请懂的朋友帮我翻译一下下面这段话翻译成英语,谢谢你了,小弟分不多,都奉上。
Expertsystemsrepresentknowledgeinsetsof‘if-then-else’rules.Propositionsareprovenbydis...
Expert systems represent knowledge in sets of ‘if-then-else’ rules. Propositions are proven by discovering a chain of rules. This may be done through either forward or backward chaining. In forward chaining. Expert systems have had a measure of success on certain well-defined probllsms. There have, however, been many
failures. Most of the problems have arisen from the difficulty of obtaining a consistent, complete set of rules. The rule acquisition process requires the interaction of two specialists: a knowledge engineer and a domain expert. There are several problems with this process. First, the domain experts may not be fully co-operative. After all, they are being asked to participate in the development of a
system that will replace them with a computer. More often, domain experts only appear to be unco-operative; they simply cannot create a set of rules that explain how certain things are done. From one point of view, only trivial things can be reduced to a set of rules;all important aspects of human intelligence are beyond a simple rule set because a human expert’s knowledge is often in the form of natural language with imprecision or vague information.
对不起,是翻译成中文。。 展开
failures. Most of the problems have arisen from the difficulty of obtaining a consistent, complete set of rules. The rule acquisition process requires the interaction of two specialists: a knowledge engineer and a domain expert. There are several problems with this process. First, the domain experts may not be fully co-operative. After all, they are being asked to participate in the development of a
system that will replace them with a computer. More often, domain experts only appear to be unco-operative; they simply cannot create a set of rules that explain how certain things are done. From one point of view, only trivial things can be reduced to a set of rules;all important aspects of human intelligence are beyond a simple rule set because a human expert’s knowledge is often in the form of natural language with imprecision or vague information.
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专家系统表示知识在组' if-then-else的规则。命题被证实发现一连串的规则。这可能是用无论是前进或后退链。在向前链凳厅。专家系统有一个衡量成功的标准probllsms在某些明确。无论如何,有很多
失败。大多数的问题已经产生的看病一个一致的、完整的规则。规则采集过程中需要相互作用的2位专家:一个以知识工程师和一个领域专家。有很多的问题这一过程。第一,领域专家没有得到全面的合作。毕竟,他们被要求参与研究开发的一个了
系统用电脑就会将这些牙重新安。更多的,领域专家,只有似乎unco-operative,他们只是不枣唤隐能创造出的链桐一套规则所解释如何确定。从一个的观点来看,只有鸡毛蒜皮的小事也能被减少到一套规则,所有重要的方面超出人类智能因为一个简单的规则集用人类专家的知识经常在形式的自然语言和含糊不清不精确信息
失败。大多数的问题已经产生的看病一个一致的、完整的规则。规则采集过程中需要相互作用的2位专家:一个以知识工程师和一个领域专家。有很多的问题这一过程。第一,领域专家没有得到全面的合作。毕竟,他们被要求参与研究开发的一个了
系统用电脑就会将这些牙重新安。更多的,领域专家,只有似乎unco-operative,他们只是不枣唤隐能创造出的链桐一套规则所解释如何确定。从一个的观点来看,只有鸡毛蒜皮的小事也能被减少到一套规则,所有重要的方面超出人类智能因为一个简单的规则集用人类专家的知识经常在形式的自然语言和含糊不清不精确信息
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这篇难度中上,内容挺有意思。可惜楼上都有机译对付了。相信你对我的指导译文满意:
专家系统通过‘如果-那么-不然’这组规则来代表知识。命题通过发现一连串规则来发现。这可以通过前进或后退链。在向前链,专家系统在处理若干明确界定的问题方面,获得了一定程度的成功。不过,也遭遇过很多失败。
system that will replace them大多数的问题源于难以获得一套一致、完整的规则。规则采集过程中需要两位专家的相互作用:一名知识工程师和一名地域亮团型专家。在这一过程中会有几个问题。第一,地域专家不一定充分合作。或手毕竟,是在要求地域专家参与研究开发一个要用计算机取代他们的系统。领域专家们往往显得持不合作的太多;他们简直就不能创造出一套规则解释若干事情是怎么办敬猜的。从一个观点来看,只有鸡毛蒜皮的小事也能被归纳为一套规则,人类智慧的所有重要方面是不能用一套简单的规则来表示的,因为作为人的专家知识经常是以自然语言表现的,里面包含着不精确性或含糊不清的信息。
专家系统通过‘如果-那么-不然’这组规则来代表知识。命题通过发现一连串规则来发现。这可以通过前进或后退链。在向前链,专家系统在处理若干明确界定的问题方面,获得了一定程度的成功。不过,也遭遇过很多失败。
system that will replace them大多数的问题源于难以获得一套一致、完整的规则。规则采集过程中需要两位专家的相互作用:一名知识工程师和一名地域亮团型专家。在这一过程中会有几个问题。第一,地域专家不一定充分合作。或手毕竟,是在要求地域专家参与研究开发一个要用计算机取代他们的系统。领域专家们往往显得持不合作的太多;他们简直就不能创造出一套规则解释若干事情是怎么办敬猜的。从一个观点来看,只有鸡毛蒜皮的小事也能被归纳为一套规则,人类智慧的所有重要方面是不能用一套简单的规则来表示的,因为作为人的专家知识经常是以自然语言表现的,里面包含着不精确性或含糊不清的信息。
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2010-12-19
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你可以去翻译网站翻译的。在百度输入翻译网。以下的是我帮你在google翻译中译的。
专家系统代表在'的if - then- else的'规则集知识。命题证明发现的规则卜锋链。这可通过向前或向后链接。在正向链接。专家系统产生了对某些明确probllsms成功的衡量标准。有,然而,不少失败。大部分问题已经出现自取得一致的,完整的规则设置的难度。该规则收购过程需要两个专家互动贺隐:知识工程师和领域专家。在这个过程中有几个问题。首先,领域专家可能不完全合作。毕竟,他们被要求参加一个发展系统,用计算机取代他们。更多的时候,领域专家将只出现不合作的,他们根本就不能创造一个规则解释如何做某些事情一套。从一个角度来看,只有琐碎的事情可以归结为一组规则;人类智慧的所有重要方面超越了简单的规则集,是因为人类专家的知识往往是在与自然的信息不准确禅弊厅或含糊的语言形式。
专家系统代表在'的if - then- else的'规则集知识。命题证明发现的规则卜锋链。这可通过向前或向后链接。在正向链接。专家系统产生了对某些明确probllsms成功的衡量标准。有,然而,不少失败。大部分问题已经出现自取得一致的,完整的规则设置的难度。该规则收购过程需要两个专家互动贺隐:知识工程师和领域专家。在这个过程中有几个问题。首先,领域专家可能不完全合作。毕竟,他们被要求参加一个发展系统,用计算机取代他们。更多的时候,领域专家将只出现不合作的,他们根本就不能创造一个规则解释如何做某些事情一套。从一个角度来看,只有琐碎的事情可以归结为一组规则;人类智慧的所有重要方面超越了简单的规则集,是因为人类专家的知识往往是在与自然的信息不准确禅弊厅或含糊的语言形式。
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