目录 1
第一章 绪言 1
1.1 人工智能的定义与发展 1
1.1.1 人工智能的定义 1
1.1.2 人工智能的发展 2
1.2 人类智能与人工智能 4
1.2.1 符号操作系统的假设 4
1.2.2 人类智能的计算机模拟 7
1.3 人工智能的各种认知观 8
1.3.1 人工智能的主要学派 8
1.3.2 人工智能的争论 9
1.4 人工智能在决策系统中的应用 10
1.5 本书概要 14
参考文献 15
习题1 15
第二章 知识表示与推理 17
2.1 状态空间法 17
2.1.1 问题状态描述 17
2.1.2 状态图示法 19
2.1.3 状态空间表示举例 19
2.2 问题归约法 21
2.2.1 问题归约描述 21
2.2.2 与或图表示 24
2.2.3 问题归约机理 26
2.3 谓词逻辑法 29
2.3.1 谓词演算 29
2.3.2 谓词公式 31
2.3.3 置换与合一 32
2.4.1 框架的构成 34
2.4 框架 34
2.4.2 框架的推理 36
2.5 本体技术 38
2.5.1 本体的基本概念 38
2.5.2 本体的组成 40
2.5.3 本体的分类 41
2.5.4 本体建模方法 43
2.5.5 本体建模语言 46
2.6 不确定性推理 47
2.6.1 不确定性的表示与度量 47
2.6.2 不确定性的算法 48
2.7 主观贝叶斯方法 50
2.7.1 知识不确定性的表示 50
2.7.2 证据不确定性的表示 51
2.7.3 主观贝叶斯方法的推理过程 53
2.8 证据理论 56
2.8.1 证据理论的形式化描述 56
2.8.2 证据理论的不确定性推理模型 59
2.9 面向对象表示 62
2.9.1 面向对象基础 62
2.9.2 类与类继承 63
2.10 小结 64
习题2 66
参考文献 67
第三章 计算智能与Agents 69
3.1 概述 69
3.2 神经计算 71
3.2.1 人工神经网络研究的进展 71
3.2.2 人工神经网络的结构 72
3.2.3 基于神经网络的知识表示与推理 74
3.3 模糊计算 77
3.3.1 模糊集合、模糊逻辑及其运算 77
3.3.2 模糊逻辑推理 80
3.3.3 模糊判决方法 82
3.4 遗传算法 84
3.4.1 遗传算法的基本机理 84
3.4.2 遗传算法的求解步骤 87
3.5 Agent（真体） 93
3.5.1 分布式人工智能 93
3.5.2 Agent及其要素 94
3.5.3 真体的结构分类 97
3.6 多真体系统 99
3.6.1 多真体系统的模型和结构 99
3.6.2 多真体的协作、协商和协调 100
3.6.3 多真体的学习与规划 102
3.6.4 多真体系统的研究和应用领域 103
3.7 小结 105
习题3 106
参考文献 107
第四章 专家系统 110
4.1 专家系统概述 110
4.1.1 专家系统的特点和应用分类 110
4.1.2 专家系统的结构和建造步骤 112
4.2 基于规则的专家系统 115
4.3 基于框架的专家系统 116
4.4 基于模型的专家系统 118
4.5 新型专家系统 120
4.5.1 新型专家系统的特征 121
4.5.2 分布式专家系统 122
4.5.3 协同式专家系统 124
4.6 专家系统开发工具 125
4.7 专家系统设计 127
4.7.1 专家知识的描述 127
4.7.2 知识的使用和决策解释 130
4.8 专家系统实例——MYCIN剖析 132
4.8.1 MYCIN概述 133
4.8.2 咨询子系统 134
4.8.3 静态数据库 136
4.8.4 动态数据库 141
4.8.5 非精确推理 142
4.8.6 控制策略 145
4.9 小结 147
参考文献 148
习题4 148
第五章 指挥控制过程和决策方法 151
5.1 指挥控制过程的概念模型与典型特性 151
5.1.1 SHORE C2概念模型 151
5.1.2 指挥控制过程的典型特性 154
5.2 智能指挥控制的决策过程模型 157
5.2.1 智能数据融合 157
5.2.2 智能态势估计 159
5.2.3 资源的智能规划与分配 160
5.3 决策支持的理论基础 161
5.3.1 决策支持的核心问题 161
5.3.2 决策支持系统的知识级模型 162
5.3.3 多用户决策支持过程的知识级分析 164
5.4 多属性决策的基本概念和模型 165
5.4.1 多属性决策的基本概念 165
5.4.2 多属性决策模型 168
5.5.1 确定性决策方法 170
5.5 多属性决策方法 170
5.5.2 定性定量集成决策方法 173
5.5.3 模糊决策方法 177
5.6 决策支持系统 178
5.6.1 决策支持系统的基本组成 179
5.6.2 决策支持系统的用户类型 181
5.6.3 协作支持技术 182
5.6.4 群体决策支持系统 184
5.6.5 组织决策支持系统 186
5.7 小结 188
习题5 189
参考文献 190
6.1.1 战场数据融合的概念 192
第六章 智能数据融合 192
6.1 战场数据融合简介 192
6.1.2 战场数据融合的信息源及其特点 193
6.1.3 战场数据融合的相关过程 194
6.1.4 数据融合方法概述 199
6.2 战场数据融合的关键技术分析 200
6.2.1 战场数据融合中应用AI技术需要注意的问题 200
6.2.2 位置／类别估计技术 201
6.2.3 证据组合技术 202
6.3 基于知识的战场数据融合技术 203
6.3.1 基于知识的数据融合方法 203
6.3.2 基于知识的多平台数据融合的实现 205
6.3.3 战场数据融合系统的应用说明 208
6.4 一个战场数据融合系统的案例 210
6.4.1 传感器信息融合 211
6.4.2 命令和控制系统（CCS） 213
6.4.3 NCCS陆地系统和ACS发展计划 214
6.5 小结 215
习题6 216
参考文献 216
第七章 智能态势评估技术 217
7.1 态势评估问题概述 217
7.1.1 态势评估的主要内容 217
7.1.2 态势评估问题中的知识需求和AI技术的应用 219
7.2 基于知识的战术态势评估技术 222
7.2.1 基于群形成的态势评估 222
7.2.2 基于规划识别的态势评估 227
7.2.3 态势预测方法 228
7.3.1 多真体信息协作处理系统MICS简介 229
7.3 分布式态势评估 229
7.3.2 多源信息融合技术概述 230
7.3.3 多真体信息协作处理系统MICS的分析与设计 233
7.3.4 多真体信息协作处理系统MICS的主要功能 238
7.3.5 多真体信息协作处理系统MICS的实现 240
7.4 态势评估中的模糊判别技术 243
7.4.1 模糊判别的工作原理 243
7.4.2 模糊判别的应用实例 245
7.4.3 结论 246
7.5 小结 247
习题7 247
参考文献 247
第八章 资源智能规划方法 249
8.1 指挥控制中的资源规划概述 249
8.2.1 计划表示方法 251
8.2 智能真体的规划问题 251
8.2.2 计划生成方法 252
8.3 计划本体及其表示 254
8.3.1 建立计划本体的目的 254
8.3.2 计划本体的结构 255
8.3.3 计划本体的建立 255
8.3.4 基于本体的计划表示 260
8.4 多真体协同规划技术 261
8.4.1 多真体规划体系结构概述 261
8.4.2 规划基组织结构模型 262
8.4.3 计划本体表示框架的形式化 267
8.4.4 约束传播与约束满足 269
8.4.5 多真体规划的计划融合算法 270
8.5 多真体规划技术在空军战役规划中的应用 273
8.5.1 规划基组织结构在空军战役规划中的应用 274
8.5.2 应用示例 275
8.6 小结 284
习题8 285
参考文献 285
第九章 基于Web的决策支持系统 287
9.1 基于Web和Agent的协同决策支持系统 287
9.1.1 基于网络的决策支持系统 287
9.1.2 基于真体的决策支持系统 288
9.1.3 基于Web和多真体的多用户决策支持系统概念模型 289
9.1.4 基于多真体的协同决策支持系统的协调问题 291
9.2 基于Web的专家系统的结构 292
9.2.1 基于Web的飞机故障远程诊断专家系统的结构 293
9.2.2 基于Web的拖网绞机专家系统的结构 294
9.2.3 基于Web的通用配套件选型专家系统的结构 295
9.2.4 基于Web的苜蓿生产开发与利用专家系统的结构 296
9.3 基于Web的专家系统的应用实例 298
9.3.1 基于Web的飞机故障远程诊断专家系统 298
9.3.2 基于Web的通用配套件选型专家系统 299
9.4 基于Web的好莱坞经理决策支持系统 303
9.4.1 系统分析与设计 304
9.4.2 系统实现 306
9.5 基于Web的专家系统的开发工具 313
9.6 小结 319
习题9 319
参考文献 319
第十章 人工智能的展望 321
10.1 人工智能对人类的影响 321
10.1.1 人工智能对经济的影响 321
10.1.2 人工智能对社会的影响 322
10.1.3 人工智能对文化的影响 323
10.2 对人工智能的展望 324
10.2.1 更新的理论框架 325
10.2.2 更好的技术集成 325
10.2.3 更成熟的应用方法 326
10.3 对决策支持系统的展望 327
10.3.1 进一步开发智能软件 327
10.3.2 研制功能更强的计算机和硬件 329
10.3.3 扩大应用领域 330
10.3.4 新一代决策支持系统的发展思路 330
10.4 专家系统的发展趋势和研究课题 331
10.4.1 专家系统的发展趋势 331
10.4.2 专家系统的研究课题 335
10.5 结束语 336
习题10 336
参考文献 336