基于产生式系统的知识建模

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如何建立系统完整的专家知识模型,并将其快速映射为面向计算机推理的人工智能语言是当前专家系统研究的重点和难点,而知识表示是其中的关键.本文将模型驱动的思想引入到专家系统领域,定义了一种基于不确定性产生式知识表示的元模型,设计并实现了相应的图形化建模工具和转换引擎,并基于此提出一种新的产生式系统应用框架.该框架在某健康信息评估专家系统中获得了成功的应用.
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