高級專家系統(tǒng)

內(nèi)容概要

　　《控制科學(xué)與工程研究生系列教材：高級專家系統(tǒng)：原理、設(shè)計及應(yīng)用》介紹專家系統(tǒng)的原理、設(shè)計技術(shù)及其應(yīng)用，共11章。本書概述專家系統(tǒng)的定義、發(fā)展歷史、類型、結(jié)構(gòu)和特點以及專家系統(tǒng)構(gòu)建的步驟；討論開發(fā)專家系統(tǒng)時可能采用的人工智能的一些方法；逐一探討了專家系統(tǒng)的解釋機制、開發(fā)工具和評估方法；分別研究了基于規(guī)則的專家系統(tǒng)、基于框架的專家系統(tǒng)、基于模型的專家系統(tǒng)和基于web的專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、推理技術(shù)、設(shè)計方法及應(yīng)用示例；介紹人工智能和專家系統(tǒng)的編程語言；展望專家系統(tǒng)的發(fā)展趨勢和研究課題，并簡介新型專家系統(tǒng)的特征與示例?！　　犊刂瓶茖W(xué)與工程研究生系列教材：高級專家系統(tǒng)：原理、設(shè)計及應(yīng)用》適合作為高等院校電子信息、自動化、自動控制、機電工程、電子工程、計算機及其他相關(guān)專業(yè)本科高年級學(xué)生和研究生教材，也可供從事專家系統(tǒng)、人工智能和智能系統(tǒng)研究、開發(fā)和應(yīng)用的科技工作者參考。

作者簡介

作者：蔡自興 （美國）約翰·德爾金 龔濤蔡自興，男，福建莆田人，漢族。 1962年7月畢業(yè)于西安交通大學(xué)機電工程系工業(yè)電氣自動化專業(yè)。已從事自動控制教學(xué)和科研工作39年?，F(xiàn)任中南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師，兼任中國人工智能學(xué)會副理事長、中國自動化學(xué)理事、中國計算機學(xué)會模式識別與人工智能專業(yè)委員會委員、《控制理論與應(yīng)用》、《機器人》、《控制與決策》等六種雜志的編委，任國防科技大學(xué)、北京航空航天大學(xué)、北京郵電大學(xué)等十多所高校兼職教授，是國際IEEE高級會員、國際科技發(fā)展聯(lián)合會（IASTED）會員、國際小型和微型智能自動化聯(lián)合會理事、國際小型和微型計算機學(xué)會會員等。此外，蔡教授還兼任湖南省政協(xié)副主席和全國政協(xié)委員等職。     1983-1985年及1992年曾兩次赴美國，先后在內(nèi)華達大學(xué)，普度大學(xué)和倫塞勒理工學(xué)院從事人工智能，機器人和智能控制研究。他在人工智能，智能控制，智能機器人和工業(yè)自動化等領(lǐng)域有較深造詣。1985年他在國際上首創(chuàng)機器人規(guī)劃專家系統(tǒng)，1986年提出智能控制的“四元交集結(jié)構(gòu)理論”，1989年提出智能控制的學(xué)科體系。已在國內(nèi)外出版專著和教材18部。其中《人工智能及其應(yīng)用》，《機器人原理及其應(yīng)用》和《智能控制》分別為我國相關(guān)學(xué)科的開創(chuàng)性著作。《Intelligent Control:Principles, Techniques and Applications》已于1997年在World　Scientific出版社（Singapore）出版。已發(fā)表論文400多篇。他主持和參加國家自然科學(xué)基金等科技和教學(xué)研究10多項，獲全國一等獎一項，省部級一等獎一項，二等獎一項，三等獎二項，省優(yōu)秀論文一等獎三項，二等獎一項，其它獎勵四項。他的一些研究處于國內(nèi)外領(lǐng)先地位，已成為相關(guān)學(xué)科的學(xué)術(shù)帶頭人之一。獲首屆國家級教學(xué)名師獎，他所主持的《人工智能》課程獲“2003年度國家精品課程”。蔡自興教授長期從事教學(xué)工作，講授過本科課程《電力拖動自動控制》,《智能控制》和《專業(yè)英語》等，碩士生課程《機器人控制》，《人工智能與智能控制》和《人工智能》等，以及博士生課程《智能自動化基礎(chǔ)》，《智能系統(tǒng)理論與應(yīng)用》等。他已培養(yǎng)博士18名，碩士29名，正在指導(dǎo)博士和碩士研究生48名，為數(shù)千名本科生上過課（僅2002-2003年就有435名）。

書籍目錄

前言第1章 專家系統(tǒng)概述　1.1 專家系統(tǒng)的定義　1.2 專家系統(tǒng)的歷史　1.3 專家系統(tǒng)的類型　　1.3.1 應(yīng)用領(lǐng)域　　1.3.2 應(yīng)用活動　　1.3.3 發(fā)展率和軟件平臺　　　1.4 專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)　1.5 專家系統(tǒng)的特點　1.6 構(gòu)建專家系統(tǒng)的步驟　1.7 小結(jié)　參考文獻第2章 專家系統(tǒng)的知識表示和推理　2.1 知識表示　　2.1.1 知識的類型　　2.1.2 對象屬性值三元組　　2.1.3 規(guī)則　　2.1.4 框架　　2.1.5 語義網(wǎng)絡(luò)　　2.1.6 邏輯　2.2 知識獲取　　2.2.1 基本概念和知識類型　　2.2.2 知識提取任務(wù)　　2.2.3 知識獲取的時間需求和困難　2.3 知識推理　　2.3.1 人類的推理　　2.3.2 機器推理　2.4 不確定性推理　　2.4.1 關(guān)于證據(jù)的不確定性　　2.4.2 關(guān)于結(jié)論的不確定性　　2.4.3 多個規(guī)則支持同一事實時的不確定性　2.5 基于規(guī)則的推理系統(tǒng)　2.6 模糊邏輯　　2.6.1 模糊集合、模糊邏輯及其運算　　2.6.2 模糊邏輯推理　　2.6.3 模糊判決方法　2.7 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　　2.7.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的進展　　2.7.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)　　2.7.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的典型模型　　2.7.4 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識表示與推理　2.8 進化計算　　2.8.1 遺傳算法　　2.8.2 進化策略　　2.8.3 進化編程　　2.9 小結(jié)　參考文獻第3章 專家系統(tǒng)的解釋機制　3.1 解釋機制的行為　3.2 解釋機制的要求　3.3 解釋機制的結(jié)構(gòu)　　3.3.1 預(yù)制文本法　　3.3.2 追蹤解釋法　　3.3.3 策略解釋法　　3.3.4 自動程序員法　　3.3.5 基于事實的自動解釋機制　3.4 解釋機制的實現(xiàn)　　3.4.1 預(yù)制文本法的實現(xiàn)　　3.4.2 基于事實的自動解釋機制的實現(xiàn)　3.5 小結(jié)　參考文獻第4章 專家系統(tǒng)的開發(fā)工具　4.1 骨架開發(fā)工具　4.2 語言開發(fā)工具　4.3 輔助構(gòu)建工具　4.4 支持環(huán)境　4.5 基于框架的開發(fā)工具　4.6 基于模糊邏輯的開發(fā)工具　4.7 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開發(fā)工具　4.8 其他工具　4.9 專家系統(tǒng)開發(fā)工具的使用實例　　4.9.1 專家知識的描述　　4.9.2 知識的使用和決策解釋　4.10 小結(jié)　參考文獻第5章 專家系統(tǒng)的評估　5.1 評估專家系統(tǒng)的原因　　5.1.1 發(fā)展專家系統(tǒng)的需要　　5.1.2 專家系統(tǒng)評估的受益者　5.2 評估專家系統(tǒng)的內(nèi)容和時機　　5.2.1 評估專家系統(tǒng)的內(nèi)容　　5.2.2 評估專家系統(tǒng)的時機　5.3 專家系統(tǒng)的評估方法　5.4 專家系統(tǒng)的評估工具　　5.4.1 一致性檢驗程序　　5.4.2 在數(shù)據(jù)庫中查找模式搜索程序　　5.4.3 比較計算機結(jié)論與專家結(jié)論　5.5 專家系統(tǒng)的評估實例　　5.5.1 多面評估方法實例　　5.5.2 R1專家系統(tǒng)的評估實例　5.6 小結(jié)　參考文獻第6章 基于規(guī)則的專家系統(tǒng)　6.1 基于規(guī)則專家系統(tǒng)的發(fā)展　6.2 基于規(guī)則專家系統(tǒng)的工作模型　　6.2.1 產(chǎn)生式系統(tǒng)　　6.2.2 基于規(guī)則專家系統(tǒng)的工作模型和結(jié)構(gòu)　6.3 基于規(guī)則專家系統(tǒng)的特點　　6.3.1 基于規(guī)則專家系統(tǒng)的優(yōu)點　　6.3.2 基于規(guī)則專家系統(tǒng)的缺點　6.4 基于規(guī)則專家系統(tǒng)的設(shè)計實例　　6.4.1 MYCIN概述　　6.4.2 咨詢子系統(tǒng)　　6.4.3 靜態(tài)數(shù)據(jù)庫　　6.4.4 動態(tài)數(shù)據(jù)庫　　6.4.5 非精確推理　　6.4.6 控制策略　6.5 機器人規(guī)劃專家系統(tǒng)　　6.5.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和規(guī)劃機理　　6.5.2 ROPES機器人規(guī)劃系統(tǒng)　6.6 小結(jié)　參考文獻第7章 基于框架的專家系統(tǒng)　7.1 基于框架的專家系統(tǒng)概述　7.2 框架的表示與推理　　7.2.1 框架的表示　　7.2.2 框架的推理　7.3 基于框架專家系統(tǒng)的定義和結(jié)構(gòu)　7.4 基于框架專家系統(tǒng)的概念剖析　　7.4.1 框架的類剖析　　7.4.2 框架的子類剖析　　7.4.3 實例框架剖析　　7.4.4 框架的屬性剖析　7.5 基于框架專家系統(tǒng)的繼承、槽和方法　　7.5.1 基于框架專家系統(tǒng)的繼承　　7.5.2 基于框架專家系統(tǒng)的槽　　7.5.3 基于框架專家系統(tǒng)的方法　7.6 基于框架專家系統(tǒng)的應(yīng)用實例　　7.6.1 基于槽的對象間通信　　7.6.2 消息傳遞　7.7 小結(jié)　參考文獻第8章 基于模型的專家系統(tǒng)　8.1 基于模型專家系統(tǒng)的提出　8.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的專家系統(tǒng)　　8.2.1 傳統(tǒng)專家系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的集成　　8.2.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)　　8.2.3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的專家系統(tǒng)實例　8.3 基于模型專家系統(tǒng)的設(shè)計　　8.3.1 因果時間實體論　　8.3.2 推理系統(tǒng)設(shè)計　　8.3.3 可變系統(tǒng)的實體論　8.4 基于模型專家系統(tǒng)的示例　　8.4.1 電廠應(yīng)用　　8.4.2 電路和汽車啟動部分的示例　8.5 小結(jié)　參考文獻第9章 基于Web的專家系統(tǒng)　9.1 基于Web專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)　9.2 基于web專家系統(tǒng)的實例　　9.2.1 基于Web的飛機故障遠(yuǎn)程診斷專家系統(tǒng)　　9.2.2 基于Web的拖網(wǎng)絞機專家系統(tǒng)　　9.2.3 基于Web的通用配套件選型專家系統(tǒng)　　9.2.4 基于Web的苜蓿產(chǎn)品開發(fā)與利用專家系統(tǒng)　　9.2.5 基于Web的好萊塢經(jīng)理決策支持系統(tǒng)　9.3 基于Web專家系統(tǒng)的開發(fā)工具　9.4 小結(jié)　參考文獻第10 章專家系統(tǒng)的編程語言　10.1 概述　10.2 LISP　　10.2.1 LISP的特點和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)　　10.2.2 LISP的基本函數(shù)　　10.2.3 遞歸和迭代　　10.2.4 LISP編程舉例　10.3 PROLOG　　10.3.1 語法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)　　10.3.2 PROLOG程序設(shè)計原理　　10.3.3 PROLOG編程舉例　10.4 其他語言　　10.4.1 關(guān)系數(shù)據(jù)模型　　10.4.2 關(guān)系模型的操作語言　10.5 小結(jié)　參考文獻第11章 專家系統(tǒng)的展望　11.1 專家系統(tǒng)的發(fā)展趨勢　　11.1.1 專家系統(tǒng)的發(fā)展要求　　11.1.2 專家系統(tǒng)的研究方向　11.2 專家系統(tǒng)的研究課題　11.3 新型專家系統(tǒng)　　11.3.1 新型專家系統(tǒng)的特征　　11.3.2 分布式專家系統(tǒng)　　11.3.3 協(xié)同式專家系統(tǒng)　11.4 小結(jié)　參考文獻索引

圖書封面

圖書標(biāo)簽Tags

無

評論、評分、閱讀與下載

---

    高級專家系統(tǒng) PDF格式下載

---