GB T 5271.28-2001 信息技术 词汇 第28部分;人工智能 基本概念与专家系统.pdf
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1、GB/T 5271. 28-2001 前言本标准等效采用国际标准ISO/IEC2382-28,1995(信息技术词汇第28部分g人工智能基本概念与专家系统儿制定信息技术词汇标准的目的是为了方便信息处理方面的国际交流。它给出了与信息处理领域相关的概念的术语及其定义,并明确了各术语词条之间的关系。本标准定义了有关人工智能与专家系统方面的概念。GB(f 5271系列标准由30多个部分组成,都在总标题信息技术词汇之下。本标准是GB/T 5271系列标准的第28部分。本标准由中华人民共和国信息产业部提出。本标准由中国电子技术标准化研究所归口。本标准起草单位:中国电子技术标准化研究所。本标准主要起草人:陈
2、莹、郑洪仁。372 GB/T 5271. 28-2001 ISO/IEC前言ISO(国际标准化组织)和IECGB/T 5271. 28-2001 AH缩赂i吾)AICabbreviatin) 门交叉学科,通常视为计算机科学的分支,研究表现出与人类智能(如推理和学习)相关的各种功能的模型和系统。注本定义是对GB/T271. 1中本术语的定义的一种改进。28.01.02 人工智能(2)artificial intelligence (2) AIC缩略语)AICabbreviation) 表现出与人类街能(如推理和学习)相关的各种功能的功能单元的能力。28.01.03 知识(用于人工智能)knowl
3、edge Cin artficial intelligence) 事实、事件、信念以及规则的汇集,以便有系统地使用。28.01.04 领域用于人工智能)domain (in artificial intelligence) 某特定范围的知识或专家经验。28.01.05 基于知识的系统knowledge-based system KBS(缩略i吾)KBSCabbreviation) 种信息处理系统,通过从知识库进行推理来解决某特定领域或应用范围中的问题。注l 术LE基于知识的系统有时与专京罩统同义.i!l后者中的知识通常只限于指专家知识。2 某些基于知识的革统具有学习能力.28.01.06 专家
4、系统expert system ES(缩略语)ES(abbreviation) 一种基于知识的系统,它根据由人类专家经验开发出的知识库进行推理,来解决某一特定领域或应用范围中的问题。注l 术语专家系统有时与基于知识的系统同义,但前者强调专家的知识。2 一些专家系统能根据以前解决问题的经验而改进其知识库并制定新的推理规则。3 本定且是对GB/T5271.1中丰术语的定义的种改进。28.01.07 知识工程knowledge engineering 一门学科,研究从领域专家及其他知识源获取知识,然后将这些知识并入一种知识库。注:本i括知识工程有时特指青藏系统及其他基于知识的事统的设计、建立和维护。
5、28.01.08 知识表示knowledge r e.presentation 将知识传编码并存人知识库的过程或结果。28.01.09 知识获取knowledge acquisition 查找、收集和精化知识,并将它转换成一种形式的过程,该形式能被基于知识的系统进一步处理。注知识获取通常隐含知识工程师的事与,但也是机跚学习的一个重要组成部分。28.0 1. 10 认知建模cognitive modeling 通过信息处理对人类的感知、动作、记忆和推理建模。28.0 1. 11 推理reasoning 人或计算机根据已知信息进行分析、分类或诊断,作出假设,解决问题,或者给出推断的过程。28.01
6、.12 问题求解problem solving 为达到所需目标而确定一系列的操作或动作。,问题求解是从初始状态开始,然后在问题空间中进行搜索,从而达到所需目标的二个过程。成功的问题;.R解需要r解初始状态是什么,将会有什么能接受的结果,同时定出所要达到的目标以及那些定义问题空间的各要章或操作。GB/T 5271. 28-2001 28. 01. 13 模式识别pattern regnition 通过功能单元对某一对象物理或抽象的模式以及结构和配置的辨识。注:本定义是对GIl!T5271.12中本术语定义的完善。28.01.14 图像识别image recognition 通过功能单元对图像、图
7、像的构成对象、这些对象的特征和对象间的空间关系的感知与分析。注:图像识别包括场分析。28.01.15 语音识别speech recognition 自动语音识别automatic speech recognition ASR(缩略语)ASR (abbreviation) 通过功能单元对人的语音所表示信息的感知与分析。注,要识别的信息可以是预定义的宇序列中的一个字.或是预定义的语言中的一个音章.有时可通过说话者的声音特征对说话者进行标识。28.01. 16 合成(用于人王智能)synlhesis (in artificial intelligence) 通过功能单元对人工话音、文本、音乐和图像的
8、生成。28.01. 17 图像理解mage understanding; image comprehensio 通过功能单元产生对所给图像表示意义的描述。注图像理解是这样进行的借助几何建模、知tR襄示且认知建模等手段集成可视数据,从而产生倍息。28.01.18 自然语富理解natural-language understanding ;08t盯oJ-Jonguagecomprehension 通过功能单元从已传人功能单元中的自然语曹形式的文本或语音中提取情息,并产生对给定文本或语音及其表示的描述。28.01.19 计算机视觉computer vision 人工视觉artificial visi
9、on 功能单元获取、处理和解释可视数据的能力。注I 计算机视觉涉及使用可视传感器建立可视场景的电于或戴字图像。2 不应与机幡视觉相混淆。28.01.20 机器视觉machine vision 计算机视觉在机器、机锦人、过程或质量控制中的应用。注:术语机器视觉用于工程学,不应与计算相l视觉相混淆。28.01.21 机器学习machine learning 自动学习automatic learning 功能单元通过获取新知识或技能,或通过重组现存知识或技能来改善其性能的过程。28.01.22 神经网络neural network 神经网neural net NN(缩略i吾)NN (abbrevia
10、tionl 一种网络,由带可调权重的加权链路将各原始处理元互连,通过对输入值使用非线性函数,使每个元素都产生一个值,然后将此值传到其他元素,或表示为-个输出值。注1 神经网络按神经罩统中神经元所起的作用建立模型。2 非线性函数通常指门限函数。28.02 知识结均与知识表示28.02.01 事实(用于人工智能)fact (in artificial intelligence 1 有关真实或概念世界中实体的种陈述,其有效性得到普遍认同。377 GB/T 5271.28-2001 注.事实叮视为具有高确定度的情念。28. 02. 02 信念(用于人工智能)belief (in artificial
11、intelligence l 有关真实或概念世界中实体的一种陈述,其有效性由某确定度衡量。注1 信念有助于从不完全的知识中导出结论。2 具有高确定度的信念可作为事实。28. 02. 03 确定度certainty factor 置信度confidence factor 表示陈述(如假设、推理原则,或推理结论)的有效性的值。注确定度的范围是从全假到全真e28. 02. 04 模糊集fuzzy se! 一种非经典集合.其特性为:它的每-个成员都有一个与之对应的从0至1的数,表示各成员隶属于该集合的程度。28.02.05 模糊逻辑fuzzy logic 模糊集逻辑fuzzy-s.t logic 一种
12、非经典逻辑,其中事实、推理原则和量词都有给定的确定度。28.02审对象(用于人工智能lobject (in artiicial川elligencel具有种或多种属性的物理或概念实体。注z对象一般借助符号撑起或关系与其他存储对象相关联e28.02.07 回式(用于人工智能)schema (in artificial intelligence) 通过知识可能具有的用途,表示知识中的个概念、个实体或一类对象等方面的一种形式体系。注图式说明使用某种概念的方式。但它不说明该概念的典型实例。28.02.08 模式(用于人工智能)pattern (in artificial intelligencel 一组
13、特征及其相互关系.用来识别在给定背景中的实体。注:这些特征可包括几何形状、声音、图片、铺号或文本。28.02.09 模板template 种参考模式,与要识别的某种实体的部分或整体相比较。注模板用于字符iR别、目标检测、南啬识别等。28.02.10 语义网络semantic network 语义网semantic net 种基于概念的知识表示,其中对象或状态以与链路相连的结点出现,链路指明各个结点之间的相互关系。28.02.11 知识树knowledge tree G种由有向树(图)表示的层次语义网络。28.02. 12 继承(用于人工智能)inheritance (in artifcial
14、intelligence) 在层次结构知识表示中,一个或多个子类默认获得的父类特征。28.02.13 框架(用于人工智能lfram. (in artificial intelligence) 一种面向数据的知识表示,与具有系列特征的某一对象相关联,其中每一个特征都存储在称为槽的专用区域内。28. 02. 14 槐用于人工智能)slot (in artifica1 ritellgence) 框架的构成部分,用来存储各种特征,如对.名称、称为面的特定属性,以及与其他框架相关连的数值和指针。28.02.15 脚本script ; scenario : :-; GB/T 5271. 28-2001 一
15、种知识表示,它通过预定的事件序列来确定己知实体肉相互作用的结果。注I 事件通过场景、布景、主题角色和道具来表示。2 脚本与框架相比,前者面向事件,后者面向数据,并且以时间为参照点。28.02.16 主题角色thematic role 脚本实施过程中实体可执行的一组功能。注主题角色由动作者充当。28.02.17 道具pr叩脚本实施过程中自身不采取动作的实体。28.02.18 布景setting用脚本描述的包括道具在内的特定背景。28.02.19 场景(用于人工智能)scene (in artificial ntelligence); 情景episode 在基于脚本的知识表示中,程式化的动作或事件
16、序列。注町在有关饭馆的脚本中可看到如下的几种场景:进餐馆,点菜,用餐,付钱,离开餐馆.28. 02. 20 动作(用于人工智能)action (in artificial intelligence) 在基于脚本的知iR褒示中,动作者执行的操作。28.02.21 动作者actor 在脚本中充当主题角色的实体。例:代理、合作代理、受益者、患者等。28.02.22 说明性知识declarative knowledge 用事实、规则和定理表示的知识。注般地,说明性知识在没有转换成过程性知识之前不可能处理。28.02.23 过程性知识procedural knowledge 显式指明解决问题或达到目标所
17、要采取步骤的知识。28.02.24 编译的知识compiled knowledge 已经转换成过程性知识,以便立刻得到计算机处理的说明性知识。28.02.25 元知识metaknowledge 有关知识的结构、使用以及控制的知识。注。元知识可以是专lI!革统及其他基于知识的系统中有放的控制机制。28.02.26 if-then规则if -then rule if-then语旬if-then statement 一种形式逻辑规则,由if部分和then部分组成,if部分表示前提或条件,then部分表示当if部分为真时所要采取的动作或所要达到的目标。28.02.27 前件left-hand side
18、 前提部分premise part 条件部分condition part if-then规则中的if部分的一组事实或陈述。28. 02. 28 后件right-hand side 结论部分conclusion part 动作部分action part if-then规则中的then部分的组事实或陈述。28.02.29 产生式规则production rule 37 (j GB/T 5271- 28-2001 一种if-Ihen规则,用于表示基于规则的系统中的知识。28. 02. 30 元规则metarule 种规则,它规定另-种规则或组给定的规则应使用的条件、次序和方式。n 兀规则在专家罩统和
19、基于规则军统中可能是有敬的控制机制。28. 02- 31 约束规则constraint rule 千种规则,它把搜索限制在对问题空间的指定部分。注(f专家革统制基于规则罪镜中,约束规则可能是有效的控制机制。28. 02. 32 激发(0) fire 当满足规则所陈述的条件时,启动规则所规定的动作。28. 02. 33 多次激发mulliple firing 为f在同J咨询中反复访问兴知识,对规则不只一次地激发。28. 02. 34 激活(用于人智能)activation (in artfical intelligence) 种操作,它允许激发-个规则,或者加l用一个程序或子程序。28. 02.
20、 35 追踪设施(用于人工智能)tracing facility (in artificial intelligence) 在西向知识的编程语曹或编程工具中,显示所执行的规则以及所用的变量的值的一种手段。28.02.36 守护程序demon ; daemon 种过程.无论何时发生更改、增加、删除或者其他事件,元需显式调用即被引用。28. 02. 37 议程agenda对待定活动确定优先级的一种列表。注自在人工智能领域.这样的活动由某些知识的应用组成s28. 03 推理及问题求解28. 03- 01 推理,推断inference 从已知前提导出结论的推理方法。注l 在人工智能领域中,前提是事实或
21、规则。2 术语推理既指过程也指结果。28.03.02 演绎deduclion 演绎推理deductive inference 从特定的一组前提导出一个逻辑结论的推理方法。注.演绎是唯的保真推理。28.03.03 归纳iduction 归纳推理inductive inference 从己知事实开始,以一般性假设结束的推理方法。28.03.04 反绎abduction 反绎推理abductive inference 从特定的事实导出对这些事实的看来合理的解释的推理方法。28. 03- 05 模型驱动的推理model-driven inference 一种使用领域模型的推理方法。注另见基于模型的青.
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