专家系统初识

专家系统【基于规则搭建的系统】 vs  AI智能系统【基于概率搭建的系统】

当手上数据量大时,你可以搭建机器学习or深度学习网络系统,从而进行预测智能等;but手上数据量小,或者无数据时,只能通过规则的制定来搭建所谓的专家 系统,从而达到智能的效果。

下面简单聊一下专家系统,专家系统=推理引擎+知识推理引擎就是算法部分,达到智能效果,而知识就是领域中专家提供得一条条规则搭建出来的知识库。

 

专家系统的优点:

1.对数据量要求低

2.独家,针对某个领域比较靠谱

缺点:

1.需要设计大量规则
2.需要领域专家来主导
3.可移植性差
4.学习能力差
5.人能考虑的范围是有限的

 

专家系统经常遇到的一些问题:

1.如何将现有规则推断出新规则?

答:逻辑推理:向前推理和向后推理方法

2.如何解决规则冲突?(知识库中有上万条规则,难免存在规则冲突的,如何解决?)

答:应用逻辑推理,逐条规则校验,筛选出规则相冲突的再进行专家指导。

3.如何选择最小规则子集?(知识库中有上万条规则,难免存在规则冗余的,如何解决?)

答:办法一:将某条规则删除判断是否对系统有影响

 

【解决难题的思路】

假如你手上有一个难题,初次见面,且网上肯定搜不到的,该怎么办?

答:

1.找到一个已有“类似”的经典问题。

2.查看此问题相关的page(论文),逐渐为你手头的问题提供多的思路。

 

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