10、智能系统开发工具与语言综述

智能系统开发工具与语言综述

1. 智能系统工具的范围

智能系统开发依赖于一系列工具和技术，涵盖基于知识的系统（KBSs）和计算智能。这些工具可以分为以下几类：独立软件包、KBS工具包、神经网络库、人工智能编程语言和面向对象编程语言。每种工具都有其独特的应用场景和特点。

独立软件包

独立软件包是指可以直接使用的完整软件，如专家系统外壳和神经网络软件包。这类工具通常用于快速构建和测试智能系统，但其灵活性较低，难以适应复杂的需求。

KBS工具包

KBS工具包提供了丰富的知识表示设施，如规则、对象或框架，以及处理不确定性。它们的灵活性在于允许用户访问底层编程语言，以修改或增强标准设施。例如，Goldworks、Kappa和Flex是常用的KBS工具包。这些工具包对处理能力和内存需求较高，但随着硬件的进步，这个问题已经有所缓解。

神经网络库

神经网络库提供了实现神经网络所需的函数和工具，适用于C++、MatLab和Java等编程语言。这些库可以帮助开发者快速构建和训练神经网络，而无需从头开始编写所有代码。

人工智能编程语言

人工智能编程语言，如Lisp和Prolog，特别适合处理符号数据和数值数据。它们能够处理复杂的符号操作，并提供强大的列表处理功能。Lisp和Prolog在智能系统开发中广泛应用，特别是在基于规则的专家系统和符号推理中。

面向对象编程语言

面向对象编程语言（OOP）如Smalltalk、C++和Java，允许将复杂问题分解为更简单的组成部分。OOP不仅提高了代码的可维护性和重用性，还使得系统设计