1、GB/T 5271. 28-2001 前言本标准等效采用国际标准ISO/IEC2382-28，1995(信息技术词汇第28部分g人工智能基本概念与专家系统儿制定信息技术词汇标准的目的是为了方便信息处理方面的国际交流。它给出了与信息处理领域相关的概念的术语及其定义，并明确了各术语词条之间的关系。本标准定义了有关人工智能与专家系统方面的概念。GB(f 5271系列标准由30多个部分组成，都在总标题信息技术词汇之下。本标准是GB/T 5271系列标准的第28部分。本标准由中华人民共和国信息产业部提出。本标准由中国电子技术标准化研究所归口。本标准起草单位:中国电子技术标准化研究所。本标准主要起草人:陈
2、莹、郑洪仁。372 GB/T 5271. 28-2001 ISO/IEC前言ISO(国际标准化组织)和IECGB/T 5271. 28-2001 AH缩赂i吾)AICabbreviatin) 门交叉学科，通常视为计算机科学的分支，研究表现出与人类智能(如推理和学习)相关的各种功能的模型和系统。注本定义是对GB/T271. 1中本术语的定义的一种改进。28.01.02 人工智能(2)artificial intelligence (2) AIC缩略语)AICabbreviation) 表现出与人类街能(如推理和学习)相关的各种功能的功能单元的能力。28.01.03 知识(用于人工智能)knowl
3、edge Cin artficial intelligence) 事实、事件、信念以及规则的汇集，以便有系统地使用。28.01.04 领域用于人工智能)domain (in artificial intelligence) 某特定范围的知识或专家经验。28.01.05 基于知识的系统knowledge-based system KBS(缩略i吾)KBSCabbreviation) 种信息处理系统，通过从知识库进行推理来解决某特定领域或应用范围中的问题。注l 术LE基于知识的系统有时与专京罩统同义.i!l后者中的知识通常只限于指专家知识。2 某些基于知识的革统具有学习能力.28.01.06 专家
4、系统expert system ES(缩略语)ES(abbreviation) 一种基于知识的系统，它根据由人类专家经验开发出的知识库进行推理，来解决某一特定领域或应用范围中的问题。注l 术语专家系统有时与基于知识的系统同义，但前者强调专家的知识。2 一些专家系统能根据以前解决问题的经验而改进其知识库并制定新的推理规则。3 本定且是对GB/T5271.1中丰术语的定义的种改进。28.01.07 知识工程knowledge engineering 一门学科，研究从领域专家及其他知识源获取知识，然后将这些知识并入一种知识库。注:本i括知识工程有时特指青藏系统及其他基于知识的事统的设计、建立和维护。
5、28.01.08 知识表示knowledge r e.presentation 将知识传编码并存人知识库的过程或结果。28.01.09 知识获取knowledge acquisition 查找、收集和精化知识，并将它转换成一种形式的过程，该形式能被基于知识的系统进一步处理。注知识获取通常隐含知识工程师的事与，但也是机跚学习的一个重要组成部分。28.0 1. 10 认知建模cognitive modeling 通过信息处理对人类的感知、动作、记忆和推理建模。28.0 1. 11 推理reasoning 人或计算机根据已知信息进行分析、分类或诊断，作出假设，解决问题，或者给出推断的过程。28.01
6、.12 问题求解problem solving 为达到所需目标而确定一系列的操作或动作。，问题求解是从初始状态开始，然后在问题空间中进行搜索，从而达到所需目标的二个过程。成功的问题;.R解需要r解初始状态是什么，将会有什么能接受的结果，同时定出所要达到的目标以及那些定义问题空间的各要章或操作。GB/T 5271. 28-2001 28. 01. 13 模式识别pattern regnition 通过功能单元对某一对象物理或抽象的模式以及结构和配置的辨识。注:本定义是对GIl!T5271.12中本术语定义的完善。28.01.14 图像识别image recognition 通过功能单元对图像、图
7、像的构成对象、这些对象的特征和对象间的空间关系的感知与分析。注:图像识别包括场分析。28.01.15 语音识别speech recognition 自动语音识别automatic speech recognition ASR(缩略语)ASR (abbreviation) 通过功能单元对人的语音所表示信息的感知与分析。注，要识别的信息可以是预定义的宇序列中的一个字.或是预定义的语言中的一个音章.有时可通过说话者的声音特征对说话者进行标识。28.01. 16 合成(用于人王智能)synlhesis (in artificial intelligence) 通过功能单元对人工话音、文本、音乐和图像的
8、生成。28.01. 17 图像理解mage understanding; image comprehensio 通过功能单元产生对所给图像表示意义的描述。注图像理解是这样进行的借助几何建模、知tR襄示且认知建模等手段集成可视数据，从而产生倍息。28.01.18 自然语富理解natural-language understanding ;08t盯oJ-Jonguagecomprehension 通过功能单元从已传人功能单元中的自然语曹形式的文本或语音中提取情息，并产生对给定文本或语音及其表示的描述。28.01.19 计算机视觉computer vision 人工视觉artificial visi
9、on 功能单元获取、处理和解释可视数据的能力。注I 计算机视觉涉及使用可视传感器建立可视场景的电于或戴字图像。2 不应与机幡视觉相混淆。28.01.20 机器视觉machine vision 计算机视觉在机器、机锦人、过程或质量控制中的应用。注:术语机器视觉用于工程学，不应与计算相l视觉相混淆。28.01.21 机器学习machine learning 自动学习automatic learning 功能单元通过获取新知识或技能，或通过重组现存知识或技能来改善其性能的过程。28.01.22 神经网络neural network 神经网neural net NN(缩略i吾)NN (abbrevia
10、tionl 一种网络，由带可调权重的加权链路将各原始处理元互连，通过对输入值使用非线性函数，使每个元素都产生一个值，然后将此值传到其他元素，或表示为-个输出值。注1 神经网络按神经罩统中神经元所起的作用建立模型。2 非线性函数通常指门限函数。28.02 知识结均与知识表示28.02.01 事实(用于人工智能)fact (in artificial intelligence 1 有关真实或概念世界中实体的种陈述，其有效性得到普遍认同。377 GB/T 5271.28-2001 注.事实叮视为具有高确定度的情念。28. 02. 02 信念(用于人工智能)belief (in artificial
11、intelligence l 有关真实或概念世界中实体的一种陈述，其有效性由某确定度衡量。注1 信念有助于从不完全的知识中导出结论。2 具有高确定度的信念可作为事实。28. 02. 03 确定度certainty factor 置信度confidence factor 表示陈述(如假设、推理原则，或推理结论)的有效性的值。注确定度的范围是从全假到全真e28. 02. 04 模糊集fuzzy se! 一种非经典集合.其特性为:它的每-个成员都有一个与之对应的从0至1的数，表示各成员隶属于该集合的程度。28.02.05 模糊逻辑fuzzy logic 模糊集逻辑fuzzy-s.t logic 一种
12、非经典逻辑，其中事实、推理原则和量词都有给定的确定度。28.02审对象(用于人工智能lobject (in artiicial川elligencel具有种或多种属性的物理或概念实体。注z对象一般借助符号撑起或关系与其他存储对象相关联e28.02.07 回式(用于人工智能)schema (in artificial intelligence) 通过知识可能具有的用途，表示知识中的个概念、个实体或一类对象等方面的一种形式体系。注图式说明使用某种概念的方式。但它不说明该概念的典型实例。28.02.08 模式(用于人工智能)pattern (in artificial intelligencel 一组
13、特征及其相互关系.用来识别在给定背景中的实体。注:这些特征可包括几何形状、声音、图片、铺号或文本。28.02.09 模板template 种参考模式，与要识别的某种实体的部分或整体相比较。注模板用于字符iR别、目标检测、南啬识别等。28.02.10 语义网络semantic network 语义网semantic net 种基于概念的知识表示，其中对象或状态以与链路相连的结点出现，链路指明各个结点之间的相互关系。28.02.11 知识树knowledge tree G种由有向树(图)表示的层次语义网络。28.02. 12 继承(用于人工智能)inheritance (in artifcial
14、intelligence) 在层次结构知识表示中，一个或多个子类默认获得的父类特征。28.02.13 框架(用于人工智能lfram. (in artificial intelligence) 一种面向数据的知识表示，与具有系列特征的某一对象相关联，其中每一个特征都存储在称为槽的专用区域内。28. 02. 14 槐用于人工智能)slot (in artifica1 ritellgence) 框架的构成部分，用来存储各种特征，如对.名称、称为面的特定属性，以及与其他框架相关连的数值和指针。28.02.15 脚本script ; scenario : :-; GB/T 5271. 28-2001 一
15、种知识表示，它通过预定的事件序列来确定己知实体肉相互作用的结果。注I 事件通过场景、布景、主题角色和道具来表示。2 脚本与框架相比，前者面向事件，后者面向数据，并且以时间为参照点。28.02.16 主题角色thematic role 脚本实施过程中实体可执行的一组功能。注主题角色由动作者充当。28.02.17 道具pr叩脚本实施过程中自身不采取动作的实体。28.02.18 布景setting用脚本描述的包括道具在内的特定背景。28.02.19 场景(用于人工智能)scene (in artificial ntelligence); 情景episode 在基于脚本的知识表示中，程式化的动作或事件
16、序列。注町在有关饭馆的脚本中可看到如下的几种场景:进餐馆，点菜，用餐，付钱，离开餐馆.28. 02. 20 动作(用于人工智能)action (in artificial intelligence) 在基于脚本的知iR褒示中，动作者执行的操作。28.02.21 动作者actor 在脚本中充当主题角色的实体。例:代理、合作代理、受益者、患者等。28.02.22 说明性知识declarative knowledge 用事实、规则和定理表示的知识。注般地，说明性知识在没有转换成过程性知识之前不可能处理。28.02.23 过程性知识procedural knowledge 显式指明解决问题或达到目标所
17、要采取步骤的知识。28.02.24 编译的知识compiled knowledge 已经转换成过程性知识，以便立刻得到计算机处理的说明性知识。28.02.25 元知识metaknowledge 有关知识的结构、使用以及控制的知识。注。元知识可以是专lI!革统及其他基于知识的系统中有放的控制机制。28.02.26 if-then规则if -then rule if-then语旬if-then statement 一种形式逻辑规则，由if部分和then部分组成，if部分表示前提或条件，then部分表示当if部分为真时所要采取的动作或所要达到的目标。28.02.27 前件left-hand side
18、 前提部分premise part 条件部分condition part if-then规则中的if部分的一组事实或陈述。28. 02. 28 后件right-hand side 结论部分conclusion part 动作部分action part if-then规则中的then部分的组事实或陈述。28.02.29 产生式规则production rule 37 (j GB/T 5271- 28-2001 一种if-Ihen规则，用于表示基于规则的系统中的知识。28. 02. 30 元规则metarule 种规则，它规定另-种规则或组给定的规则应使用的条件、次序和方式。n 兀规则在专家罩统和
19、基于规则军统中可能是有敬的控制机制。28. 02- 31 约束规则constraint rule 千种规则，它把搜索限制在对问题空间的指定部分。注(f专家革统制基于规则罪镜中，约束规则可能是有效的控制机制。28. 02. 32 激发(0) fire 当满足规则所陈述的条件时，启动规则所规定的动作。28. 02. 33 多次激发mulliple firing 为f在同J咨询中反复访问兴知识，对规则不只一次地激发。28. 02. 34 激活(用于人智能)activation (in artfical intelligence) 种操作，它允许激发-个规则，或者加l用一个程序或子程序。28. 02.
20、 35 追踪设施(用于人工智能)tracing facility (in artificial intelligence) 在西向知识的编程语曹或编程工具中，显示所执行的规则以及所用的变量的值的一种手段。28.02.36 守护程序demon ; daemon 种过程.无论何时发生更改、增加、删除或者其他事件，元需显式调用即被引用。28. 02. 37 议程agenda对待定活动确定优先级的一种列表。注自在人工智能领域.这样的活动由某些知识的应用组成s28. 03 推理及问题求解28. 03- 01 推理，推断inference 从已知前提导出结论的推理方法。注l 在人工智能领域中，前提是事实或
21、规则。2 术语推理既指过程也指结果。28.03.02 演绎deduclion 演绎推理deductive inference 从特定的一组前提导出一个逻辑结论的推理方法。注.演绎是唯的保真推理。28.03.03 归纳iduction 归纳推理inductive inference 从己知事实开始，以一般性假设结束的推理方法。28.03.04 反绎abduction 反绎推理abductive inference 从特定的事实导出对这些事实的看来合理的解释的推理方法。28. 03- 05 模型驱动的推理model-driven inference 一种使用领域模型的推理方法。注另见基于模型的青.
22、事绞。28. 03. 06 例示instantation 变量值的代人，或实例从类别中产生。例:个特定的病人是类属性对象患者的例示。住在基于规则的革统中，例示是将-条规则与知识库的内容成功匹配的结果。28. 03- 07 lE向链接f orward chaining 1削)GB/T 5271.28-2001 种迭代的过程，它调整推理次序H从己建立的事实开始，当基于规则的系统达到目标或用尽超出新的可能性时即结束。28. 03. 08 反向链接hackward chaining 种迭代的过程，它调整推理次序，即从将要确定其真值的目标规则开始，然后通过系统规则向后推理.tl到解决了问题，或者找到了以
23、前存储的结果，或者遇到了矛盾，或者发现无法确定真值c28. 03. 09 启发式规则heuristic rule 一种特别的书面规则，能将专家用于解决问题的知识和经验形式化。28.03. 10 状态(用于人王智能)state (in artificial inteJli在ence)在解决问题的某阶段对问题的瞬象描述。28.0 3. 11 搜索空间search space 在问题求解的过程中，从初始状态导向目标状态可能采取的步骤的集合。28.03. 12 问题空间problem space 所有可能的状态定义的概念性或形式化的范围.这些状态能用于分析解决特定问题时所考虑到的元素与操作之间的相互作
24、用。28.03.13解空间solution space 概念性或形式化的范围，它是通过构威特定问题答案的所有状态规定的。28. 03. 14 评价函敛evaluation function 在搜索答案时确定问题空间的中阁状态的值或役的画数。28. 03. 15 问题归约problem reduction 4种问题求解，它用各种操作将一个问题分解成几个子问题，这些子问题通常都比原问题易于求解。28.03. 16 手段目的分析means-ends analysis; means-end aoalysis 种问题求解，它的每-步搜索的操作都能最大限度地缩小现有状态与已知目标状态之间的差距。28.03
25、.17 生成与测试generate-and-test 种问题求解，它产生可能有的答案，通过剪枝删除不满足给定准则的答案。28. 03. 18 黑板模型bJackboard modeJ 种问题求解的模型，它有一个称作黑板的共享工作存储器，这种存储器可被若干知识源访问.并用来与中间结果或新娘据进行通信。28.03.19 模式匹配pattern matching v种模式的辨识，即与预定的一组模式相比较，根据给定的准则选出最接近的模式。28. 03. 20 模扳匹配template matching 使用模板的模式匹配。28.03.21 规则匹配rule matching 通过层叠式地应用系列假设均
26、为真的if-then规则，使给定问题的各要素与目标匹配。28. 03. 22 冲突消解conflict resolution 在基于规则的系统中，多匹自己的问题通过选择最合适的规则得以求解e注:多匹配可出现在模式匹配中或个规则的左边，这样两个规则产生互相冲突的断言。28.03.23 搜索树search tree 牛种树状图，它说明搜索中使用的规则、考察的结点和得到的结果。28. 03. 24 深度优先搜索depth-rirst search 4种搜索.从搜索树的最高层选取一个可能的分支，顺着选定的分支逐层向下直至达到目,K J G8/T 5271. 28-2001 标、或预定深度或最终目的。注
27、如果目标没有达到，因l回溯到以前未评定的分支，然后再按上述方法进行下去。28.03.25 宽度优先搜索breadth-first search 一种搜索，从搜索树的顶层向底层进行，在某一层检查所有可能有的候选的结点，然后往下一层检查，直到达到目标或预定的状态。28.03.26 双向搜索bidirectional search 一种搜索，以正向链接和反向链接同时开始，当搜索路径到达解空间，或穷尽所有可能性后停止。28. 03. 27 启发式搜索heuristic search 4种以经验和判断为基础的搜索，用于在没有成功保障的条件下获得可接受的结果。28.03.28 最佳优先搜索best-fir
28、st search 一种搜索，在搜索序列的每步，根据预定的套准则评价到达目标所有可能的分支，并在评价结果的基础上选出最佳搜索路径。28. 03. 29 回溯backtracking 一种搜索过程，当所作选择产生不可接受的结果时，搜索返回到先前状态以做出另外的选择。注因为些已经执行的指令可能有不可逆的副作用，所以不能且是重建先前状态，28. 03. 30 剪枝pruning ;cut-off 种问题求解优化技术，用于忽略搜索树的一个或多个分支。28. 03. 31 规则(用于人工智能)planning (in artificial intelligence) 为了达到预期目标而事先决定采取动作的
29、方式和次序的过程注。做规划的目的是提高搜索效率，解决目标冲突。28. 03. 32 层次规划hierarchical planning 种规划，通过生成层次表示将一个计划含糊不清的部分细化成更详细的几个子计划。28. 03. 33 非层次规划nonhierarchical planning 一种规划，即从一套预定的计划中选出框架计划并通过针对特定问题背景的问题求解的操作法来例示这些计划。28.03.34极宜规划叩portunisticplanning 种规划，包括正在规定中的计划的合乎时宜的问题求解的行动。28.04 专家系统28.04.01 知识工程师knowledge engineer 从
30、领域专家以及其他知识源获取知识并将这些知识组织成知识库的人。注:丑见知识工程。28.04.02 知识工程工具knowledge engineering tool -种功能性工具，用它便于快速开发基于知识的系统。注。知识工程工具包括知识襄示、推论和控制的特定策略以且易于解决典型问题的基本建模结构。28.04.03 知识源knowledge source 种信息源，根据它为特定类型的问题已建立知识库。28. 04. 04 领域知识domain knowledge 在某个特定领域积累的知识。28. 04. 05 领域模型domain model 表示某特定范围的知识或专家经验的一种模型。28. 04
31、. 06 知识库knowledge base 3月GB/T 5271. 28-2001 K库(缩赂语)K-base (abbreviatior仆KBC缩略语)KB Cabbreviation) 种数据库，它包括推理规则以及有关人类在某个领域的经验和专家经验的信息。注1 在自完善系统中.知识库还包括由解决先前遇到的问题所严生的信息。2 对于GB/T5271. 1.这里卫增加了一个新的缩珞语&28.04.07 推理机inference engine 专家系统中的能根据推理原则从知识库中存储的信息表示推导出结论的程序。28.04.08 专家系统外壳g外壳expert system shell, sh
32、ell 个空的专家系统，可在里面建立某个学科的专家经验。注:专家系统外壳一般由用于知识表示的一种高级语富、一个或多个推理机以及各种接口铸程序组成。28.04.09 解释设施explanation facility 基于知识的系统的组成部分，它解释答案是怎样得出的，并评价获得解答的每一步骤。28.04.10对话都件dalog component 基于知识的系统的在对话模式中与用户进行通信的组成部分。28.04.11 咨询(用于人工智能)consultaton (in artificial intelligence) 基于知识的系统与寻求帮助的用户之间的在线交互，通常由问答式对话组成。28.04.
33、12 真值维护系统truth maintenance system TMS(缩略i吾)TMS(abbreviation) 一种基于知识的系统，通过根据各倍念之间的依赖性来维护知识库的真值。注，真值维护主要是删除导致矛盾的知识项.28.04.13 不确定度uncertainty 咨询过程中某个值不能确定，或者对知识库中的事实或规则存疑的程度。28.04.14 基于规则的系统rule-based system 产生式系统production system 种基于知识系统，它通过遵循给定过程将一套f-then规则应用到一组事实中而进行推论。28.04.15 基于模式的专凉系统model-based
34、expert system 基于模型的系统model-based system 一种专家系统，它将领域模型的结构与功能集成起来。例:某些智能辅导系统中的学生模型，在诊断系统中建造的模饭。28.04.16 咨询系统顾问系统advisory system 种专家系统，它强调使用建议意见而不强调使用指示命令。IN1 G/T 5271. 28-2001 汉语索引B an，句lv民句，14l，an吨，nJn川vn川un川unORURu ntntnt 识知度的定译确景编不布C annJnudanudn/1,2dnt4Il-nt ntq3qA剑，呵，-unHunuwnHunHunHvnHV nMUnkunM
35、UnMUnMnku n/ntntntntnJ则统划规系解规式式淌次生生景突槽层产产场冲D 道具.28.02.17 动作. . . 28. 02. 20 动作部分28.02.28动作者. . . . 28. 02. 21 对话部件. . . 28.04.10 对象. . . . . ., . 28.02.06 多次激发. . 28. 02. 33 E 反向链接.， . 28.03.08 反绎. . 28. 03. 04 反绎推理.，. . . . . . 28. 03. 04 非层次规划. . . . 28. 03. 33 G 顾问系统28.04.16 28.03.03 28.03.03 28:
36、 03. 31 28.02.26 28. 03. 21 28.02.23 归纳归纳推理.规划. . if-then规则. . . . . . . . . 规则匹配. . . . . . 过程性知识. . ; 0 I H FhuMUnuunUEM1122 4atq鸣JvnJ内鸣JUnunvnunu nMnkunMUONU ntntn丘nt型模成板件溯合黑后回J 机器视觉. . 28.01.纫机器学习. . 28.01.21 基于规则的系统. . 28.04.14 基于模型的专察系统. . 28.04.15 墓于模型的系统. . 28.04.15 基于知识的系统28.01.05激发. . . .
37、. 28. 02. 32 激活. . 28.02.34 计算机视觉.28.01.19 继承. . . 28.02.12 剪枝. . . 28. 03. 30 脚本. . . . . 28.02.15 结论部分. . . . 28.02.28 解空间.28.03.13 解释设施. . . . 28. 04. 09 K 宽度优选搜囊. . . . . . . . . 28. 03. 25 框架. . . . . . . . . . . . . 28.02.13 L 例示. . . . . 28. 03. 06 领域. . . . . . 28.01.04 领域模型. . . 28.04.05 领域
38、知识. . . . . 28. 04. 04 画模饭28.02. 09 模饭匹配. . 28.03.20 模糊集. 28. 02. 04 模糊集逻辑. 28. 02. 05 GB/T 5271. 28-2001 模糊逻辑28.02.05模式. . . .,. . . . . . . . . 28. 02. 08 模式匹配. . . . 28.03.19 模式识别. . . 28.01.13 模型驱动的推理.28. 03. 05 P 评价函做. . 28.03.14 Q 启发式规则. . . . 28.03.09 启发式搜索. . . 28. 03. 27 前件. .,. . . . . . .
39、 28.02.27 前提部分. . . . . 28. 02. 27 情景. . 28. 02. 19 权益规划. . . . . . . .啕. . . 28.03.34 确定度.，. . 28.02. 03 R 人工视觉. . 28.01.19 人工智能(1). 28.01.01 人工智能。). . . . 28.01.02 认知建模. . .-. . . 28.01.10 s 深度优先搜索. . . . 28.03.24 棉经网. . 28.01.22 神经网络. . 28.01.22 生戚与测试. .,. . 28.03.17 事实. . 28.02.01 手段目的分析28.03恪守护
40、程序. . 28. 02. 36 双向搜索28.03.26说明性知识. . . 28. 02. 22 搜索空间. . . . .,. . 28. 03. 11 搜索树. . . .,. . 28. 03. 23 T 7?an-E4,f ntAHU141nu qnt斗td14可dnHunHU内HUnHUnHUn民ununHUMUnMUn，n/内/肉，nr分怨别部H理识件式像像断条图圈圈推推理. . 28.03. 01 ,28- 01.11 推理机28.04. 07 W 外壳.28. 04. 08 问题归约. . . 28. 03. 15 问题空间. . . . 28. 03. 12 问题求解.，
41、. . . . . 28.01.12 X 信念.，28. 02. 02 Y 演绎.，. . 28. 03. 02 28. 03. 02 28.02.37 28.02.26 28.02.10 28.02.10 28.01.15 28.02.30 28. 02. 25 28.02.31 演绎推理. . . . . 议程.,. . . . 汗-then语旬. . . . . . . . . 语义网. 语义网络. 语音识别. ., 元规则.元知识. 约束规则. z qt7tq30071qt咽tnyc04lqJqJFO俨000RU4l咱lnunununununnunU4lnnU唱，nunu4lq34la
42、4q34llTt司IIAMu-a414BEanntan呵呵，nJ4flan刊2Jvn，aAnuuwnHunHUAHUHRHunvn川UnHUnHVnHUnHn川unHUnHUnuvnuun川nMU内MUMUnMUn川U内MOnxu向MUnnnuUMUnku向MUnMUAMUMU内MUnNuqqrqtq，qttqr-ntqLqtntnd句，句n/-qtqf统具h壳系川工师外护接-不程程程取色统统施维链表工工工获库树源度角系系设值向识识识识识识识识识倍题家家态踪询真正知知知知知知知知知置主专专状追咨1比丁G/T 5271.28-2001 咨询系统. . 28.04.16 自然语富理解. . . . . . 28.01. 18 自动学习. . . . . . .,. 28.01.21 最佳优先搜索. .,. ., 28. 03. 28 自动语音识别. . . . .,. 28.01.15 英文索引A abduction abductive nference . . . action action part . . . . . . . . . ., . . . . ., . . . . . . . .
