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World File Search System专家系统
人工智能和专家系统在
II.关键术语定义 人工智能 根据 Russell & Norvig (2003) 的说法，人工智能 (AI) 是机器或软件所展现的智能，是开发具有智能的机器和软件的计算机科学分支。主要的人工智能研究人员和教科书将该领域定义为“智能代理的研究和设计”，其中智能代理是一个感知其环境并采取行动以最大程度地提高其成功率的系统。专家系统 McCarthy (2006) 指出，专家系统是一种解决问题的计算机程序，它在被认为困难且需要专业知识和技能的专门问题领域中表现出色。例如，专家系统用于为人和机器提供服务的诊断应用程序。他们还制定财务规划决策、配置计算机、监控实时系统、承保保险单以及执行许多其他以前需要人类专业知识的服务。Zim Asset ZimAsset 是津巴布韦可持续社会经济转型议程的缩写。这是津巴布韦政府制定的一项计划，旨在实现可持续发展和社会公平，以本土化、赋权和创造就业机会为基础，这将主要通过明智地开发该国丰富的人力和自然资源来推动（zim.gov.zw inc）。图 1.1 津巴布韦地图
专家系统及其应用
癫痫是一种导致人们癫痫发作的神经系统疾病，也是脑电图的主要应用领域。在本研究中，提出了一种用于健康和癫痫（EEG）信号分类的时间和频率特征方法。使用互相关（CC）方法提取时域特征。通过计算功率谱密度（PSD）提取与频域相关的特征。在研究中，这些单独的时间和频率特征被认为对EEG本身的性质具有互补性。通过使用散度分析，可以定量测量特征空间中特征向量的分布。因此，建议使用而不是单个特征向量进行分类。为了显示该方法的效率，首先，分别分析基于时间和频率的特征向量在总体准确度方面的分类性能。然后，将通过各个特征向量获得的特征向量用于分类。给出了不同分类器结构所取得的结果。借助其他针对同一数据集的研究，对本研究获得的性能进行了比较评估。结果表明，互相关和 PSD 得出的特征组合在区分癫痫和健康脑电图片段方面非常有前景。
专家系统：人工智能商业化
在本期杂志付印之时，有关大型科技公司商业使用人工智能（AI）的新闻和讨论 — — 特别是机器学习，尤其是在美国和中国 — — 已是家常便饭。彻底的商业人工智能成为地缘政治、军事、金融、劳工、健康和艺术等讨论的中心。本期年鉴特刊首先观察到，当今的商业人工智能以及有关其未来影响的热烈讨论有着悠久的历史。从 20 世纪 70 年代开始，一种与当今机器学习截然不同的人工智能形式发展起来并引起了广泛关注：专家系统。专家系统使用逻辑推理，根据大量“如果，那么”规则得出结论，这些规则旨在代表领域专家的知识。 20 世纪 80 年代，初创企业、私营企业以及美国军方及其承包商掀起了专家系统商业化的浪潮。在这十年中，伴随着这波商业化浪潮，科学家、工程师和评论员提出了关于商业专家系统对工业、军事和文化重要性的全面观点。尽管专家系统的商业化对人工智能的历史至关重要，并且与我们现在的时代有着明显的共鸣，但这段历史却没有得到充分的记录和研究。（有关这一观点的更多信息，请参阅 David C. Brock 的《从人工智能的先前觉醒中学习：专家系统的历史》，《AI Magazine》，第 39 卷，第 3 期，第 3-15 页，2018 年秋季。）
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。
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。
csci 5355-人工智能和专家系统
计算机科学系 CSCI 5355 教学大纲，第 1 页 斯蒂芬 F. 奥斯汀州立大学 09/01/20 CSCI 5355 - 人工智能与专家系统 学分：3 先决条件：研究生学分和 9 个高级学时 CSCI 成绩提醒：每门先决条件课程的成绩必须为 C 或更高。 目录描述 使用计算机解决涉及信息表示、搜索、定理证明和替换模式匹配的问题。知识表示、搜索、空间、时间和常识推理以及逻辑和概率推理的方法。在专家系统和机器人技术中的应用。 课程目的 介绍人工智能的基本概念和技术，并深入了解活跃的研究领域和当前的应用。 教育目标 本课程的目标是让学生发展与需要智能才能解决的问题相关的概念和技能。这些问题需要使用搜索、模式匹配、知识表示、机器学习、推理、不确定性和执行“常识”处理的能力的解决策略。评估将基于实验室作业的成功完成、家庭作业的表现和考试答案的分析。成功完成课程后，学生应该能够：1. 展示对计算解决问题中的问题、关注点和难题的了解
人工智能与专家系统（SMEX1041）单元...
全知、学习和自主 全知的代理知道其行为的实际结果并能据此采取行动；但全知在现实中是不可能的。采取行动以修改未来的感知（有时称为信息收集）是理性的重要组成部分。我们的定义要求理性代理不仅要收集信息，还要尽可能多地从其感知到的信息中学习。如果代理依赖于其设计者的先验知识而不是其自身的感知，我们就说该代理缺乏自主性。理性代理应该是自主的，它应该学习其所能学习的内容以弥补部分或不正确的先验知识 不同类型的代理：
开发计算机故障排除专家系统
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