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　　用户 描摹 题目 体系搜刮 数据库 查问好似 案例 体系对用 户提问 缩小搜刮 鸿沟 体系觉察 最亲近案 例并提取 计划 体系批改 计划适合 题目 否 获胜 是

　　供应给计划者用以辅助计划 供应给专家用以厘正学问 动作新的学问存储于学问库中

　　• 由神经元构成最小勾当单元 • 神经元之间互相功用 • 神经元间并行勾当

　　神经汇集不将人类智能模子化 神经汇集不必要对计划编程 神经汇集不直接面临特定题目 神经汇集夸大研习才智 神经汇集通常无法外明获得结果的途径 神经汇集斗劲敏锐，磨练数据少或过众 都市影响磨练效率

　　遗传算法用于鉴别嫌疑犯 遗传算法用于供应链料理 遗传算法用于金融业 遗传算法用于电视广告 遗传算法用于数据开掘

　　以每个具有智能的个别为对象 通过斟酌个别及个别之间的干系来考查 集体的活动——突现 集体的活动——突现 对每个个别详明描摹

　　• 基于计划机体系 • 具有必然的智能 • 可能全盘或部门模仿人的智能活动

　　创办一套不囊括人类感到的机理 消除由人独揽的通常性不速意的职责 保留专家的私睹 按有用的形式保留新闻 通过对短工夫由人无法理解的大范围复 杂体系题目提出提倡来巩固结构的学问 库

　　变量：数据的实践事理 维：考查数据的特定角度 维的方针：如年、月PG电子官方网站、日等 维的成员：维的取值 众维数组：众个方面示意的数据 数据单位：众维数组的取值

　　切片：正在众位数组膺选定某一维成员 切块：正在某一维膺选定某一区间 钻取：某一维中考查上基层状态 盘旋：更动考查的偏向

　　• 专家(供应学问和体味) 专家(供应学问和体味) • 学问工程师(翻译学问) 学问工程师(翻译学问)

　　• 用户设定假设——验证学问 用户设定假设——验证学问 • 体系设定假设——觉察学问 体系设定假设——觉察学问

　　对提取出的新闻举办理解 将学问提交给用户 用户过滤学问，若不速意反复数据开掘 的操作

　　汽车框架 属于 交通东西 轮子 4 唆使机 汽油/柴油 行为 滚动,转移 坦克框架 属于 交通东西 履带 2 唆使机 柴油/涡轮 行为 滚动,转移 属于 唆使机框架 机械 燃料 汽油/柴油,电力 动力 BTU,马力 用处 交通东西,固定动力

　　发言研习——自然发言 发言研习——自然发言 落成实践使命——机械人 落成实践使命——机械人 操纵感到器官——感到体系 操纵感到器官——感到体系 效仿专家的计划——专家体系 效仿专家的计划——专家体系 实施使命——“ 实施使命——“智能”机械

　　数据堆栈即是赞成料理计划进程的、面 向焦点的、集成的、随工夫可变的、持 久的数据纠集。 ——W. Inmon的界说 ——W. H. Inmon的界说

　　归纳数据 操作 数据 数据提取 暂时数据 史乘数据 数据堆栈 数据堆栈 料理东西 料理东西 数据堆栈 理解东西 理解东西 数据拜望欺骗

　　纠合管理实践的生意题目 争取数据堆栈的赞成者确保项方针履行 精确的数据赞成 牢靠的史乘数据 适合于生意的工夫

　　学问库——用于专家体系的人类学问的 学问库——用于专家体系的人类学问的 模子 重要职责形式

　　总结章程开掘 特性章程开掘 合系章程开掘 分类章程开掘 聚类章程开掘 趋向理解 偏向理解 形式理解

　　运用周围 市集营销 银行业 出产、出售 修制业 证券业 保障业 计划机体系 邦防 医药 交通 电讯 运用偏向 顾客添置活动预测；顾客群体划分 客户荣誉理解；信用卡诓骗活动侦测 出售额预测；库存量测算；批发网点的分散 摆设毛病预测；影响出产才智的枢纽要素暴露 证券价钱转变预测；买卖时期确凿定 预测顾客保障的形式；医疗保障额的预测理解 硬件毛病监测；揣度潜正在的安适缺陷 预测资源的消费；评估军事策略 验证药物的歇养机理；预测影响药品添置的要素 找寻旅客的观光形式；改正航路的成立 评判广告的功用；预测正在各公司间变化的顾客

　　通过神速、一概、交互地拜望种种不妨 的新闻视图，助助料理职员独揽数据中 存正在的次序，实行对数据的概括、理解 和执掌，助助结构落成合系计划。

　　根本 数据库 数据 堆栈 细节 数据 根本 数据库 数据 堆栈 归纳 数据

　　通过获取人类专家正在特定周围内的私睹 创办的纠合学问的计划机次序 专家体系通常通过提问和外明助助计划 者做出计划 特性

　　• 基于计划机体系 • 以专家的学问和体味为依托 • 通过提问和外明的形式赞成计划者的计划

　　针对特定的题目 有限的运用周围 专家确凿认 专家学问的获取 专家学问的保留和操纵

　　界说人工智能 外明为什么专家体系可能保留和操纵知 识 结构怎么欺骗智能工夫改正学问的获取 和操纵 智能商务怎么助助结构获取角逐上风

　　• 确定特定的题目 • 创办原型验证学问翻译及推理 • 创办完全体系，填补多量学问

　　拓荒进入与运转进入 学问的有用性 学问的获胜外达与操纵 只可管理有限题目

　　将学问根据案例的形式结构正在数据库中 通过对数据库中案例的搜刮实行学问的 欺骗 通过不绝增补案例实行学问的积聚

　　• 为结构供应从数据中觉察新干系的才智 • 加紧结构计划及计划进程的准确性

　　有饱满的精确数据可能欺骗 ——数据抽取(数据堆栈) ——数据抽取(数据堆栈) 这些数据被转换成为可欺骗的新闻 ——数据理解(众维理解) ——数据理解(众维理解) 这些新闻被传达给必要它们的职员 ——干系觉察(数据开掘) ——干系觉察(数据开掘)

　　• 正在初始计划膺选取种 子 • 进化重组种子 • 自然裁减 • 获取最好结果

　　出售神经汇集：确定出售形式 神经汇集用于邦防：雷达形式识别 神经汇集用于电力体系：预测

　　一种应许操纵阻止确的从属函数来管理题目的 基于章程的人工智能形式 将一切判别都看作是阻止确的(混沌的) 将一切判别都看作是阻止确的(混沌的)