【人工智能_人工智能導(dǎo)論課件】第7章專家系統(tǒng)與機(jī)器學(xué)習(xí)導(dǎo)論_第1頁(yè)
已閱讀1頁(yè),還剩88頁(yè)未讀, 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

1、第 7 章 專家系統(tǒng)與機(jī)器學(xué)習(xí),教材: 王萬(wàn)良《人工智能導(dǎo)論》(第3版) 高等教育出版社,第7章 專家系統(tǒng)與機(jī)器學(xué)習(xí),專家系統(tǒng)已經(jīng)應(yīng)用到數(shù)學(xué)、物理、化學(xué)、醫(yī)學(xué)、地質(zhì)、氣象、農(nóng)業(yè)、法律、教育、交通運(yùn)輸、機(jī)械、藝術(shù)、以及計(jì)算機(jī)科學(xué)本身,甚至滲透到政治、經(jīng)濟(jì)、軍事等重大決策部門,產(chǎn)生了巨大的社會(huì)效益和經(jīng)濟(jì)效益,成為人工智能的重要分支。下面首先介紹專家系統(tǒng)的基本概念、工作原理、機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念和方

2、法,以及知識(shí)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘的基本概念和方法、建立專家系統(tǒng)的方法以及幾個(gè)著名的專家系統(tǒng)實(shí)例。這幾個(gè)專家系統(tǒng)已經(jīng)成為當(dāng)前開(kāi)發(fā)專家系統(tǒng)的骨架系統(tǒng),具有很廣泛的應(yīng)用。,2,第7章 專家系統(tǒng)與機(jī)器學(xué)習(xí),7.1 專家系統(tǒng)的產(chǎn)生和發(fā)展 7.2 專家系統(tǒng)的概念 7.3 專家系統(tǒng)的工作原理7.4 知識(shí)獲取的主要過(guò)程與模式7.5 機(jī)器學(xué)習(xí)7.6 知識(shí)發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘7.7 專家系統(tǒng)的建立7.8 專家系統(tǒng)實(shí)例7.9 專家系統(tǒng)

3、的開(kāi)發(fā)工具,3,7.1 專家系統(tǒng)的產(chǎn)生和發(fā)展 7.2 專家系統(tǒng)的概念 7.3 專家系統(tǒng)的工作原理7.4 知識(shí)獲取的主要過(guò)程與模式7.5 機(jī)器學(xué)習(xí)7.6 知識(shí)發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘7.7 專家系統(tǒng)的建立7.8 專家系統(tǒng)實(shí)例7.9 專家系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)工具,第7章 專家系統(tǒng)與機(jī)器學(xué)習(xí),4,7.1 專家系統(tǒng)的產(chǎn)生和發(fā)展,第一階段 : 初創(chuàng)期(20世紀(jì)60年代中期- 20世紀(jì)70年代初),DENDRAL系統(tǒng)(1968年,

4、斯坦福大學(xué)費(fèi)根鮑姆等人)——推 斷化學(xué)分子結(jié)構(gòu)的專家系統(tǒng) MYCSYMA系統(tǒng)(1971年,麻省理工學(xué)院 )——用于數(shù)學(xué)運(yùn) 算的數(shù)學(xué)專家系統(tǒng),特點(diǎn):高度的專業(yè)化。 專門問(wèn)題求解能力強(qiáng)。 結(jié)構(gòu)、功能不完整。 移植性差。 缺乏解釋功能。,5,7.1 專家系統(tǒng)的產(chǎn)生和發(fā)展,第二階段: 成熟期(20世紀(jì)70年代中期- 20世紀(jì)80年代初),MYCIN系統(tǒng)(斯坦福大學(xué)

5、 )——血液感染病診斷專家系統(tǒng) PROSPECTOR系統(tǒng)(斯坦福研究所 )——探礦專家系統(tǒng) CASNET系統(tǒng)(拉特格爾大學(xué)):用于青光眼診斷與治療。 AM系統(tǒng)( 1981年,斯坦福大學(xué)):模擬人類進(jìn)行概括、抽象和歸納推理,發(fā)現(xiàn)某些數(shù)論的概念和定理。 HEARSAY系統(tǒng)(卡內(nèi)基-梅隆大學(xué))——語(yǔ)音識(shí)別專家系統(tǒng),6,7.1 專家系統(tǒng)的產(chǎn)生和發(fā)展,第二階段: 成熟期(20世紀(jì)70年代中期- 20世紀(jì)80年代初),特點(diǎn): (1)單

6、學(xué)科專業(yè)型專家系統(tǒng)。(2)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)完整,功能較全面,移植性好。(3)具有推理解釋功能,透明性好。(4)采用啟發(fā)式推理、不精確推理。(5)用產(chǎn)生式規(guī)則、框架、語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)表達(dá)知識(shí)。(6)用限定性英語(yǔ)進(jìn)行人-機(jī)交互。,7,7.1 專家系統(tǒng)的產(chǎn)生和發(fā)展,第三階段:發(fā)展期(20世紀(jì)80年代至今),專家系統(tǒng)XCON(DEC公司、卡內(nèi)基-梅隆大學(xué) ):為VAX計(jì)算機(jī)系統(tǒng)制訂硬件配置方案。專家系統(tǒng)開(kāi)發(fā)工具:骨架系統(tǒng):EMYCIN、KAS、

7、EXPERT 等。通用型知識(shí)表達(dá)語(yǔ)言: OPS5 等。專家系統(tǒng)開(kāi)發(fā)環(huán)境: AGE 等。,8,7.1 專家系統(tǒng)的產(chǎn)生和發(fā)展,第三階段:發(fā)展期(20世紀(jì)80年代至今),我國(guó)研制開(kāi)發(fā)的專家系統(tǒng):施肥專家系統(tǒng)(中國(guó)科學(xué)院合肥智能機(jī)械研究所)新構(gòu)造找水專家系統(tǒng)(南京大學(xué))勘探專家系統(tǒng)及油氣資源評(píng)價(jià)專家系統(tǒng)(吉林大學(xué))服裝剪裁專家系統(tǒng)及花布圖案設(shè)計(jì)專家系統(tǒng)(浙江大學(xué))關(guān)幼波肝病診斷專家系統(tǒng)(北京中醫(yī)學(xué)院),9,7.1 專家系統(tǒng)的產(chǎn)

8、生和發(fā)展 7.2 專家系統(tǒng)的概念7.3 專家系統(tǒng)的工作原理7.4 知識(shí)獲取的主要過(guò)程與模式7.5 機(jī)器學(xué)習(xí)7.6 知識(shí)發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘7.7 專家系統(tǒng)的建立7.8 專家系統(tǒng)實(shí)例7.9 專家系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)工具,第7章 專家系統(tǒng)與機(jī)器學(xué)習(xí),10,,7.2.1 專家系統(tǒng)的定義7.2.2 專家系統(tǒng)的特點(diǎn)7.2.3 專家系統(tǒng)的類型7.2.4 專家系統(tǒng)的應(yīng)用,7.2 專家系統(tǒng)的概念,11,,7.2.1 專家系統(tǒng)的

9、定義7.2.2 專家系統(tǒng)的特點(diǎn)7.2.3 專家系統(tǒng)的類型7.2.4 專家系統(tǒng)的應(yīng)用,7.2 專家系統(tǒng)的概念,12,7.2.1 專家系統(tǒng)的定義,1. 定義,費(fèi)根鮑姆(E. A. Feigenbaum): “專家系統(tǒng)是一種智能的計(jì)算機(jī)程序,它運(yùn)用知識(shí)和推理來(lái)解決只有專家才能解決的復(fù)雜問(wèn)題?!?專家系統(tǒng):一類包含知識(shí)和推理的智能計(jì)算機(jī)程序 。,13,7.2.1 專家系統(tǒng)的定義,2. 專家系統(tǒng)的基本組成,14,,7.2.1

10、專家系統(tǒng)的定義7.2.2 專家系統(tǒng)的特點(diǎn)7.2.3 專家系統(tǒng)的類型7.2.4 專家系統(tǒng)的應(yīng)用,7.2 專家系統(tǒng)的概念,15,(1)具有專家水平的專業(yè)知識(shí)。(2)能進(jìn)行有效的推理。 (3)啟發(fā)性。(4)靈活性。(5)透明性。(6)交互性。,7.2.2 專家系統(tǒng)的特點(diǎn),一個(gè)計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)的透明性:系統(tǒng)自身及其行為能被用戶所理解。,16,,,專家系統(tǒng)與傳統(tǒng)程序的比較(1)編程思想:,7.2.2 專家系統(tǒng)的特點(diǎn),傳統(tǒng)程

11、序 = 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)+算法專家系統(tǒng) = 知識(shí)+推理,(2)傳統(tǒng)程序:關(guān)于問(wèn)題求解的知識(shí)隱含于程序中。 專家系統(tǒng):知識(shí)單獨(dú)組成知識(shí)庫(kù),與推理機(jī)分離。,(3)處理對(duì)象: 傳統(tǒng)程序:數(shù)值計(jì)算和數(shù)據(jù)處理。 專家系統(tǒng):符號(hào)處理。,17,,,專家系統(tǒng)與傳統(tǒng)程序的比較(4)傳統(tǒng)程序:不具有解釋功能。 專家系統(tǒng):具有解釋功能。,7.2.2 專家系統(tǒng)的特點(diǎn),(5)傳統(tǒng)程序:產(chǎn)生正確的答案。

12、 專家系統(tǒng):通常產(chǎn)生正確的答案,有時(shí)產(chǎn)生錯(cuò)誤的答案。,(6)系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)不同。,18,,7.2.1 專家系統(tǒng)的定義7.2.2 專家系統(tǒng)的特點(diǎn)7.2.3 專家系統(tǒng)的類型7.2.4 專家系統(tǒng)的應(yīng)用,7.2 專家系統(tǒng)的概念,19,7.2.3 專家系統(tǒng)的類型,20,,7.2.1 專家系統(tǒng)的定義7.2.2 專家系統(tǒng)的特點(diǎn)7.2.3 專家系統(tǒng)的類型7.2.4 專家系統(tǒng)的應(yīng)用,7.2 專家系統(tǒng)的概念,21,7.2.4

13、專家系統(tǒng)的應(yīng)用,22,7.2.4 專家系統(tǒng)的應(yīng)用,23,第7章 專家系統(tǒng)與機(jī)器學(xué)習(xí),7.1 專家系統(tǒng)的產(chǎn)生和發(fā)展 7.2 專家系統(tǒng)的概念 7.3 專家系統(tǒng)的工作原理7.4 知識(shí)獲取的主要過(guò)程與模式7.5 機(jī)器學(xué)習(xí)7.6 知識(shí)發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘7.7 專家系統(tǒng)的建立7.8 專家系統(tǒng)實(shí)例7.9 專家系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)工具,24,7.3 專家系統(tǒng)的工作原理,,,人,機(jī),接,口,,用戶,,領(lǐng)域?qū)<?,知識(shí)工程師,,解

14、釋機(jī)構(gòu),,知識(shí)獲取機(jī)構(gòu),,數(shù)據(jù)庫(kù),,推理機(jī),,知識(shí)庫(kù),,專家系統(tǒng)核心,,,專家系統(tǒng)的一般結(jié)構(gòu),,人,機(jī),接,口,,,,,解釋機(jī)構(gòu),,知識(shí)獲取機(jī)構(gòu),,數(shù)據(jù)庫(kù),,推理機(jī),,知識(shí)庫(kù),,專家系統(tǒng)核心,,,25,第7章 專家系統(tǒng),7.1 專家系統(tǒng)的產(chǎn)生和發(fā)展 7.2 專家系統(tǒng)的概念 7.3 專家系統(tǒng)的工作原理7.4 知識(shí)獲取的主要過(guò)程與模式7.5 機(jī)器學(xué)習(xí)7.6 知識(shí)發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘7.7 專家系統(tǒng)的建立7.8 專家

15、系統(tǒng)實(shí)例7.9 專家系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)工具,26,7.4 知識(shí)獲取的主要過(guò)程與模式,7.4.1 知識(shí)獲取的過(guò)程抽取知識(shí)、知識(shí)的轉(zhuǎn)換、知識(shí)的輸入、知識(shí)的檢測(cè) 。,,,領(lǐng)域?qū)<?,知識(shí)工程師,,知識(shí)庫(kù),,數(shù)據(jù),問(wèn)題,提問(wèn),,知識(shí),概念,解答,,形式化,結(jié)構(gòu)知識(shí),,,,知識(shí)獲取的過(guò)程,,,,,數(shù)據(jù),問(wèn)題,提問(wèn),,知識(shí),概念,解答,,形式化,結(jié)構(gòu)知識(shí),,,27,7.4 知識(shí)獲取的主要過(guò)程與模式,7.4.2 知識(shí)獲取的模式非自動(dòng)知識(shí)獲取、

16、自動(dòng)知識(shí)獲取、半自動(dòng)知識(shí)獲取。,,,知,識(shí),工,程,師,,知,識(shí),編,輯器,,知識(shí)庫(kù),,科技文獻(xiàn),,領(lǐng)域?qū)<?,閱讀,,對(duì)話,,非自動(dòng)化知識(shí)獲取,,知,識(shí),工,程,師,,知,識(shí),編,輯器,,,,,閱讀,,對(duì)話,,,,文字、圖象識(shí)別,,語(yǔ),音,識(shí),別,,歸納,理解,翻譯,,知識(shí)庫(kù),,文字、圖象,,領(lǐng)域?qū)<?,自動(dòng)知識(shí)獲取,,,,歸納,理解,翻譯,,,,,28,機(jī)器學(xué)習(xí):機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine learning)使計(jì)算機(jī)能模擬人的學(xué)習(xí)行為

17、,自動(dòng)地通過(guò)學(xué)習(xí)來(lái)獲取知識(shí)和技能,不斷改善性能,實(shí)現(xiàn)自我完善。,7.5 機(jī)器學(xué)習(xí),(1)學(xué)習(xí)機(jī)理 人類獲取知識(shí)、技能和抽象概念的天賦能力。 (2)學(xué)習(xí)方法 機(jī)器學(xué)習(xí)方法的構(gòu)造是在對(duì)生物學(xué)習(xí)機(jī)理進(jìn)行簡(jiǎn)化的基礎(chǔ)上,用計(jì)算的方法進(jìn)行再現(xiàn)。 (3)學(xué)習(xí)系統(tǒng) 能夠在一定程度上實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的系統(tǒng)。,29,一個(gè)學(xué)習(xí)系統(tǒng)一般應(yīng)該有環(huán)境、學(xué)習(xí)、知識(shí)庫(kù)、執(zhí)行與評(píng)價(jià)等四個(gè)基本部分組成。,7.5.1 機(jī)器學(xué)習(xí)的基本

18、概念,“示例空間”是所有可對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行訓(xùn)練的示例集合?!八阉鳌钡淖饔檬菑氖纠臻g中查找所需的示例?!敖忉尅笔菑乃阉鞯降氖纠谐橄蟪鏊璧挠嘘P(guān)信息形成知識(shí)。“形成知識(shí)”是把解釋得到的信息綜合、歸納形成一般性的知識(shí)?!膀?yàn)證”的作用是檢驗(yàn)所形成的知識(shí)的正確性。,30,知識(shí)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘的目的:從數(shù)據(jù)集中抽取和精化一般規(guī)律或模式。知識(shí)發(fā)現(xiàn)過(guò)程分為:數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)挖掘以及結(jié)果的解釋評(píng)估等三步。1.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備:數(shù)據(jù)選、數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)變換。

19、數(shù)據(jù)選取就是根據(jù)用戶的需要從原始數(shù)據(jù)庫(kù)中抽取的一組數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)預(yù)處理一般可能包括消除噪聲、推導(dǎo)計(jì)算缺值數(shù)據(jù)、消除重復(fù)記錄、完成數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換等。數(shù)據(jù)變換是從初始特征中找出真正有用的特征以減少數(shù)據(jù)開(kāi)采時(shí)要考慮的特征或變量個(gè)數(shù)。,7.6 知識(shí)發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘,31,2.數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘階段首先要確定挖掘的任務(wù)或目的是什么,如數(shù)據(jù)總結(jié)、分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則或序列模式等。確定了挖掘任務(wù)后,就要決定使用什么樣的挖掘算法。同樣的任務(wù)可以用不同

20、的算法來(lái)實(shí)現(xiàn)。選擇實(shí)現(xiàn)算法有兩個(gè)考慮因素:一是不同的數(shù)據(jù)有不同的特點(diǎn),因此需要用與之相關(guān)的算法來(lái)挖掘;二是用戶或?qū)嶋H運(yùn)行系統(tǒng)的要求,有的用戶可能希望獲取描述型的、容易理解的知識(shí),而有的用戶系統(tǒng)的目的是獲取預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度盡可能高的預(yù)測(cè)型知識(shí)。,7.6 知識(shí)發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘,32,3.結(jié)果解釋和評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)挖掘階段發(fā)現(xiàn)的知識(shí)模式中可能存在冗余或無(wú)關(guān)的模式,所以還要經(jīng)過(guò)用戶或機(jī)器的評(píng)價(jià)。若發(fā)現(xiàn)所得模式不滿足用戶要求,則需要退回到發(fā)現(xiàn)階段之前

21、,如重新選取數(shù)據(jù),采用新的數(shù)據(jù)變換方法,設(shè)定新的數(shù)據(jù)挖掘參數(shù)值,甚至換一種挖掘算法。由于KDD最終是面向人的,因此可能要對(duì)發(fā)現(xiàn)的模式進(jìn)行可視化,或者把結(jié)果轉(zhuǎn)換為用戶易懂的另一種表示,如把分類決策樹(shù)轉(zhuǎn)換為“if-then…”規(guī)則。,7.6 知識(shí)發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘,33,知識(shí)發(fā)現(xiàn)的任務(wù):數(shù)據(jù)總結(jié):對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行濃縮,給出它的緊湊描述。概念描述:從學(xué)習(xí)任務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)中提取總體特征。分類:提出一個(gè)分類函數(shù)或分類模型(也常常稱作分類器),該模型

22、能把數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到給定類別中的一個(gè)。聚類:根據(jù)數(shù)據(jù)的不同特征,將其劃分為不同的類。包括統(tǒng)計(jì)方法、機(jī)器學(xué)習(xí)方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和面向數(shù)據(jù)庫(kù)的聚類方法等。相關(guān)性分析:發(fā)現(xiàn)特征之間或數(shù)據(jù)之間的相互依賴關(guān)系。偏差分析:尋找觀察結(jié)果與參照量之間的有意義的差別。建模:通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘,構(gòu)造出能描述一種活動(dòng)、狀態(tài)或現(xiàn)象的數(shù)學(xué)模型。,7.6 知識(shí)發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘,34,知識(shí)發(fā)現(xiàn)的主要方法:1.統(tǒng)計(jì)方法:從事物的外在數(shù)量上的表現(xiàn)去推斷事物可能

23、的規(guī)律性。常見(jiàn)的有回歸分析、判別分析、聚類分析以及探索分析等。2.粗糙集:粗糙集是具有三值隸屬函數(shù)的模糊集,即是、不是、也許。常與規(guī)則歸納、分類和聚類方法結(jié)合起來(lái)使用。3.可視化:把數(shù)據(jù)、信息和知識(shí)轉(zhuǎn)化為圖形等,使抽象的數(shù)據(jù)信息形象化。信息可視化也是知識(shí)發(fā)現(xiàn)的一個(gè)有用的手段。4.傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法:包括符號(hào)學(xué)習(xí)和連接學(xué)習(xí)。,7.6 知識(shí)發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘,35,知識(shí)發(fā)現(xiàn)的對(duì)象:1.數(shù)據(jù)庫(kù):當(dāng)前研究比較多的是關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)。2

24、.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù):數(shù)據(jù)挖掘?yàn)閿?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)提供深層次數(shù)據(jù)分析的手段,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)為數(shù)據(jù)挖掘提供經(jīng)過(guò)良好預(yù)處理的數(shù)據(jù)源。3. Web信息:Web知識(shí)發(fā)現(xiàn)主要分內(nèi)容發(fā)現(xiàn)和結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)。內(nèi)容發(fā)現(xiàn)是指從Web文檔的內(nèi)容中提取知識(shí);結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)是指從Web文檔的結(jié)構(gòu)信息中推導(dǎo)知識(shí)。4. 圖像和視頻數(shù)據(jù):圖像和視頻數(shù)據(jù)中也存在有用的信息。比如,地球資源衛(wèi)星每天都要拍攝大量的圖像或錄像。,7.6 知識(shí)發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘,36,第7章 專家系統(tǒng)與機(jī)器學(xué)習(xí),7.1 專家系

25、統(tǒng)的產(chǎn)生和發(fā)展 7.2 專家系統(tǒng)的概念 7.3 專家系統(tǒng)的工作原理7.4 知識(shí)獲取的主要過(guò)程與模式7.5 機(jī)器學(xué)習(xí)7.6 知識(shí)發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘7.7 專家系統(tǒng)的建立7.8 專家系統(tǒng)實(shí)例7.9 專家系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)工具,37,,7.7.1 適合于專家系統(tǒng)求解的問(wèn)題7.7.2 專家系統(tǒng)的設(shè)計(jì)原則與開(kāi)發(fā)步驟7.7.3 專家系統(tǒng)的評(píng)價(jià),7.7 專家系統(tǒng)的建立,38,,7.7.1 適合于專家系統(tǒng)求解的問(wèn)題7.7.2

26、 專家系統(tǒng)的設(shè)計(jì)原則與開(kāi)發(fā)步驟7.7.3 專家系統(tǒng)的評(píng)價(jià),7.7 專家系統(tǒng)的建立,39,7.7.1 適合于專家系統(tǒng)求解的問(wèn)題,如何選擇適合專家系統(tǒng)開(kāi)發(fā)的問(wèn)題——威特曼(Waterman),什么情況下開(kāi)發(fā)專家系統(tǒng)是可能的?什么情況下開(kāi)發(fā)專家系統(tǒng)是合理的?什么情況下開(kāi)發(fā)專家系統(tǒng)是合適的?,40,7.7.1 適合于專家系統(tǒng)求解的問(wèn)題,1. 什么情況下開(kāi)發(fā)專家系統(tǒng)是可能的?,(1)主要依靠經(jīng)驗(yàn)性知識(shí),不需運(yùn)用大量常識(shí)性知識(shí)就

27、 可解決的任務(wù)。(2)存在真正的領(lǐng)域?qū)<?。?)有明確的開(kāi)發(fā)目標(biāo),且任務(wù)不太難實(shí)現(xiàn)。,41,7.7.1 適合于專家系統(tǒng)求解的問(wèn)題,2. 什么情況下開(kāi)發(fā)專家系統(tǒng)是合理的?,(1)具有較高的經(jīng)濟(jì)效益。 (2)人類專家奇缺,但在許多地方又十分需要。(3)人類專家經(jīng)驗(yàn)不斷丟失。 (4)危險(xiǎn)場(chǎng)合需要專業(yè)知識(shí) 。,42,7.7.1 適合于專家系統(tǒng)求解的問(wèn)題,3. 什么情況下開(kāi)發(fā)專家系統(tǒng)是合適的?,(1)本質(zhì):?jiǎn)栴}

28、能通過(guò)符號(hào)操作和符號(hào)結(jié)構(gòu)進(jìn)行求解, 且需使用啟發(fā)式知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)規(guī)則才能得到答案。 (2)復(fù)雜性。 (3)范圍:所選任務(wù)的大小可駕馭、 任務(wù)有實(shí)用價(jià)值。,43,,7.7.1 適合于專家系統(tǒng)求解的問(wèn)題7.7.2 專家系統(tǒng)的設(shè)計(jì)原則與開(kāi)發(fā)步驟7.7.3 專家系統(tǒng)的評(píng)價(jià),7.7 專家系統(tǒng)的建立,44,7.7.2 專家系統(tǒng)的設(shè)計(jì)原則與開(kāi)發(fā)步驟,1. 專家系統(tǒng)的設(shè)計(jì)原則,(1)專門的任務(wù)(2)專家合作 (3)原型

29、設(shè)計(jì) (4)用戶參與 (5)輔助工具 (6)知識(shí)庫(kù)與推理機(jī)分離,45,7.7.2 專家系統(tǒng)的設(shè)計(jì)原則與開(kāi)發(fā)步驟,2. 專家系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)步驟,46,,7.7.1 適合于專家系統(tǒng)求解的問(wèn)題7.7.2 專家系統(tǒng)的設(shè)計(jì)原則與開(kāi)發(fā)步驟7.7.3 專家系統(tǒng)的評(píng)價(jià),7.7 專家系統(tǒng)的建立,47,7.7.3 專家系統(tǒng)的評(píng)價(jià),1. 正確性,(1)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的正確性: 系統(tǒng)設(shè)計(jì)思想的正確性。 系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法的正確性。 設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)

30、工具的正確性。,(2)系統(tǒng)測(cè)試的正確性: 測(cè)試目的、方法、條件的正確性。 測(cè)試結(jié)果、數(shù)據(jù)、記錄的正確性。,48,7.7.3 專家系統(tǒng)的評(píng)價(jià),1. 正確性,(3)系統(tǒng)運(yùn)行的正確性: 推理結(jié)論、求解結(jié)果、咨詢建議的正確性。 推理解釋及可信度估算的正確性。 知識(shí)庫(kù)知識(shí)的正確性。,49,7.7.3 專家系統(tǒng)的評(píng)價(jià),2. 有用性,(1) 推理結(jié)論、求解結(jié)果、咨詢建議的有用性。 (2) 系統(tǒng)的知識(shí)水平、可用范圍

31、、易擴(kuò)展性、易更新性等。 (3) 問(wèn)題的求解能力,可能場(chǎng)合和環(huán)境。 (4) 人機(jī)交互的友好性。 (5) 運(yùn)行可靠性、易維護(hù)性、可移植性。 (6) 系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性。,50,第7章 專家系統(tǒng)與機(jī)器學(xué)習(xí),7.1 專家系統(tǒng)的產(chǎn)生和發(fā)展 7.2 專家系統(tǒng)的概念 7.3 專家系統(tǒng)的工作原理7.4 知識(shí)獲取的主要過(guò)程與模式7.5 機(jī)器學(xué)習(xí)7.6 知識(shí)發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘7.7 專家系統(tǒng)的建立7.8 專家系統(tǒng)

32、實(shí)例7.9 專家系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)工具,51,,7.8.1 醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)──MYCIN 7.8.2 地質(zhì)勘探專家系統(tǒng)──PROSPECTOR,7.8 專家系統(tǒng)實(shí)例,52,,7.8.1 醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)──MYCIN 7.8.2 地質(zhì)勘探專家系統(tǒng)──PROSPECTOR,7.8 專家系統(tǒng)實(shí)例,53,7.8.1 醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)──MYCIN,1. 系統(tǒng)結(jié)構(gòu),MYCIN系統(tǒng)由斯坦福大學(xué)1972年開(kāi)始建造,1978年最終完成。系統(tǒng)用INTE

33、R LISP語(yǔ)言編寫(xiě)。知識(shí)庫(kù)有二百多條規(guī)則,可識(shí)別51種病菌,正確處理23種抗生素。,54,7.8.1 醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)──MYCIN,1. 系統(tǒng)結(jié)構(gòu),,,,55,7.8.1 醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)──MYCIN,2. 數(shù)據(jù)表示 :上下文樹(shù)(context tree),,56,7.8.1 醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)──MYCIN,3. 知識(shí)表示,(1)領(lǐng)域知識(shí)的表示:產(chǎn)生式規(guī)則。 RULE 064 如果:有機(jī)體染色是革蘭氏陽(yáng)性,

34、 且 是有機(jī)形態(tài)是球狀的, 且 有機(jī)體的生長(zhǎng)結(jié)構(gòu)呈鏈狀, 則:存在證據(jù)表明該有機(jī)體為鏈球菌類,可信度為0.7。 RULE 064 PREMISE: ( $ AND (SAME CNTXT STALN GRAMPOS) (

35、SAME CNTXT MORPH COCCUS) (SAME CNTXT CONFORM CHAINS)) ACTION: (CONLUDE CNTXT IDENT STREPTO COCCUS TALLY.7),57,7.8.1 醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)──MYCIN,3. 知識(shí)表示,(2)臨床參數(shù)的表示 臨床參數(shù):三元組(上下文樹(shù)、屬性、值)

36、 例:三元組(機(jī)體-1,形態(tài),桿狀) 三元組(機(jī)體-1,染色體,革蘭氏陰性) 臨床數(shù)據(jù):?jiǎn)沃?、是非值、多值?MYCIN系統(tǒng)有65個(gè)臨床參數(shù),按照其相對(duì)應(yīng)的上下文分類。,58,7.8.1 醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)──MYCIN,4. 推理策略:反向推理、深度優(yōu)先的搜索策略,,,,REGIMEN,(,規(guī)則,092,),,TREATFOR,,COVERFOR,,(,規(guī)則,090,),,(規(guī)則,149,),,IDENT,,I

37、NFECTLOC,,FEBRILE,,SIGNIFICANCE,,,,,,,,,,…,,…,,…,,…,,,REGIMEN,(,規(guī)則,092,),,TREATFOR,,COVERFOR,,(,規(guī)則,090,),,(規(guī)則,149,),,IDENT,,INFECTLOC,,FEBRILE,,SIGNIFICANCE,,,,,,,,,,…,,…,,…,,…,,關(guān)于病人的上下文樹(shù),59,7.8.1 醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)──MYCIN,4. 推理策略,

38、MYCIN系統(tǒng):通過(guò)兩個(gè)子程序MONITOR和FINDOUT完成整個(gè)咨詢和推理過(guò)程。 MONITOR:分析規(guī)則的前提條件是否滿足,以決定拒絕該規(guī)則還是采用該規(guī)則,并將每次鑒定一個(gè)前提后的結(jié)果記錄在動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)中。 FINDOUT:檢查MONITOR所需要的參數(shù),它可能已在動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)中,也可以通過(guò)用戶提問(wèn)獲取。,60,7.8.1 醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)──MYCIN,5. 治療方案選擇,(1) 生成可能的“治療方案表” 例如:

39、 IF 細(xì)菌的特征是 Pseudomonas THEN 建議在下列藥物中選擇治療: colistin (0.98) polynyxin (0.96) gentamicin (0.

40、96) carbenicillin (0.96) sulfisoxazole (0.96),61,7.8.1 醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)──MYCIN,5. 治療方案選擇,(2) 選擇用藥配方 該藥物對(duì)細(xì)菌治療的有效性。 該藥物是否已用過(guò)。 該藥物的副作用。,62,7.8.1 醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)──

41、MYCIN,6. 知識(shí)獲取,(1) 告訴專家新建立的規(guī)則的名字(規(guī)則序號(hào))。 (2) 逐條獲取前提,并從英文翻譯成LISP表達(dá)。 (3) 逐條獲取結(jié)論動(dòng)作,也從英文翻譯為L(zhǎng)ISP表達(dá)。 (4) 用LISP-english子程序?qū)⒁?guī)則翻譯成英語(yǔ),顯示給專家。 (5) 提問(wèn)專家是否同意這條翻譯的規(guī)則;如果規(guī)則不正確, 專家進(jìn)行修改并回到步驟 (4)。,63,7.8.1 醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)──MYCIN,6.

42、 知識(shí)獲取,(6) 檢查新規(guī)則與其他舊規(guī)則之間的矛盾。 (7) 如果有必要,可調(diào)用輔助分類規(guī)則對(duì)新規(guī)則分類。 (8) 把規(guī)則加入LOOKHEAD表。 (9) 把規(guī)則加入CONTAIED-IN表、UPDATED-BY表。 (10) 告訴專家系統(tǒng)新規(guī)則已是規(guī)則庫(kù)中的一部分了。,64,,7.8.1 醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)──MYCIN 7.8.2 地質(zhì)勘探專家系統(tǒng)──PROSPECTOR,7.8 專家系統(tǒng)實(shí)例,65,7.8.2 地質(zhì)勘探

43、專家系統(tǒng)──PROSPECTOR,1. PROSPECTOR系統(tǒng)概述(1) 系統(tǒng)結(jié)構(gòu),,,66,7.8.2 地質(zhì)勘探專家系統(tǒng)──PROSPECTOR,1. PROSPECTOR系統(tǒng)概述(1) 系統(tǒng)結(jié)構(gòu),,模型文件(模型知識(shí)庫(kù)):12個(gè)模型文件,表達(dá)成推理規(guī)則網(wǎng)絡(luò),共有1100多條規(guī)則。規(guī)則的前提是地質(zhì)勘探數(shù)據(jù),結(jié)論的前提是推理得出的地質(zhì)假設(shè)如礦床分類、含量、分布等。 術(shù)語(yǔ)文件(術(shù)語(yǔ)知識(shí)庫(kù)):有400種巖石、地質(zhì)名字地質(zhì)年代和

44、在語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)中用的其他術(shù)語(yǔ)。 分析器:將模型文件轉(zhuǎn)換成系統(tǒng)內(nèi)部的推理網(wǎng)絡(luò)。 推理網(wǎng)絡(luò):具有層次結(jié)構(gòu)的與/或樹(shù),將勘探數(shù)據(jù)和有關(guān)地質(zhì)假設(shè)聯(lián)系起來(lái),進(jìn)行從頂?shù)降椎闹鸺?jí)推理,上一級(jí)的結(jié)論作為下一級(jí)的證據(jù),直到結(jié)論可由勘探數(shù)據(jù)直接證實(shí)的端結(jié)點(diǎn)為止。,67,7.8.2 地質(zhì)勘探專家系統(tǒng)──PROSPECTOR,1. PROSPECTOR系統(tǒng)概述(1) 系統(tǒng)結(jié)構(gòu),,匹配器:用于語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)匹配。 傳送器:用于修正推理網(wǎng)絡(luò)中模型空間狀態(tài)變化的概

45、率值。 英語(yǔ)分析器:對(duì)用戶以簡(jiǎn)單的英語(yǔ)陳述句輸入的信息進(jìn)行分析,并變換到語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)上。 問(wèn)答系統(tǒng):檢查推理網(wǎng)絡(luò)的推理過(guò)程及模型的運(yùn)行情況,用戶可以隨時(shí)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行查詢,系統(tǒng)也可以對(duì)用戶提出問(wèn)題,要求提供勘探證據(jù)。 知識(shí)獲取系統(tǒng):獲取專家知識(shí),增刪、修改推理網(wǎng)絡(luò)。,68,7.8.2 地質(zhì)勘探專家系統(tǒng)──PROSPECTOR,1. PROSPECTOR系統(tǒng)概述(1)系統(tǒng)結(jié)構(gòu) (2) 系統(tǒng)的功能,,網(wǎng)絡(luò)編譯程序:通過(guò)鉆井定

46、位模型,根據(jù)推理結(jié)果,編制鉆井井位選擇方案,輸出圖像信息。 解釋系統(tǒng):對(duì)用戶解釋有關(guān)結(jié)論和斷言的推理過(guò)程、步驟和依據(jù)。 知識(shí)獲取系統(tǒng):獲取專家知識(shí),增刪、修改推理網(wǎng)絡(luò)。,(1) 勘探結(jié)果評(píng)價(jià)。 (2) 礦區(qū)勘探評(píng)測(cè)。 (3) 編制井位計(jì)劃。,69,7.8.2 地質(zhì)勘探專家系統(tǒng)──PROSPECTOR,2. 推理網(wǎng)絡(luò),,推理網(wǎng)絡(luò):一個(gè)礦床模型經(jīng)編碼而成的網(wǎng)絡(luò),把探區(qū)證據(jù)和一些重要地質(zhì)假設(shè)連接成一個(gè)有向圖。,推理方

47、法: (1) 似然推理:根據(jù)Bayes原理的概率關(guān)系進(jìn)行推理,用“似 然率”表示規(guī)則的強(qiáng)度。 (2) 邏輯推理:基于布爾邏輯關(guān)系的推理 。 (3) 上、下文推理:基于上、下文語(yǔ)義關(guān)系的推理。,70,第7章 專家系統(tǒng)與機(jī)器學(xué)習(xí),7.1 專家系統(tǒng)的產(chǎn)生和發(fā)展 7.2 專家系統(tǒng)的概念 7.3 專家系統(tǒng)的工作原理7.4 知識(shí)獲取的主要過(guò)程與模式7.5 機(jī)器學(xué)習(xí)7.6 知識(shí)發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘7.7

48、 專家系統(tǒng)的建立7.8 專家系統(tǒng)實(shí)例7.9 專家系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)工具,71,,7.9.1 骨架系統(tǒng) 7.9.2 通用型知識(shí)表達(dá)語(yǔ)言 7.9.3 專家系統(tǒng)開(kāi)發(fā)環(huán)境 7.9.4 專家系統(tǒng)程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言,7.9 專家系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)工具,72,,7.9.1 骨架系統(tǒng) 7.9.2 通用型知識(shí)表達(dá)語(yǔ)言 7.9.3 專家系統(tǒng)開(kāi)發(fā)環(huán)境 7.9.4 專家系統(tǒng)程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言,7.9 專家系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)工具,73,7.9.1 骨架系

49、統(tǒng),1. EMYCIN系統(tǒng),EMYCIN系統(tǒng)的功能:(1)解釋程序。(2)知識(shí)編輯程序及類英語(yǔ)的簡(jiǎn)化會(huì)話語(yǔ)言。(3)知識(shí)庫(kù)管理和維護(hù)手段。(4)跟蹤和調(diào)試功能。,EMYCIN系統(tǒng)的工作過(guò)程:(1)專家系統(tǒng)建立過(guò)程。(2)咨詢過(guò)程。,74,7.9.1 骨架系統(tǒng),1. EMYCIN系統(tǒng),,,75,7.9.1 骨架系統(tǒng),2. KAS系統(tǒng),KAS系統(tǒng):由PROSPECTOR系統(tǒng)抽去原有的地質(zhì)勘探知識(shí)而形成的,適用于開(kāi)發(fā)解釋型專家

50、系統(tǒng)。 KAS系統(tǒng):采用產(chǎn)生式規(guī)則和語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的知識(shí)表達(dá)方法及啟發(fā)式正反向混合推理控制策略。,網(wǎng)絡(luò)編輯程序:把用戶輸入的信息轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò),并檢測(cè)語(yǔ)法錯(cuò)誤和一致性等。 網(wǎng)絡(luò)匹配程序:分析任意兩個(gè)語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)之間的關(guān)系,是否具有等價(jià)、包含、相交等關(guān)系,從而決定是否匹配,同時(shí)檢測(cè)知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)是否存在矛盾、冗余等。,76,7.9.1 骨架系統(tǒng),2. KAS系統(tǒng),,,77,7.9.1 骨架系統(tǒng),3. EXPERT系統(tǒng),EXPER

51、T系統(tǒng): 威斯(Weiss)、庫(kù)里科斯基(Kulikowski)等人在CASNET系統(tǒng)(青光眼診斷系統(tǒng))等的基礎(chǔ)上于1981年設(shè)計(jì)完成的一個(gè)骨架系統(tǒng),適用開(kāi)發(fā)診斷和分類型專家系統(tǒng)。,EXPERT系統(tǒng)的知識(shí)由假設(shè)、事實(shí)和決策規(guī)則三部分組成。 事實(shí):有待觀察、測(cè)量和確定的證據(jù)。 假設(shè):由系統(tǒng)推出來(lái)的結(jié)論。 規(guī)則:描述事實(shí)和假設(shè)之間的邏輯關(guān)系。,78,7.9.1 骨架系統(tǒng),3. EXPERT系統(tǒng),FH規(guī)則:從事實(shí)到假設(shè)的規(guī)則。

52、 F(A, T) & F(B, F) & [1: F(C, T), F(D, F)] → H(E, 0.5),HH規(guī)則:從假設(shè)到假設(shè)的規(guī)則。 H(A, 0.2:1)& H(B, 0.1:1) → H(C, 1),FF規(guī)則:從事實(shí)到事實(shí)的規(guī)則。 F(M, T) → F(PREGP, F): 如果M為真,則PREGP為假,79,7.9.1 骨架系統(tǒng),3. EXPERT系統(tǒng),推理過(guò)程:

53、(1)由事實(shí)對(duì)所有的FF規(guī)則進(jìn)行推理。(2)從已有的事實(shí)出發(fā),檢查所有的FH規(guī)則,如果其左部 為真,就將其右部的假設(shè)存入集合PH中。(3)置集合DH為空。(4)從已有事實(shí)出發(fā),檢查所有的HH規(guī)則的上下文。(5)按假設(shè)所形成的推理網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行推理 。(6)對(duì)假設(shè)的選擇除可按上述方法選擇可信度最大的外,還 設(shè)置了評(píng)分函數(shù)。,80,7.9.1 骨架系統(tǒng),3. EXPERT系統(tǒng),,,81

54、,,7.9.1 骨架系統(tǒng) 7.9.2 通用型知識(shí)表達(dá)語(yǔ)言 7.9.3 專家系統(tǒng)開(kāi)發(fā)環(huán)境 7.9.4 專家系統(tǒng)程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言,7.9 專家系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)工具,82,7.9.2 通用型知識(shí)表達(dá)語(yǔ)言,OPS5:美國(guó)卡內(nèi)基-梅隆大學(xué)的麥可達(dá)莫特(J. McDermott)、紐厄爾(A. Newell)等研制開(kāi)發(fā)的一種通用知識(shí)表達(dá)語(yǔ)言。,OPS5的特點(diǎn):將通用的表達(dá)和控制結(jié)合起來(lái),提供了專家系統(tǒng)所需的基本機(jī)制,并不偏向于某些特定的問(wèn)題

55、求解策略和知識(shí)表達(dá)結(jié)構(gòu)。 OPS5的組成:產(chǎn)生式規(guī)則庫(kù)、推理機(jī)、數(shù)據(jù)庫(kù)。,83,7.9.2 通用型知識(shí)表達(dá)語(yǔ)言,,84,,7.9.1 骨架系統(tǒng) 7.9.2 通用型知識(shí)表達(dá)語(yǔ)言 7.9.3 專家系統(tǒng)開(kāi)發(fā)環(huán)境 7.9.4 專家系統(tǒng)程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言,7.9 專家系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)工具,85,7.9.3 專家系統(tǒng)開(kāi)發(fā)環(huán)境,專家系統(tǒng)開(kāi)發(fā)環(huán)境(專家系統(tǒng)開(kāi)發(fā)工具包):可為專家系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)提供多種方便的構(gòu)件,例如知識(shí)獲取的輔助工具、適用各種不

56、同知識(shí)結(jié)構(gòu)的知識(shí)表示模式、各種不同的不確定推理機(jī)制、知識(shí)庫(kù)管理系統(tǒng)等。 AGE(attempt to generalize):一種典型的模塊組合式開(kāi)發(fā)工具。,通過(guò)AGE構(gòu)造專家系統(tǒng)的途徑: (1) 用戶使用AGE現(xiàn)有的各種組件作為構(gòu)造材料,方便地組 合設(shè)計(jì)所需系統(tǒng)。 (2) 用戶通過(guò)AGE的工具界面,定義和設(shè)計(jì)各種所需的組成 部件,以構(gòu)成自己的專家系統(tǒng)。,86,,7.9.1 骨架系統(tǒng) 7.9.2 通

57、用型知識(shí)表達(dá)語(yǔ)言 7.9.3 專家系統(tǒng)開(kāi)發(fā)環(huán)境 7.9.4 專家系統(tǒng)程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言,7.9 專家系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)工具,87,7.9.4 專家系統(tǒng)程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言,1. 符號(hào)處理語(yǔ)言(面向 AI 的語(yǔ)言或 AI 語(yǔ)言 ),PROLOG語(yǔ)言(R. Kowalski首先提出;1972年,A. Comerauer及其研究小組研制成功):基于演繹推理的邏輯型程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言。LISP語(yǔ)言(1960年,麥卡錫及其研究小組研制成功):表處理語(yǔ)言,許多

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論