第1部分 基本概念 1
第1章 传统的数据处理方法和专家系统 1
1.1 引言 1
1.2 表达问题 1
1.3 知识的表达 4
1.4 传统方法 8
1.5 类别、关系和规则的可选表示方法 13
1.6 一种可选控制结构——产生式系统 14
1.7 控制结构和域相关 18
1.8 传统方法的其它限制 19
1.9 下一步的工作 22
第2章 谓词演算和逻辑推理基础 24
2.1 引言 24
2.2 谓词演算和知识的表达 26
2.3 逻辑推理 31
2.4 谓词演算作知识处理的问题 37
第3章 表达和控制的计算方法 40
3.1 转换为知识库系统 40
3.2 LISP——一种知识库系统的编程语言 43
3.3 域知识的表达 47
3.4 控制问题 63
第2部分 专家系统应用实例 71
第4章 专家系统和专家问题解算机 71
4.1 知识库解题 71
4.2 专家系统的分类 75
第5章 不确定证据的处理——MYCIN和PROSPECTOR 79
5.1 引言 79
5.2 MYCIN（EMYCIN）概述 80
5.3 PROSPECTOR概述 88
5.4 结论 100
第6章 诊断的相联和因果方法——INTERNIST和CASNET 102
6.1 引言 102
6.2 INTERNIST研究计划 103
6.3 OASNET 111
第7章 通过分解因子减小大的搜索空间的方法——启发式DENDRAL和元-DENDRAL 118
7.1 处理大的搜索空间 118
7.2 应用任务 119
7.3 启发式DENDRAL 123
7.4 元-DENDRAL 128
第8章 用抽取处理庞大的搜索空间——RI和MOLGEN 132
8.1 搜索空间中的描述层次 132
8.2 R1 134
8.3 R1结论 140
8.4 MOLCEN 140
8.5 MOLGEN结论 154
第9章 专家系统的新发展 155
9.1 谓词逻辑的自动化 155
9.2 谓词逻辑的优点 167
9.3 专家系统的发展 169