为方便人工智能方面的国际交流，特制定本标准。本标准给出了与信息处理领域相关的概念的术语和定义，并明确了这些条目之间的关系。本标准定义了有关人工智能与专家系统方面的概念。 GB/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 GB/T5271.28-2001 标准下载解压密码：www.bzxz.net

GB/T 5271.28-2001
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：人工智能基本概念与专家系统》。
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。
词汇》之下。本标准是
GB/T5271系列标准由30多个部分组成，都在总标题《信息技术GB/T5271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：陈莹、郑洪仁。372
GB/T5271.28-2001
ISO/IEC前言
ISO(国际标准化组织）和IEC(国际电工委员会）是世界性的标准化专门机构。国家成员体（它们都是ISO或IEC的成员国）通过国际组织建立的各个技术委员会参与制定针对特定技术范围的国际标准。ISO和IEC的各技术委员会在共同感兴趣的领域内进行合作。与ISO和IEC有联系的其他官方和非官方国际组织也可参与国际标准的制定工作。对于信息技术，ISO和IEC建立了一个联合技术委员会，即ISO/IECJTC1。由联合技术委员会提出的国际标准草案需分发给国家成员体进行表决。发布一项国际标准，至少需要75%的参与表决的国家成员体投票赞成。
国际标准ISO/IEC2382-28是由ISO/IECJTC1信息技术联合技术的SC1词汇分委员会制定的。ISO/IEC2382由30多个部分组成，都在总标题“信息技术词汇”之下。373
1概述
1.1范围
中华人民共和国国家标准
信息技术词汇
第28部分：人工智能基本概念
与专家系统
Information technology-Vocabulary-Part 28:Artificial intelligence—Basic conceptsand expert system
GB/T5271.28—2001
eqv ISO/1EC 2382-28:1995
为方便人工智能方面的国际交流，特制定本标准。本标准给出了与信息处理领域相关的概念的术语和定义，并明确了这些条目之间的关系。本标准定义了有关人工智能与专家系统方面的概念。1.2引用标准
下列标准所包含的条文，通过在本标准中引用而构成为本标准的条文。本标准出版时，所示版本均为有效。所有标准都会被修订，使用本标准的各方应探讨使用下列标准最新版本的可能性，GB/T5271.1—2000信息技术词汇第1部分：基本术语（eqvISO/IEC2382-1：1993）GB/T5271.12--2000信息技术词汇第12部分：外围设备（eqvISO/IEC2382-12:1988）GB/T15237.1--2000术语工作词汇第1部分：理论与应用（eqvISO1087-1:2000）1.3遵循的原则和规则
1.3.1词条的定义
第2章包括许多词条。每个词条由几项必需的要素组成，包括索引号、一个术语或几个同义术语和定义一个概念的短语。另外，一个词条可包括举例、注解或便于理解概念的解释。有时同一个术语可由不同的词条来定义，或一个词条可包括两个或两个以上的概念，说明分别见1.3.5和1.3.8。
本标准使用其他的术语，例如词汇、概念、术语和定义，其意义在GB/T15237.1中有定义。1.3.2词条的组成
每个词条包括1.3.1中规定的必需的要素，如果需要，可增加一些要素。词条按以下的顺序包括如下要素：
a）索引号：
b）术语在某语言中的概念若没有首选术语表示，用五个点的符号表示（.··.）；在一个术语中，-行点用来表示每个特定事例中被选的一个词；c）首选术语（根据GB/T2659规则标明）；d）术语的缩略语；
）许可的同义术语：
1）定义的正文（见1.3.4)；
中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局2001-07-16批准37.1
2002-03-01实施
GB/T 5271.28--2001
g）以“例子”开头的一个或几个例子；h）以“注”开头的概念应用领域标明特殊事例的一个或几个注解；i）词条共用的图片、图示或表格。1.3.3词条的分类
本系列标准的每部分被分配两个数字组成的序列号，并以表示“基本术语”的01开始。词条按组分类，每组被分配个四个数字组成的序列号，前两个数字表示该组在本标准中所处的部分。
每个词条被分配个六个数字组成的索引号；前四个数字表示该词条所在的标准部分和组。1.3.4术语的选择和定义的用语
选择术语和定义用语尽可能按照已规定的用法。当出现矛盾时，采用大多数同意的方法。1.3.5多义术语
在一种工作语言中，如果一个给定的术语有几个意义，每个意义则给定一个单独的词条以便于翻译成其他的语言。
1.3.6缩略语
如1.3.2中所指，当前使用的缩略语被指定给一些术语。这些缩略语不用于定义、例子或注解的文字中。
1.3.7圆括孤的用法
在一些术语中，按黑体字印刷的一个词或几个词置于括孤中。这些词是完整术语的一部分。当在技术文章中使用缩略术语不影响上下文的意思时，这些词可被省略。在GB/T5271的定义、例子或注解的正文中，这些术语按完整形式使用。在--些词条中，术语后面跟着普通字体的放在括孤中的文字。这些词不是术语的某部分，而是指明使用该术语的有关信息，如它的特殊的应用范围，或它的语法形式。1.3.8方括弧的用法
如果几个紧密相关的术语的定义只是几个文字的区别，这些术语及其定义归为一个词条。为表示不同的意思的替换文字按在术语和在定义中的相同的次序放在方括弧中。为避免被替换词的不明确性，按上述规则放在括弧前面的最后一个词可放在方括弧里面，并且每变化一次则重复一次。1.3.9定义中黑体术语的用法和星号的用法术语在定义、例子或注解中用黑体字印刷时，则表示该术语已在本词汇的其他词条中定义过。但是，只有当这些术语首次出现在每-一个词条中时，该术语才印成黑体字的形式。黑体也用于个术语的其他语法形式，如名词复数和动词的分词形式。定义在GB/T5271中所有以黑体出现的术语的基本形式列在本部分后面的索引中（见1.3.10）。当在不同的词条中引用的两个黑体术语一个紧接着另一个，用星号将二者分隔开（或仅用标点分隔）。
以一般字体出现的词或术语，按一般词典中或权威性技术词汇的释义理解。1.3.10索引表的编制
对于使用的每-一种语言，在每部分的结尾提供字母索引。索引包括该部分定义的所有术语。多词术语按字母顺序出现在每个关键字后。2术语和定义
28人工智能基本概念与专家系统28.01一般术语
28.01.01人工智能（1）artificial intelligence（1）373
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Al(缩略语）Alabbreviation）
：·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/T5271.1中本术语的定义的一种改进。人工智能（2）artificial intelligence（2）Al(缩略语）Al(abbreviation）表现出与人类智能（如推理和学习)相关的各种功能的功能单元的能力。知识（用于人工智能）knowledge（in artificial intelligence）28.01.03
事实、事件、信念以及规则的汇集，以便有系统地使用。领域（用于人工智能）domain（in artificial intelligence）28.01.04
某·特定范围的知识或专家经验。28. 01: 05
5基于知识的系统knowledge-based systemKBS(缩略语）KBS(abbreviation）-种信息处理系统，通过从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
1术语“基于知识的系统有时与“专家系统”同义，但后者中的知识通常只限于指专家知识。2某些基于知识的系统具有学习能力。6专家系统expert system
28. 01. 06
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。
1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本定义是对GB/T5271.1中本术语的定义的一种改进。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：术语“知识工程”有时特指专家系统及其他基于知识的系统的设计、建立和维护。28.01.08 知识表示 knowledge representation将知识*编码并存入知识库的过程或结果。知识获取knowledgeacquisition28.01.09
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。
28. 01. 10
注：知识获取通常隐含知识工程师的参与，但也是机器学习的一个重要组成部分。认知建模 cognitive modeling
通过信愿处理对人类的感知、动作、记忆和推理建模。28.01.11 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，解决间题，或者给出推断的过程。
问题求解problem solving
28. 01. 12
为达到所需目标而确定一系列的操作或动作。注：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一个过程。成功的问题求解需要了解：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索或操作。
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28.01.13模式识别
Jpattern recognition
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辩识。注：本定义是对GB/T5271.12中本术语定义的完善。28.01.14图像识别imagerecognition通过功能单元对图像、图像的构成对象、这些对象的特征和对象间的空间关系的感知与分析。
注：图像识别包括场景分析。
语音识别speechrecognition
28. 01. 15
自动语音识别
automatic speech recognitionASR（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字序列中的一个字，或是预定义的语言中的一个音素，有时可通过说话者的声音特征对说话者进行标识。28.07.16合成（用于人工智能）synthesis（in artificial intelligence）通过功能单元对人工话音、文本、音乐和图像的生成。图像理解 image understanding;image comprehension28. 01.17
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、知识表示及认知建模等手段集成可视数据，从而产生信息。28. 01. 18自然语言理解natural-language understanding;natural-language comprehension通过功能单元从已传人功能单元中的自然语言形式的文本或语音中提取信息，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 vision
功能单元获取，处理和解释可视数据的能力。注
1计算机视觉涉及使用可视传感器建立可视场景的电子或数字图像。2不应与机器视觉相混淆。
28.01.20机器视觉machine vision计算机视觉在机器、机器人、过程或质量控制中的应用。注：术语“机器视觉”用于工程学，不应与计算机视觉相混滑。28. 01. 21
机器学习
自动学习
machine learning
automatic learning
功能单元通过获取新知识或技能，或通过重组现有知识或技能来改善其性能的过程。神经网络
neural network
神经网 neural net
NN(缩略语）NN(abbreviation）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，使每个元案都产生一个值，然后将此值传到其他元素，或表示为一个输出值。注bzxz.net
1神经网络按神经系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。
2知识结构与知识表示
28.02.01事实（用于人工智能）fact（in artificial intelligence）有关真实或概念世界中实体的一种陈述，其有效性得到普遍认同。377
28. 02. 02
28. 02.03
GB/T 5271.28—2001
注：事实可视为具有高确定度的信念。信念（用于人工智能）belief（in artificial intelligence）有关真实或概念世界中实体的一种陈述，其有效性由某一确定度衡量。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。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。模糊集fuzzy set
28.02. 04
一种非经典集合，其特性为：它的每一一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。
5模糊遥辑fuzzylogic
模糊集逻辑 fuzzy-set logic
一种非经典逻辑，其中事实、推理原则和量词都有给定的确定度。28.02.Q6对象（用于人工智能）objectin artificial intelligence）具有种或多种属性的物理或概念实体。注：对象一般借助符号推理或关系与其他存储对象根关联。图式（用于人工智能）schema（in artificial intelligence）28. 02.07
通过知识可能具有的用途，表示知识中的一个概念、一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。模式（用于人工智能）pattern（inartificial intelligence）28.02.08
-一组特征及其相互关系、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、信号或文本。28.02.09模板template
一种参考模式，与要识别的某种实体的部分或整体相比较。注：模板用于字符识别、目标检测、语畜识别等。0 语义网络 semantic network28.02.10
语义网 semantic net
一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 tree28.02.12
种由有向树（图）表示的层次语义网络。2继承（用于人工智能）inheritance（in artificial 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）frame（inartificial intelligence）一种面向数据的知识表示，与具有一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。
槽（用于人工智能）slot（in artificiai intelligence）28.02.14
框架的构成部分，用来存储各种特征，如对象名称、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;scenario378
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种知识表示，它通过预定的事件序列来确定已知实体间相互作用的结果。注
1事件通过场录、布票、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。
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。场景（用于人工智能）scene（in artificial intelligence）28. 02. 19
情景 episode
在基于脚本的知识表示中，程式化的动作或事件序列。注：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）在基于脚本的知识囊示中，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：一般地，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：元知识可以是专家系统及其他基于知识的系统中有效的控制机制。28.02.26 if-then 规则 if-then ruleif-then 语句 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
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 actionpart
if-then规则中的“then\部分的-组事实或陈述。28.02.29产生式规则productionrule379
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一种if-then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，它规定了另一种规则或一组给定的规则应使用的条件、次序和方式。注：元规则在专家系统和基于规则系统中可能是有效的控制机制。约束规则 constraint rule
种规则，它把搜索限制在对问题空间的指定部分。注：在专家系统和基于规则系统中，约束规则可能是有效的控制机制。28.02.32
激发（to）fire
当满足规则所陈述的条件时，启动规则所规定的动作。3多次激发multiplefiring
为了在同--咨询中反复访问*知识，对规则不只一次地激发。28.02.34
激活（用于人工智能）activation（in artificial intelligence）种操作，它允许激发-一个规则，或者调用一个程序或子程序。追踪设施（用于人工智能）tracing facility（in artificial intelligence）在面向知识的编程语言或编程工具中，显示所执行的规则以及所用的变量的值的一种手段。28.02.365
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，无需显式调用即被引用。议程agenda
对待定活动确定优先级的一种列表。注：在人工智能领域，这样的活动由某些知识的应用组成。28.03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
在人工智能领域中，前提是事实或规则。2术语“推理\既指过程也指结果。28.03.02
2演绎deduction
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：演绎是唯一的保真推理。
28.03.03归纳induction
归纳推理inductive inference
从已知事实开始，以一般性假设结束的推理方法。 反绎 abduction
28. 03. 04
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
-种使用领域模型的推理方法。
注：另见基于横型的专家系统。例示instantiation
变量值的代人，或实例从类别中产生。例：一个特定的病人是类属性对象“患者”的例示。注：在基于规则的系统中，例示是将一条规则与知识库的内容成功匹配的结果。正向链接forward chaining
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一-种迭代的过程，它调整推理次序，即从己建立的事实开始，当基于规则的系统达到目标或用尽超出新的可能性时即结束。28.03.08反向链接backward chaining种迭代的过程，它调整推理次序，即从将要确定其真值的目标规则开始，然后通过系统规则向后推理，直到解决了问题，或者找到了以前存储的结果，或者遇到了矛盾，或者发现无法确定真值。
启发式规则heuristicrule
一种特别的书面规则，能将专家用于解决问题的知识和经验形式化。0状态（用于人工智能）state（in artificial intelligence）28.03.10
在解决问题的某一阶段对问题的瞬象摧述。28.03.11搜索空间search space在问题求解的过程中，从初始状态导向目标状态可能采取的步骤的集合。28. 03. 12
问题空间problem space
所有可能的状态定义的概念性或形式化的范围，这些状态能用于分析解决特定问题时所考虑到的元与操作之间的相互作用。28.03.13
3解空间solutionspace
概念性或形式化的范围，它是通过构成特定问题答案的所有状态规定的。28.03.14评价函数evaluation function在搜索答案时确定问题空间的中间状态的值或权的函数。28.03. 15
问题归约problem reduction
一种问题求解，它用各种操作将一个问题分解成几个子问题，这些子问题通常都比原问题易于求解。
5手段目的分析
means-ends analysis ;means-end analysis28. 03. 16
一种问题求解，它的每一步搜索的操作都能最大限度地缩小现有状态与已知目标状态之间的差距。
28. 03. 17
生成与测试
generate-and-test
一种问题求解，它产生可能有的答案，通过剪枝删除不满足给定准则的答案。28.03.18黑板模型blackboard model一种问题求解的模型，它有一个称作黑板的共享工作存储器，这种存储器可被若干知识源访问，并用来与中间结果或新数据进行通信。模式匹配 patternmatching
种模式的辩识，即与预定的一组模式相比较，根据给定的准则选出最接近的模式。模板匹配 template matching
28. 03.204
使用模板的模式匹配。
规则匹配 rule matching
通过层叠式地应用一系列假设均为真的if-then 规则，使给定问题的各要素与目标匹配。28. 03. 22
冲突消解conflict resolution
在基于规则的系统中，多匹配的问题通过选择最合适的规则得以求解。注：多匹配可出现在模式匹配中或-一个规则的左边，这样两个规则产生互相冲突的断育。28.03.23 搜索树 search tree
·种树状图，它说明搜索中使用的规、考察的结点和得到的结果。28.03.24深度优先搜索depth-first search种搜索，从搜索树的最高层选取个可能的分支，顺着选定的分支逐层向下直至达到目381
标、或预定深度或最终目的。
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注：如果目标没有达到，则回溯到以前未评定的分支，然后再按上述方法进行下去。5宽度优先搜索breadth-first search28.03.25
一种搜索，从搜索树的顶层向底层进行，在某一层检查所有可能有的候选的结点，然后往下一层检查，直到达到目标或预定的状态。双向搜索bidirectional search28.03.26
一种搜索，以正向链接和反向链接同时开始，当搜索路径到达解空间，或穷尽所有可能性后停止。
28.03.27 启发式搜索heuristic search一种以经验和判断为基础的搜索，用于在没有成功保障的条件下获得可接受的结果。28.03.28最佳优先搜索best-first search一种搜索，在搜索序列的每一步，根据预定的一套准则评价到达目标所有可能的分支，并在评价结果的基础上选出最佳搜索路径。9回溯backtracking
一种搜索过程，当所作选择产生不可接受的结果时，搜索返回到先前状态以做出另外的选择。
注：因为一些已经执行的指令可能有不可逆的副作用，所以不能总是重建先前状态。28.03. 30 剪枝 pruning;cut-off一种问题求解优化技术，用于忽略搜索树的一个或多个分支。规则（用于人工智能）planning（in artificial intelligence）28.03.31
为了达到预期目标而事先决定采取动作的方式和次序的过程。注：做规划的目的是提高搜索效率，解决目标冲突。28.03.32层次规划hierarchical planning一种规划，通过生成层次表示将一个计划含糊不清的部分细化成更详细的几个子计划。28.03.33非层次规划nonhierarchical planning一种规划，即从-一套预定的计划中选出框架计划并通过针对特定问题背景的问题求解的操作法来例示这些计划。
28.03.34权宜规划opportunisticplanning种规划，包括正在规定中的计划的合乎时宜的问题求解的行动。28.04专家系统
知识工程师knowledge engineer28.04.01
从领域专家以及其他知识源获取知识并将这些知识组织成知识库的人。注：又见知识工程。
2知识工程工具knowledge engineering tool28.04.02
种功能性工具，用它便于快速开发基于知识的系统。注：知识工程工具包括知识表示、推论和控制的特定策略以及易于解决典型间题的基本建模结构。28.04.03知识源knowledge source-一种信息源，根据它为特定类型的问题已建立知识库。28.04.04领域知识domainknowledge在某个特定领域积累的知识。
28.04.05领域模型domain model表示某特定范围的知识或专家经验的-一种模型。28.04.06知识库knowledge base382
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K库（缩略语）K-base（abbreviation）KB(缩略语）KB（abbreviation）…种数据库，它包括推理规则以及有关人类在某个领域的经验和专家经验的信息。注
1在自完善系统中，知识库还包括由解决先前遇到的问题所产生的信息。2对于GB/T5271.1.这里又增加了一个新的缩路语。推理机 inference engine
专家系统中的能根据推理原则从知识库中存储的信息表示推导出结论的程序。28.04.08 专家系统外壳;外壳 expert system shell;shell一个空的专家系统，可在里面建立某个学科的专家经验。注：专家系统外壳一般由用于知识表示的一种高级语言、一个或多个推理机以及各种接口*程序组成。
9解释设施explanation facility28.04.09
基于知识的系统的组成部分，它解释答案是怎样得出的，并评价获得解答的每步骤。28.04.10 对话部件 dialog component基于知识的系统的在对话模式中与用户进行通信的组成部分。咨询（用于人工智能）consultation（in artificial intelligence）28.04.11
基于知识的系统与寻求帮助的用户之间的在线交互，通常由问答式对话组成。28.04. 12 真值维护系统 truth maintenance systemTMS(缩略语）TMS(abbreviation)一种基于知识的系统，通过根据各信念之间的依赖性来维护知识库的真值。注：真值维护主要是删除导致矛盾的知识项。28.04.13不确定度uncertainty
咨询过程中某个值不能确定，或者对知识库中的事实或规则存疑的程度。28.04.14 基于规则的系统 rule-based system产生式系统production system
~种基于知识系统，它通过遵循给定过程将一套if-then规则应用到一组事实中而进行推论。
5 基于模式的专家系统 model-based expert system28.04.15
基于模型的系统 model-based system一种专家系统，它将领域模型的结构与功能集成起来。例：某些智能辅导系统中的“学生模型”，在诊断系统中建造的模板。咨询系统：顾问系统advisory system28. 04. 16
一种专家系统，它强调使用建议意见而不强调使用指示命令。383
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