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第一章 知识表示技术6

1.1 知识表示6

1.2 逻辑表示法7

1.2.1 命题逻辑表示8

1.2.2 一阶谓词逻辑表示10

1.3　语义网络表示法12

1.3.1 语义网络12

1.3.2 语义网络上的推理16

1.4 产生式系统表示法20

1.4.1 产生式系统基本构成20

1.4.2 推理的方向26

1.5.1 框架系统35

1.5 框架表示法35

1.5.2 框架系统中的推理38

1.6 其它知识表示方法39

第二章 知识推理技术41

2.1 知识推理与控制41

2.2 归结反演技术42

2.2.1 归结原理42

2.2.2 归结反演45

2.2.3 基于归结原理的问题求解48

2.3 规则演绎系统53

2.3.1 正向演绎系统54

2.3.2 逆向演绎系统54

2.3.3 双向演绎系统59

2.4.1 状态空间盲目搜索技术60

2.4 启发式推理技术60

2.4.2 状态空间启发式搜索技术66

2.4.3 问题空间盲目搜索技术70

2.4.4 问题空间启发式搜索技术74

2.5 板控制技术77

2.5.1 黑板模型79

2.5.2 黑板框架结构81

2.5.3 HEARSAY—Ⅱ简介85

第三章 不确定知识处理技术85

3.1 知识的不确定性85

3.2 基于概率论的推理技术86

3.2.1 确定性因子模型86

3.2.2 确定性因子的概率解释91

3.2.3 主观Bayes模型94

3.2.4 证据理论100

3.3 基于可能性理论的推理技术107

3.3.1 模糊集合论107

3.3.2 可能性理论109

3.3.3 模糊逻辑与模糊推理111

3.4 非单调推理116

3.4.1 非单调逻辑116

3.4.2 缺省逻辑118

3.4.3 非单调模态逻辑119

3.4.4 约束推理120

第四章 知识获取技术122

4.1 知识获取122

4.2 知识库编辑系统125

4.3 知识库求精129

4.4 机器学习132

4.4.1 机器学习的简单模型132

4.4.2 机械学习133

4.4.3 经验学习134

4.4.4 分析学习140

4.5 联接学习与遗传算法146

第五章 专家系统148

5.1 专家系统结构与问题求解过程148

5.1.1 专家系统结构148

5.1.2 专家系统问题求解过程150

5.2 典型专家系统介绍152

5.2.1 MYCIN系统152

5.2.2 TEIRESIAS系统165

5.2.3 PROSPECTOR系统175

5.2.4 HPP′80综合专家系统183

5.3 专家决策支持系统186

5.3.1 决策支持系统186

5.3.2 专家决策支持系统188

5.3.3 模糊决策专家系统FDES189

第六章 专家系统开发工具195

6.1 开发工具的分类195

6.1.1 按系统开发方式分类195

6.1.2 按开发工具功能分类196

6.1.3 按知识表示分类196

6.2 智能程序设计语言197

6.2.1 LISP语言197

6.2.2 PROLOG语言202

6.2.3 OPS语言208

6.2.4 SMALLTALK语言211

6.3 骨架系统214

6.3.1 EMTCIN214

6.3.2 EXPERT217

6.3.3 AGE与HEARSAY—Ⅲ222

6.4 通用开发工具223

6.4.1 小型系统开发工具224

6.4.2 中大型系统开发工具230

6.4.3 混合型系统开发工具236

第七章 专家系统开发方法240

7.1 概述240

7.1.1 专家系统开发的特点与难点240

7.1.2 开发专家系统的一般原则241

7.1.3 专家系统与知识系统242

7.2 小型知识系统的开发243

7.3 大型知识系统的开发246

7.3.1 问题选择246

7.3.2 开发原型248

7.3.3 开发全系统249

7.3.4 系统评价250

7.3.5 系统集成与系统维护251

第八章 风险投资专家系统的开发253

8.1 风险投资领域知识获取253

8.2 开发工具选择255

8.3 风险投资专家系统的建立259

8.4 风险投资专家系统的应用277