專家系統(tǒng)原理與編程

譯者序
前言
第1版序
第1章   專家系統(tǒng)導論 1
1.1   概述 1
1.2   專家系統(tǒng)的定義 1
1.3   專家系統(tǒng)的優(yōu)點 3
1.4   專家系統(tǒng)的基本概念 3
1.5   專家系統(tǒng)的特點 5
1.6   專家系統(tǒng)技術的發(fā)展 6
1.6.1   人類問題求解與產生式 7
1.6.2   知識系統(tǒng)的起源 9
1.7   專家系統(tǒng)的應用與領域 10
1.7.1   專家系統(tǒng)的應用 11
1.7.2   專家系統(tǒng)的適用領域 12
1.8   語言. 外殼和工具 14
1.9   專家系統(tǒng)的要素 15
1.10   產生式系統(tǒng) 18
1.10.1   Post產生式系統(tǒng) 19
1.10.2   Markov算法 20
1.10.3   Rete算法 21
1.11   過程化程序規(guī)范 21
1.11.1   命令式程序設計 22
1.11.2   函數式程序設計 23
1.12   非過程化程序規(guī)范 25
1.12.1   說明性程序設計 25
1.12.2   面向對象程序設計 25
1.12.3   邏輯程序設計 26
1.12.4   專家系統(tǒng) 28
1.12.5   非說明性程序設計 29
1.12.6   基于歸納的程序設計 29
1.13   人工神經系統(tǒng) 30
1.13.1   貨郎擔問題 30
1.13.2   ANS的單元 30
1.13.3   ANS的特點 31
1.13.4   ANS技術的發(fā)展 32
1.13.5   ANS技術的應用 33
1.13.6   ANS的商業(yè)發(fā)展 33
1.14   專家系統(tǒng)與歸納學習的關系 33
1.15   小結 34
第2章   知識的表示 40
2.1   概述 40
2.2   知識的含義 40
2.3   產生式 42
2.4   語義網 44
2.5   對象-屬性-值三元組 46
2.6   PROLOG和語義網 47
2.6.1   PROLOG本質 47
2.6.2   在PROLOG中搜索 49
2.7   語義網的困難之處 50
2.8   模式 51
2.9   框架 52
2.10   框架的困難之處 54
2.11   邏輯與集合 55
2.12   命題邏輯 57
2.13   一階謂詞邏輯 60
2.14   全稱量詞 61
2.15   存在量詞 62
2.16   量詞與集合 62
2.17   謂詞邏輯的局限性 63
2.18   小結 63
第3章   推理方法 67
3.1   概述 67
3.2   樹. 格和圖 67
3.3   狀態(tài)與問題空間 69
3.3.1   狀態(tài)空間的例子 70
3.3.2   非結構化問題空間 72
3.4   與或樹和目標 73
3.5   演繹邏輯與三段論 75
3.6   推理規(guī)則 79
3.7   命題邏輯的局限性 84
3.8   一階謂詞邏輯 85
3.9   邏輯系統(tǒng) 86
3.10   歸結 88
3.11   歸結系統(tǒng)與演繹 90
3.12   淺推理和因果推理 92
3.13   歸結與一階謂詞邏輯 94
3.13.1   轉化為子句形式 95
3.13.2   合一與規(guī)則 97
3.14   正向鏈和反向鏈 98
3.15   其他推理方法 103
3.15.1   類比 103
3.15.2   生成與驗證 104
3.15.3   溯因 105
3.15.4   非單調推理 106
3.16   元知識 109
3.17   小結 109
第4章   不確定性推理 115
4.1   概述 115
4.2   不確定性 115
4.3   誤差種類 115
4.4   誤差與歸納 117
4.5   經典概率 118
4.5.1   經典概率的定義 119
4.5.2   樣本空間 120
4.5.3   概率理論 121
4.6   經驗主觀概率 121
4.7   復合概率 123
4.8   條件概率 124
4.8.1   乘法律 124
4.8.2   貝葉斯定理 126
4.9   假設推理與反向歸納 127
4.10   時間推理與馬爾柯夫鏈 130
4.11   信任幾率 133
4.12   充分性與必然性 134
4.13   推理鏈中的不確定性 136
4.13.1   專家的不一致性 136
4.13.2   不確定性證據 137
4.13.3   修正不確定性 139
4.14   證據組合 139
4.14.1   不確定性證據的分類 139
4.14.2   通過模糊邏輯組合證據 141
4.14.3   有效似然性 142
4.14.4   條件獨立性的困難 143
4.15   推理網 144
4.15.1   PROSPECTOR 144
4.15.2   推理網 145
4.15.3   推理關系 147
4.15.4   推理網的結構 149
4.16   概率的傳播 151
4.17   小結 153
第5章   不精確推理 159
5.1   概述 159
5.2   不確定性與規(guī)則 159
5.2.1   規(guī)則中不確定性的來源 159
5.2.2   缺乏理論基礎 160
5.2.3   規(guī)則間相互影響 160
5.2.4   沖突歸結 161
5.2.5   包含與不確定性 162
5.3   確定性因子 163
5.3.1   貝葉斯方法的難題 164
5.3.2   信任與不信任 164
5.3.3   信任與不信任的測度 166
5.3.4   確定性因子的計算 167
5.3.5   確定性因子的難題 170
5.4   Dempster-Shafer理論 171
5.4.1   識別框架 171
5.4.2   mass函數與未知 172
5.4.3   組合證據 174
5.4.4   信任的標準化 177
5.4.5   移動mass和集合 179
5.4.6   Dempster-Shafer理論的難題 179
5.5   近似推理 180
5.5.1   模糊集合和自然語言 180
5.5.2   模糊集合的操作 186
5.5.3   模糊關系 189
5.5.4   語言變量 193
5.5.5   擴張原理 196
5.5.6   模糊邏輯 196
5.5.7   模糊規(guī)則 198
5.5.8   最大-最小合成 200
5.5.9   最大值和瞬時方法 202
5.5.10   可能性和概率 205
5.5.11   轉換規(guī)則 206
5.5.12   模糊專家系統(tǒng)中的不確定性 208
5.6   不確定性的研究現狀 209
5.7   小結 210
第6章   專家系統(tǒng)設計 217
6.1   概述 217
6.2   選擇合適的問題 217
6.2.1   選擇合適的范例 217
6.2.2   收益 217
6.2.3   工具 218
6.2.4   成本 218
6.3   開發(fā)專家系統(tǒng)的步驟 218
6.3.1   項目管理 218
6.3.2   發(fā)行問題 219
6.3.3   維護和升級 220
6.4   開發(fā)過程中的誤區(qū) 220
6.5   軟件工程與專家系統(tǒng) 221
6.6   專家系統(tǒng)生命周期 223
6.6.1   維護成本 223
6.6.2   瀑布模型 223
6.6.3   代碼修改模型 224
6.6.4   增量模型 224
6.6.5   螺旋模型 225
6.7   詳細生命周期模型 225
6.7.1   計劃 226
6.7.2   知識定義 226
6.7.3   知識設計 227
6.7.4   編碼與校驗 228
6.7.5   知識驗證 228
6.7.6   系統(tǒng)評估 229
6.8   小結 229
第7章   CLIPS介紹 231
7.1   概述 231
7.2   CLIPS 231
7.3   記號 232
7.4   字段 233
7.5   進入和退出CLIPS 235
7.6   事實 235
7.6.1   自定義模板結構 236
7.6.2   多字段槽 236
7.6.3   有序事實 237
7.7   增加和刪除事實 238
7.8   修改和復制事實 240
7.9   監(jiān)視命令 240
7.10   自定義事實結構 241
7.11   規(guī)則的組成 242
7.12   議程與執(zhí)行 244
7.12.1   議程顯示 245
7.12.2   規(guī)則和反射 245
7.12.3   監(jiān)視激活. 規(guī)則和統(tǒng)計數據 246
7.13   結構處理命令 247
7.13.1   顯示特定結構的成員清單 247
7.13.2   顯示指定結構成員的文本描述 247
7.13.3   刪除指定的結構成員 248
7.13.4   清除CLIPS環(huán)境中的所有結構 249
7.14   打印輸出命令 249
7.15   使用復合規(guī)則 250
7.15.1   在規(guī)則中捕獲真實世界 250
7.15.2   多模式的規(guī)則 250
7.16   設置斷點命令 251
7.17   調入和保存結構 252
7.17.1   從文件中調入結構 252
7.17.2   監(jiān)視編譯 253
7.17.3   將結構保存到文件中 253
7.18   注釋結構 253
7.19   小結 254
第8章   模式匹配 258
8.1   概述 258
8.2   變量 258
8.3   變量的復合用法 259
8.4   事實地址 259
8.5   單字段通配符 261
8.6   塊世界 262
8.7   多字段通配符和變量 266
8.7.1   多字段通配符 266
8.7.2   多字段變量 267
8.7.3   以多種方式進行模式匹配 268
8.7.4   堆棧的實現 269
8.7.5   塊世界問題的重新探討 270
8.8   字段約束 270
8.8.1   非字段約束 270
8.8.2   或字段約束 271
8.8.3   與字段約束 271
8.8.4   字段約束組合 272
8.9   函數和表達式 273
8.9.1   基本數學函數 273
8.9.2   可變參數運算 274
8.9.3   優(yōu)先級和嵌套表達式 275
8.10   使用規(guī)則求和 275
8.11   Bind函數 277
8.12   I/O函數 278
8.12.1   Read函數 278
8.12.2   Open函數 278
8.12.3   Close函數 279
8.12.4   對文件進行讀寫操作 280
8.12.5   Format函數 280
8.12.6   Readline函數 282
8.13   小結 282
第9章   高級模式匹配 288
9.1   概述 288
9.2   棍子游戲 288
9.3   輸入技術 288
9.4   謂詞函數 289
9.5   測試條件元素 290
9.6   謂詞字段約束 291
9.7   返回值字段約束 292
9.8   棍子游戲程序 293
9.9   OR條件元素 294
9.10   AND條件元素 296
9.11   NOT條件元素 297
9.12   EXISTS條件元素 299
9.13   FORALL條件元素 300
9.14   LOGICAL條件元素 302
9.15   實用命令 305
9.15.1   System命令 305
9.15.2   Batch命令 305
9.15.3   Dribble-on和Dribble-off命令 307
9.16   小結 307
第10章   模塊化設計和執(zhí)行控制 312
10.1   概述 312
10.2   自定義模板屬性 312
10.2.1   類型屬性 312
10.2.2   靜態(tài)和動態(tài)約束檢查 313
10.2.3   允許值屬性 314
10.2.4   范圍屬性 315
10.2.5   基數屬性 315
10.2.6   缺省屬性 315
10.2.7   缺省動態(tài)屬性 317
10.2.8   沖突槽屬性 318
10.3   優(yōu)先級 318
10.4   階段和控制事實 320
10.5   優(yōu)先級屬性的誤用 323
10.6   自定義模塊結構 325
10.7   輸入輸出事實 327
10.8   模塊與執(zhí)行控制 330
10.8.1   Focus命令 331
10.8.2   控制和檢查焦點棧 333
10.8.3   Return命令 334
10.8.4   自動焦點特性 335
10.8.5   替換階段和控制事實 336
10.9   小結 336
第11章   基于規(guī)則語言的效率 342
11.1   概述 342
11.2   Rete模式匹配算法 342
11.3   模式網絡 344
11.4   連接網絡 346
11.5   模式順序的重要性 348
11.5.1   計算規(guī)則match-1的匹配 349
11.5.2   計算規(guī)則match-2的匹配 350
11.5.3   Matches命令 350
11.5.4   觀察狀態(tài)變化 352
11.6   排列模式以求高效 353
11.6.1   最特定的模式優(yōu)先 353
11.6.2   匹配易變事實的模式置后 353
11.6.3   匹配最少事實的模式優(yōu)先 353
11.7   多字段變量與效率 353
11.8   測試條件元素與效率 354
11.9   內置的模式匹配約束 356
11.10   通用規(guī)則與專用規(guī)則 356
11.11   過程函數 357
11.11.1   If函數 358
11.11.2   While函數 358
11.11.3   Halt函數 359
11.12   簡單規(guī)則與復雜規(guī)則 360
11.13   裝載和存儲事實 361
11.14   小結 362
第12章   專家系統(tǒng)設計實例 366
12.1   概述 366
12.2   確定性因子 366
12.3   判定樹 369
12.3.1   多叉判定樹 371
12.3.2   判定學習樹 371
12.3.3   一個基于規(guī)則的判定樹程序 373
12.3.4   判定樹程序的逐步跟蹤 377
12.4   反向鏈 380
12.4.1   一個反向鏈的算法 380
12.4.2   CLIPS反向鏈規(guī)則的表達 381
12.4.3   CLIPS反向鏈推理機 383
12.4.4   反向鏈系統(tǒng)的逐步跟蹤 385
12.5   監(jiān)視問題 388
12.5.1   問題描述 389
12.5.2   開始必需的細節(jié) 390
12.5.3   知識定義 391
12.5.4   執(zhí)行的控制 392
12.5.5   讀取傳感器的原始值 393
12.5.6   檢測趨勢 397
12.5.7   發(fā)出警告 399
12.6   小結 400
附錄A   一些有用的等式 403
附錄B   一些基本量詞公式及其含義 404
附錄C   一些集合性質 405
附錄D   關于CLIPS 406
附錄E   CLIPS命令與函數 407
附錄F   CLIPS BNF范式 417