高级专家系统 原理 设计及应用 第2版PDF电子书下载

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1 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 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2 78

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3 104

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4 176

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5 207

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6 237

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7 265

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RTXPS 275

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8 283

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9 303

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 LISP 305

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 PROLOG 315

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10 351

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11 370

参考文献 371

索引 378