理技术，如按广度或深度遗传机制的一种随机化（人工智能）这两种理，而管理知识库的答：1.形式化文本、KB编优先搜索策略，进行正非线性计算算法。它通过技术的结合。 计算机软件就称为辑器、KB三者在数据格向、反向或双向推理，在对对象系统第一代群体2 人工智能的长远目知识库管理系统。 式、组织形式、知识表示推理过程中为了减小搜及其后代群体中的个体标是研究人类智能2 广义知识库：支撑产模式方面密切相关，不能索空间，采用剪枝技术或不断地选优淘劣与随机的基本机理，探索如品的功能模型、参数相互独立。2.KB编辑器属使用启发式函数等，通常性遗传变异来获得对象何用各种自动机或化模型和实例模型专用的文本处理器。3.编还需定义一组函数，用于系统的一个非线性映射智能机去模拟人的的知识系统被称为程实现方便。4.系统在逻推理过程中信息的不确模型。这个映射模型就是某些思维和智能行广义知识库。 辑及具体实现上方便易定性的传播计算。5.解释采用遗传算法对对象系为，从而揭示（人类三、简答题 行。
模块，系统解释模块与一统的第一代群体学习的思维 ）的奥秘。 1 简答知识表示应满5 简答利用学习算法般专家系统中的相应模结果，也就是对象系统的3 知识库系统所操纵足的要求。 模块建立KB流程的块类似，记录系统推理过知识表示。3.人工神经网和管理的对象是（知答：1.表示能力：能够将特点。
程中所用的规则及产生络。人工神经网络由一些识）。 问题求解所需的知识正答：1.实现KB的自动获的中间结果，但在规则和类似神经元的单元及单4 （陈述性知识）是用确有效地表达出来。2.可取。2.所有模块密切关结论中均附有不确定性来回答“是什么”的理解性：所表达的知识简联。3.但实现困难、理论标度。6.学习模块的主要其中每个单元具有一个问题。 单、明了，符合人们的思支持下降。
功能是接受领域专家用状态。 5 （函数符号）代表维习惯。3.可利用性：知6 简答利用知识库管自然语言形式描述的知16 请从概念、特点及工由若干个思维对象识的表示与利用是密切理系统创建KB流程识，并将其自动转换成计作方式等方面介绍到某个思维对象的相关的两个方面。的特点。
算机推理过程中可识别分类器系统。 映射的符号。 是使用所“表示”的知识答：1.知识获取方式仍为的规范化模精事实及规答：目前基于遗传学的机6 一个产生式系统由3进行推理，求解问题。“表交互式（用知识编辑模则，或者通过领域专家的器学习系统中，最成功和个基本部分组成：规示”的目的是为了“利块）。2.但KBMS本身与一组经验实例自动总结最典型的就是所谓的分用”，而“利用”的基础“形式化文本和KB”相归纳出模糊规则。 类器系统。这是一种将基（控制系统）。 是“表示”。4.分离，而由KBM5定义的14 请论述什么是机器于信任分配的学习机制7 （控制系统）又称为可以从已知知识推导出KB模式、子模式（知识
学习？机器学习系和基于遗传的规则发现推理机构，由一组程新的知识，容易建立表达模式）与它们有关。统通常应该具有哪机制有机结合在一起的序组成，负责整个产新知识所需的新结构，并3.KBMS为知识库建立提些主要特征？ 机器学习系统。分类器是生式系统的运行，实且便于获取新的知识。 供了通用工具。4.KBMS答：机器学习过程是智能一类机器学习系统，它通现对问题的求解。 2 简答产生式系统的实现比较复杂。
系统不断地积累和更新过对简单位串规则的学8 知识管理包括采集工作原理。 7 简答知识库调试中知识以改善系统性能，从习、发现，更有效地引导知识、储存知识和答：一个产生式系统的工应考虑的问题。 而使系统具有自适应能其在一个随意环境中的（传播知识）知识的作，通常从选取规则到执答：1.尽可能多地选技KB力的过程。具有学习能力行为。传统的基于规则的管理过程。 行操作共分三步，即匹能表达的推理目标进行系统在学习上的障碍是9 （知识库）是智能系配、冲突解决、操作。1.测试。2.用于测试的推理系统能随之产生适应性其规则过于复杂，即规则统的核心，知识库的匹配：把当前数据库与规机应匹配于KB的组织形变化，从而使系统能更有的条件和行动都分都允质量直接关系到整则的条件部分相比较，如式。3.推理机与解释机制效地完成同样或类似的许包含语法结构。分类器个系统的性能和效二者匹配，则此规则被激能很好结合并方便地进任务。在系统内部，机器率。 发。但被激发的规则不一行错误定位。
学习表现为新知识结构采用固定长度的规则表10 把用适当模式表示定被启用，因为规则库中8 简答知识库管理系的建立和完善及知识的示。这样，一方面定义在的知识经编辑、编译可能同时有好几条规则统的特性。
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