第一章 TURBO-PROLOG概论 1
第一节 软件环境 1
第二节 基本TURBO-PROLOG 5
第三节 输入与输出 7
第四节 表与递归 8
第五节 回溯及其控制 9
第六节 文件与数据库 11
第七节 字符串处理 13
第八节 窗口技术 14
第二章 专家系统概论 17
第一节 人工智能与专家系统 17
第二节 专家系统的组成 19
第三节 产生式系统 20
第四节 推理机和上下文 21
第五节 控制策略 23
第一节 系统设计 27
第三章 专家系统入门 27
第二节 规则库的构造 28
第三节 程序 28
第四节 功能扩展 30
第五节 程序运行 33
第四章 正向推理型专家系统 35
第一节 模式管理系统基础 35
第三节 推理机设计 36
第二节 系统规划 36
第四节 规则库产生 37
第五节 事实的收集 41
第六节 动物识别 42
第七节 菜单控制方法 43
第八节 规则库的编辑 51
第五章 反向推理型专家系统 60
第一节 基本要求 60
第二节 推理机设计 62
第四节 假设收集 71
第三节 菜单控制 71
第五节 问题回答 72
第六节 输入格式的产生 73
第七节 全屏幕编辑 74
第八节 推理过程显示 74
第九节 “非”关系的实现 83
第六章 专家系统实例 85
第一节 磁盘故障检查咨询 85
第二节 提问文本改进 87
第三节 帮助功能的建造 88
第四节 汽车故障检修咨询 98
第五节 对话过程的改进 100
第七章 学习型专家系统 102
第一节 学习的各种类型 102
第二节 调换规则位置学习法 103
第三节 假设排序学习法 113
第四节 规则排序学习法 122
第五节 规则库调整学习法 124
第八章 其它功能的建造 127
第一节 同义词识别 127
第二节 规则显示 127
第三节 规则统计结果显示 128
第四节 “为什么不”问题的回答 128
第五节 指定假设推理 129
第六节 输入选择一览 129
第八节 宏规则 130
第七节 假设与事实关系的调整 130
第九章 不确定性知识的处理 132
第一节 概率论基础 132
第二节 条件概率 133
第三节 带有条件概率的诊断 133
第四节 贝叶斯系统的设计 135
第五节 推理和不确定性因子 139
第六节 不确定性因子专家系统的设计 141
第七节 否定的兼顾 144
参考资料 145