§ 5.4.4 人工智能与专家系统一、人工智能概述
1、人工智能：人工智能系统的特征是能通过经验自我学习，能应用大量的知识，和人类用语言进行交流，
在通信中识别错误和二义性，并且能实时应答。
2、人工智能的应用：
A,专家系统
B,机器人
C,视觉系统
D,自然语言处理
E,学习系统
§ 5.4.4 人工智能与专家系统二、专家系统（ ES）
1、概念：能像某个特定领域的人类专家一样进行决策的系统。
2、专家系统的特点：
A,能对系统经过推理和提议的决策做出解释；
B,能显示“智能”行为；
C,能从复杂的关系间得出结论；
D,能提供“可移动”的知识；
E,能处理不确定性问题。
§ 5.4.4 人工智能与专家系统
3、专家系统的功能
（ 1）战略目标的制定；
（ 2）规划；
（ 3）设计；
（ 4）决策制定；
（ 5）检测和诊断。
§ 5.5 数据挖掘及其应用一、数据挖掘的概念
● 数据挖掘是一种能够帮助用户从大量数据中提取有用的商业信息的过程。
◆数据挖掘 ≠ 数据仓库
◆数据挖掘能够在用户和数据之间进行交流。
◆数据挖掘 ≠ 统计，但可为用户提供统计能力。
⊙ 数据挖掘的实现技术：
A,数据仓库的 OLAP（联机分析处理）；
B,采用相关分析算法等。
§ 5.5 数据挖掘及其应用二、数据挖掘工具
1、目标方案：
指将数据挖掘应用到某一特殊的问题或行业。
2、商业工具：
帮助商业用户理解和使用数据挖掘，以便得到有价值的信息，避免错误的使用挖掘工具。
3、商业分析工具：
供对数据挖掘工作和变量代表的含义有一定理解的用户使用，以便简化挖掘过程。
4、研究分析工具：
为数据挖掘研究者或统计分析人员使用的。
§ 5.5 数据挖掘及其应用三、数据挖掘机数的比较
●对数据挖掘产品的评价通常从以下三个方面考虑：
A,商业评价
—— 从商业角度评价优缺点。
B,应用评价
—— 帮助特定应用选择数据挖掘算法。
C,算法评价
—— 从算法本身来说明算法的优缺点。
第五章 小结
◆ 本章首先介绍了信息系统的概念和作用，重点从信息的收集、信息的存储、信息的加工、
信息的传递、信息的提供等方面讲述了信息系统的功能。
◆重点介绍了基于计算机的信息系统的组成。
◆介绍了信息系统的一般结构及其组成、层次结构以及空间结构。
◆介绍了组织不同层次对信息系统的要求。
第五章 小结
◆ 重点介绍了事务处理系统、管理信息系统、
决策支持系统以及专家系统的概念、功能、结构，以及几种信息系统的对比。
◆最后介绍了数据挖掘的概念以及数据挖掘产品的种类，以及对数据挖掘产品的评价。