高级专家系统：原理、设计及应用（第2版）

高级专家系统：原理、设计及应用（第2版） 
出版时间：2014年版 
丛编项：国家级智能科学基础系列课程教学团队示范教材 
内容简介 
　　《高级专家系统：原理、设计及应用（第2版）》第二版介绍专家系统的理论基础、设计技术及其应用，共十一章。书中概述专家系统定义、发展历史、类型、结构和特点以及专家系统构建的步骤；讨论开发专家系统时可能采用的人工智能的知识表示方法和搜索推理技术；探讨专家的解释机制；研究了基于规则专家系统、基于框架专家系统、基于模型专家系统、基于Web专家系统和实时专家系统的结构、推理技术、设计方法及应用示例；介绍人工智能和专家系统的编程语言和开发工具；列举集成专家系统的应用案例；展望专家系统的发展趋势和研究课题，并简介新型专家系统的特征与示例。《高级专家系统：原理、设计及应用（第2版）》比第一版有较大的更新，反映出国内外专家系统的最新进展。 
目录 
第1章 专家系统概述1.1 专家系统的定义1.2 专家系统的发展历史1.3 专家系统的分类1.3.1 系统应用领域1.3.2 问题求解任务1.3.3 系统工作原理1.4 专家系统的结构1.5 专家系统的特点1.6 构建专家系统的步骤1.7 人在专家系统中的作用1.8 本章小结 习题1第2章 专家系统的知识表示和推理2.1 知识表示2.1.1 知识的类型2.1.2 对象一属性一值三元组2.1.3 规则2.1.4 框架2.1.5 语义网络2.1.6 谓词逻辑2.2 知识获取2.2.1 基本概念和知识类型 2.2.2 知识提取任务2.2.3 知识获取的时间需求和困难 2.3 知识推理2.3.1 人类的推理2.3.2 机器的推理2.4 不确定推理2.4.1 关于证据的不确定性2.4.2 关于结论的不确定性2.4.3 多个规则支持同一事实的不确定性2.5 基于规则的推理系统2.6 模糊逻辑2.6.1 模糊集合、模糊逻辑及其运算2.6.2 模糊逻辑推理2.6.3 模糊判决方法2.7 人工神经网络2.7.1 人工神经网络研究的进展2.7.2 人工神经网络的结构2.7.3 人工神经网络的典型模型2.7.4 基于神经网络的知识表示与推理2.8 进化计算2.8.1 遗传算法基本原理2.8.2 遗传算法求解步骤2.9 免疫计算2.9.1 自体和异体的知识表示2.9.2 异体特征空间的表示2.9.3 异体特征空间的搜索与推理2.10 本章小结 习题2第3章 专家系统的解释机制3.1 解释机制的行为3.2 解释机制的要求3.3 解释机制的结构3.3.1 预制文本法3.3.2 追踪解释法3.3.3 策略解释法3.3.4 自动程序员法3.3.5 基于事实的自动解释机制3.4 解释机制的实现3.4.1 预制文本法的实现3.4.2 基于事实的自动解释机制的实现3.5 解释机制的web可视化3.5.1 基于web的解释界面设计3.5.2 解释信息的可视化显示 3.5.3 解释机制的web可视化案例3.6 本章小结 习题3第4章 基于规则的专家系统4.1 基于规则专家系统的发展4.2 基于规则专家系统的工作模型4.2.1 产生式系统4.2.2 基于规则专家系统的工作模型和结构4.3 基于规则专家系统的特点4.3.1 基于规则专家系统的优点4.3.2 基于规则专家系统的缺点4.4 基于规则专家系统的设计过程4.4.1 专家知识的描述 4.4.2 知识的使用和决策解释4.5 反向推理规则专家系统的设计4.5.1 基于规则专家系统的一般设计方法4.5.2 反向推理规则专家系统的设计任务4.6 正向推理规则专家系统的设计4.6.1 正向规则专家系统的一般设计方法4.6.2 正向推理规则专家系统的设计任务4.7 基于规则专家系统的设计示例4.7.1 MYcIN概述4.7.2 咨询子系统4.7.3 静态数据库4.7.4 动态数据库4.7.5 非精确推理4.7.6 控制策略4.8 基于规则专家系统的应用实例 4.8.1 机器人规划专家系统4.8.2 基于模糊规则的飞机空气动力学特征预测专家系统4.9 本章小结 习题4第5章 基于框架的专家系统5.1 基于框架的专家系统概述5.2 框架的表示与推理5.2.1 框架的表示5.2.2 框架的推理5.3 基于框架专家系统的定义和结构5.4 基于框架专家系统的概念剖析5.4.1 框架的类剖析5.4.2 框架的于类剖析5.4.3 实例框架剖析5.4.4 框架的属性剖析5.5 基于框架专家系统的继承、槽和方法5.5.1 基于框架专家系统的继承5.5.2 基于框架专家系统的槽5.5.3 基于框架专家系统的方法5.6 基于框架专家系统的设计5.6.1 框架专家系统与规则专家系统的对比5.6.2 基于框架专家系统的一般设计任务5.7 基于框架专家系统的设计示例5.7.1 基于槽的对象间通信5.7.2 消息传递5.8 基于框架专家系统的应用实例5.8.1 基于框架的系统知识表示与获取 5.8.2 故障诊断推理与系统实现5.9 本章小结 习题5 第6章 基于模型的专家系统6.1 基于模型专家系统的提出6.2 基于神经网络的专家系统6.2.1 传统专家系统与神经网络的集成 6.2.2 基于神经网络专家系统的结构6.2.3 基于神经网络的专家系统实例6.3基于概率模型的专家系统6.3.1 主观概率与M0nte carlo模拟6.3.2 概率模型6.4 基于模型专家系统的设计方法6.4.1 因果时间本体论 6.4.2 推理系统设计6.4.3 可变系统的本体论6.5 基于模型专家系统的实例6.5.1 核电站应用实例 6.5.2 电路和汽车启动部分的实例6.6 本章小结 习题6第7章 基于web的专家系统7.1 基于web专家系统的结构7.2 基于web专家系统的应用实例7.2.1 基于web的飞机故障远程诊断专家系统7.2.2 基于web的拖网绞机专家系统7.2.3 基于web的通用配套件选型专家系统 7.2.4 基于web的苜蓿产品开发与利用专家系统7.2.5 基于web的好莱坞经理决策支持系统7.3 基于web专家系统的开发工具7.4 本章小结 习题7第8章 实时专家系统8.1 实时专家系统的定义和技术要求8.1.1 实时专家系统的定义8.1.2 实时专家系统的设计要求和技术要点8.2 基于单片机的实时专家系统8.2.1 基于单片机的实时专家系统结构 8.2.2 基于单片机的实时专家系统案例分析8.3 基于嵌入式系统的实时专家系统8.3.1 基于嵌入式系统的实时专家系统结构8.3.2 基于嵌入式系统的实时专家系统案例 8.3.3 基于手机的实时专家系统案例8.4 实时控制与决策的专家系统RTXPs8.5 高炉监控专家系统8.6 实时专家系统研究的难点与生长点8.7 本章小结 习题8第9章 专家系统的评估9.1 评估专家系统的原因9.1.1 发展专家系统的需要9.1.2 专家系统评估的受益者9.2 评估专家系统的内容和时机9.2.1 评估专家系统的内容9.2.2 评估专家系统的时机9.3 专家系统的评估方法9.4 专家系统的评估工具9.4.1 一致性检验程序 9.4.2 在数据库中查找模式搜索程序9.4.3 比较计算机结论与专家结论9.5 专家系统的评估实例9.5.1 多面评估方法实例9.5.2 Rl专家系统的评估实例9.6 本章小结 习题9第10章 专家系统的编程语言和开发工具10.1 概述10.2 LISP10.2.1 LISP的特点和数据结构10.2.2 LISP的基本函数10.2.3 递归和迭代10.2.4 LISP编程举例10.3 PROLOG10.3.1 PROLOG语法与数据结构 10.3.2 PROL0G程序设计原理10.3.3 PRoLOG编程举例10.4 基于web专家系统的编程语言 10.4.1 Java语言10.4.2 Javascript语言 10.4.3 JSP语言10.4.4 PHP语言 10.4.5 ASP.NET语言 10.5 其他语言 10.5.1 关系数据模型10.5.2 关系模型的操作语言10.6 专家系统的开发工具10.6.1 骨架开发工具10.6.2 语言开发工具10.6.3 辅助构建工具10.6.4 支持环境 10.7 专家系统的新型开发工具10.7.1 基于框架的开发工具 10.7.2 基于模糊逻辑的开发工具10.7.3 基于神经网络的开发工具10.8 专家系统的Matlab开发工具10.9 其他开发工具10.10 本章小结 习题10第11章 专家系统的展望11.1 专家系统的发展趋势11.1.1 专家系统的发展要求11.1.2 专家系统的研究方向11.2 专家系统的研究课题11.3 新型专家系统11.3.1 新型专家系统的特征11.3.2 分布式专家系统11.3.3 协同式专家系统11.3.4 基于免疫计算的专家系统11.3.5 无处不在与随时随地的专家系统11.4 本章小结 习题 参考文献索引