是小编就整理了4个相关介绍人工智能 专家系统的解答，让我们一起看看吧。

人工智能专家系统的分类？

专家系统的发展已经历了3个阶段，正向第四代过渡和发展。

第一代专家系统（dendral、macsyma等）以高度专业化、求解专门问题的能力强为特点。但在体系结构的完整性、可移植性、系统的透明性和灵活性等方面存在缺陷，求解问题的能力弱。

第二代专家系统（mycin、casnet、prospector、hearsay等）属单学科专业型、应用型系统，其体系结构较完整，移植性方面也有所改善，而且在系统的人机接口、解释机制、知识获取技术、不确定推理技术、增强专家系统的知识表示和推理方法的启发性、通用性等方面都有所改进。

第三代专家系统属多学科综合型系统，采用多种人工智能语言，综合采用各种知识表示方法和多种推理机制及控制策略，并开始运用各种知识工程语言、骨架系统及专家系统开发工具和环境来研制大型综合专家系统。

专家系统属于人工智能范畴吗？

人工智能是以自动机为手段, 通过模拟人类宏观／外显的思维行为为途径, 从而高效率解决事实问题的科学和技术，主要研究领域有专家系统、自然语言理解、机器人学和模式识别等。 专家系统是对特定领域的特定难题用专家级水平去解决的智能计算机程序，一般由知识库、数据库、推理机、解释器及知识获取五个部分组成，是人工智能的重要分支之一。人工智能的发展为专家系统创造了新的手段，专家系统的成功打破了人工智能研究的沉闷局面，两者相互促进，共同发展。

人工智能专家系统的一般步骤有哪些？

根据软件工程的生命周期方法，一个实用专家系统的开发过程可类同一般软件系统开发过程分为认识、概念化、形式化、实现和测试等阶段。

（1）认识阶段

知识工程师与领域专家合作，对领域问题进行需求分析。包括认识系统需要处理的问题范围、类型和各种重要特征、预期的效益等，并确定系统开发所需的资源、人员、经费和进度等。

（2）概念化阶段

把问题求解所需要的专门知识概念化，确定概念之间的关系，并对任务进行划分，确定求解问题的控制流程和约束条件。

（3）形式化阶段

把已整理的概念、概念之间的关系和领域专门知识用适合于计算机表示和处理的形式进行描述和表示，并选择合适的系统结构，确定数据结构、推理规则和有关控制策略，建立起问题求解模型。

（4）实现阶段。

选择适当的程序设计语言或专家系统工具建立可执行的原型系统。

（5）测试阶段

通过运行大量的实例，检测原型系统的正确性及系统性能。通过测试原型系统，对反馈信息进行分析，进而进行必要的修改，包括重新认识问题，建立新的概念或修改概念之间的联系、完善知识表示与组织形式、丰富知识厍的内容、改进推理方法等。

专家系统属于人工智能的哪个流派？

专家系统属于人工智能的一个发展分支，是符号学派。自1968年费根鲍姆等人研制成功第一个专家系统DENDEL以来，专家系统获得了飞速的发展，并且运用于医疗、军事、地质勘探、教学、化工等领域，产生了巨大的经济效益和社会效益。现在，专家系统已成为人工智能领域中最活跃、最受重视的领域。

到此，以上就是小编对于人工智能 专家系统的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能 专家系统的4点解答对大家有用。