高级专家系统:原理、设计及应用(第2版)

蔡自兴，IEEE院士和IEEE终身院士（Fellow）、国际导航与运动控制科学院院士、纽约科学院院士、联合国专家，中南大学信息科学与工程学院教授、博士生导师，湖南省自兴人工智能研究院首席科学家。首届全国高校重量教学名师奖、吴文俊人工智能科技奖成就奖、徐特立教育奖、宝钢全国优秀教师奖特等奖获得者。历任第八届湖南省政协副主席和全国政协第九届和第十届委员会委员，兼任中国人工智能学会副理事长及智能机器人专业委员会创会主任、IEEE计算智能学会评奖委员会委员和IEEE CIS进化计算技术委员会委员等。已在国内外编著出版专著和教材50多部（版），发表论文1000余篇，他引数万次。主持重量精品课程、精品资源共享课程、重量教学团队等国家教育部质量工程项目8项。是我国人工智能、智能控制、机器人学诸学科的学术带头人之一，被誉为“中国人工智能教育第一人”“中国智能机器人学科创始人”“中国智能控制奠基者”。

第二版前言
第一版前言
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-属性-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
4.7.1MYCIN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非准确推理
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Monte 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RTXPS
8.5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
9.5.2R1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
10.2LISP
10.2.1LISP的特点和数据结构
10.2.2LISP的基本函数
10.2.3递归和迭代
10.2.4LISP编程举例
10.3PROLOG
10.3.1PROLOG语法与数据结构
10.3.2PROL0G程序设计原理
10.3.3PROLOG编程举例
10.4基于Web专家系统的编程语言
10.4.1Java语言
10.4.2JavaScript语言
10.4.3JSP语言
10.4.4PHP语言
10.4.5ASP.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11
参考文献
索引