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重量智能科學基礎系列課程教學團隊示范教材高級專家系統:原理設計及應用(第2版) 版權信息
- ISBN：9787030409591
- 條形碼：9787030409591 ; 978-7-03-040959-1
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
重量智能科學基礎系列課程教學團隊示范教材高級專家系統:原理設計及應用(第2版) 內容簡介
本書第二版介紹專家系統的理論基礎、設計技術及其應用，共十一章。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采用的人工智能的知識表示方法和搜索推理技術；探討專家的解釋機制；研究了基于規則專家系統、基于框架專家系統、基于模型專家系統、基于Web專家系統和實時專家系統的結構、推理技術、設計方法及應用示例；介紹人工智能和專家系統的編程語言和開發工具；列舉集成專家系統的應用案例；展望專家系統的發展趨勢和研究課題,并簡介新型專家系統的特征與示例。本書比版有較大的更新，反映出國內外專家系統的近期新進展。
重量智能科學基礎系列課程教學團隊示范教材高級專家系統:原理設計及應用(第2版) 目錄
目錄
第二版前言
**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 系統應用領域 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 語義網絡 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 關于證據的不確定性 44
2.4.2 關于結論的不確定性 45
2.4.3 多個規則支持同一事實的不確定性 46
2.5 基于規則的推理系統 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 人工神經網絡 54
2.7.1 人工神經網絡研究的進展 55
2.7.2 人工神經網絡的結構 56
2.7.3 人工神經網絡的典型模型 58
2.7.4 基于神經網絡的知識表示與推理 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 異體特征空間的表示 73
2.9.3 異體特征空間的搜索與推理 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 預制文本法 83
3.3.2 追蹤解釋法 83
3.3.3 策略解釋法 88
3.3.4 自動程序員法 91
3.3.5 基于事實的自動解釋機制 93
3.4 解釋機制的實現 94
3.4.1 預制文本法的實現 94
3.4.2 基于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 基于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 基于規則的專家系統 105
4.1 基于規則專家系統的發展 105
4.2 基于規則專家系統的工作模型 107
4.2.1 產生式系統 107
4.2.2 基于規則專家系統的工作模型和結構 120
4.3 基于規則專家系統的特點 122
4.3.1 基于規則專家系統的優點 122
4.3.2 基于規則專家系統的缺點 124
4.4 基于規則專家系統的設計過程 125
4.4.1 專家知識的描述 125
4.4.2 知識的使用和決策解釋 128
4.5 反向推理規則專家系統的設計 129
4.5.1 基于規則專家系統的一般設計方法 130
4.5.2 反向推理規則專家系統的設計任務 130
4.6 正向推理規則專家系統的設計 142
4.6.1 正向規則專家系統的一般設計方法 142
4.6.2 正向推理規則專家系統的設計任務 143
4.7 基于規則專家系統的設計示例 152
4.7.1 MYCIN概述 152
4.7.2 咨詢子系統 154
4.7.3 靜態數據庫 156
4.7.4 動態數據庫 160
4.7.5 非精確推理 161
4.7.6 控制策略 163
4.8 基于規則專家系統的應用實例 165
4.8.1 機器人規劃專家系統 165
4.8.2 基于模糊規則的飛機空氣動力學特征預測專家系統 169
4.9 本章小結 175
習題4 176
第5章 基于框架的專家系統 178
5.1 基于框架的專家系統概述 178
5.2 框架的表示與推理 179
5.2.1 框架的表示 179
5.2.2 框架的推理 179
5.3 基于框架專家系統的定義和結構 181
5.4 基于框架專家系統的概念剖析 182
5.4.1 框架的類剖析 182
5.4.2 框架的子類剖析 183
5.4.3 實例框架剖析 184
5.4.4 框架的屬性剖析 184
5.5 基于框架專家系統的繼承？槽和方法 185
5.5.1 基于框架專家系統的繼承 185
5.5.2 基于框架專家系統的槽 187
5.5.3 基于框架專家系統的方法 188
5.6 基于框架專家系統的設計 188
5.6.1 框架專家系統與規則專家系統的對比 188
5.6.2 基于框架專家系統的一般設計任務 190
5.7 基于框架專家系統的設計示例 201
5.7.1 基于槽的對象間通信 202
5.7.2 消息傳遞 203
5.8 基于框架專家系統的應用實例 203
5.8.1 基于框架的系統知識表示與獲取 204
5.8.2 故障診斷推理與系統實現 206
5.9 本章小結 206
習題5 207
第6章 基于模型的專家系統 208
6.1 基于模型專家系統的提出 208
6.2 基于神經網絡的專家系統 210
6.2.1 傳統專家系統與神經網絡的集成 210
6.2.2 基于神經網絡專家系統的結構 211
6.2.3 基于神經網絡的專家系統實例 212
6.3 基于概率模型的專家系統 216
6.3.1 主觀概率與Monte Carlo模擬 216
6.3.2 概率模型 217
6.4 基于模型專家系統的設計方法 219
6.4.1 因果時間本體論 219
6.4.2 推理系統設計 225
6.4.3 可變系統的本體論 228
6.5 基于模型專家系統的實例 229
6.5.1 核電站應用實例 230
6.5.2 電路和汽車啟動部分的實例 234
6.6 本章小結 236
習題6 237
第7章 基于Web的專家系統 238
7.1 基于Web專家系統的結構 238
7.2 基于Web專家系統的應用實例 243
7.2.1 基于Web的飛機故障遠程診斷專家系統 243
7.2.2 基于Web的拖網絞機專家系統 245
7.2.3 基于Web的通用配套件選型專家系統 247
7.2.4 基于Web的苜蓿產品開發與利用專家系統 251
7.2.5 基于Web的好萊塢經理決策支持系統 251
7.3 基于Web專家系統的開發工具 260
7.4 本章小結 264
習題7 265
第8章 實時專家系統 266
8.1 實時專家系統的定義和技術要求 266
8.1.1 實時專家系統的定義 266
8.1.2 實時專家系統的設計要求和技術要點 267
8.2 基于單片機的實時專家系統 268
8.2.1 基于單片機的實時專家系統結構 268
8.2.2 基于單片機的實時專家系統案例分析 269
8.3 基于嵌入式系統的實時專家系統 270
8.3.1 基于嵌入式系統的實時專家系統結構 271
8.3.2 基于嵌入式系統的實時專家系統案例 271
8.3.3 基于手機的實時專家系統案例 273
8.4 實時控制與決策的專家系統RTXPS 275
8.5 高爐監控專家系統 276
8.6 實時專家系統研究的難點與生長點 280
8.7 本章小結 282
習題8 283
第9章 專家系統的評估 284
9.1 評估專家系統的原因 284
9.1.1 發展專家系統的需要 284
9.1.2 專家系統評估的受益者 285
9.2 評估專家系統的內容和時機 286
9.2.1 評估專家系統的內容 286
9.2.2 評估專家系統的時機 289
9.3 專家系統的評估方法 291
9.4 專家系統的評估工具 293
9.4.1 一致性檢驗程序 293
9.4.2 在數據庫中查找模式搜索程序 293
9.4.3 比較計算機結論與專家結論 294
9.5 專家系統的評估實例 295
9.5.1 多面評估方法實例 295
9.5.2 R1專家系統的評估實例 299
9.6 本章小結 302
習題9 303
第10章 專家系統的編程語言和開發工具 304
10.1 概述 304
10.2 LISP 305
10.2.1 LISP的特點和數據結構 305
10.2.2 LISP的基本函數 307
10.2.3 遞歸和迭代 310
10.2.4 LISP編程舉例 312
10.3 PROLOG 315
10.3.1 PROLOG語法與數據結構 315
10.3.2 PROLOG程序設計原理 316
10.3.3 PROLOG編程舉例 318
10.4 基于Web專家系統的編程語言 319
10.4.1 Java語言 319
10.4.2 JavaScript語言 320
10.4.3 JSP語言 321
10.4.4 PHP語言 322
10.4.5 ASP.NET語言 322
10.5 其他語言 323
10.5.1 關系數據模型 323
10.5.2 關系模型的操作語言 329
10.6 專家系統的開發工具 333
10.6.1 骨架開發工具 333
10.6.2 語言開發工具 334
10.6.3 輔助構建工具 334
10.6.4 支持環境 335
10.7 專家系統的新型開發工具 336
10.7.1 基于框架的開發工具 336
10.7.2 基于模糊邏輯的開發工具 338
10.7.3 基于神經網絡的開發工具 341
10.8 專家系統的Matlab開發工具 342
10.9 其他開發工具 347
10.10 本章小結 350
習題10 351
第11章 專家系統的展望 353
11.1 專家系統的發展趨勢 353
11.1.1 專家系統的發展要求 353
11.1.2 專家系統的研究方向 355
11.2 專家系統的研究課題 358
11.3 新型專家系統 359
11.3.1 新型專家系統的特征 359
11.3.2 分布式專家系統 360
11.3.3 協同式專家系統 362
11.3.4 基于免疫計算的專家系統 363
11.3.5 無處不在與隨時隨地的專家系統 364
11.4 本章小結 369
習題11 370
參考文獻 371
索引 378
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重量智能科學基礎系列課程教學團隊示范教材高級專家系統:原理設計及應用(第2版) 作者簡介
蔡自興，IEEE院士和IEEE終身院士（Fellow）、靠前導航與運動控制科學院院士、紐約科學院院士、聯合國專家，中南大學信息科學與工程學院教授、博士生導師，湖南省自興人工智能研究院首席科學家。首屆全國高校重量教學名師獎、吳文俊人工智能科技獎成就獎、徐特立教育獎、寶鋼全國很好教師獎特等獎獲得者。歷任第八屆湖南省政協副主席和全國政協第九屆和第十屆委員會委員，兼任中國人工智能學會副理事長及智能機器人專業委員會創會主任、IEEE計算智能學會評獎委員會委員和IEEE CIS進化計算技術委員會委員等。已在國內外編著出版專著和教材50多部（版），發表論文1000余篇，他引數萬次。主持重量精品課程、精品資源共享課程、重量教學團隊等國家教育部質量工程項目8項。是我國人工智能、智能控制、機器人學諸學科的學術帶頭人之一，被譽為“中國人工智能教育人”“中國智能機器人學科創始人”“中國智能控制奠基者”。
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