XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System专家系统
smra3003人工智能与专家系统
课程目标 1.了解人工智能和专家系统的基本概念。2. 提供人工智能所涉及的各种技术和工具的知识。单元 1 简介 简介：历史、人工智能的定义、人类认知过程的模拟、知识搜索权衡、存储知识、语义网络。建模的抽象视图、基础知识。计算逻辑、使用简单逻辑连接词分析复合语句、谓词逻辑、知识组织和操作、知识获取。单元 2 人工智能中的编程和逻辑 LISP 和其他编程语言 - LISP 简介、语法和数值函数、LISP 和 PROLOG 区别、输入输出和局部变量、交互和递归、属性列表和数组替代语言、形式化符号逻辑 - WFRS 的属性、非演绎推理方法。不一致和不确定性 - 真值维护系统、默认推理和封闭世界假设、模型和临时逻辑。单元 3 搜索方法和知识表示 模糊逻辑 - 概念、模糊逻辑简介（带示例）、概率推理、贝叶斯概率推理、Dempstor Shafer 理论、可能世界表示、Ad-Hoc 方法。结构知识：图形、框架和相关结构、面向对象表示 - 对象类、消息和方法、使用 OOPS 程序的模拟示例、OOP 语言。搜索和控制策略 - 概念、搜索问题、统一或 Blined 搜索、搜索 AND – OR 图。
使用复杂系统中模糊专家系统的出现检测
抽象的昆虫群，鱼类，鸟类群和其他自然现象都表现出新兴行为，这些行为是当今世界上最广泛讨论的主题之一。当这些生物执行任务时，很明显，它们在不相互碰撞的情况下保持一致的旅行方向。本文提出了一种基于模糊的专家系统的紧急行为分析方法。本文介绍了三步程序的第一个结果，并研究了如何将相互作用用作检测船舶模型中的新兴行为的指标：（1）模拟数据的表示和获取（2）构建FUZZY PERTERS（3）构建fuzzy Perfect，（3）构建fuzzy Perfect，（3）。由于这是正在进行的研究的一部分，因此还讨论了未来的方向。
设计和实施专家系统
摘要此摘要介绍了针对医疗领域量身定制的复杂专家系统的设计和实施。利用人工智能和知识表示技术的力量，该系统模仿了经验丰富的医疗专业人员的决策能力。所提出的系统涵盖了一个结构良好的知识库，这些知识库从权威的医疗来源汇编而成，包括各种症状，疾病和治疗方法。已经开发了可以充当系统和医疗保健提供商之间的桥梁的用户友好界面。开发的接口熟练提出了相关的问题，捕获输入数据，并以可理解的方式传达系统的发现。通过一种解释机制维持了系统决策过程的透明度，该机制证明了诊断和治疗建议的合理性，从而灌输对最终用户的信心。针对已建立的医疗基准的广泛测试和验证确保系统的可靠性和功效。由于它与医疗保健的数字化转型保持一致，因此该专家系统有可能提供快速，一致和专家支持的医疗诊断和处方。
诊断西尼罗河病毒问题的专家系统...
摘要：西尼罗河病毒（WNV）是一种蚊子传播的黄病毒，于1937年首次在乌干达西尼罗河区确定。该病毒现在已广泛分布在世界范围内，被认为是一个重大的公共卫生问题。WNV主要通过被感染的蚊子咬伤传播给人类，鸟类是主要的储层宿主。大多数感染了WNV的人不会出现任何症状，但是大约1分之一会发烧，较小的百分比可能会出现更严重的症状，例如脑膜炎或脑炎。没有针对WNV感染的特定治疗方法，预防工作集中于蚊子控制措施和个人保护措施，以避免蚊子叮咬。虽然WNV通常不被认为是对人类健康的主要威胁，但在世界各地散发地发生了疫情，并且必须进行持续的监视和研究以更好地理解和控制病毒。目标：本文将通过正确的诊断和治疗来解决西尼罗河病毒（WNV）的治疗问题。方法：在这项研究中，我们为诊断西尼罗河病毒（WNV）提供了专家系统，该系统将帮助医生探索与西尼罗河病毒（WNV）问题有关的一切。我们期待为西尼罗河病毒（WNV）提供简化的答案。
开发计算机故障排除专家系统
(bind ?answer (读取)) (while (or ( < ?answer ?a1) ( > ?answer ?a2)) do (printout t ?question) (bind ?answer (读取)) ) ?answer) (deffunction yes-or-no-p (?question) (bind ?response (ask-question ?question yes no yn)) (if (or (eq ?response yes) (eq ?response y)) then TRUE else FALSE)) ;;;**************************** ;;;* 启动规则 * ;;;**************************** ;;;;此规则打印横幅消息 (defrule system-banner "" (declare (salience 10)) => (printout t crlf crlf) (printout t " 计算机故障排除专家系统") (printout t crlf crlf)) ;;;;打印最终诊断和建议的规则 (defrule print-diagnosis"" (declare (salience 10)) (recommend ?item2) => (printout t crlf crlf) (printout t " suggestions:" ?item2) (printout t crlf crlf) ) (defrule Q1 "" (not (troublshoot ?)) (not (recommend ?)) (not (Q1 ?)) => (if (yes-or-no-p "Q1:Is there sound problem? ") then (assert (Q1 yes)) else (assert (Q1 no)) ) ) (defrule Q2 "" (not (troublshoot ?)) (not (recommend ?)) (not (Q2 ?)) (Q1 yes) => (if (yes-or-no-p "Q2: Sound Card is not ? ") then (assert （Q2 是））否则（断言（Q2 否））））
基于 CLIPS 的脑肿瘤诊断专家系统
巴勒斯坦加沙艾资哈尔大学 摘要：脑肿瘤给现代医疗保健带来了重大挑战，准确及时的诊断对于确定适当的治疗策略至关重要。近年来，人工智能取得了重大进步。基于规则的专家系统（if-then 规则系统）已成为脑肿瘤诊断临床决策的一种有前途的方法。在本文中，我们介绍了“基于 CLIPS 的脑肿瘤诊断专家系统”，该系统利用一组 14 条 if-then 规则来诊断脑肿瘤，可能出现三种结果：1) 确认脑肿瘤的诊断，2) 考虑脑肿瘤转移的可能性，3) 考虑脑肿瘤的可能性。我们的专家系统提供了一个用户友好的界面，使用户能够选择症状并根据提供的信息获得诊断。本文讨论了专家系统的开发、实施和评估，强调了其在临床环境中促进脑肿瘤诊断和决策的潜力。此外，我们还提供了一份文献综述，将我们的专家系统置于基于规则的脑肿瘤诊断专家系统的更广泛背景下，研究其有效性、局限性和挑战。 关键词：脑肿瘤诊断、基于 CLIPS 的专家系统、临床指南、规则开发、人工智能、AI、专家系统、诊断结果 1. 简介：脑肿瘤是一种复杂的医疗状况，需要准确及时的诊断才能确定最合适的治疗策略。人工智能的进步导致了专家系统的发展，专家系统有可能支持临床决策并简化诊断过程。基于规则的专家系统（特别是基于 if-then 规则的系统）在脑肿瘤诊断领域受到越来越多的关注。本文介绍了“基于 CLIPS 的脑肿瘤诊断专家系统”，这是一种使用一组 14 条 if-then 规则诊断脑肿瘤的新方法，可能产生三种结果：1) 确认脑肿瘤诊断，2) 考虑脑肿瘤转移的可能性，3) 考虑脑肿瘤的可能性。专家系统也称为知识型系统或规则型系统，是旨在模拟特定领域人类专家的知识和决策能力的计算机程序。这些系统利用包含事实、规则和启发式方法的知识库来提供专家级建议和解决问题的能力。知识库由领域专家创建，他们将自己的专业知识编码为专家系统可以理解和利用的一组规则和逻辑关系（Jackson，1999 年）。专家系统的概念出现于 20 世纪 70 年代的人工智能 (AI) 领域，并在 20 世纪 80 年代和 90 年代得到了广泛的关注和发展。专家系统旨在通过对现有知识进行逻辑推理来解决复杂问题并做出明智的决策。它们在人类专家拥有专业知识和经验的领域表现出色，这些知识和经验可以编纂成一套规则或算法。专家系统已应用于医学、金融、工程和制造业等各个领域（Giarratano & Riley，2004 年）。专家系统的主要优势在于即使在没有人类专家的情况下，它们也能够提供一致、可靠和高效的决策过程。它们可以分析大量数据，评估多种选择，并根据预定义规则和逻辑推理生成建议。然而，专家系统也有局限性。它们依赖于知识库的准确性和完整性，并且可能难以应对超出其预定义规则的新情况或不熟悉的情况。此外，维护和更新知识库可能具有挑战性，需要与领域专家持续合作以确保其相关性和准确性（Giarratano & Riley，2004）。 CLIPS（C 语言集成生产系统）是一种基于规则的编程语言和开发环境，广泛用于开发专家系统和其他基于知识的应用程序。 它最初由 NASA 于 20 世纪 80 年代初开发，现已成为最受欢迎和广泛采用的专家系统工具之一。 CLIPS 是一个开源软件包，提供了一组丰富的功能来创建和操作基于规则的系统（Giarratano & Riley，2005）。需要与领域专家持续合作以确保其相关性和准确性（Giarratano & Riley，2004）。 CLIPS（C 语言集成生产系统）是一种基于规则的编程语言和开发环境，广泛用于开发专家系统和其他基于知识的应用程序。 它最初由 NASA 于 20 世纪 80 年代初开发，现已成为最受欢迎和广泛采用的专家系统工具之一。 CLIPS 是一个开源软件包，提供了一组丰富的功能来创建和操作基于规则的系统（Giarratano & Riley，2005）。需要与领域专家持续合作以确保其相关性和准确性（Giarratano & Riley，2004）。 CLIPS（C 语言集成生产系统）是一种基于规则的编程语言和开发环境，广泛用于开发专家系统和其他基于知识的应用程序。 它最初由 NASA 于 20 世纪 80 年代初开发，现已成为最受欢迎和广泛采用的专家系统工具之一。 CLIPS 是一个开源软件包，提供了一组丰富的功能来创建和操作基于规则的系统（Giarratano & Riley，2005）。
使用预训练深度学习模型分析人工智能和自然语言处理作为电子医疗专家系统支持的意义
摘要：人工智能 (AI) 和自然语言处理 (NLP) 是医疗保健领域不可或缺的技术，它们可以支持强大且安全的数字系统，并嵌入物联网 (IoT) 应用。本研究试图构建一个人工智能-自然语言处理集群系统。在该系统中，使用词性提取丰富的内容，然后将其分类为可理解的数据集。无法使用具有标准化流程和程序的独特系统来跨不同系统支持电子医疗保健部门，这对各国乃至全世界都是一个巨大的挑战。旨在训练一个集群系统，该系统可以提取丰富的内容并适应深度学习模型框架，以便通过快速安全的数字系统解释医疗保健需求的数据集。本研究使用（行为导向驱动和影响函数）来确定 AI 和 NLP 对电子健康的重要性。基于选择性评分方法，开发了 5 分制中的 1 分率，称为关键优势分数。行为导向驱动和影响函数允许根据应用于样本研究的文本内容选择对电子健康进行深入评估。结果显示，NLP 和 AI 在电子医疗领域的规模显著性得分为 3.947。研究得出结论，定义明确的人工智能和自然语言处理应用是推动医疗电子服务取得积极成果的完美领域。
CIT 474：专家系统简介
课程目标 为实现所设定的目标，本课程有一组目标，这些目标包含在每个单元的开头。在学习本单元之前，您应该阅读这些目标。您可能希望在学习期间参考它们来检查您的进度。您应该在完成每个单元后始终查看目标。通过这样做，您将遵循单元中的指示。以下是整个课程的综合目标。通过实现这些目标，您应该已经实现了整个课程的目标。除了上述目标之外，本课程还设定了一些目标。因此，在完成本课程后，您应该能够理解：·专家系统的基本概念·专家系统的组成部分和专家系统的开发·专家系统和应用程序的需求·专家系统中的知识表示·专家系统的类别·基于规则的专家系统·基于框架的专家系统·基于模糊逻辑的专家系统·基于神经网络的专家系统·专家系统的特点和应用·专家系统的自然语言界面·用于开发专家系统的编程语言·黑板专家系统 - HEARSAY·基于框架的专家系统-·专家系统外壳·选择用于组织中的基于专家系统的工具（ESBT）
本研究旨在研究人工智能对约旦商业银行网络治理有效应用的影响。目标分为确定专家系统对约旦商业银行网络治理的影响、确定神经网络对约旦商业银行网络治理的影响、确定遗传算法对约旦商业银行网络治理的影响以及确定智能代理对约旦商业银行网络治理的影响，目前的研究对象包括在安曼证券交易所上市的（13）家约旦商业银行，研究样本包括会计部门的所有员工、内部审计员和程序员。研究人员以电子方式向研究样本成员分发了（208）份问卷，每家银行分发（16）份问卷，并以同样的方式回收问卷。然后，研究人员收回了 208 份问卷，其中（7）份问卷由于在回答所有段落时遵循了模式方法而无法进行分析，因此研究人员有（201）份问卷可用于统计分析，这表明人工智能技术和应用（专家系统、神经网络、遗传算法和智能代理）与约旦商业银行网络治理的有效应用之间存在相互依赖关系，因为这些技术和应用有助于提高网络治理的有效性。因此，约旦的商业银行有必要更多地依赖先进的系统，以便银行能够使用现代计算机设备和软件，从而增加这些银行对网络治理有效应用的依赖，以根据其战略跟进业务和任务的进展。
本研究旨在研究人工智能对约旦商业银行网络治理有效应用的影响。目标分为确定专家系统对约旦商业银行网络治理的影响、确定神经网络对约旦商业银行网络治理的影响、确定遗传算法对约旦商业银行网络治理的影响以及确定智能代理对约旦商业银行网络治理的影响，目前的研究对象包括在安曼证券交易所上市的（13）家约旦商业银行，研究样本包括会计部门的所有员工、内部审计员和程序员。研究人员以电子方式向研究样本成员分发了（208）份问卷，每家银行分发（16）份问卷，并以同样的方式回收问卷。然后，研究人员收回了 208 份问卷，其中（7）份问卷由于在回答所有段落时遵循了模式方法而无法进行分析，因此研究人员有（201）份问卷可用于统计分析，这表明人工智能技术和应用（专家系统、神经网络、遗传算法和智能代理）与约旦商业银行网络治理的有效应用之间存在相互依赖关系，因为这些技术和应用有助于提高网络治理的有效性。因此，约旦的商业银行有必要更多地依赖先进的系统，以便银行能够使用现代计算机设备和软件，从而增加这些银行对网络治理有效应用的依赖，以根据其战略跟进业务和任务的进展。