原句：目前在许多领域，专家系统未能有效地发现分类中的重要模式和规律，主要是由于缺乏来自相关领域的全面信息。因此，系统在模式识别过程中表现欠佳。请教您，此时可以采取哪些措施来提高专家系统的模式识别能力？

1. 增强数据采集与预处理能力。包括提高数据的序列化速率和支持信息的持久性存储机制，从而解决二代数据库信息存储瓶颈。
2. 引入多源信息融合技术。将不同的数据来源整合起来，消除两者之间的冲突，以提高数据的全面性和一致性，有助于提高系统对于隐藏属性和因果关系的提取能力。
3. 加强特征识别与构建机制。具体来说就是要依靠机器学习算法，根据分析返回窗口中内容，进行关键特征点的识别和特征属性空间的构建。
4. 增强领域知识表示与推理能力。引入专业知识逻辑推理来解释得到的特征，建立跨层次的知识联盟，通过集成上下文信息和实时的评估反馈，实现机理分析和预测决策的自动化。
5. 将深度学习和人工智能技术引入框架中，实现系统的模型升级，为模式识别赋予更高的泛化能力和鲁棒性。
6. 鼓励加强专家学者之间的国际科技合作，获取更多更广泛的国际科研支持与前沿领域知识交流，为构建涵盖不同国家的可行性专家系统奠定基础。
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为了提高专家系统的模式识别能力，可以采取以下措施：

1. **增强数据采集与预处理能力**：提升数据序列化速率，支持信息的持久性存储，解决数据库信息存储瓶颈。
2. **引入多源信息融合技术**：整合不同数据来源，消除冲突，提高数据全面性和一致性，增强系统对隐藏属性和因果关系的提取能力。
3. **加强特征识别与构建机制**：利用机器学习算法，识别关键特征点，构建特征属性空间。
4. **增强领域知识表示与推理能力**：引入专业知识逻辑推理，建立跨层次的知识联盟，实现机理分析和预测决策的自动化。
5. **引入深度学习和人工智能技术**：升级系统模型，提高模式识别的泛化能力和鲁棒性。
6. **加强国际科技合作**：获取广泛的国际科研支持与前沿领域知识交流，为构建适合不同国家的专家系统奠定基础。

这些措施将有助于专家系统更好地发现分类中的重要模式和规律。
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