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从50年代计算机科学的一个分支——人工智能 (简称AI,它取自英文Artificial Intelligence的字头)开始了它一般研究阶段(如通用问题求解程序GPS),到了60年代末70年代初,专家系统开始出现,不久便显示出强大的生命力,在医学、化学、地质学、数学、物理学等许多领域得到应用。专家系统研制工作的进展反过来又推动了AI技术的发展,目前以专家系统为核心已形成一门称为知识工程的新学科。 那么什么是专家系统呢?知识工程的主要内容都包括什么呢?为了说清这个问题,我们先看一看人类专家工作的特点。专家为什么受到人们的重视呢?这是因为他们在关键的时刻能排忧解难,面对棘手的问题能当机立断的作出决策。如高明的医生能医好一般医生医不好的病;一个卓越的军事指挥家能运筹帷幄,把握战机,始终掌握战斗、战役的主动权;一个气象专家能在复杂的天气形势下作出准确的预报……。 专家数量很少,其可贵之处在于处理重大问题时的失误较少。究其原因,答案是明确的:专家具有大量的丰富的知识,因此他们能透过纷纭复杂的事物表面,较准确地抓住事物的本质,从而作出较少失误的决断。 相似文献
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随着计算机科学的不断进步和人工智能领域的飞速发展,基于知识的推理系统(俗称专家系统)开始走向实用阶段,并且已在各个领域中显示出越来越强的生命力。本篇着重从计算机科学角度具体介绍一个气象专家系统模型——WES,其中基本系统已于1985年开始投入试用,目前正在与12个省、区协作推广。 一、气象科学的主要特点 1.信息量大,因素复杂。预报人员每天要都收集与天气有关的大量资料,包括天气形势图、卫星云图、指标站数据、雷达信号、数值预报结果等,还要经常分析近期一段时间甚至历史上的个例。而且这些资料之间的关系错综复杂。 2.时间概念强。从采集数据到发出预报结果必须在规定时间内完成,对数据和结果的有效时间要求很严。另外,从预报角度来看,专家做出一种预报不仅要看当前的数据,更重要的是要通过观察以前的数据,确定天气系统的理化趋势,即预报结果是时间的函数。 3.专家知识的不完备性和资料的不完整性。知识的不完备性指人类对天气环境的认识是相当不足 相似文献
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一、学习的含义、学习系统的定义 学习是人类增长知识、改善技能的基本活动。人所以能适应环境的变化并提高解决问题的能力,其原因在于人能通过学习积累经验,总结规律,以增长知识和才能、从而更好地改善自己的决策与行动。早在人工智能研究初期,人工智能研究者就企图理解学习的过程,编制能够进行学习活动的计算机程序。 研究学习有两个基本目的。其一是理解学习活动本身。通过开发计算机学习模型,心理学家获得对人类学习的认识,哲学家理解知识的含义、知识增加的原因等。其二是使计算机具有学习的能力。教会计算机去解决问题而不是编制程序是人工智能的长期目标。计算机的许多应用,诸如智能辅助程序等都包括新知识的获取。因此,学习的研究就能开拓计算机的应用范围。 学习是人类的基本活动,知识则是智能的集中表现。我们所理解的知识主要有两类。一类是显式 相似文献
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张伟 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》1987,(6)
一、引言天气预报与国计民生有着密切的联系.近年来,随着计算机在气象部门应用的发展,天气预报在方法上、技术上得到了很大的进展.然而,从预报质量来看,它和技术上的发展是极不相称的,尽管采用了各种先进的工具、新型的方法进行预报,但是,预报的准确率并未出现明显的提高.原因在于天气预报理论还很不完善,很多天气现象尚未 相似文献
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