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专家系统是人工智能领域中较为成熟的一个分支。本文阐述了专家系统的基本概念及基本要素,介绍了专家系统在我国农业中的应用和我国农业专家系统的发展趋势。 相似文献
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介绍了人工智能在医学领域中的应用,其中分别阐述了人工智能在临床医学诊断、骨科、口腔科、妇产科以及影像诊断中的应用以及发挥的重大贡献,最后对人工智能在医学领域中出现的问题进行了分析,并对人工智能技术在医学领域中的发展作了展望。 相似文献
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人工智能技术作为21世纪的三大尖端技术之一,近年来得到了快速有发展。该技术及其形成的各类新型交叉技术已在互联网、交通、医学和制造等多个领域得到了广泛应用,目前已成为各领域研究的热点。本文通过对人工智能关键技术的分析,对其应用现状进行了介绍,主要概述了人工智能的发展历程、关键技术、应用现状,并尝试对人工智能未来的发展方向做出了展望。 相似文献
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主要论述了人工智能技术在公路工程中的应用。根据具体应用领域的不同,分别叙述了专家系统技术、智能决策支持系统和模式识别技术在公路工程领域的研究现状、研究重点和研究趋势,对于我国公路技术与人工智能技术的结合具有一定的促进作用。 相似文献
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医学专家系统是人工智能和专家系统理论和技术在医学领域的重要应用,具有极大的科研和应用价值,它可以帮助医生解决复杂的医学问题,作为医生诊断,治疗的辅助工具.本文主要阐述了本专家系统的结构,需要面对的问题及实现方法. 相似文献
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预测是决策科学化的基础,预测技术是近年来发展起来的一门新兴学科。本文试图运用人工智能思想,建立一个将定量预测模型和专家知识经验结合起来的智能化经济预测专家系统,并对预测专家系统的结构、专家知识的获取和表达等问题,进行了初步研究。作者认为:将计算机专家系统领域的最新成果融合到预测科学中,将是预测方法论发展的一个重要方向。 相似文献
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伴随着人工智能技术的高速发展,利用人工智能技术及时准确发现和处理变压器故障是电力系统的主要发展方向之一。本文提出了运用专家系统和人工神经网络相结合进行变压器故障诊断的方法,并进行了实例仿真测试,证明了该方法的有效性,对人工智能技术应用于电力系统故障诊断具有指导意义。 相似文献
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人工智能技术在计算机数据信息管理领域应用过程中,不但能够实现人性化管理的目标,而且能够使计算机网络向着更加智能化的方向转变,让人们的生产生活变得更加轻松。介绍了人工智能技术的含义、特征及其发展历程,从网络安全和网络服务两个方面探讨人工智能技术在计算机网络中的应用。 相似文献
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人工智能识别技术是在计算机应用技术的基础上衍生和发展起来的科学技术,目前在很多领域都得到了重视和应用。由于人工智能识别技术的发展时间较短,很多关键环节尚未攻克,在使用过程中经常会出现各类问题,给使用者带来巨大的困扰。本文将对人工智能识别技术的产生、发展情况加以论述,并对各个类型的人工智能识别技术的应用瓶颈加以分析,以增加我们对人工只能识别技术的了解,为相关领域的研究提供参考。 相似文献
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本文介绍了交互式学习环境(ILE)教学系统及其现状,着重讨论了人工智能技术与方法在其中的应用,并阐述了人工智能的四个分支:智能代理、专家系统、知识表示、自然语言处理在ILE的应用。 相似文献
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在现今社会,人工智能已经深入人们的生活工作各个领域,对高中生的生活也产了较大的影响。本文首先对人工智能进行简单介绍,进而对人工智能的典型应用领域的经典案例进行介绍,并简单介绍了人工智能的应用现状。同时详细分析了人工智能在高中生生活中的应用情况。并对人工智能领域未来的发展方向做出了展望。 相似文献
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任志鸿 《内蒙古科技与经济》2007,(6S):285-286
人工智能的商业应用技术在过去的十几年中飞速发展，尤其是其中专家系统譬粤登学的冬展更趸倍受商业人士的关注，而这项关键技术的发展也必将促进全球的经济发展，本文将对专家系统在商业智能中的应用现状，技术实现做出论述。 相似文献
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随着现代计算机技术的飞速发展,人工智能日益普及,广泛应用于各个领域。专家系统的应用,是人工智能化普及的重要表现,目前专家系统在天气预报、医疗诊断、地质勘测等方面均得到有效地应用,尤其在矿业工程中,专家系统更是发挥着日益重要的作用。本文通过阐述专家系统的内涵与特征,研究专家系统在矿业工程中的应用现状,并探讨专家系统在该领域的发展前景,以更好地推动矿业工程更好发展。 相似文献
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《中国科技论坛》2021,(8)
本文利用科学计量工具CiteSpace,对SSCI数据库中1956—2019年的3620篇相关期刊论文进行可视化分析。研究发现:国际社会科学领域人工智能研究呈指数型增长,美国引领了社会科学领域的人工智能研究,中国发文量排名第二但国际学术影响力有待提升;核心研究机构以发达国家高校为主,且各研究群体间缺乏合作与交流;高产作者与高被引作者没有重叠性,差异性较大。在人工智能技术的推动下,社会科学领域相关研究呈现出较强的波段特征,先后经历了早期以专家系统为核心的行业应用研究阶段、中期基于人工神经网络的社会科学问题预测阶段以及当代以深度学习为基础的多元化研究阶段,新需求、新问题和新技术是社会科学领域人工智能研究发展的三大驱动力。高突现关键词表明"大数据"和"互联网"是当前的研究前沿,并有可能成为未来社会科学领域人工智能研究的重要发展方向。 相似文献