目录 1
第一篇 专家系统的基本原理 1
第一章 绪论 1
1.1 什么是专家系统 1
1.2 专家系统的产生和发展 3
1.3 人工智能、知识工程与专家系统 6
1.4 专家系统的基本设计思想和结构 7
1.5 一个典型的专家系统实例—MYCIN系统 13
第二章 专家系统的基础知识 15
2.1 知识的定义 15
2.2 知识的分类 16
2.3 元知识的分类 18
2.4 知识的结构 22
2.5 MYCIN中的知识 25
2.6 TEIRESIAS中的元知识 32
第三章 知识表示法 39
3.1 概述 39
3.2 逻辑表示法 41
3.3 语义网表示法 45
3.4 概念从属表示法 53
3.5 框架表示法 60
3.6 脚本表示法 64
3.7 其它知识表示法 69
3.8 MYCIN中的知识表示 71
第四章 推理技术与控制策略 77
4.1 概述 77
4.2 基于谓词逻辑的推理 80
4.3 基于概率论的推理技术 83
4.4 模糊逻辑推理技术 100
4.5 非单调逻辑 102
4.6 控制策略 106
4.7 控制与推理效果和效率 114
4.8 MYCIN中的推理技术和控制策略 116
第五章 机器知识获取 126
5.1 概述 126
5.2 知识获取方法 133
5.3 机械学习 134
5.4 传授学习 136
5.5 实例学习 138
5.6 通过观察和发现学习 159
5.7 MYCIN中的知识获取 165
第六章 解释方法 170
6.1 概述 170
6.2 预制文本和执行跟踪法 173
6.3 策略解释法 176
6.4 自动程序员法 181
第七章 专家系统开发工具 185
7.1 概述 185
第二篇 专家系统建造工具 185
7.2 EMYCIN 187
7.3 KAS 189
7.4 EXPERT 190
7.5 S.1 192
7.6 ROSIE和HEARSAYⅢ 193
7.7 AGE 194
第八章 LISP语言 196
8.1 LISP语言的特点 196
8.2 符号表达式 197
8.3 基本函数 200
8.4 函数定义 207
8.5 LISP程序设计 210
第九章 PROLOG语言 242
9.1 PROLOG语言的特点 242
9.2 基本概念和问题求解 244
9.3 内部谓词 250
9.4 PROLOG程序设计 257
第十章 通用型ES工具OPS83 290
10.1 概述 290
10.2 OPS83知识表示语言 291
10.3 OPS83的内部工作过程 326
10.4 一个基于规则的程序示例 335
11.1 概述 353
第十一章 骨架系统M.1 353
11.2 M.1的知识表示语言 357
11.3 M.1的预定义项 364
11.4 M.1的推理机 369
第三篇 专家系统的建造与展望 374
第十二章 专家系统的建造 374
12.1 概述 374
12.2 问题的确定与可行性分析 380
12.3 知识获取 382
12.4 模型建立 383
12.5 实现 401
12.6 测试和完善 402
12.7 专家系统的评价 404
第十三章 专家系统的现状及展望 412
13.1 概述 412
13.2 知识表示的研究现状 413
13.3 知识获取技术的研究现状 416
13.4 推理技术的现状 418
13.5 开发环境的研究 422
13.6 建造专家系统的专家系统 429
13.7 新一代专家系统的结构 430
13.8 分布式知识库系统 432
附录1 MYCIN运行实例 436
附录2 TEIRESIAS运行实例 443
主要参考文献 455