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1，什么是推力機(jī)
2，如何用C編程做推理機(jī)
3，推理機(jī)是不是自動機(jī)
4，cdss的另外兩個重要工具
5，專家系統(tǒng)由哪些部分組成
6，人工智能需要什么基礎(chǔ)

1，什么是推力機(jī)

推理機(jī)(Inference Engine)是專家系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)基于知識推理的部件是基于知識的推理在計算機(jī)中的實(shí)現(xiàn)，主要包括推理和控制二個方面，是知識系統(tǒng)中不可缺少的重要組成部分。

什么是推力機(jī)

2，如何用C編程做推理機(jī)

c++模板和推理機(jī)http://topic.csdn.net/t/20030714/09/2024506.html

第1，圖形界面的跟文字界面的差異很大。第2，是人機(jī)對戰(zhàn)還是網(wǎng)絡(luò)對戰(zhàn)，差異很大。第3，windows下的圖形編程跟linux下的圖形編程差異很大，除非你用跨平臺的c++包。所以，請說清楚你的需求

如何用C編程做推理機(jī)

3，推理機(jī)是不是自動機(jī)

推理機(jī)(Inference Engine)是專家系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)基于知識推理的部件，是基于知識的推理在計算機(jī)中的實(shí)現(xiàn)，主要包括推理和控制二個方面，是知識系統(tǒng)中不可缺少的重要組成部分。自動機(jī) automaton 原來是模仿人和動物的行動而做成的機(jī)器人的意思。但是現(xiàn)在已被抽象化為具有確定狀態(tài)的機(jī)器，廣泛應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)上。

應(yīng)該不是吧。

推理機(jī)是不是自動機(jī)

4，cdss的另外兩個重要工具

一) CDSS設(shè)計的核心要素對于大多數(shù)CDSS來說，由三個重要部分組成：數(shù)據(jù)庫（Data Repository）、推理機(jī)（Rules Engine）和人機(jī)交互接口（Interface）。相對應(yīng)的，決定CDSS應(yīng)用效果和決策支持能力的三個關(guān)鍵成功因素分別是：是否擁有豐富的知識、參考文獻(xiàn)和臨床數(shù)據(jù)等證據(jù)，且保持證據(jù)更新的時效性；是否能夠快速、智能地處理上述大量的臨床數(shù)據(jù)；是否能夠精確敏銳的捕捉到用戶的關(guān)注，并且不妨礙用戶的工作流程。是否擁有豐富的知識、參考文獻(xiàn)和臨床數(shù)據(jù)等證據(jù)，且保持證據(jù)更新的時效性；是否能夠快速、智能地處理上述大量的臨床數(shù)據(jù)；是否能夠精確敏銳的捕捉到用戶的關(guān)注，并且不妨礙用戶的工作流程。

這個問題我不專業(yè)，我也不討論

另外的兩個工具可能要相關(guān)人員才知道。

rman

5，專家系統(tǒng)由哪些部分組成

專家系統(tǒng)通常由人機(jī)交互界面、知識庫、推理機(jī)、解釋器、綜合數(shù)據(jù)庫、知識獲取等6個部分構(gòu)成。專家系統(tǒng)又名ES（Expert System）。ES一路是逐步由基于規(guī)則、基于框架、基于案例、基于模型和基于網(wǎng)絡(luò)的5個階段發(fā)展而來?；谝?guī)則的專家系統(tǒng)是目前最常用的方式，主要?dú)w功于大量成功的實(shí)例，以及簡單靈活的開發(fā)工具。它直接模仿人類的心理過程，利用一系列規(guī)則來表示專家知識。擴(kuò)展資料：專家系統(tǒng)的功能：1、存儲問題求解所需的知識。2、存儲具體問題求解的初始數(shù)據(jù)和推理過程中涉及的各種信息，如中間結(jié)果、目標(biāo)、字母表以及假設(shè)等。3、根據(jù)當(dāng)前輸入的數(shù)據(jù)，利用已有的知識，按照一定的推理策略，去解決當(dāng)前問題，并能控制和協(xié)調(diào)整個系統(tǒng)。4、能夠?qū)ν评磉^程、結(jié)論或系統(tǒng)自身行為作出必要的解釋，如解題步驟、處理策略、選擇處理方法的理由、系統(tǒng)求解某種問題的能力、系統(tǒng)如何組織和管理其自身知識等。5、提供知識獲取，機(jī)器學(xué)習(xí)以及知識庫的修改、擴(kuò)充和完善等維護(hù)手段。只有這樣才能更有效地提高系統(tǒng)的問題求解能力及準(zhǔn)確性。6、提供一種用戶接口，既便于用戶使用，又便于分析和理解用戶的各種要求和請求。參考資料來源：百度百科-專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)一般由知識庫、數(shù)據(jù)庫、推理機(jī)、解釋器及知識獲取五個部分組成，有不相同的表述形式。(1) 知識庫。用于存取和管理所獲取的專家知識和經(jīng)驗(yàn)，供推理機(jī)利用，具有存儲、檢索、編輯、增刪和修改等功能。(2) 數(shù)據(jù)庫。用來存放系統(tǒng)推理過程中用到的控制信息、中間假設(shè)和中間結(jié)果。(3) 推理機(jī)。用于利用知識進(jìn)行推理，求解專門問題，具有啟發(fā)推理、算法推理；正向、反向或雙向推理等功能。(4) 解釋器。解釋器用于作為專家系統(tǒng)與用戶之間的“人-機(jī)”接口，其功能是向用戶解釋系統(tǒng)的行為。(5) 知識獲取。知識工程師采用“專題面談”、“記錄分析”等方式獲取知識，經(jīng)過整理以后，再輸入知識庫。

6，人工智能需要什么基礎(chǔ)

人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”?！叭斯ぁ北容^好理解，爭議性也不大。有時我們會要考慮什么是人力所能及制造的，或著人自身的智能程度有沒有高到可以創(chuàng)造人工智能的地步等等。但總的來說，“人工系統(tǒng)”就是通常意義下的人工系統(tǒng)。關(guān)于什么是“智能”，就問題多多了。這涉及到其它諸如意識(consciousness)、自我(self)、思維(mind)(包括無意識的思維(unconscious_mind)等等問題。人唯一了解的智能是人本身的智能，這是普遍認(rèn)同的觀點(diǎn)。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限，對構(gòu)成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很難定義什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及對人的智能本身的研究。其它關(guān)于動物或其它人造系統(tǒng)的智能也普遍被認(rèn)為是人工智能相關(guān)的研究課題。人工智能目前在計算機(jī)領(lǐng)域內(nèi)，得到了愈加廣泛的重視。并在機(jī)器人，經(jīng)濟(jì)政治決策，控制系統(tǒng)，仿真系統(tǒng)中得到應(yīng)用--機(jī)器視覺:指紋識別，人臉識別，視網(wǎng)膜識別，虹膜識別，掌紋識別，專家系統(tǒng)等。人工智能(Artificial Intelligence)是研究解釋和模擬人類智能、智能行為及其規(guī)律的一門學(xué)科。其主要任務(wù)是建立智能信息處理理論，進(jìn)而設(shè)計可以展現(xiàn)某些近似于人類智能行為的計算系統(tǒng)。AI作為計算機(jī)科學(xué)的一個重要分支和計算機(jī)應(yīng)用的一個廣闊的新領(lǐng)域，它同原子能技術(shù)，空間技術(shù)一起被稱為20世紀(jì)三大尖端科技。人工智能學(xué)科研究的主要內(nèi)容包括：知識表示、自動推理和搜索方法、機(jī)器學(xué)習(xí)和知識獲取、知識處理系統(tǒng)、自然語言理解、計算機(jī)視覺、智能機(jī)器人、自動程序設(shè)計等方面。知識表示是人工智能的基本問題之一，推理和搜索都與表示方法密切相關(guān)。常用的知識表示方法有：邏輯表示法、產(chǎn)生式表示法、語義網(wǎng)絡(luò)表示法和框架表示法等。常識，自然為人們所關(guān)注，已提出多種方法，如非單調(diào)推理、定性推理就是從不同角度來表達(dá)常識和處理常識的。問題求解中的自動推理是知識的使用過程，由于有多種知識表示方法，相應(yīng)地有多種推理方法。推理過程一般可分為演繹推理和非演繹推理。謂詞邏輯是演繹推理的基礎(chǔ)。結(jié)構(gòu)化表示下的繼承性能推理是非演繹性的。由于知識處理的需要，近幾年來提出了多種非演澤的推理方法，如連接機(jī)制推理、類比推理、基于示例的推理、反繹推理和受限推理等。搜索是人工智能的一種問題求解方法，搜索策略決定著問題求解的一個推理步驟中知識被使用的優(yōu)先關(guān)系?？煞譃闊o信息導(dǎo)引的盲目搜索和利用經(jīng)驗(yàn)知識導(dǎo)引的啟發(fā)式搜索。啟發(fā)式知識常由啟發(fā)式函數(shù)來表示，啟發(fā)式知識利用得越充分，求解問題的搜索空間就越小。典型的啟發(fā)式搜索方法有A*、AO*算法等。近幾年搜索方法研究開始注意那些具有百萬節(jié)點(diǎn)的超大規(guī)模的搜索問題。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的另一重要課題。機(jī)器學(xué)習(xí)是指在一定的知識表示意義下獲取新知識的過程，按照學(xué)習(xí)機(jī)制的不同，主要有歸納學(xué)習(xí)、分析學(xué)習(xí)、連接機(jī)制學(xué)習(xí)和遺傳學(xué)習(xí)等。知識處理系統(tǒng)主要由知識庫和推理機(jī)組成。知識庫存儲系統(tǒng)所需要的知識，當(dāng)知識量較大而又有多種表示方法時，知識的合理組織與管理是重要的。推理機(jī)在問題求解時，規(guī)定使用知識的基本方法和策略，推理過程中為記錄結(jié)果或通信需設(shè)數(shù)據(jù)庫或采用黑板機(jī)制。如果在知識庫中存儲的是某一領(lǐng)域(如醫(yī)療診斷)的專家知識，則這樣的知識系統(tǒng)稱為專家系統(tǒng)。為適應(yīng)復(fù)雜問題的求解需要，單一的專家系統(tǒng)向多主體的分布式人工智能系統(tǒng)發(fā)展，這時知識共享、主體間的協(xié)作、矛盾的出現(xiàn)和處理將是研究的關(guān)鍵問題。需要數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：高等數(shù)學(xué)，線性代數(shù)，概率論數(shù)理統(tǒng)計和隨機(jī)過程，離散數(shù)學(xué)，數(shù)值分析。需要算法的積累：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支持向量機(jī)，遺傳算法等等算法;當(dāng)然還有各個領(lǐng)域需要的算法，比如要讓機(jī)器人自己在位置環(huán)境導(dǎo)航和建圖就需要研究SLAM;總之算法很多需要時間的積累。需要掌握至少一門編程語言：畢竟算法的實(shí)現(xiàn)還是要編程的;如果深入到硬件的話，一些電類基礎(chǔ)課必不可少。