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第1章 专家系统概述1

1.1 专家系统的定义1

1.2 专家系统的发展历史4

1.3 专家系统的分类11

1.3.1 系统应用领域11

1.3.2 问题求解任务12

1.3.3 系统工作原理16

1.4 专家系统的结构16

1.5 专家系统的特点18

1.6 构建专家系统的步骤22

1.7 人在专家系统中的作用24

1.8 本章小结26

习题127

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32

2.1.5 语义网络34

2.1.6 谓词逻辑35

2.2 知识获取37

2.2.1 基本概念和知识类型37

2.2.2 知识提取任务39

2.2.3 知识获取的时间需求和困难40

2.3 知识推理41

2.3.1 人类的推理41

2.3.2 机器的推理43

2.4 不确定推理44

2.4.1 关于证据的不确定性44

2.4.2 关于结论的不确定性45

2.4.3 多个规则支持同一事实的不确定性46

2.5 基于规则的推理系统47

2.6 模糊逻辑48

2.6.1 模糊集合、模糊逻辑及其运算48

2.6.2 模糊逻辑推理51

2.6.3 模糊判决方法53

2.7 人工神经网络54

2.7.1 人工神经网络研究的进展55

2.7.2 人工神经网络的结构56

2.7.3 人工神经网络的典型模型58

2.7.4 基于神经网络的知识表示与推理59

2.8 进化计算64

2.8.1 遗传算法基本原理64

2.8.2 遗传算法求解步骤67

2.9 免疫计算72

2.9.1 自体和异体的知识表示72

2.9.2 异体特征空间的表示73

2.9.3 异体特征空间的搜索与推理74

2.1 0本章小结77

习题278

第3章 专家系统的解释机制80

3.1 解释机制的行为80

3.2 解释机制的要求81

3.3 解释机制的结构82

3.3.1 预制文本法83

3.3.2 追踪解释法83

3.3.3 策略解释法88

3.3.4 自动程序员法91

3.3.5 基于事实的自动解释机制93

3.4 解释机制的实现94

3.4.1 预制文本法的实现94

3.4.2 基于事实的自动解释机制的实现95

3.5 解释机制的Web可视化98

3.5.1 基于Web的解释界面设计98

3.5.2 解释信息的可视化显示99

3.5.3 解释机制的Web可视化案例100

3.6 本章小结104

习题3104

第4章 基于规则的专家系统105

4.1 基于规则专家系统的发展105

4.2 基于规则专家系统的工作模型107

4.2.1 产生式系统107

4.2.2 基于规则专家系统的工作模型和结构120

4.3 基于规则专家系统的特点122

4.3.1 基于规则专家系统的优点122

4.3.2 基于规则专家系统的缺点124

4.4 基于规则专家系统的设计过程125

4.4.1 专家知识的描述125

4.4.2 知识的使用和决策解释128

4.5 反向推理规则专家系统的设计129

4.5.1 基于规则专家系统的一般设计方法130

4.5.2 反向推理规则专家系统的设计任务130

4.6 正向推理规则专家系统的设计142

4.6.1 正向规则专家系统的一般设计方法142

4.6.2 正向推理规则专家系统的设计任务143

4.7 基于规则专家系统的设计示例152

4.7.1 MYCIN概述152

4.7.2 咨询子系统154

4.7.3 静态数据库156

4.7.4 动态数据库160

4.7.5 非精确推理161

4.7.6 控制策略163

4.8 基于规则专家系统的应用实例165

4.8.1 机器人规划专家系统165

4.8.2 基于模糊规则的飞机空气动力学特征预测专家系统169

4.9 本章小结175

习题4176

第5章 基于框架的专家系统178

5.1 基于框架的专家系统概述178

5.2 框架的表示与推理179

5.2.1 框架的表示179

5.2.2 框架的推理179

5.3 基于框架专家系统的定义和结构181

5.4 基于框架专家系统的概念剖析182

5.4.1 框架的类剖析182

5.4.2 框架的子类剖析183

5.4.3 实例框架剖析184

5.4.4 框架的属性剖析184

5.5 基于框架专家系统的继承、槽和方法185

5.5.1 基于框架专家系统的继承185

5.5.2 基于框架专家系统的槽187

5.5.3 基于框架专家系统的方法188

5.6 基于框架专家系统的设计188

5.6.1 框架专家系统与规则专家系统的对比188

5.6.2 基于框架专家系统的一般设计任务190

5.7 基于框架专家系统的设计示例201

5.7.1 基于槽的对象间通信202

5.7.2 消息传递203

5.8 基于框架专家系统的应用实例203

5.8.1 基于框架的系统知识表示与获取204

5.8.2 故障诊断推理与系统实现206

5.9 本章小结206

习题5207

第6章 基于模型的专家系统208

6.1 基于模型专家系统的提出208

6.2 基于神经网络的专家系统210

6.2.1 传统专家系统与神经网络的集成210

6.2.2 基于神经网络专家系统的结构211

6.2.3 基于神经网络的专家系统实例212

6.3 基于概率模型的专家系统216

6.3.1 主观概率与Monte Carlo模拟216

6.3.2 概率模型217

6.4 基于模型专家系统的设计方法219

6.4.1 因果时间本体论219

6.4.2 推理系统设计225

6.4.3 可变系统的本体论228

6.5 基于模型专家系统的实例229

6.5.1 核电站应用实例230

6.5.2 电路和汽车启动部分的实例234

6.6 本章小结236

习题6237

第7章 基于Web的专家系统238

7.1 基于Web专家系统的结构238

7.2 基于Web专家系统的应用实例243

7.2.1 基于Web的飞机故障远程诊断专家系统243

7.2.2 基于Web的拖网绞机专家系统245

7.2.3 基于Web的通用配套件选型专家系统247

7.2.4 基于Web的苜蓿产品开发与利用专家系统251

7.2.5 基于Web的好莱坞经理决策支持系统251

7.3 基于Web专家系统的开发工具260

7.4 本章小结264

习题7265

第8章 实时专家系统266

8.1 实时专家系统的定义和技术要求266

8.1.1 实时专家系统的定义266

8.1.2 实时专家系统的设计要求和技术要点267

8.2 基于单片机的实时专家系统268

8.2.1 基于单片机的实时专家系统结构268

8.2.2 基于单片机的实时专家系统案例分析269

8.3 基于嵌入式系统的实时专家系统270

8.3.1 基于嵌入式系统的实时专家系统结构271

8.3.2 基于嵌入式系统的实时专家系统案例271

8.3.3 基于手机的实时专家系统案例273

8.4 实时控制与决策的专家系统RTXPS275

8.5 高炉监控专家系统276

8.6 实时专家系统研究的难点与生长点280

8.7 本章小结282

习题8283

第9章 专家系统的评估284

9.1 评估专家系统的原因284

9.1.1 发展专家系统的需要284

9.1.2 专家系统评估的受益者285

9.2 评估专家系统的内容和时机286

9.2.1 评估专家系统的内容286

9.2.2 评估专家系统的时机289

9.3 专家系统的评估方法291

9.4 专家系统的评估工具293

9.4.1 一致性检验程序293

9.4.2 在数据库中查找模式搜索程序293

9.4.3 比较计算机结论与专家结论294

9.5 专家系统的评估实例295

9.5.1 多面评估方法实例295

9.5.2 R1专家系统的评估实例299

9.6 本章小结302

习题9303

第10章 专家系统的编程语言和开发工具304

10.1 概述304

10.2 LISP305

10.2.1 LISP的特点和数据结构305

10.2.2 LISP的基本函数307

10.2.3 递归和迭代310

10.2.4 LISP编程举例312

10.3 PROLOG315

10.3.1 PROLOG语法与数据结构315

10.3.2 PROLOG程序设计原理316

10.3.3 PROLOG编程举例318

10.4 基于Web专家系统的编程语言319

10.4.1 Java语言319

10.4.2 JavaScript语言320

10.4.3 JSP语言321

10.4.4 PHP语言322

10.4.5 ASP.NET语言322

10.5 其他语言323

10.5.1 关系数据模型323

10.5.2 关系模型的操作语言329

10.6 专家系统的开发工具333

10.6.1 骨架开发工具333

10.6.2 语言开发工具334

10.6.3 辅助构建工具334

10.6.4 支持环境335

10.7 专家系统的新型开发工具336

10.7.1 基于框架的开发工具336

10.7.2 基于模糊逻辑的开发工具338

10.7.3 基于神经网络的开发工具341

10.8 专家系统的Matlab开发工具342

10.9 其他开发工具347

10.1 0本章小结350

习题10351

第11章 专家系统的展望353

11.1 专家系统的发展趋势353

11.1.1 专家系统的发展要求353

11.1.2 专家系统的研究方向355

11.2 专家系统的研究课题358

11.3 新型专家系统359

11.3.1 新型专家系统的特征359

11.3.2 分布式专家系统360

11.3.3 协同式专家系统362

11.3.4 基于免疫计算的专家系统363

11.3.5 无处不在与随时随地的专家系统364

11.4 本章小结369

习题11370

参考文献371

索引378