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目录1

前言1

第1章　专家系统概述1

1.1　专家系统的定义1

1.2　专家系统的历史2

1.3　专家系统的类型7

1.3.1　应用领域7

1.3.2　应用活动8

1.3.3　发展率和软件平台12

1.4　专家系统的结构14

1.5　专家系统的特点18

1.6　构建专家系统的步骤22

1.7　小结25

参考文献27

第2章　专家系统的知识表示和推理28

2.1　知识表示28

2.1.1　知识的类型28

2.1.2　对象-属性-值三元组29

2.1.3　规则30

2.1.4　框架33

2.1.5　语义网络36

2.1.6　逻辑36

2.2.1　基本概念和知识类型39

2.2　知识获取39

2.2.2　知识提取任务41

2.2.3　知识获取的时间需求和困难43

2.3　知识推理44

2.3.1　人类的推理44

2.3.2　机器推理47

2.4　不确定性推理48

2.4.1　关于证据的不确定性48

2.4.2　关于结论的不确定性49

2.4.3　多个规则支持同一事实时的不确定性50

2.5　基于规则的推理系统51

2.6　模糊逻辑52

2.6.1　模糊集合、模糊逻辑及其运算53

2.6.2　模糊逻辑推理55

2.6.3　模糊判决方法58

2.7　人工神经网络60

2.7.1　人工神经网络研究的进展60

2.7.2　人工神经网络的结构61

2.7.3　人工神经网络的典型模型64

2.7.4　基于神经网络的知识表示与推理65

2.8　进化计算68

2.8.1　遗传算法69

2.8.2　进化策略78

2.8.3　进化编程80

2.9　小结83

参考文献83

第3章　专家系统的解释机制85

3.1　解释机制的行为85

3.2　解释机制的要求86

3.3　解释机制的结构87

3.3.1　预制文本法88

3.3.2　追踪解释法89

3.3.3　策略解释法95

3.3.4　自动程序员法99

3.3.5　基于事实的自动解释机制101

3.4　解释机制的实现102

3.4.1　预制文本法的实现102

3.4.2　基于事实的自动解释机制的实现104

3.5　小结107

参考文献108

第4章　专家系统的开发工具109

4.1　骨架开发工具110

4.2　语言开发工具110

4.3　辅助构建工具111

4.4　支持环境112

4.5　基于框架的开发工具113

4.6　基于模糊逻辑的开发工具116

4.7　基于神经网络的开发工具120

4.8　其他工具121

4.9　专家系统开发工具的使用实例125

4.9.1　专家知识的描述125

4.9.2　知识的使用和决策解释129

4.10　小结131

参考文献131

第5章　专家系统的评估133

5.1　评估专家系统的原因133

5.1.1　发展专家系统的需要133

5.1.2　专家系统评估的受益者134

5.2　评估专家系统的内容和时机136

5.2.1　评估专家系统的内容136

5.2.2　评估专家系统的时机139

5.3　专家系统的评估方法141

5.4　专家系统的评估工具144

5.4.1　一致性检验程序144

5.4.2　在数据库中查找模式搜索程序145

5.4.3　比较计算机结论与专家结论146

5.5　专家系统的评估实例147

5.5.1　多面评估方法实例147

5.5.2　R1专家系统的评估实例152

参考文献156

5.6　小结156

第6章　基于规则的专家系统157

6.1　基于规则专家系统的发展157

6.2　基于规则专家系统的工作模型159

6.2.1　产生式系统159

6.2.2　基于规则专家系统的工作模型和结构176

6.3　基于规则专家系统的特点177

6.3.1　基于规则专家系统的优点178

6.3.2　基于规则专家系统的缺点180

6.4　基于规则专家系统的设计实例181

6.4.1　MYCIN概述181

6.4.2　咨询子系统183

6.4.3　静态数据库185

6.4.4　动态数据库190

6.4.5　非精确推理192

6.4.6　控制策略195

6.5　机器人规划专家系统197

6.5.1　系统结构和规划机理198

6.5.2vROPES机器人规划系统199

6.6　小结203

参考文献203

第7章　基于框架的专家系统205

7.1　基于框架的专家系统概述205

7.2　框架的表示与推理206

7.2.1　框架的表示207

7.2.2　框架的推理209

7.3　基于框架专家系统的定义和结构211

7.4　基于框架专家系统的概念剖析212

7.4.1　框架的类剖析212

7.4.2　框架的子类剖析213

7.4.3　实例框架剖析214

7.4.4　框架的属性剖析215

7.5　基于框架专家系统的继承、槽和方法216

7.5.1　基于框架专家系统的继承216

7.5.2　基于框架专家系统的槽218

7.5.3　基于框架专家系统的方法219

7.6　基于框架专家系统的应用实例220

7.6.1　基于槽的对象间通信220

7.6.2　消息传递221

7.7　小结222

参考文献223

第8章　基于模型的专家系统224

8.1　基于模型专家系统的提出224

8.2　基于神经网络的专家系统226

8.2.1　传统专家系统与神经网络的集成227

8.2.2　基于神经网络专家系统的结构228

8.2.3　基于神经网络的专家系统实例229

8.3.1　因果时间实体论233

8.3　基于模型专家系统的设计233

8.3.2　推理系统设计240

8.3.3　可变系统的实体论244

8.4　基于模型专家系统的示例246

8.4.1　电厂应用246

8.4.2　电路和汽车启动部分的示例251

8.5　小结253

参考文献253

第9章　基于Web的专家系统254

9.1　基于Web专家系统的结构254

9.2.1　基于Web的飞机故障远程诊断专家系统260

9.2　基于Web专家系统的实例260

9.2.2　基于Web的拖网绞机专家系统262

9.2.3　基于Web的通用配套件选型专家系统266

9.2.4　基于Web的苜蓿产品开发与利用专家系统270

9.2.5　基于Web的好莱坞经理决策支持系统270

9.3　基于Web专家系统的开发工具280

9.4　小结285

参考文献286

第10章　专家系统的编程语言287

10.1　概述287

10.2　LISP288

10.2.1　LISP的特点和数据结构289

10.2.2　LISP的基本函数291

10.2.3　递归和迭代295

10.2.4　LISP编程举例298

10.3 PROLOG301

10.3.1　语法与数据结构301

10.3.2　PROLOG程序设计原理302

10.3.3　PROLOG编程举例304

10.4　其他语言305

10.4.1　关系数据模型305

10.4.2　关系模型的操作语言312

10.5　小结316

参考文献316

11.1.1　专家系统的发展要求317

第11章　专家系统的展望317

11.1　专家系统的发展趋势317

11.1.2　专家系统的研究方向319

11.2　专家系统的研究课题323

11.3　新型专家系统324

11.3.1　新型专家系统的特征324

11.3.2　分布式专家系统326

11.3.3　协同式专家系统328

11.4　小结330

参考文献331

索引332