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1、系统工程与电子技术年第期神经网络专家系统一基本理论与实现西安交通大学焦李成摘要了惊人的成就,而作为最活跃的分支的引入使计算机科学取得专家系统的迅速发展和成功应用使从学科研究走向实际应用取得了重大突—。,“”、“”破然而专家系统的发展遇到知识获取瓶颈窄台阶等因难以及现代数字计算,,。机固有的缺陷使其支持能力受到极大的限制玉待开拓新的途径和方法最新发展的以非线性大规模连续时间模拟并行分布处理为主流的神经网络理论为和专家系统的发展开辟了崭新的途径。基于神经网络非线性信息处理基本原理,本文系统地研究并论述了神经网络专家系统理论与基本框架提出了知识的神经网络表示、知识获取的自适应学
2、习训练、知识的自适应并行联想推理、模糊推理等方法。神经、网络专家系统理论的发展和应用必将为计算机科学和信息科学带来历史性的突破。,,,,。主题词人工智能神经网计算机网络专家系统信息处理知识获取主要依靠人工移植,由知识工程师、一专家系统的发展与现状将领域专家的知识移植到计算机中,这是间接的,因而费时、效率低,这就是目前专家、“”作为计算机科学发展的前沿的的引系统设计开发中的瓶颈问题,“”,人使得现代计算机在模拟人的智能方面取知识窄台阶目前一般的专家得,了惊人的成就专家系统则是中最活系统只能在相当窄的专业知识领域内求解专,,。,跃的分支它的迅速发展和成功应用使门性问题对于相近
3、领域的边缘性问题求,解能,,从学科研究走向实际应用从一般思维力很差对于其它领域则是一无所。,“”。方法探讨转人专门知识运用的重大突破专知存在有所谓知识窄台阶问题不仅领家系统既是的综合应用对象,也是深人域窄,而且台阶也薄,只有浅层的、表面研究和发展的有效工具它既是知识信的、经验性的知识,缺少深层的、本质的、息处理系统,又是新的计算机革命从数字理性的知识,,模拟的技术基础因此具有新的历推理能力弱由于推理方法简单史—性的转折意义。控制策略不灵活,所以容易出现“匹配冲”、“”“”,虽然专家系统的研制和应用已经取得了突组合爆炸及无穷递归等问题推理,重大进展’一,〕但由、于计算速度慢
4、效率低,机“”而使其受,瓶颈到严重的挑战专家系统存在的主要问题有二收稿日期年月日“”知识获取瓶颈通常专家系统的—一©1994-2008ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreserved.http://www.cnki.net智能水平低专家系统的知识存贮络系统的学习功能、联想记忆功能、分布式是一一对应的,且限定于最低速度,没有冗并行信息处理功能解决专家系统中的知识表余性,因而也就失去了灵活性。目前的专家示、获取和并行推理等问题。基于神经网络系统一般还不具备自学习能力和联想记忆功计算机信息处理的基本原
5、理,本文建立了神,、,熊不能在运行过程中自我完善发展与创经网络专家系统理论和基本框架同时提出新知识不能通过联想记忆、识别和类比等知识表示、获取、推理的神经网络方法以及方式进行推理系统的功能取决于设计者的建立由不同领域专家知识组成的组合专家系知识和能力,它的本领也只是输人知识的总统的神经网络映射法。用神经网络建立专家和系统,不需要组织大量的产生式规则,也不系统层次少现有专家系统大多数需要进行树搜索,机器可以自组织、自学结构简单、学科单一,缺乏层次,所以只能习,对用传统人工智能方法建立专家系统最应用在专门场合,求解较为简单的问题,而感困难的知识获取与推理等问题提供了全新对诸如
6、社会系统、生命系统、生态系统等大的途径。神经网络专家系统方法模拟了人类系统问题则无能为力。的形象思维,这是一种非逻辑、非语言、非实用性差现有许多专家系统都是静态、非局域、非线性信息处理方法。它和“”“”,在离线与非实时条件下工作系统的可传统的不是简单取代而是互为补充辨证靠性、一致性、快速性、鲁棒性、实时性往统一的关系它的发展和应用对、计算“”。往难以适应在线实时要求同时由于采用机科学与信息科学带来历史性的突破“、”,手工业小生产方式建造专家缺乏实用、,二神经网络专家系统基本的专家系统开发工具造成建造专家系统周期长、效率低。原理与结构存在上述问题的根本原因在于包括专家系统实
7、现的载体式神经网络专家系统的基本原理计算机固有的缺陷局域—式信息贮存、串行神经网络系统最主要的特征是大规模模程序式符号处理所致。现代数字计算机仅能拟并行处理、信息的分布式存贮、连续时间处理结构性问题可用数学语言清楚而严格非线性动力学、全局集体作用、高度的容错地加以描述,且可将处理步骤转换成计算机性和鲁棒性、自组织、自学习及实时处理。,指令与程序,而对非结构性知识与信息,它可直接输人范例信息处理分布于天量神,,,人们无法把自己的认识翻译成机器指令也经元的互连之中并且具有冗余性许许多。“”就难以用现代计算机加以处理现实世界是多神经
