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| 研究生： |
林秋宗 Lin, Cho Jon |
|---|---|
| 論文名稱： |
個案小教授：「韓邦公司」－專家系統方法之應用 |
| 指導教授： |
王秉鈞
Wang, Bing Jyun |
| 學位類別： |
碩士
Master |
| 系所名稱： |
商學院 - 企業管理學系 Department of Business Administration |
| 論文出版年： | 1994 |
| 畢業學年度： | 82 |
| 語文別： | 中文 |
| 論文頁數： | 192 |
| 中文關鍵詞： | 專家系統 、電腦輔助教學 、個案教學 、人工智慧 、專家系統方法 |
| 外文關鍵詞： | Computer aid instruction, Business case Study |
| 相關次數： | 點閱：522 下載：0 |
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「個案小教授」是一篇探討專家系統方法的研究與應用的探索性論文，主要的應用領域是企管個案教學的輔助教學工具，我們嘗試擴大專家系統的應用的領域，也嘗試去突破一些困難，我們發展出了一個「個案小教授」的雛型。由於專家系統在個案教學上的應用算是首創，如何利用有限的工具來完成千變萬化的個案教學是一大挑戰。本論文將依照知識工程的方法，逐步將個案教學的的精髓融入專家系統的方法中，並以此發現專家系統研究上的一些限制，提供給後續人工智慧與專家系統研究學者參考，使得專家系統能夠跨入更多的領域，幫助人類解決日常決策的問題。本論文採取的研究方法為
1.文獻探討：在於整理出發展專家系統的步驟與技術，包括知識擷取方法，知識表現與推理方式，以歸納出知識工程在個案分析教學上應用。
2.深入訪談法：知識擷取的工作以知識工程師為界面，透過知識工程師為主導，以交談與口語資料分析(Protocol analysis)等方式將專家知識擷取出來。
3.觀察法：利用專家工作的現場與情境實際觀察(使用錄影或是錄音)專家工作方式與推理過程，藉以了解專家知識表現的方式。本研究則是到個案研討的教室實地觀察並記錄司徒達賢教授上課之情形。
4.發展系統雛型：專家系統又稱為知識基礎系統(knowledge-based systems)，或知識系統。
其系統架構可分為五部份：
(1)知識庫(knowledge base)用以儲存專家用以解決問題之知識部份。
(2)推理機(inference engine)用以控制推理過程之機制。
(3)使用者界面(user interface)用以供使用者友善的解釋及諮詢功能介紹之界面。
(4)知識擷取界面(knowledgeacquisition interface)用以提供編輯，增修知識庫之界面。
(5)工作記憶區(working memory)用以儲存在推理過程中當時之事實之部份。本研究是以NEURON DATA公司所出品的NEXPERT OBJECT作為系統發展工具，將個案教學專家的知識與推理過程以專家系統加以表現。
謝辭
目錄
圖目錄
第一章 緒論-----1
第一節 研究背景與研究動機-----1
第二節 研究目的-----4
第三節 研究方法-----5
第四節 研究範圍與研究限制-----7
第五節 論文架構-----8
第二章 文獻探討-----10
第一部份 人工智慧之學習機能-----10
第一節 什麼事人工智慧學習-----10
第二節 經由指點而學習-----12
第三節 背誦學習-----13
第四節 藉巨集運算子學習-----16
第五節 經由形成區塊的學習-----18
第二部份 應用認知原理於專家系統之知識表達-----21
第一節 人工智慧之電腦教學簡介-----21
第二節 ACT*理論在產生式法則系統中的運作-----23
第三節 ACT*理論之內涵-----27
第三部份 專家系統之知識擷取-----31
第一節 專家與知識擷取-----31
第二節 機器歸納學習模式的知識擷取-----35
第四部份 個案教學-----38
第一節 界說個案-----38
第二節 個案教學目標與教師角色-----41
第三章 研究方法
第一部份 知識擷取-----44
第一節 人際溝通模式簡介-----44
第二節 直接人際溝通模式-----45
第三節 心想協定分析-----51
第四節 間接式人際溝通模式-----51
第二部份 知識的表達-----54
第一節 專家系統之知識表達與知識推理-----54
第二節 法則式系統-----55
第三節 語意網路分析-----61
第四節 框架式系統-----63
第五節 物件式系統-----65
第三部份 Nexpert系統-----67
第一節 Nexpert Object簡介-----67
第二節 Nexpet之資料型態-----68
第三節 Nexpert Object的動態運作-----71
第四章 實證研究分析-----74
第一節 語意網路分析-----74
第二節 專家知識擷取與分析-----84
第三節 程式設計-----97
第四節 實驗測試報告-----98
第五章 結論與建議-----107
第一節 研究心得-----107
第二節 研究貢獻-----107
第三節 模式擴展與應用-----108
第四節 研究限制-----108
第五節 對後續研究的建議-----109
參考文獻-----111
中文部份-----111
英文部份-----112
附錄A 「韓邦公司」上課錄音內容-----116
附錄B 「個案小教授」的程式部份-----146
圖目錄
圖2.2.3.1 MIN-MAX搜索圖-----13
圖2.1.3.2 改進的搜索圖-----14
圖2.1.4.1 藉由巨集運算子學習的機器手-----16
圖2.1.5.1 3x3 puzzle問題-----18
圖2.1.5.2 SORE解題過程與chunk之關係-----20
圖2.2.3.1 解題的目標結構-----28
圖2.3.1.1 專家遇到熟識領域的問題-----32
圖2.3.1.2 專家遇到新領域的問題-----32
圖2.3.1.3 三種知識擷取的模式-----33
圖2.3.1.4 知識擷取步驟-----34
圖2.3.2.1 傳統專家系統架構-----36
圖2.3.2.2 具有歸納式學習能力之專家系統架構-----36
圖3.1.2.1 直接人際溝通之閱讀法-----45
圖3.1.2.2 直接人際溝通之陳述法-----46
圖3.1.2.3 直接人際溝通之交談法-----47
圖3.1.2.4 直接人際溝通之觀察法-----48
圖3.1.2.5 直接人際溝通之草案法-----49
圖3.1.2.6 直接人際溝通之問卷法-----49
圖3.1.4.3 汽車煞車故障之且或圖-----52
圖3.2.2.1 法則後向系統之運作-----56
圖3.2.2.2 法則前向系統之運作-----58
圖3.2.3.1 語意網路來表達語句的知識示例-----61
圖3.2.3.2 擴充的語意網路圖示例-----62
圖3.3.2.1 法則之組成元件-----68
圖3.3.2.2 集合之組成結構-----58
圖3.3.3.1 當Nexpert之LHS遇到UNKNOWN時-----71
圖3.3.3.2 Nexpert Object之後向鏈結法則系統-----72
圖3.3.3.3 Nexpert Object之前向鏈結法則系統-----73
圖4.1.1 語意網路圖總圖-----74
圖4.1.2 紡織業之語意網路-----75
圖4.1.3 溫德公司之語意網路分析圖-----76
圖4.1.4 韓邦公司之語意網路分析圖-----77
圖4.1.5 阿瑟．凱勒之語意網路分析圖-----78
圖4.1.6 柏克森市工廠之語意網路分析圖-----79
圖4.1.7 韓邦公司之織布製程的語意網路分析圖-----80
圖4.1.8 韓邦公司的組織人事語意網路分析圖-----81
圖4.1.9 韓邦公司行銷功能之語意網路分析圖-----83
圖4.2.1 「韓邦公司」個案教學之一般化流程-----85
圖4.2.3 且或流程分析-----86
圖4.3.1 「個案小教授」之使用者界面-----97
(限達賢圖書館四樓資訊教室A單機使用)