技术一直都是为了建造更好、更快,以及更智能的机器。专家系统采用先进的计算机逻辑来创建软件,这些软件看起来像是在“思考”并自行做出决定。传统上,专家系统建立在布尔逻辑的基础上-逻辑只使用真值或假值-专家系统使用...
技术一直都是为了建造更好、更快,以及更智能的机器。专家系统采用先进的计算机逻辑来创建软件,这些软件看起来像是在“思考”并自行做出决定。传统上,专家系统建立在布尔逻辑的基础上-逻辑只使用真值或假值-专家系统使用复杂的算法从大型数据库中计算答案信息。如果计算机不能确定正确答案,专家系统使用复杂的算法从大量的信息数据库中计算出答案当一台计算机必须做出决定时,它都会被分解成一系列正确或错误的陈述。如果程序设置为按下按钮时亮起,那么按下按钮将其设置为真,而不按下按钮则将其设置为真假。假意味着没有灯,而真打开灯。这是计算机逻辑的基础。专家系统将这些真假答案提升到一个新的水平。通过将一系列的真与假结合起来错误答案,计算机试图确定如何对特定情况做出反应。它可能会根据特定的模式和真假答案的数量改变其响应。这些系统背后的思想是基于人们的思维方式人类可以储存大量的新知识,并根据以前的知识做出决策。计算机被编程为“思考”,并根据数据库中的知识和以前的经验做出决策。从某种程度上说,这就像是在从过去的成功和失败中“学习”专家系统有两种主要形式,传统的专家系统使用布尔逻辑来进行决策,另一方面,模糊逻辑专家系统,它计算一系列介于简单的真或假答案之间的值,以确定一个陈述在多大程度上更正确或更错误。模糊专家系统在这方面比传统的专家系统更人性化他们“思考”。这些专家系统并没有被告知某个问题的具体答案,而是给出一个陈述,从中得出额外的结论。这个过程被称为推理。例如,如果一个语句写着“所有的母猫都有条纹,小猫小姐是一只雌猫”,模糊专家系统会推断,既然所有的雌猫都是条纹的,而凯蒂小姐是一只雌猫,那么凯蒂小姐一定是被条纹的,模糊逻辑也可以计算出更复杂的数值,例如,如果只有一定比例的雌猫有条纹,那么确定一只特定的雌猫被条纹的可能性,传统的专家系统需要更多的指导才能得出同样的结论
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发表于 2020-07-30 17:10
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- 分类:电脑网络