（2）归纳学习虽然是人们常用的一种学习方法，但由于它在学习中不使用领域知识分析、判断实例的属性，而仅仅通过实例间的比较来提取共性，这就无法保证推理的正确性，而基于解释的学习因在其学习过程中运用领域知识对提供给系统的实例进行分析，这就避免了类似问题的发生。： 设领域理论为 T（一组逻辑规则或知识库），训练实例为 (x, y)，其中 x 是实例描述，y 是目标概念（如“可堆叠”“安全状态”）。解释构造

另外，由于决策支持系统是一个典型的交互系统，它需要通过人机交互充分发挥决策者与决策支持系统的优势，以便做出更科学、合理的决策，因此人机接口就成为决策支持系统中一个十分重要的基本组成部分。另外，决策支持系统求解问题时，不仅需要推理，往往还需要进行较多的数值计算，以便求出某些定量指标，这就要求系统把推理与计算有机地结合起来，以加强决策支持的有效性。（3）知识库系统只是智能决策支持系统的一个组成部分，除

未来，随着自动化验证工具（如Coq、SPIN）的发展和低代码技术的融合，形式化方法将逐步从实验室走向工业界，成为保障软件质量的核心技术之一。例如，“系统应快速响应”中的“快速”缺乏量化标准，不同开发者可能设定不同阈值（如 1 秒、5 秒）。例如，某系统需求文档中同时要求“用户必须通过短信验证”和“用户可选择跳过验证”，导致设计无法执行。：某工厂流水线包含三个工序：加工（T1）、质检（T2）、包装（

前文，我们在本地windows电脑基于GGUF文件，部署了DeepSeek-1.5B模型，如果想自行对模型进行训练，离线模式下加载本地的DeepSeek模型进行训练时，是不能直接使用GGUF文件进行训练。（1）推理优化：GGUF（GPT-Generated Unified Format）是专为高效推理设计的二进制格式，常用于llama.cpp等工具在CPU/GPU上运行量化模型。（2）量化支持：支

通常包含数十亿甚至万亿级参数（如GPT-3有1750亿参数，PaLM-2有3400亿参数，现在中国的DeepSeek-R1有6710亿参数），远超传统模型。DeepSeek-R1的核心技术之一是通过大规模强化学习（RL）提升模型的推理能力，而不依赖传统的监督微调（SFT）。（3）计算资源需求：微调DeepSeek-R1模型需要一定的计算资源，具体取决于模型的大小和微调任务的复杂性。（4）面向所有场

例如，在模型库系统中，可用基于知识的表示方法来表示模型并以此为基础实现模型的智能管理，这对于描述含有定性、定量、半结构化和非结构化的决策模型具有重要意义。数据库、模型库、方法库、知识库以平等并列的方式存在，通过标准化接口实现数据、模型、方法、知识的交互调用，强调各库的独立性与协作性。打破库间壁垒，通过统一数据模型、共享知识表示与智能调度算法，实现数据、模型、方法、知识的深度融合，支持复杂决策场景的

为了避免网络安全问题，我们希望已经在本地调优的模型，能够嵌入到在本地的其他应用程序中，发挥本地DeepSeek的作用。（2）查看和使用本地Windows系统下通过Ollama部署的DeepSeek模型的API：https://lzm07.blog.csdn.net/article/details/145601121。‌说明‌: 在请求（文本生成/对话）中设置 "stream": true 时，响应

前文，我们在本地windows电脑基于GGUF文件，部署了DeepSeek-1.5B模型，如果想自行对模型进行训练，离线模式下加载本地的DeepSeek模型进行训练时，是不能直接使用GGUF文件进行训练。（1）推理优化：GGUF（GPT-Generated Unified Format）是专为高效推理设计的二进制格式，常用于llama.cpp等工具在CPU/GPU上运行量化模型。（2）量化支持：支

前文我们已经了解了专家系统的基本概念和一般结构，系统中有专业的知识才是专家系统的关键，接下来对专家系统中的知识是如何获取、检测、组织和管理的进行探讨。：通过专家访谈（如“您如何判断变压器绕组故障？（2）知识工程师未能准确、全面地理解领域专家的意图，使得所形成的知识条款隐含着种种错误，影响到知识的一致性及完整性。索引机制：为每个故障类型建立关键词索引（如“变压器过热”关联“油色谱”“温度传感器”），

底层建模：通过概率分布描述数据不确定性，利用统计方法提取特征规律。中层算法：贝叶斯推理、随机过程支撑机器学习与动态系统建模。高层应用：多模态融合、不确定性量化推动自动驾驶、医疗诊断等场景落地。这一学科体系不仅为传统算法（如分类、回归）提供数学保障，也为生成式AI、具身智能等新兴方向奠定理论基础。