图书介绍
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- 张玉峰编著 著
- 出版社： 武汉：武汉大学出版社
- ISBN：7307006308
- 出版时间：1991
- 标注页数：347页
- 文件大小：84MB
- 文件页数：360页
- 主题词：
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图书目录
第一章 人工智能与情报科学1
1.1 数据、情报与知识1
1.1.1 数据1
1.1.2 情报1
1.1.3 知识的定义和类型2
1.2 计算机情报系统4
1.2.1 计算机情报系统的结构4
1.2.2 计算机情报系统的类型5
1.3 人工智能7
1.3.1 基本概念8
1.3.2 人工智能的基本内容8
1.3.3 人工智能的重要应用9
1.3.4 人工智能语言和工具11
1.4 专家系统12
1.4.1 专家系统的特征12
1.4.2 专家系统的结构13
1.4.3 专家系统的作用和问题15
1.5 人工智能在情报科学中的应用15
1.5.1 情报科学与人工智能的关系15
1.5.2 人工智能在情报科学中的应用领域16
1.6 智能情报系统概述18
1.6.1 智能情报系统的结构19
1.6.2 智能情报系统与专家系统的区别20
1.6.3 智能情报系统的发展21
第二章 知识表示23
2.1 概述23
2.2 产生式规则表示法25
2.3 谓词逻辑表示法27
2.3.1 谓词逻辑27
2.3.2 情报知识的表示与检索30
2.3.3 谓词逻辑表示的特点和问题32
2.4 语义网络表示法33
2.4.1 图形表示33
2.4.2 性质继承及语义网络的推理35
2.4.3 语义网络的特点和问题36
2.5 框架表示法37
2.5.1 框架的基本结构37
2.5.2 附加过程39
2.5.3 框架系统中的知识组织41
2.5.4 框架系统的推理机制42
2.5.5 文献的框架表示43
2.5.6 框架表示法的评价46
第三章 知识推理方法48
3.1 概述48
3.2 正向推理50
3.2.1 正向推理的分析50
3.2.2 解决冲突的策略53
3.2.3 正向推理算法54
3.3 逆向推理与算法54
3.4 双向推理与算法57
3.5 不精确推理58
3.5.1 不确定性58
3.5.2 模糊逻辑59
3.5.3 确定性理论61
3.5.4 不精确推理与算法63
第四章 智能情报系统的结构与建造67
4.1 智能情报系统的目标67
4.2 系统模型与功能68
4.3 智能情报系统的实现结构71
4.3.1 分布式系统71
4.3.2 元控制系统76
4.4 多知识源的处理77
4.5 智能情报系统设计方法79
4.5.1 原型系统方法79
4.5.2 知识获取过程80
4.5.3 原型系统的设计与实现82
4.5.4 情报系统设计准则88
4.5.5 系统评价90
4.6 小型辅助检索专家系统的建造91
4.6.1 问题分析91
4.6.2 知识库的设计92
4.6.3 系统实现过程94
第五章 情报知识库99
5.1 智能情报系统中的知识类型99
5.2 情报知识库的概念和种类100
5.3 规则库103
5.3.1 规则库的组成元素103
5.3.2 规则库的结构104
5.4 专业知识库105
5.4.1 叙词表的结构和功用106
5.4.2 叙词表的构造方法108
5.4.3 叙词表的知识表示112
5.4.4 叙词表的实现方法114
5.4.5 叙词表的管理116
5.5 文献知识库的结构与设计117
5.5.1 文献数据库中的问题与解决途径117
5.5.2 扩展的实体关系模式118
5.5.3 文献知识库的设计119
5.5.4 文献知识库的维护125
5.6 演绎数据库125
5.7 知识库的管理与发展127
第六章 智能检索与推理机制129
6.1 智能检索概述129
6.2 智能检索模型130
6.3 检索推理机132
6.3.1 规则推理机132
6.3.2 框架推理机134
6.3.3 近似推理机135
6.3.4 逻辑演绎推理机137
6.4 智能检索处理138
6.5 不精确推理检索方法143
6.5.1 检索模型143
6.5.2 Dempster-Shafer理论146
6.5.3 检索算法148
6.5.4 检索实例149
6.5.5 结论与问题152
6.6 大型搜索空间的处理方法153
6.6.1 搜索空间的分解153
6.6.2 搜索空间的抽象154
6.7 联想检索156
6.7.1 联想检索的基本原理156
6.7.2 启发式知识157
6.7.3 检索算法158
6.7.4 检索实例160
6.8 分类检索161
6.8.1 分类检索原理162
6.8.2 分类检索步骤163
6.8.3 检索实例164
6.9 继承检索166
6.9.1 继承检索原理166
6.9.2 继承检索算法167
6.9.3 多重继承问题169
第七章 智能情报系统的人机接口171
7.1 认知理论在人机接口中的作用171
7.2 智能接口173
7.2.1 智能接口的定义和特征173
7.2.2 友好用户的标准174
7.2.3 智能接口的主要任务174
7.2.4 智能接口的结构与设计178
7.3 用户模型181
7.3.1 概述181
7.3.2 用户模型的分类182
7.3.3 建立用户模型的主要任务184
7.3.4 构造用户模型的方法186
7.3.5 用户模型在情报系统中的应用192
7.4 自然语言处理的主要方法193
7.4.1 语法分析193
7.4.2 语义结构196
7.4.3 语用学197
第八章 知识获取和机器学习199
8.1 知识获取199
8.1.1 知识获取的主要方法199
8.1.2 知识获取中的问题及解决办法202
8.2 机器学习204
8.2.1 概述204
8.2.2 学习系统的模型205
8.2.3 机器归纳学习207
8.3 机器归纳学习系统：AQ15212
8.3.1 系统概述212
8.3.2 系统结构和学习算法213
8.3.3 样例和系统评价217
8.4 机器学习在情报系统中的应用219
8.4.1 情报系统中的知识获取任务219
8.4.2 具有学习功能的情报系统221
8.4.3 概念学习222
8.4.4 文献描述的遗传学习算法225
第九章 智能中间人系统：CANSEARCH230
9.1 情报检索中间人230
9.2 专家系统模型分析231
9.3 CANSEARCH系统设计232
9.3.1 CANSEARCH系统的领域和知识232
9.3.2 抽象查找空间234
9.3.3 菜单层次结构234
9.4 规则系统的实现237
9.4.1 规则、黑板和语境237
9.4.2 用PROLOG实现系统240
9.5 CANSEARCH系统的检测241
9.5.1 检测目标241
9.5.2 检测提问242
9.5.3 检索表达式的产生242
9.5.4 检索表达式的质量评估243
9.5.5 检索结果的相关性评价245
9.6 结论247
第十章 智能情报检索系统：CODER248
10.1 CODER计划背景248
10.1.1 情报检索中的问题与研究248
10.1.2 CODER系统概述249
10.2 CODER系统结构251
10.3 知识库254
10.3.1 综合型文献知识库254
10.3.2 人工智能专业知识库256
10.3.3 字典库257
10.4 文本分析258
10.4.1 文本分析方法258
10.4.2 文献分析实例260
10.5 扩展的布尔检索263
10.5.1 检索策略的研究263
10.5.2 扩展检索模型265
10.5.3 p-norm检索专家267
10.5.4 检索结果269
10.6 用户接口271
10.7 结论与问题273
第十一章 咨询专家系统：PLEXUS274
11.1 PLEXUS计划274
11.1.1 目的和目标274
11.1.2 计划背景276
11.2 PLEXUS的设计278
11.2.1 硬件／软件278
11.2.2 系统研制的步骤278
11.2.3 原型评估280
11.3 PLEXUS的组成281
11.3.1 知识库281
11.3.2 用户接口285
11.3.3 推理机287
11.3.4 体系结构287
11.4 PLEXUS系统的工作机理分析288
11.4.1 PLEXUS系统的主要问题288
11.4.2 问题表达式的构造289
11.4.3 处理未知的输入词292
11.4.4 构造布尔检索表达式293
11.4.5 修改检索表达式294
11.5 PLEXUX咨询处理过程296
11.6 PLEXUS遇到的难题301
11.6.1 拼写错误与词义模糊301
11.6.2 分类法的使用303
11.6.3 主题领域的扩充304
11.7 一个检索实例305
第十二章 编目专家系统312
12.1 编目基础312
12.1.1 编目及其方法312
12.1.2 计算机编目与编目规则314
12.2 编目专家系统的实用性研究316
12.2.1 戴维斯（Davies）和詹姆士（James）的实验316
12.2.2 其他的编目专家系统研究322
12.2.3 编目专家系统的效率与实用性325
12.3 编目专家系统的建立331
12.3.1 问题的提出及建立方法331
12.3.2 编目专门知识及来源333
12.3.3 启发式证据的研究334
12.3.4 编目及知识表达方法340
12.4 我国编目工作的现状及发展341
智能情报系统附录343
主要参考文献346