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教授系统概论1.教授系统概念2.教授系统基本结构3.教授系统开发人工智能专家系统第1页

教授系统概念1.什么是教授系统教授系统是一个含有大量专门知识与经验程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，依据某领域一个或多个教授提供知识和经验，进行推理和判断，模拟人类教授决议过程，方便处理那些需要人类教授处理复杂问题，简而言之，教授系统是一个模拟人类教授处理领域问题计算机程序系统。人工智能专家系统第2页

教授系统概念2.教授系统与普通应用程序区分前者把问题求解知识隐含地编入程序，而后者则把其应用领域问题求解知识单独组成一个实体，即为知识库。知识库处理是经过与知识库分开控制策略进行。更明确地说，普通应用程序把知识组织为两级：数据级和程序级；大多数教授系统则将知识组织成三级；数据、知识库和控制。人工智能专家系统第3页

教授系统概念3.教授系统类型对教授系统能够按不一样方法分类。通常，能够按应用领域、知识表示方法、控制策略、任务类型等分类。如按任务类型来划分，常见有解释型、预测型、诊疗型、调试型、维护型、规划型、设计型、监督型、控制型、教育型等。人工智能专家系统第4页

教授系统基本结构1.教授系统基本结构教授系统基本结构如图所表示，其中箭头方向为数据流动方向。教授系统通常由人机交互界面、知识库、推理机、解释器、综合数据库、知识获取等6个部分组成。人工智能专家系统第5页

教授系统基本结构系统主要部分是知识库和推理引擎。依据到当前为止讨论推理系统，知识库由谓词演算事实和相关讨论主题规则组成。推理引擎由全部操纵知识库来演绎用户要求信息过程组成-如消解、前向链或反向链。用户接口可能包含某种自然语言处理系统，它允许用户用一个有限自然语言形式与系统交互。也可是用带有菜单图形接口界面。解释子系统分析被系统执行推理结构，并把它解释给用户。

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教授系统基本结构在实际应用中,这四个部分组成了一个系统.在一个教授系统结构中,一个知识工程师(经常是一个训练过AI计算机科学家)与应用领域一个教授(或几个教授)共同工作方便把教授相关知识表示成一个形式,以使它能被输入到知识库.这个过程经常由一个知识采集子系统帮助。和其它情况一样，这个子系统检验正在增加知识库可能不一致和不完备信息，然后将它们表示给教授以做出决定。人工智能专家系统第7页

教授系统基本结构2.教授系统工作原理及普通工作过程教授系统基本工作流程是，用户经过人机界面回答系统提问，推理机将用户输入信息与知识库中各个规则条件进行匹配，并把被匹配规则结论存放到综合数据库中。最终，教授系统将得出最终止论展现给用户。?

???在这里，教授系统还能够经过解释器向用户解释以下问题：系统为何要向用户提出该问题（Why）？计算机是怎样得出最终止论（How）？?

???领域教授或知识工程师经过专门软件工具，或编程实现教授系统中知识获取，不停地充实和完善知识库中知识。人工智能专家系统第8页

教授系统基本结构教授系统工作过程是依据知识库中知识和用户提供事实推理，不停地由已知前提推出未知结论，并把这些未知结论纳入工作存放空间，作为已知新事实继续推理，从而把求解问题由未知状态转换为已知状态。可见，教授系统工作过程是教授工作过程一个机器模拟。人工智能专家系统第9页

教授系统开发1.教授系统开发条件基础知识型数据库建立?教授系统关键是知识。

面向基层农户和农技人员，MVPES将蔬菜栽培领域知识用以下几个类型来表示和组织：（1）描述型知识。（2）数据型知识。（3）规则型知识。人工智能专家系统第10页

教授系统开发1.教授系统开发条件计算机实现推理技术??推理是在建立知识库、规则库、数据库基础上，从用户提供已经有事实，推出新结果。采取产生式推理方式。多条规则之间普通都有联络，即其中某条规则前提是另一条规则结论。能够按逆向推理思想把推理前提与推理目标之间一系列规则展开为一棵树型结构，形成知识树或推理树。人工智能专家系统第11页

教授系统开发2.教授系统基本设计思想与基本设计标准(1)设计系统时，首先集中精力研究一小部分假设，以及下述观察或观察，也就是说，在设计试验系统时，先不要考虑那些不十分确定事物