上篇基础篇
第1章 概述
1.1 智能系统的基本概念与特征
1.1.1 什么是智能系统
1.1.2 智能系统的特征
1.2 智能系统的发展
1.2.1 专家系统的孕育(1965年以前)
1.2.2 专家系统的产生(1965—1971年)
1.2.3 专家系统的基本成熟(1972—1977年)
1.2.4 专家系统的进一步发展(1978—1990年)
1.2.5 从专家系统到智能系统(1990年至今)
1.2.6 国内智能系统的发展
1.3 智能系统的类型
1.3.1 诊断型智能系统
1.3.2 解释型智能系统
1.3.3 预测型智能系统
1.3.4 设计型智能系统
1.3.5 规划型智能系统
1.3.6 教育型智能系统
1.3.7 监视型智能系统
1.3.8 控制型智能系统
1.3.9 调试型智能系统
1.3.10 维修型智能系统
1.4 智能系统的基本结构
1.4.1 知识库
1.4.2 推理机构
1.4.3 人机交互接口
1.4.4 知识获取机构
1.4.5 解释机构
1.4.6 数据库
1.5 智能系统与知识工程
1.6 智能系统与其他相关技术的关系
1.6.1 与常规软件技术的结合
1.6.2 与分布式数据库技术的结合
1.6.3 与网络通信技术的结合
1.6.4 与多媒体技术的结合
1.6.5 与知识发现技术的结合
1.6.6 与其他系统的结合
1.7 智能系统的研究意义
1.7.1 促进了人工智能理论的发展
1.7.2 促进了应用领域理论的发展
1.7.3 产生了巨大的经济效益
1.8 本书的基本框架
参考文献
第2章 知识表示与运用
2.1 知识及其分类
2.1.1 知识的本质
2.1.2 知识的分类
2.2 知识表示
2.2.1 知识表示及其要求
2.2.2 知识表示的发展
2.2.3 知识表示法的选择原则
2.2.4 一阶谓词逻辑表示法
2.2.5 产生式表示法
2.2.6 语义网络表示法
2.2.7 框架表示法
2.2.8 面向对象表示法
2.3 不确定知识的表示
2.4 知识的组织、运用、管理与维护
2.4.1 知识的组织
2.4.2 知识的运用
2.4.3 知识的管理
2.4.4 知识的维护
2.5 讨论与展望
参考文献
第3章 知识获取
3.1 概述
3.1.1 知识获取的基本概念
3.1.2 知识获取的发展
3,2 知识获取的基本过程
3.2.1 知识源的确定
3.2.2 知识文本的概念化
3.2.3 知识的形式化
3.2.4 知识库的建立
3.2.5 知识库的测试、精炼、维护
3.3 知识的概念化方法
3.3.1 面谈式知识文本的生成
3.3.2 模拟法知识文本的生成
3.3.3 协议分析法知识文本的生成
3.4 知识的形式化过程
3.4.1 基本概念
3.4.2 知识形式化的“知识表示”方法的选择原则
3.4.3 知识形式化文本的建立过程
3.5 知识库的建立
3.5.1 知识库与数据库
3.5.2 利用KB编辑模块建立KB
3.5.3 利用学习算法模块建立KB
3.5.4 利用知识库管理系统创建KB
3.6 知识库的测试、精炼与维护
3.6.1 知识库的一致性与完整性
3.6.2 知识库的调试与精炼
3.6.3 知识求精
3.6.4 知识库的维护
3.7 知识获取方法
3.7.1 人工知识获取
3.7.2 自动知识获取
3.8 讨论与展望
参考文献
第4章 机器学习与知识发现
4.1 概述
4.1.1 基本概念
4.1.2 机器学习的发展
4.1.3 机器学习的分类
4.2 知识发现
4.2.1 知识发现的定义
4.2.2 知识发现的产生与发展
4.2.3 知识发现过程
4.2.4 知识发现方法
4.3 讨论与展望
参考文献
第5章 知识库系统
5.1 数据与数据库
5.1.1 数据与数据库的定义
5.1.2 数据库与人工智能
5.1.3 数据库的智能化和智能化数据库
5.2 数据仓库
5.2.1 数据仓库的兴起
5.2.2 数据仓库的概念
5.2.3 数据仓库的特点
5.2.4 数据仓库与智能系统
5.3 知识库系统
5.3.1 知识库系统的定义
5.3.2 知识库系统的发展
5.3.3 知识库、知识库管理系统和知识库系统
5.4 讨论与展望
参考文献
第6章 推理机制
6.1 智能系统中推理的基本概念
6.1.1 什么是推理
6.1.2 推理的方式及其分类
6.2 经典逻辑推理
6.2.1 自然演绎推理
6.2.2 归结推理
6.2.3 与/或形演绎推理
6.3 不确定推理
6.3.1 基本概念
6.3.2 主观贝叶斯方法推理
6.3.3 证据理论推理
6.3.4 模糊推理
6.4 讨论与展望
参考文献
第7章 控制策略
7.1 推理方向
7.1.1 正向推理
7.1.2 反向推理
7.1.3 双向混合推理
7.2 搜索策略
7.2.1 深度优先搜索
7.2.2 广度优先搜索
7.2.3 启发式搜索
7.3 冲突消解策略
7.4 应用举例
7.4.1 基于层次因果诊断模型的搜索策略研究
7.4.2 基于UML的诊断推理策略研究
参考文献
第8章 解释机制
8.1 概述
8.1.1 解释机制的概念
8.1.2 解释机制的目标
8.1.3 解释机制的作用
8.1.4 解释机制的类型
8.1.5 解释机制的一般体系结构
8.1.6 解释机制实现应考虑的问题
8.2 解释的方法
8.2.1 预制文本与路径跟踪法
8.2.2 策略解释法
8.2.3 自动程序员法
8.3 讨论与展望
参考文献
第9章 智能代理
9.1 Agent概述
9.1.1 Agent含义
9.1.2 Agent特性
9.1.3 Agent分类与结构
9.2 面向Agent的程序设计
g.2.1 AOP的含义与发展
9.2.2 面向领域工程的Agent开发方法
9.3 多Agent系统
9.3.1 多Agent系统的含义及特征
9.3.2 多Agent系统的组织结构
9.3.3 多Agent系统与分布式系统
9.3.4 多Agent系统与智能系统
9.4 移动Agent系统
9.4.1 移动Agent含义
9.4.2 移动Agent特征
9.4.3 移动Agent体系结构
9.4.4 基于移动Agent的分布计算模型
9.5 讨论与展望
9.5.1 AOP研究
9.5.2 移动Agent研究
参考文献
第10章 分布式系统
10.1 概述
10.1.1 分布式系统的定义与特征
10.1.2 分布式系统发展的动因
10.1.3 分布式系统结构模型
10.2 分布式系统环境与分布式操作系统
10.2.1 分布式系统环境的系统结构及组成
10.2.2 分布式操作系统的系统结构及组成
10.3 分布式数据库系统
10.3.1 相关概念
10.3.2 分布式数据库的数据分布
10.3.3 分布式数据库的设计
10.4 移动分布式系统
10.5 讨论与展望
参考文献
中篇 方法篇
第11章 智能系统的开发方法
11.1 概述
11.1.1 智能系统开发的特殊性
11.1.2 智能系统开发的难点
11.1.3 智能系统开发方法的主要内容
11.1.4 智能系统的选题原则
11.1.5 智能系统的设计原则
11.2 智能系统开发步骤
11.2.1 系统分析阶段
11.2.2 领域模型阶段
11.2.3 系统设计阶段
11.2.4 系统实现阶段
11.2.5 系统测试阶段
11.2.6 系统维护阶段
11.2.7 系统评价阶段
11.3 智能系统评价
11.3.1 评价的内容
11.3.2 智能系统的评价原则
11.3.3 智能系统的评价方法
11.3.4 智能系统的评价级别
11.4 智能系统开发的工具
附录 鱼病诊断系统调查问卷
参考文献
第12章 基于节约覆盖集理论的鱼病诊断算法
12.1 鱼病诊断知识的表示
12.1.1 鱼病诊断知识的分类
12.1.2 案例知识的表示
12.1.3 经验知识的表示
12.2 节约覆盖集理论及其概率模型
12.2.1 疾病诊断问题的数学表述
12.2.2 节约覆盖集理论的概率模型
12.3 基于模糊数学的覆盖集改进模型及其算法
12.3.1 基于模糊数学的改进模型
12.3.2 诊断模型的求解算法
12.3.3 基于模糊数学的覆盖集改进模型在鱼病诊断
中的应用
参考文献
第13章 基于禁忌搜索方法的病因诊断求解策略
13.1 基于覆盖集理论的诊断指标的建立
13.1.1 病因诊断的数学描述
13.1.2 基于覆盖集理论的病因诊断指标的构建
13.1.3 病因诊断问题数学模型的构建
13.2 基于禁忌搜索方法的病因诊断求解策略
13.2.1 组合优化问题及其算法
13.2.2 禁忌搜索算法及其技术要点
13.2.3 基于禁忌搜索算法的病因诊断策略
13.2.4 鱼病的诊断实例
13.3 基本结论
附录 禁忌搜索算法的基本流程
参考文献
下篇案例篇
第14章 鱼病诊断系统
14.1 鱼病诊断系统分析
14.1.1 现行系统调查与研究
14.1.2 系统可行性分析
14.1.3 系统的逻辑模型
14.2 鱼病诊断知识获取
14.2.1 问题识别阶段
14.2.2 知识概念化阶段
14.2.3 知识形式化阶段
14.2.4 知识实现阶段
14.2,5 知识测试阶段
14.3 鱼病诊断系统设计
14.3.1 系统总体结构设计
14.3.2 系统功能模块设计
14.3.3 鱼病诊断处理流程设计
14.4 系统实现
14.4.1 系统开发软件环境
14.4.2 COM组件设计实现
14.4.3 系统开发软件技术
14.4.4 程序举例
14.4.5 系统界面举例
参考文献—
第15章 全过程水产养殖系统
15.1 淡水虾养殖智能系统
15.1.1 系统分析
15.1.2 系统设计
15.1.3 知识的表示与获取
15.1.4 推理机
15.1.5 数据库
15.1.6 系统实现
15.1.7 结论
15.2 河蟹养殖智能系统
15.2.1 蟹种培育分析
15.2.2 知识表示
15.2.3 推理机设计
15.2.4 模型设计
15.2.5 运行实例
15.2.6 结论
参考文献
第16章 淡水养鱼饲料投喂系统
16.1 领域知识分析
16.1.1 淡水鱼养殖流程
16.1.2 淡水鱼养殖过程中饲料的地位
16.1.3 饲料配方
16.1.4 饲料选择
16.1.5 投饲技术—
16.2 系统设计
16.2.1 基于网络的智能系统结构设计
16.2.2 淡水养鱼投饲智能系统功能模块设计
16.2.3 模型库设计
16.3 系统运行结果
参考文献
第17章 水产品价格预测支持系统
17.1 领域模型分析与设计
17.1.1 领域问题识别的指导思想
17.1.2 水产品价格预测支持系统领域问题的概念模型
17.2 水产品价格预测支持系统领域问题的形式化体系
17.2.1 预测问题及其求解过程