一、专家系统数据库的功能？
专家系统各部分功能
1．知识库
知识库是用来存放专家知识、经验、书本知识和常识的存储器。在知识库中，知识是以一定的形式来表示的，知识库的结构形式取决于所采用的知识表示方式，常用的有逻辑表示、语义网络表示、规则表示、框架表示和子程序表示等。用产生式规则表达知识方法是目前专家系统中应用最普遍一种方法，它不仅可以表达事实，而且可以附上置信度因子来表示对这种事实的可信程度，这就导致了专家系统非精确推理的可能性。
2．数据库
数据库是专家系统中用于存放反映系统当前状态的事实数据的场所。事实数据包括用户输人的事实、已知的事实以及推理过程中得到的中间结果等。
数据库通常由动态数据库和静态数据库两部分构成。
静态数据库用来存放相对稳定的参数，如离心式压缩机的设计参数：额定工作转速、
额定流量、压力、振动报警限等。
动态数据库是运行过程中的机组参数，如某天某时的工作转速、介质流量、振动幅值等。这些数据都是推理过程中不可少的诊断依据。
数据库的表示和组织通常与知识库中知识的表示和组织相容或一致，以使推理机能方便地去使用知识库中的知识、综合数据库中的数据描述问题和表达当前状态的特征数据去求解问题。数据库通常以“事实规则”的形式来表达，此时数据库也可以看作没有条件的规则，因此有些专家系统将数据库和知识库合二为一。
3．推理机
推理机实际上是一组计算机程序，用以控制、协调整个系统，并根据当前输人的数据利用知识库的知识按一定推理策略去逐步推理直到得出相应的结论为止。推理机包括推理方法和控制策略两部分。
二、专家系统需要数据库支持吗？
需要。一般管理系统都需要数据库支持
三、大语文专家系统有用吗？
有用。因为大语文专家系统可以帮助用户快速检测文章的语法、拼写、语言表达等问题，可以有效地提高文章的质量，提升写作能力；此外，该系统还提供了丰富的语言资料和例句，用户可以通过学习这些资料来提高自己的语言水平。在当今数字化时代，使用大语文专家系统可以帮助人们更好地应对写作挑战，提高工作和学习效率。然而，大语文专家系统并不是万能的，有些语言表达需要根据上下文和个人理解进行调整，系统无法全部覆盖；另外，该系统需要网络和技术支持，如果遇到网络或技术问题，使用体验可能会受到影响。因此，在使用大语文专家系统的同时，也需要注意其局限性和使用方法。
四、专家系统的用户需求大吗？
专家系统的用户量不是很大，他针对的都是专业级别的。
五、专家系统指的是？
是目前人工智能中最活跃、最有成效的一个研究领域,它是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统
六、什么是专家系统？
是it方面的expert system么?如果是这个,
专家系统是早期人工智能的一个重要分支，它可以看作是一类具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，一般采用人工智能中的知识表示和知识推理技术来模拟通常由领域专家才能解决的复杂问题。
一般来说，专家系统=知识库+推理机，因此专家系统也被称为基于知识的系统。一个专家系统必须具备三要素：
领域专家级知识
模拟专家思维
达到专家级的水平
专家系统适合于完成那些没有公认的理论和方法、数据不精确或信息不完整、人类专家短缺或专门知识十分昂贵的诊断、解释、监控、预测、规划和设计等任务。一般专家系统执行的求解任务是知识密集型的。
著名的专家系统
ExSys：第一个商用专家系统。
Mycin：一个诊断系统，其表现出人意料的好，误诊率达到专家级水平，超出一些诊所的医生。
Siri: 一个通过辨识语音作业的专家系统，由苹果公司收购并且推广到自家产品内作为一个人秘书功能。
七、大数据 专家系统
大数据与专家系统的结合：开启智能决策新时代
随着信息时代的深入发展，大数据和专家系统作为两大关键技术正日益成为各行各业转型升级的核心驱动力。大数据以其强大的数据处理和分析能力，让海量数据变得有价值；而专家系统通过模拟人类专家的决策思维和经验，实现了人机智能的无缝结合。
大数据驱动商业智能
随着互联网和物联网技术的迅猛发展，我们生活的每个领域都充斥着海量数据。如何从这些数据中挖掘出有用的信息并转化为商业价值成为企业亟需解决的难题。这就需要大数据技术的应用，通过强大的数据采集、存储、处理和分析能力，帮助企业实现数据驱动决策，提升经营效率和竞争力。
大数据技术的优势在于能够快速处理各种结构化和非结构化数据，从中发现隐藏的规律和价值，为企业决策提供有力支撑。通过大数据分析，企业可以更好地了解市场需求、用户行为、竞争对手动态等关键信息，为产品研发、营销推广、供应链管理等方面提供决策支持。
专家系统赋能智能决策
专家系统作为人工智能领域的重要分支，通过模拟人类专家的知识与经验，利用专业领域的规则和推理机制，为用户提供智能化的决策支持。专家系统结合了人类专家的经验和计算机的高效计算能力，能够快速、准确地解决复杂问题，降低决策风险，提高决策效率。
专家系统的核心是知识库和推理引擎。知识库存储了专家领域的知识和规则，推理引擎通过推理机制对知识进行逻辑推理和决策生成。通过专家系统，用户可以输入问题描述或条件，系统会根据预设规则和知识库进行推理，给出符合逻辑的决策结果。
大数据与专家系统的融合
大数据和专家系统作为两大关键技术，各自具有独特的优势和应用场景。而它们的结合则可以发挥双方的优势，实现智能化决策的新高度。大数据为专家系统提供了更丰富的数据支持，让专家系统的决策更加准确、及时。
通过大数据分析，专家系统可以从海量数据中挖掘出潜在的模式和规律，为专家系统的知识库不断更新和优化提供依据。专家系统通过推理机制对数据进行分析和推断，结合大数据技术提供的数据支持，可以为用户提供更加全面、客观的决策建议。
智能决策的未来
随着人工智能技术的不断进步和普及，大数据和专家系统的融合将成为智能决策的重要趋势。未来，随着各种数据源的不断增长和智能算法的不断优化，大数据和专家系统的应用场景将越来越广泛，为企业决策带来更多可能性。
智能决策是企业提升竞争力的重要途径，借助大数据和专家系统的力量，企业可以更加准确地把握市场变化、优化资源配置、提升产品服务质量，实现可持续发展。大数据与专家系统的结合不仅推动了智能决策的发展，也为企业数字化转型注入了新的活力。
结语
大数据与专家系统作为关键技术，它们的结合将为智能决策带来全新的机遇和挑战。企业应积极应用大数据和专家系统，不断提升决策智能化水平，实现可持续发展和竞争优势。在未来的发展道路上，大数据与专家系统的融合将成为企业赢得市场竞争的利器。
八、咋样去除macd专家系统？
1. 去除Macd专家系统的方法是存在的。2. 因为Macd专家系统是一种基于技术指标的交易系统，它通过分析股票的价格和成交量等指标来判断买入和卖出的时机。如果不需要使用该系统，可以通过以下方法去除：首先，打开交易软件的设置界面，找到相关的交易系统设置选项；然后，取消或关闭Macd专家系统的选项；最后，保存设置并重新启动交易软件，即可去除该系统。3. 去除Macd专家系统后，可以尝试其他交易策略或指标来进行股票交易，如移动平均线、相对强弱指标等，以提高交易的准确性和盈利能力。同时，也可以学习和掌握更多的技术分析知识，以便更好地理解和应用不同的交易系统和指标。
九、专家系统的结构特征？
专家系统的基本结构:专家系统通常由人机交互界面、知识库、推理机、解释器、综合数据库、知识获取等6个部分构成.
知识库是问题求解所需
要的领域知识的集合，包括基本事实、规则和其他有关信息。知识的表示形式可以是多种多样的，包括框架、规则、语义网络等等。知识库中的知识源于领域专家，
是决定专家系统能力的关键，即知识库中知识的质量和数量决定着专家系统的质量水平。知识库是专家系统的核心组成部分。一般来说，专家系统中的知识库与专家
系统程序是相互独立的，用户可以通过改变、完善知识库中的知识内容来提高专家系统的性能。
推理机是实施问题求解的核心执行机构，它实际上是对知识进行解释的程序，根据知识的语义，对按
一定策略找到的知识进行解释执行，并把结果记录到动态库的适当空间中。推理机的程序与知识库的具体内容无关，即推理机和知识库是分离的，这是专家系统的重
要特征。它的优点是对知识库的修改无须改动推理机，但是纯粹的形式推理会降低问题求解的效率。将推理机和知识库相结合也不失为一种可选方法。
知识获取负责建立、修改和扩充知识库，是专家系统中把问题求解的各种专门知识从人类专家的头脑中或其他知识源那里转换到知识库中的一个重要机构。知识获取可以是手工的，也可以采用半自动知识获取方法或自动知识获取方法。
人机界面是系统与用户进行交流时的界面。通过该界面，用户输入基本信息、回答系统提出的相关问题。系统输出推理结果及相关的解释也是通过人机交互界面。
综合数据库也称为动态库或工作存储器，是反映当前问题求解状态的集合，用于存放系统运行过程中
所产生的所有信息，以及所需要的原始数据，包括用户输入的信息、推理的中间结果、推理过程的记录等。综合数据库中由各种事实、命题和关系组成的状态，既是
推理机选用知识的依据，也是解释机制获得推理路径的来源。
解释器用于对求解过程做出说明，并回答用户的提问。两个最基本的问题是“why”和
“how”。解释机制涉及程序的透明性，它让用户理解程序正在做什么和为什么这样做，向用户提供了关于系统的一个认识窗口。在很多情况下，解释机制是非常
重要的。为了回答“为什么”得到某个结论的询问，系统通常需要反向跟踪动态库中保存的推理路径，并把它翻译成用户能接受的自然语言表达方式。
十、专家系统出现时间？
专家系统属于人工智能的一个发展分支，自1968年费根鲍姆等人研制成功第一个专家系统DENDEL以来，专家系统获得了飞速的发展，并且运用于医疗、军事、地质勘探、教学、化工等领域，产生了巨大的经济效益和社会效益。现在，专家系统已成为人工智能领域中最活跃、最受重视的领域。
