第一部分　考试说明

一、考试性质

本考试课程专为博士研究生入学考试设置，是一门专业基础课。

二、考试的学科范围

本考试课程限报考图像识别与人工智能研究所的信息安全专业考生选择。

三、评价目标

考查学生了解和掌握专家系统的基本原理及技术，具有初步应用专家系统的理论与技术解决实际问题的能力，并具备进行专家系统研究的理论基础。

四、考试形式与试卷结构

（一）答卷方式：闭卷，笔试。

（二）答题时间：180分钟。

（三）题型比例：名词解释，简答题，论述题，论证题。

主要参考书目：
Nils J. Nisson. 《Artificial Intelligence – A New Synthesis》. Morgan Kaufmann, 1998.
何新贵。《知识处理与专家系统》。北京：国防工业出版社，1990。 
 

第二部分　考查要点

1、专家系统的知识表达

知识和知识分类及表示问题；知识的产生和规则表示法；知识表示法：框架表示法、语义网络表示法、逻辑表示法；

2、专家系统的推理机制

数据驱动的正向推理；目标驱动的反向推理；和驱动的双向推理；不精确推理；基于模型的推理；基于实例的推理；推理冲突消解策略。

3、专家系统的结构和控制策略

黑板系统结构；黑板控制结构；面对对象的体系结构；分布式协同专家系统结构；基于WEB系统的专家系统结构。

4、专家系统的解释机制

专家系统解释机制的基本概念；专家系统解释机制实现中常用的方法；专家系统解释机制的实现。

5、专家系统的知识获取

知识获取的一般性问题；从知识源确定及概念化；知识的形式化；知识库的建立、调试与维护；专家系统的开发方法学及典型系统；专家系统的选题与设计原则；专家系统的基本步骤；深化专家系统。

第三部分　试题样题

（略）

2004.7.7
 

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