专家系统

第一章 人工智能综述
§1.1 什么是人工智能
§1.2 人工智能研究的领域与课题
1.2.1 研究领域
1.2.2 研究课题
§1.3 人工智能研究的特点与方法
1.3.1 研究特点
1.3.2 研究方法
§1.4 人工智能的应用与发展方向
思考题
参考文献
第二章 专家系统概述
§2.1 什么是专家系统
§2.2 专家系统的功能与结构
2.2.1 专家系统的功能
2.2.2 专家系统的结构
§2.3 专家系统的基本特征
§2.4 专家系统的分类
§2.5 专家系统的产生与发展
§2.6 专家系统的作用和意义
思考题
参考文献
第三章 知识表示
§3.1 概述
3.1.1 基本概念
5.1.1 演绎推理与归纳推理
5.1.2 精确推理与不精确推理
5.1.3 单调推理与非单调推理
5.1.4 推理与知识表示
§5.2 推理控制策略
5.2.1 冲突消解策略
5.2.2 正向推理控制策略
5.2.3 反向推理控制策略
5.2.4 混合推理控制策略
5.2.5 双向推理控制策略
5.2.6 元控制策略
5.2.7 推理效率与推理效果
§5.3 不精确推理的基本结构
5.3.1 不确定性
5.3.2 不精确推理的要素
§5.4 确定理论方法
5.4.1 不确定性描述
5.4.2 不确定性传播算法
5.4.3 一个计算实例
§5.5 主观Bayes方法
5.5.1 主观Bayes方法的基本思想
5.5.2 不确定性描述
5.5.3 不确定性的传播算法
5.5.4 一个例子
§5.6 可能性理论方法
5.6.1 特征函数与模糊子集
5.6.2 基本运算与操作
5.6.3 模糊集合的应用
§5.7 证据理论方法
5.7.1 基本理论
5.7.2 不确定性描述
5.7.3 不确定性传播算法
5.7.4 一个例子
§5.8 四种不精确推理方法的评价
5.8.1 四种不精确推理方法的分析
5.8.2 四种不精确推理方法的比较
思考题与习题
参考文献
第六章 解释机制
§6.1 解释系统的作用
§6.2 解释机制的设计要求
§6.4 解释机制实现方法
§6.3 解释机制的设计原理和结构
思考题
参考文献
第七章 智能程序设计语言
§7.1 LISP语言
7.1.1 LISP语言的特点
7.1.2 LISP数据结构——S-表达式
7.1.3 基本函数
7.1.4 赋值与求值函数
7.1.5 算术与逻辑运算函数
7.1.6 表处理函数与谓词函数
7.1.7 条件函数COND
7.1.8 函数定义及递归和迭代
7.1.9 PROG函数
7.1.10 输入和输出函数
7.1.12 程序举例
7.1.11 LISP程序结构
§7.2 PROLOG语言
7.2.1 PROLOG语言的特点
7.2.2 PROLOG语言的三种基本语句
7.2.3 PROLOG中的项、结构、表
7.2.4 递归
7.2.5 搜索、匹配、回溯
7.2.6 截断
7.2.7 TURBO PROLOG的特点与程序结构
7.2.8 标准谓词
7.2.9 TURBO PROLOG系统构成与基本用法
7.2.10 程序举例
思考题与习题
参考文献
第八章 专家系统的设计与开发
§8.1 专家系统的基本设计思想
§8.2 专家系统的一般设计方法
8.2.1 专家系统设计的关键
8.2.2 专家系统的构造原则
8.2.3 专家系统的主要设计步骤
§8.3 专家系统的开发过程
8.3.1 专家系统的选题原则
8.3.2 专家系统的开发基本步骤
§8.4 专家系统开发工具的介绍
8.4.1 程序设计语言
8.4.2 骨架系统
8.4.3 通用型开发工具
8.4.4 组合型开发工具
思考题
参考文献
第九章 专家系统实例简介
§9.1 典型的专家系统——MYCIN系统
9.1.1 概述
9.1.2 知识和数据的表示与组织
9.1.3 推理技术与控制策略
9.1.4 知识获取机制
9.1.5 解释机制
§9.2 肺结核病诊断治疗专家系统
9.2.1 概述
9.2.2 知识表示
9.2.3 推理机制
9.2.4 系统特点及系统效果
思考题
参考文献
§10.1 专家系统的研究方向
第十章 专家系统展望
§10.2 专家系统的研究课题
§10.3 新一代专家系统
10.3.1 新一代专家系统的特征
10.3.2 新一代专家系统的概况
§10.4 国内专家系统的发展
思考题
参考文献