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內容簡介

　　本書介紹專家系統(tǒng)的原理、設計技術及其應用，共11章。本書概述專家系統(tǒng)的定義、發(fā)展歷史、類型、結構和特點以及專家系統(tǒng)構建的步驟；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)的結構、推理技術、設計方法及應用示例；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。本書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、計算機及其他相關專業(yè)本科高年級學生和研究生教材，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)和應用的科技工作者參考。

作者簡介

　　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和科研工作39年?，F(xiàn)任中南大學信息科學與工程學院教授、博士生導師，兼任中國人工智能學會副理事長、中國自動化學理事、中國計算機學會模式識別與人工智能專業(yè)委員會委員、《控制理論與應用》、《機器人》、《控制與決策》等六種雜志的編委，任國防科技大學、北京航空航天大學、北京郵電大學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，先后在內華達大學，普度大學和倫塞勒理工學院從事人工智能，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“四元交集結構理論”，1989年提出智能控制的學科體系。已在國內外出版專著和教材18部。其中《人工智能及其應用》，《機器人原理及其應用》和《智能控制》分別為我國相關學科的開創(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基金等科技和教學研究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外領先地位，已成為相關學科的學術帶頭人之一。獲首屆國家級教學名師獎，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》，《智能系統(tǒng)理論與應用》等。他已培養(yǎng)博士18名，碩士29名，正在指導博士和碩士研究生48名，為數千名本科生上過課（僅2002-2003年就有435名）。

圖書目錄

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 應用領域
　　1.3.2 應用活動
　　1.3.3 發(fā)展率和軟件平臺　　
　1.4 專家系統(tǒng)的結構
　1.5 專家系統(tǒng)的特點
　1.6 構建專家系統(tǒng)的步驟
　1.7 小結
　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 語義網絡
　　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
　　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 關于證據的不確定性
　　2.4.2 關于結論的不確定性
　　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 人工神經網絡
　　2.7.1 人工神經網絡研究的進展
　　2.7.2 人工神經網絡的結構
　　2.7.3 人工神經網絡的典型模型
　　2.7.4 基于神經網絡的知識表示與推理
　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
　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 解釋機制的結構
　　3.3.1 預制文本法
　　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
　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 基于神經網絡的開發(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
　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)的內容和時機
　　5.2.1 評估專家系統(tǒng)的內容
　　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 在數據庫中查找模式搜索程序
　　5.4.3 比較計算機結論與專家結論
　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
　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)的工作模型和結構
　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)數據庫
　　6.4.4 動態(tài)數據庫
　　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)結構和規(guī)劃機理
　　6.5.2 ROPES機器人規(guī)劃系統(tǒng)
　6.6 小結
　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)的定義和結構
　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
　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 基于神經網絡的專家系統(tǒng)
　　8.2.1 傳統(tǒng)專家系統(tǒng)與神經網絡的集成
　　8.2.2 基于神經網絡專家系統(tǒng)的結構
　　8.2.3 基于神經網絡的專家系統(tǒng)實例
　8.3 基于模型專家系統(tǒng)的設計
　　8.3.1 因果時間實體論
　　8.3.2 推理系統(tǒng)設計
　　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 電廠應用
　　8.4.2 電路和汽車啟動部分的示例
　8.5 小結
　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)的結構
　9.2 基于web專家系統(tǒng)的實例
　　9.2.1 基于Web的飛機故障遠程診斷專家系統(tǒng)
　　9.2.2 基于Web的拖網絞機專家系統(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的苜蓿產品開發(fā)與利用專家系統(tǒng)
　　9.2.5 基于Web的好萊塢經理決策支持系統(tǒng)
　9.3 基于Web專家系統(tǒng)的開發(fā)工具
　9.4 小結
　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的特點和數據結構
　　10.2.2 LISP的基本函數
　　10.2.3 遞歸和迭代
　　10.2.4 LISP編程舉例
　10.3 PROLOG
　　10.3.1 語法與數據結構
　　10.3.2 PROLOG程序設計原理
　　10.3.3 PROLOG編程舉例
　10.4 其他語言
　　10.4.1 關系數據模型
　　10.4.2 關系模型的操作語言
　10.5 小結
　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
　參考文獻
索引