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1794-ADNK
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实际系统中存在的启发式逻辑本质上是实现控制目标的各种规律性的经验知识，这些经验知识难以用一般性的数值形式表达，而适合用符号形式加以描述;再者，这些经验知识既不能简单的罗列，有难以用用解析的方法综合，因而必须给予恰当的组织，并能自动地进行推理，人工智能中的专家技术恰恰为这种经验知识的表示和处理提供了有效办法。
人工智能领域中发展起来的专家系统是一种基于知识的、智能的计算机程序系统。
(1) 专家系统的两个要素
l 知识库:存储有某个专门领域中事先总结的按某种格式表示的专家水平的知识条目。
l 推理机制:按照类似专家水平的问题求解方法，调用知识库中的条目进行推理、判断和决策。
专家系统的知识库和推理机制在组织结构上分离建造，而在运行过程中又相互作用，这使得系统具有较大的灵活性:知识的增删、修正和更新独立于推理机制，具有很好的透明性—推理的结论和根据可以与系统外部交互。
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COAX 5-VMK NC ISO 1 + Festo MEBH-5/2-D-1-ZSR-FR-C + Fes
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SIEMENS SIMATIC S5 6ES5687-0AA01 6ES5 687-0AA01
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Control Techniques SE11200037 SE 1M Commander SE mit N
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Infranor MSMDN 003807 15-45 VAC
Infranor MSMDN 003721 15-45 VAC
Mankenberg Muffen-Druckminderventil 502 G 3/4 40 bar
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Siemens Simatic S5 6ES5524-3UA13 6ES5 524-3UA13
SEW Eurodrive Getriebemotor SAF 37 DR63M4/BR
Siemens Simatic S5 6ES5 095-8MA03 6ES5095-8MA03 E:1
SEW Eurodrive Getriebemotor WF 20 DT71D4/MM05/BW1/RE1A/
