简单介绍常用的搜索方法

             这些模型从理论上实现了知识的组织结构及知识子结构之间的组合或综合。搜索策略知识利用的效率是专家系统的一个主要性能指标。前面简述了如何将一个庞大的系统分解成相对小的子问题，而对于各子问题同样存在着从问题表示到问题解决的求解过程，即搜索过程。

               根据系统在搜索过程中是否利用与特定问题有关的信息或控制性知识，可将搜索分第四章采矿机械设备故障诊断技术为知识搜索IS和无知识搜索US两大类。IS并非试图穷尽搜索的每一种可能性，石油焦烘干机而是根据某种原则(如打分函数)选择最有希望的路径进行搜索。US又称盲目搜索，该方法在搜索过程中不利用任何与特定领域有关的知识，因而具有较大的通用性。

             常用的搜索方法主要有状态空间描述法、图搜索策略、盲目搜索策略和启发式搜索策略等。具体算法及搜索过程可参阅相关专著，这里不作详细阐述。推理机制推理可从不同角度进行分类。根据条件与结论之间属性关系的不同，可分成演绎推理和归纳推理;根据结论的可靠性大小，可分成逻辑推理和似然推理(不确定性推理);根据推理方向的不同，可分为正向推理、反向推理和混合推理;等等。