人工智能的决策支持和智能决策支持系统课程(PPT 115页)

7.1  人工智能概念
7.2 人工智能基本原理
7.3 专家系统与智能决策支持系统
7.4 遗传算法的决策支持
7.5 机器学习的决策支持
第7章 人工智能的决策支持和智能决策支持系统
第7章 本章内容
开篇案例
7.1 人工智能的基本概念及原理
人工智能的特征
人工智能比人类智能比较
7.2.1  逻辑推理
7.2.1 逻辑推理
枚举归纳推理实例
类比推理实例一
类比推理实例二
7.2.2 知识表示与知识推理
7.2.3 搜索技术
7.2.3.1 广度优先搜索（宽度优先搜索）
图7.7 广度优先搜索示意图
7.2.3.2 深度优先搜索法
图7.8 深度优先搜索示意图
7.3.1专家系统原理
传统系统与专家系统比较
人类专家与专家系统的不同
  专家系统结构
7.3.2 专家系统与决策支持系统集成
7.4.1 遗传算法原理
7.4.1.1 遗传算法的工作过程
7.4.1.3 遗传算法的基本特征
7.4.2 优化模型的遗传算法求解
旅行商问题（TSP）的遗传算法求解实例
1、编码
2、适应值函数
3、交叉
4、变异
5、遗传算法结果
 7.5 机器学习的决策支持
7.5.1 机器学习综述
钟鸣和陈文伟的IBLE算法
7.5.2 机器学习分类
7.5.2 机器学习系统基本结构
(1)机械学习（ ROTE  LEARNING)
例子：汽车保险程序
(1)机械学习（ ROTE  LEARNING）
(2)示教学习（被告知学习）
(3) 示例学习（learning from examples）
4.类比学习(learning by analogy)
类比学习过程
类比学习方法
类比学习算法思想
类比推理描述
5.发现学习
计算过程列表如下：
其中，发现过程为：
7.6智能决策支持系统实例
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