高級專家系統 : 原理、設計及套用（第二版）

內容簡介

本書分11章，書中概述專家系統定義、發展歷史、類型、結構和特點以及專家系統構建的步驟；討論開發專家系統時可能採用的人工智慧的知識表示方法和搜尋推理技術；探討專家的解釋機制；研究基於規則專家系統、基於框架專家系統、基於模型專家系統、基於Web專家系統和實時專家系統的結構、推理技術、設計方法及套用示例；介紹人工智慧和專家系統的程式語言和開發工具；列舉集成專家系統的套用案例；展望專家系統的發展趨勢和研究課題，並簡介新型專家系統的特徵與示例。

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高級專家系統:原理、設計及套用
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AdvancedExpertSystems: Principles,DesignandApplicationsSecondEdition

第二版前言第一版前言第1章　專家系統概述 1　　1 1　專家系統的定義 1　　1 2　專家系統的發展歷史 4　　1 3　專家系統的分類 11　1 3 1　系統套用領域 11　1 3 2　問題求解任務 12　1 3 3　系統工作原理 16　　1 4　專家系統的結構 16　　1 5　專家系統的特點 18　　1 6　構建專家系統的步驟 22　　1 7　人在專家系統中的作用 24　　1 8　本章小結 26　　習題1 27第2章　專家系統的知識表示和推理 28　　2 1　知識表示 28　2 1 1　知識的類型 28　2 1 2　對象屬性值三元組 29　2 1 3　規則 30　2 1 4　框架 32　2 1 5　語義網路 34　2 1 6　謂詞邏輯 35　　2 2　知識獲取 37　2 2 1　基本概念和知識類型 37　2 2 2　知識提取任務 39　2 2 3　知識獲取的時間需求和困難 40　　2 3　知識推理 41　2 3 1　人類的推理 41　2 3 2　機器的推理 43　　2 4　不確定推理 44　2 4 1　關於證據的不確定性 44　2 4 2　關於結論的不確定性 45　2 4 3　多個規則支持同一事實的不確定性 46　　2 5　基於規則的推理系統 47

　　2 6　模糊邏輯 48　2 6 1　模糊集合、模糊邏輯及其運算 48　2 6 2　模糊邏輯推理 51　2 6 3　模糊判決方法 53　　2 7　人工神經網路 54　2 7 1　人工神經網路研究的進展 55　2 7 2　人工神經網路的結構 56　2 7 3　人工神經網路的典型模型 58　2 7 4　基於神經網路的知識表示與推理 59　　2 8　進化計算 64　2 8 1　遺傳算法基本原理 64　2 8 2　遺傳算法求解步驟 67　　2 9　免疫計算 72　2 9 1　自體和異體的知識表示 72　2 9 2　異體特徵空間的表示 73　2 9 3　異體特徵空間的搜尋與推理 74　　2 10　本章小結 77　　習題2 78第3章　專家系統的解釋機制 80　　3 1　解釋機制的行為 80　　3 2　解釋機制的要求 81　　3 3　解釋機制的結構 82　3 3 1　預製文本法 83　3 3 2　追蹤解釋法 83　3 3 3　策略解釋法 88　3 3 4　自動程式設計師法 91　3 3 5　基於事實的自動解釋機制 93　　3 4　解釋機制的實現 94　3 4 1　預製文本法的實現 94　3 4 2　基於事實的自動解釋機制的實現 95　　3 5　解釋機制的 Web可視化 98　3 5 1　基於 Web的解釋界面設計 98　3 5 2　解釋信息的可視化顯示 99　3 5 3　解釋機制的 Web可視化案例 100　　3 6　本章小結 104　　習題3 104第4章　基於規則的專家系統 105　　4 1　基於規則專家系統的發展 105　　4 2　基於規則專家系統的工作模型 107　4 2 1　產生式系統 107

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