经过几天的思考,上网取经,以及课堂上的发问, 对这方面再梢微清楚了一些. 但可惜在脑中的抽象概念也许很明晰,我却拙於用文字表达,引起许多误会. 各位网友,我只能说,你们许多观感只是误会. bbs使用经验多了,大家都知道误会很多,不是吗? (要声明我实在只想就学术目的讨论,如同跟随着CSSE版开版宗旨一般) (此外,对於无关紧要的话,我的态度当然是拒绝接受,甚至忽视) (忽视之,并不代表我不懂; 请有些人大可不必针对我人身而进行讨论) 之前yoco网友所提的data mining的优势,我从头到尾都没有否定. 因为我接受,认同那样的意见. 但我不认为可因为data mining的好处而否定ES的价值. (而且我真的只是想把ES作业写好,所以要摸清楚ES实作细节和架构) (总不能要我用data mining或fuzzy ANN等不是ES的方法,去做出东西充当ES作业吧) 当你指出啤酒与尿布的关联规则时, 我可以反问,请解释啤酒/尿布这条规则的语义(semantic). data mining找出意料之外的规则这方面,真的很强, 但是,关於规则的解释/赋与意义,data mining可能比不上人类专家. 另一位网友指出fuzzy方法,我也认同. 不过,fuzzy只是一部份的评估模式而已,许多系统都会使用fuzzy, 却不是只有fuzzy而没有别的东西. (我也可以ES+fuzzy,就好像少林功夫加唱歌跳舞,彼此没有冲突) 至於历史论嘛... 前几天在comp.lang.prolog看到另一位网友所解释ES的历史,观点蛮新颖的, 他说,从前的ES,後来的人称它为贝氏网路. :p 跟老师问ES与其他类型资讯系统的比较及选择,得到一个较客观的观点. ES的确是变得较不热门 (即本版一些网友所指出的 "ES的没落"), 但ES并不是消失,而是转换而以作为其他系统的部份元件而存在. 并不是让ES一味擅场,而是当实作系统需要一个ES,而且问题领域经过分析, 也确实适合以ES来解决问题,就可以做一个ES来用. (关於L网友的历史论,我只能说,你爱讲历史如何如何,也许只是你的感觉) (我不想只是跟着潮流,跟着市占率,跟着历史趋势而决定要不要学ES; 这样很肤浅) (还有,ES跟别的系统的关系,并不是黄包车与宾士这样的对比; 你用错比喻了) 我想做ES的背景很简单, 就是重覆听过二次ES课程,燃起强烈的兴趣, 在熟悉专家系统概念却没有相关实作知识的情况下, 要写个ES实作的作业而已. (写个作业还要谈ES历史吗? 饶了我吧) 上次课程中,知道了prolog在开发工具中是被认定为程式语言工具. 在那之前,我以为prolog是特定的ES雏型,或者是ES shell, 在构想实作时,老是感觉到某个地方怪怪的. 因此,听课後,发现我不但得用prolog制作一份知识库, 还得用prolog制作一份工作记忆区,和一份推论引擎. 这是我那一门课最大的收获. ps. 要制作推论引擎,是因为可能遭遇prolog的推论能力不够的情况, 得用一些meta-interpreter的技巧. --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc) ◆ From: 218.160.111.41 ※ 编辑: ephesians 来自: 218.160.111.41 (12/13 02:19)