高级专家系统：原理、设计及应用（第二版） [Advanced Expert Systems:Principles,Design and Applications] 下载 mobi epub pdf 电子书 2024

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内容简介

　　《高级专家系统：原理、设计及应用（第二版）》第二版介绍专家系统的理论基础、设计技术及其应用，共11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；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（第二版）》内容比第壹版有较大的更新，特别是补充了许多专家系统的设计方法、编程技术和应用实例。
　　《高级专家系统：原理、设计及应用（第二版）》作为专著和教材，可供高等学校计算机、智能科学与技术、自动化、自动控制、机电工程、电子信息和电子工程及其他专业本科高年级学生和研究生作为“专家系统”课程的教材或参考书，也可供从事专家系统、人工智能和智能系统研究、开发和应用的科技工作者使用。

作者简介

　　蔡自兴，教授，1962年毕业于西安交通大学电机工程系。1962年至今在中南大学从事教学和科研工作，现为信息科学与工程学院教授、博士生导师。1983-1985年为美国普渡大学和内华达大学访问学者，1988-1990年任中国科学院自动化研究所和北京大学信息科学中心客座研究员，1992-1993年任美国伦塞勒工业大学客座教授。2004年4-7月为俄罗斯科学院圣彼得堡信息学与自动化研究所客座研究员。2007年5-8月任丹麦技术大学客座教授。是联合国专家（UNIDO）、国际导航与运动控制科学院院士、纽约科学院院士，全国高等学校首届教学名师奖、宝钢教育基金优秀教师特等奖和徐特立教育奖获得者。
　　曾任第八届湖南省政协副主席，全国政协第九、十届委员会委员。曾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主任、中国自动化学会理事及智能自动化专业委员会委员、中国计算机学会模式识别与人工智能专业委员会委员等职。
　　主要从事人工智能、智能系统、智能控制、智能机器人等研究，是中国智能控制、人工智能、机器人学诸学科的学术带头人之一。已在国内外出版专著、教材40多部，发表学术论文近千篇。还出版散文选集、科普选集、政协提案选辑和科普中篇小说各1部。主持并完成包括国家自然科学基金重点项目在内的科教研究30多项，获国际奖励3项、省部级以上奖励10多项。
　　
　　约翰·德尔金（John Durkin）1970年于美国宾州州立大学（Pennsylvania State University）获得学士学位。1973年和1983年在匹兹堡大学（University of Pittsburgh）分别获得硕士和博士学位。1980-1982年在卡耐基一梅隆大学（Camegie Mellon University）任助理研究员，1986-1987年任宾州州立大学助理教授。
　　现为美国阿克伦大学（University of Akron）电气与计算机工程系副教授，美国智能计算机公司（Intelligent Computer Systems，Inc.）总裁，IEEE高级会员，国际机器人学制造工程师学会高级会员，美国人工智能学会会员。主要研究领域为专家系统和知识工程。出版关于专家系统的著作9部，已发表论文和技术报告90多篇。曾在美国和欧洲一些著名公司和政府机构（如IBM和NASA等）担任高级技术职务，长期从事专家系统的开发和指导工作，取得许多重要成果。1979年获得全美IR100奖（此奖授予当年美国*重要的100项技术性开发成果），1989年在第11届国际人工智能联合会议上获论文奖，1990年被英国知识工程国际刊物授予杰出专家系统指导者奖。
　　
　　龚涛，2003年、2007年在中南大学信息科学与工程学院分别获得硕士、博士学位，2007年至今在东华大学从事教学科研工作。现为东华大学信息科学与技术学院副教授、硕士生导师。2011-2012年作为访问学者留学美国普渡大学（West Lafayette）。2012-2013年担任IEEE免疫计算研究组副主席，2012年牵头创办了免疫计算领域学术刊物Immune Computation，担任主编。2007年为首届上海市晨光学者，2010年为SigmaXi科学研究学会终身会员。曾获首届宝钢教育基金奖优秀学生特等奖（2006年）、上海市优秀教学成果二等奖（2013年）。已发表论文近百篇，SCI、EI检索48篇，获得专利授权19项，出版专著10多本。主持完成上海市自然科学基金项目1项，正在主持上海市教委项目1项。

内页插图

目录

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
2．1 0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 框架的子类剖析
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
第9章 专家系统的评估
第10章 专家系统的编程语言和开发工具
第11章 专家系统的展望
参考文献
索引

前言/序言

　　专家系统是人工智能最重要和最广泛的应用研究领域之一，在过去40多年中获得很大发展，对国民经济各个部门和科学技术各个领域以及人民文化生活与物质生活的方方面面做出不可磨灭的贡献。
　　本书第一版于2005年出版后，受到广大高校师生和其他读者的热烈欢迎。据书市调查显示：本书第一版与中译本《专家系统原理与编程》曾成为国内最受欢迎的两部专家系统著作。本书第一版曾长期脱销，读者反映“一书难求”。这次第二版的问世，将为书籍市场提供一本面貌一新的专家系统著作，尽可能满足读者多年来的渴求。
　　本书第二版介绍专家系统的理论基础、设计技术及其应用，共11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；介绍工智能专家系统的编程语言和开发工具；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。本书内容比第一版有较大的更新，特别是补充了许多专家系统的设计方法、编程技术和应用实例，使本书整体水平得到进一步提升。新版增加内容的篇幅较大，主要包括专家系统的发展史、分类和人在专家系统中的作用；基于规则的反向推理专家系统、基于规则的正向推理专家系统、基于框架专家系统的设计；各种实时专家系统的案例；MATLAB等专家系统的新型编程工具等。
　　本书既是教材又是专著，可作为高等学校计算机、智能科学与技术、自动化、控制工程、机电工程、电子信息和电子工程及其他专业本科高年级学生和研究生的“专家系统”课程教材或参考书，也可供从事专家系统、人工智能和智能系统研究、开发和应用的科技工作者参考。
　　本书第一版和第二版都是由蔡自兴、（美）约翰·德尔金（John Durkin）和龚涛三人合作编著的。约翰·德尔金博士是国际著名的专家系统专家、美国阿克伦大学（University ofAkron）电气与计算机系教授。他在麦克米兰（Macmillan）出版公司发表的专著Expert Sys-tems：Design and De-oeLopment至今仍不失为专家系统的国际经典之作。该书更多的精粹内容已被收入本书，以飨读者。我们在本书修订过程中的合作，使我们的友谊获得持续发展，并希望为中美两国学者和人民的友谊和合作做出微薄贡献。借本书第二版问世之际，我衷心祝愿约翰·德尔金先生健康快乐，生活美满、学术之树常青。
　　龚涛为本书第一版的编著发挥过重要作用。当年他还是我指导的一位博士研究生，尚未毕业，处于学习阶段。现在，他已取得长足进步，是东华大学信息科学与技术学院的一位比较有为的青年学者，在免疫计算等领域崭露头角。我希望他攻坚克难，继续攀登，争取新的突破，获得更大的进步，做出更大贡献。
　　本书第二版编写过程中，我们从国内外许多专家系统著作中吸取了丰富的营养；在参考文献中列出这些著作及其作者，谨向他们致以诚挚感谢。中南大学及其信息科学与工程学院、美国阿克伦大学及其电气与计算机工程系、东华大学及其信息科学与技术学院的有关领导和老师，对本书修订工作提供了有力支持和无私帮助；在此谨向他们表示由衷感谢。蔡竞峰和蔡清波两位博士为本书提供了大量的最新参考资料，并提出不少宝贵建议；《冶金自动化》杂志沈黎颖主编也提供了许多资料。郭瑶、彭梦、文莎、吴冰璐等绘制了部分插图。科学出版社的有关领导和编辑也为本书的编辑出版付出了智慧和辛劳。在此，一并向他们致以亲切问候和谢意。
　　专家系统仍处于持续发展时期，尚有许多问题有待解决，我们也需要进一步深入研究与学习。因此，本书修订本难免还存在一些问题与不足，敬请诸位批评指正。
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