Java与Amzi!Prolog混合编程的运动员训练专家系统

"基于Java和Amzi!Prolog混合编程的辅助训练专家系统.pdf" 这篇文章探讨了如何利用Java和Amzi!Prolog这两种编程技术来构建一个辅助训练的专家系统，旨在科学规范地选拔和培养优秀运动员。该系统通过收集教练的经验和训练计划，建立知识库，并设计了基于判断树的推理规则。 文章的关键知识点如下： 1. **运动员训练专家系统**：这是一种利用人工智能技术辅助运动员选拔和训练的系统，旨在提高运动员培养的科学性和效率。它能够依据教练的经验和专业知识，为运动员制定个性化的训练方案。 2. **知识库**：系统的核心组成部分，存储了教练的实战经验、训练计划等运动员训练相关的隐性知识。这些知识被结构化地组织起来，以便于系统进行推理和决策。 3. **判断树**：作为推理规则的基础，判断树是一种决策模型，它以树状结构表示各种可能的判断条件和对应的决策结果。在运动员训练专家系统中，判断树用于指导系统根据输入信息逐步作出决策。 4. **Java平台**：作为用户界面和模块组建的基础，Java提供了丰富的图形用户界面（GUI）工具和组件，使得系统可以创建用户友好且动态变化的交互界面，根据用户的操作和选择，实时更新显示内容。 5. **Amzi!Prolog**：这是一款强大的Prolog实现，用于实现系统中的知识库和推理机功能。Prolog是一种逻辑编程语言，擅长处理规则推理和知识表示，适合构建专家系统。 6. **混合编程**：文章中提到的Java和Amzi!Prolog的混合编程，意味着系统同时利用了面向对象编程的灵活性（Java）和逻辑编程的智能推理能力（Prolog），实现优势互补，提高了系统功能的完整性和执行效率。 7. **高原体育与民族传统体育**：作者的研究背景表明，这个专家系统可能特别关注于适应高海拔环境的运动员训练，以及结合民族传统体育元素的训练方法。 8. **应用实例**：“西藏运动员训练专家系统的研究”是该论文的基金项目，说明系统的设计和开发针对了特定区域的运动员，考虑了地域、文化以及运动员特殊需求等因素。 9. **动态界面**：通过Java实现的动态界面，可以根据推理过程逐步展示信息，提供更直观的用户体验，帮助教练和运动员理解系统给出的建议。 10. **文献标识码与分类号**：文章的文献标识码（A）和中图分类号（TP182）表明这是一篇关于计算机科学技术应用的学术论文，特别是人工智能和自动化领域的研究。 该文提出了一种创新的方法，结合Java和Prolog的优势，构建了一个能够辅助运动员训练和选拔的智能系统，有望提高运动员训练的科学性和效果。