专家系统应用

数据驱动智能：专家系统中的数据挖掘应用 数据挖掘技术为专家系统注入强大的学习和推理能力，推动其向更高效、智能的方向发展。通过从海量数据中提取隐藏的模式和知识，数据挖掘能够帮助专家系统： 提升知识库构建效率: 自动识别数据中的关联规则和模式，辅助专家进行知识获取和表示，降低构建和维护知识库的成本。 增强推理能力: 利用数据挖掘发现的知识，对复杂情况进行更精准的预测和判断，提高专家系统的解决问题的能力。 实现自适应优化: 根据新数据不断学习和更新知识库，使专家系统能够适应不断变化的环境和需求。 例如，在医疗诊断领域，数据挖掘可以分析大量的病历数据，识别疾病的潜在特征和关联关系，帮助专家系统进行更准确的诊断和治疗方案推荐。 将数据挖掘与神经网络等人工智能算法相结合，可以进一步增强专家系统的学习和推理能力，实现更高级的智能化应用。

专家系统通过提供专业知识，提高了决策者和技术人员的生产力。健康信息学研究临床知识统计分析的创建、共享和应用，是医疗保健实践的基础。随着信息学研究的深入，它将在医学实践中扮演越来越重要的角色。

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Matlab专家系统辅助的多Agent蚁群算法研究-专家系统辅助的多Agent蚁群算法研究. 该研究通过结合Matlab环境中的专家系统与多Agent蚁群算法，探索如何优化蚁群算法的性能与应用。具体方法包括使用专家系统进行知识推理与决策支持，结合多Agent系统的协同工作模式，提升问题求解的效率和准确性。

利用VC和SQL Server开发和管理工艺数据库，致力于优化工艺参数。

针对航空发动机磨损故障诊断专家系统知识获取困难的问题，提出了一种基于Weka平台的知识自动获取模型。该模型将数据挖掘软件Weka嵌入到专家系统中，作为知识自动获取模块。模型利用C4.5决策树算法，对发动机磨损故障知识规则进行提取，其中涉及连续属性的离散化、树的构建和修剪、规则生成等关键技术。通过对某型航空发动机实测油样光谱数据的分析，成功提取了发动机磨损故障知识规则。

网络上的各专业高手分享了解决oracle日常应用中的实际难题，形成了这本精华集。

云计算与大数据移动应用专家讲座 主讲人：刘鹏 教授 清华大学博士，现任中国云计算专家咨询委员会秘书长 中国信息协会大数据分会副会长、工业与信息化部云计算研究中心专家 主持完成科研项目25项，发表论文80余篇，出版专业书籍15本 曾获部级科技进步二等奖4项、三等奖4项 主编国内首部云计算教材《云计算》及云计算编程书籍《实战Hadoop》 知名网站“中国云计算”（chinacloud.cn）及“中国大数据”（thebigdata.cn）创始人 讲座内容: 此次讲座将由刘鹏教授深入浅出地讲解云计算和大数据在移动应用中的应用。刘教授将结合自身丰富的研究经验和行业洞察，为与会者带来一场干货满满的知识盛宴。 参与讲座，您将有机会: 深入了解云计算和大数据的核心概念 掌握云计算和大数据在移动应用领域的最新发展趋势 与行业专家面对面交流，获取宝贵经验

系统应用设计人员必须清晰传达应用系统设计，确保每个人了解数据流动。应用开发人员需传达他们选择的实现策略，以便在语句调整过程中快速识别问题应用模块和可疑SQL语句。数据库管理人员需要仔细监控系统活动并提供数据，以便快速识别和纠正系统性能异常。硬件/软件管理人员必须传达系统的硬件和软件配置信息，以支持有效的系统设计和管理。

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