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信报箱系统智能机器的构建

来源:本站 浏览: 发布日期:2018-05-04

·信报箱系统构建智能机器面临的主要问题是知识获取瓶颈,即从人类专家那里获取知识,这也是知识工程的主要问题。

·专家在思考时会使用不精确的术语,如常常和几乎不、通常和很少、频繁和偶尔,也会使用语言变量,如高和低、快和慢、轻和重。模糊逻辑或模糊集理论为用文字进行计算提供了方法。模糊逻辑的重心是使用模糊值,以捕捉和理解文字含义、人类的推理和决策的制,并为传统专家系统在计算上的负担问题提供了突破性的方法专家系统既不能通过经验学习、信报箱系统、也不能通过经验自我完善,多由个人开发,后续发展也需要巨大的投入,即使构建中型专家系统也需要5~10人年。机器学习则大大加快了专家系统的开发进程,通过加入新规则或校正已有规则,也提高了知识的质量。

·人工神经网络启发于生物学上的神经网络,基于历史事件进行学习,并能自动生成规则,由此避免了冗长、昂贵的知识获取过程,以及相应的验证、调整过程。

·通过对专家系统、人工神经网络分别与模糊逻辑的集成,提高了基于知识的系统的自适应性、容错能力和运算速度

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