基于专家系统的知识检索模型研究，本文主要内容关键词为：专家系统论文,模型论文,知识论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
知识检索的主旨就是通过对知识的广泛应用和对信息的深加工，向用户提交满意度较高的检索服务。如何在知识检索系统中充分组织和利用专家知识，是检索任务能否顺利进行的关键。专家系统（expert system,ES）是人工智能领域中最广泛、最实用、最有成就的分支。它是在某领域内具有大量专家知识，模拟专家的思维活动，推理判断，求解特定问题的计算机程序系统。专家知识的灵活应用是检索系统性能效率提高的关键因素之一，因此当专家知识通过具有推理模拟特性的专家系统介入整个知识检索任务中时，具有很高的应用价值。
文章描述了采用分布式主从体系结构的知识检索模型。在该模型中，主控专家系统负责控制、规划、协调各子专家系统的工作，其他各子专家系统负责解决专职分工领域的问题。每个子专家系统包含一个局部规则库和一个推理机，执行正向或逆向推理，从而控制和执行大量的具体处理，完成一项专门的专家任务。系统允许每个子专家系统调用专门类型的操作或者指示某类信息。主控专家系统利用黑板机制关联着执行不同任务的各种子专家系统，将黑板作为各子专家系统信息交换的场所。各子专家系统随时从黑板上了解其他子专家系统的情况，并取走自己需要的信息。
摘自《高校图书馆工作》（长沙），2005.6.9～11，58
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