人工智能学习经验总结范文

导语：如何才能写好一篇人工智能学习经验总结，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

篇1

一、专家系统概述

(一)人工智能

在计算机科学领域，人工智能旨在研究人类的智能行为，然后模仿、扩展人的智能行为，最终用计算机代替某些人脑劳动。从20世纪50年代开始，人工智能逐渐形成了自身的学科群。其主要子学科有:工程和计算机技术方向、认知技术方向、语音语义技术方向。基于人工智能学科群的研究，最具代表性和最重要的应用分支就是专家系统。

斯坦福大学的EcKaidFegenbaum教授描述专家系统是“一种智能的计算机程序，它运用知识和推理过程来解决只有专家才能解决的复杂问题”以知识为基础的专家系统使人工智能研究从理论推导转向实际应用、从一般程序设计转向运用专门知识解决实际问题。

(二）专家系统

1.专家系统的发展

专家系统的发展大致分为4个阶段。第一阶段主要是针对专业化较强的人类问题求解，如DEN-DRAL化学专家系统）、MM1YAC数学专家系统）等。虽然求解专门问题能力较强，但是系统的完整性和可移植性较弱。第二阶段主要是应用于单学科专业型、应用型系统，如FROSPECTOR(地质学专家系统）、MYCN(医学专家系统）等。这个阶段的专家系统在体系结构完整性、可移植性方面做了改进。可移植性表明专家系统外壳程序软件与数据分离，允许系统把一个领域的知识替换成另一个领域的知识。第三阶段主要是综合性、跨学科的专家系统。系统采用多种人工智能语言进行程序编写，采用多种知识表述方法以及多种推理方法。第四阶段的专家系统采用了大型多专家协作系统，利用综合性知识库、多种知识表述、多学科协同解题和并行推理技术来实现具有多主体的智能型专家系统，为专家系统的实际应用提供了充分的技术保障。

2.专家系统的结构和特点

基于规则的专家系统结构与普通程序系统的结构完全不同，通常专家系统由以下几个部分组成:用户界面、解释机、知识获取机、知识库（规则）、推理机以及数据库事实）。如图1所示。

知识库储存相关规则;推理机决定知识库中哪些规则满足事实或目标，标明规则优先级，执行最高优先级的规则进行问题推理;数据库是存放规则所使用的所有事实;解释机负责把推理机得到的结论转化为用户可以理解的形式并显示出来;用户界面是用户和系统相互交流的平台。这样，专家系统能够根据用户需求通过推理得出结论，还可以在多次反复的解决问题过程中自我学习，积累新的知识，从而更好地解决问题。

3.专家系统的应用领域

专家系统是人工智能中应用于实践最多的分支，几乎被应用到每一个知识领域。其应用领域包括:数学、物理、化学、生物、医学、军事、农业、气象、法律、管理等。专家系统的优势在于能够获得和存储人类专业知识，模仿人类的判断和推理，帮助非专业人士解决只有专家才能处理的问题。由于人类社会中专家资源比较稀有，就更能显示出专家系统的可贵性。随着专家系统理论和技术的不断发展，目前已开发了几千种应用产品，其中很多产品在功能上已经赶超了同领域中人类专家的知识水平，并产生了巨大的社会效益和经济效益。

二、专家系统在企业管理中应用的必要条件

把专家系统应用于企业管理需要具备一定的条件，这些条件既有思想观念方面的，也有技术要求方面的。

(一）专家系统要以先进的企业管理理念为基础

企业经营归根结底要以人为本，而专家系统只是用来辅助企业管理者经营的软件。我们应该注重企业文化、企业的组织结构、企业的战略选择，注重产品的研发、市场定位等，时刻以科学化、规范化、合理化的管理思想约束企业管理行为。在此基础上，合理地应用智能化系统协助企业管理人员搞好管理工作。

(二）实施专家系统的各种技术保障

1. 企业各部门应用各种系统的技术保障

随着信息化的普及，许多企业的内部职能部门都有自己的应用系统，如财务管理系统、人力资源管理系统、生产管理系统、销售管理系统等。虽然这些应用系统能够帮助各部门进行日常业务处理，但是各系统之间联系很少并且互不兼容。

专家系统要求各部门的应用系统具有开放性和互联性。例如，在管理某个企业员工的薪酬问题时，专家系统需要调用财务管理系统和人力资源管理系统，如果员工是销售部门的，甚至需要查询销售管理系统的相关数据。可见，企业管理专家系统必须建立在企业公共运行的平台上，各个应用系统的数据完全共享并且能够自由交换。

2. 企业局域网方面的技术保障

企业网络的安全关乎专家系统能否正常运行。局域网要有良好的稳定性、高级别的安全性，这样专家系统才能防止不法黑客的入侵，高效地为企业提供服务。

3. 企业数据库完整性与安全性的技术保障

数据库可以看做专家系统的“大后方”，大量真实可靠的数据也是企业信息化管理的基本保障之一。美国著名的管理和信息系统专家詹姆斯。马丁(JmesManin)曾经提出一系列有关企业信息系统建设的理论和方法。他认为，对于一个好的企业来说，战略数据规划是构成企业核心竞争力的重要因素，它具有非常明显的异质性和专有性，是企业在市场竞争中的制胜法宝。

企业管理领域的专家系统要以数据为主导，重视战略数据规划，应该围绕企业的核心管理流程和主要业务操作建立多个主题数据库，而各个企业部门的应用系统也要围绕主题数据库来建立和运行。这样，专家系统才能准确地进行知识获取与规则分析，产生正确的管理与决策行为。

(三)正确识别企业管理中结构化和非结构化问题

从人工智能学科的角度看，可以把软件分为两类:一类是智能化软件，另一类是非智能化软件。这两类软件的根本区别在于解决问题的方法不同。如果需要解决结构化的问题，就要运用非智能化软件;如果需要解决半结构化或非结构化问题，就要运用智能化软件，最典型的智能化管理软件就是专家系统。

三、专家系统在企业管理中的应用及发展趋势

(一)专家系统在企业管理中的应用状况

当前，在我国企业管理领域比较流行、实用性强的专家系统主要有以下5种。

1. 生产管理领域的专家系统

在生产管理中，需要细致察看和精确掌握整个生产流程，详尽地记录生产流程中各个阶段的不同活动及它们之间的联系，这些因素数量大、关系复杂，高层管理人员往往力不从心，而专家系统能够很好地解决这些问题。

2.  经营管理领域的专家系统

在经营管理领域具有代表性的专家系统是企业战略计划专家系统。它可以对产品成本、产品技术含量、外部市场情况及竞争对手等进行数据分析和综合评估，推算出企业产品的市场潜力和发展前景，以此来制订合理的企业战略计划。

3.  销售管理领域的专家系统

在销售管理领域专家系统可以帮助企业制定销售决策，包括市场份额分配、广告宣传决策、价格决策等。

4. 财务管理领域的专家系统

财务管理专家系统可以用来协助工作人员处理专业的财务问题，如企业财务现状分析、企业保险申报流程制定、企业流动资金管理等。

5.  企业审计专家系统

企业审计专家系统可以用来模拟企业审计过程，对相关企业数据进行分析和推理，提出合理的审计意见，以便审计人员对某些方面进行重点审计，帮助审计人员提高审计效率，保证审计报告的质量。

(二）专家系统应用于企业管理的发展趋势

应用于企业的专家系统集合了管理领域最顶尖的专家知识体系和顶尖的管理理念。系统可以实时解决企业管理中存在的各种问题，并给出专家级别的咨询建议。未来的企业管理专家系统发展方向有如下展望。

0. 智能型发展方向

在管理领域专家系统的开发过程中，蕴含着对该企业管理的更深层次认识、研究和经验总结。从这个角度来看，未来的专家系统开发与设计要更加注重专家知识的整合、深化及扩展。发挥专家系统的智能性，让企业员工感觉好像身边随时有一个“活”的管理专家，坚定他们搞好企业管理的信心。

1. 应用模糊技术开阔企业管理专家系统的设计思路

企业发展过程中遇到的问题一般都具有综合性和复杂性，涉及经济维度、社会维度甚至生态环境维度。因此，管理领域专家系统也会面对大量的非确定性的决策问题，仅依靠现有的专家经验进行逻辑推理是不够的。应用好模糊技术是未来专家系统发展的方向。

2. 加强专家系统的分布式共享性

目前，一些企业已经在应用专家系统来帮助解决企业面临的各种实际问题，但是多数采用分专业、分系统、局部化的专家系统解决方案。今后，企业应该避免各个部门子数据库、子知识系统的分散问题，加强整个企业的数据共享性。建立“用得上”、“用得好”的企业管理专家系统，使专家系统整体调控得当、局部处理精确，更有效地帮助企业决策者分析问题、解决问题。

就像智能机器人能够打败国际象棋大师一样，专家系统在企业管理中的应用已日渐成熟。相信在不久的将来，管理专家系统将大行其道，依靠其智能性和学习性，大大提高企业的管理效率，即时化、人性化和智能化必将成为未来管理专家系统的主要特征。