17、税务表单顾问系统的知识工程与设计

税务表单顾问系统的知识工程与设计

1. 知识工程简介

知识工程是收集问题领域信息的过程,它并不一定在系统开发开始时就结束。在系统的初始版本完成后,专家可以作为用户试用系统,并提供改进建议。同时,开发也不必等到知识工程完全结束才开始,对于许多小项目,知识工程师本身就是开发者之一,此时可以直接将收集到的知识编码到原型系统中,就像开发税务表单顾问(Tax Forms Advisor)时所做的那样。

1.1 卡片记录规则

在卡片上记录规则时,如记录 “use - ez - form” 规则,可能需要创建 “filing - status” 和 “income” 等模板名称,并定义 “recommend” 等虚构函数。通常,会用伪代码在卡片上记录规则,这些规则只是为实际编码提供指导。当系统实际开发开始时,这些早期的设想将帮助开发者确定需要定义的模板和其他基础设施。此外,知识工程师也可以使用自然语言或类似其他编程语言的伪代码来记录规则,如果知识工程师不是程序员,用母语编写规则也是可行的。

1.2 访谈

人是获取系统需求信息的最佳来源。尽管很多项目有需求文档,但这些文档往往无法详细描述系统的期望,因此通常需要与利益相关者(包括客户和潜在用户)交流来获取缺失的细节。同时,人们还能引导你找到相关的书籍、网站和其他人,以帮助你了解问题领域。

1.2.1 解决信息冲突

在研究过程中,如果发现可靠参考资料中的信息冲突,或者在访谈中听到相互矛盾的陈述,不要害怕要求澄清。需要制定解决基于观点的冲突的策略,有时可以指定一个特定的人作为最终仲裁者,在大型项目中,也可以召开会议让利益相关者集体决策。

【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习教学案例;③支持高水平论文复现算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试拓展,鼓励在此基础上开展算法融合性能优化研究。
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