图书介绍
知识工程pdf电子书版本下载
- 史忠植编著 著
- 出版社： 北京：清华大学出版社
- ISBN：730200028X
- 出版时间：1988
- 标注页数：217页
- 文件大小：12MB
- 文件页数：226页
- 主题词：
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图书目录
目录 1
第一章 绪论 1
1.1 知识和智能 1
1.2 知识工程是一门新兴的边缘学科 2
1.3 知识工程是智能计算机的理论基础 2
1.4 知识工程是新技术革命的重要工具 3
1.5 知识工程和思维科学 4
1.6 知识工程研究的基础课题 6
参考文献 8
第二章 知识工程的逻辑基础 9
2.1 合适公式 9
2.2 形式推理规则 10
2.3 前束范式 13
2.4 公式转化 13
2.5 归结原理 15
2.6 置换和合 15
参考文献 17
3.1 知识处理语言 18
第三章 面向知识工程的语言 18
3.2 LISP 19
3.2.1 语言概况 20
3.2.2 基本LISP函数 22
3.2.3 LISP程序举例——皇后问题 27
3.3 PROLOG 29
3.3.1 文法规则及数据结构 29
3.3.2 程序 30
3.3.4 PROLOG的程序设计技术 33
3.3.3 内部谓词 33
参考文献 34
第四章 知识表示 35
4.1 逻辑模式 35
4.2 框架 36
4.3 语义网络 38
4.4 产生式系统 40
4.5 过程模式 43
4.6 状态空间搜索模式 43
4.7 知识表示语言 44
4.7.1 KRL 44
参考文献 45
4.7.2 MIRROR 45
第五章 搜索策略 47
5.1 深度优先搜索法 47
5.2 广度优先搜索法 48
5.3 爬山法 48
5.4 回溯策略 49
5.5 图搜索策略 50
5.6 启发式搜索策略 52
5.6.1 估价函数 52
5.6.2 算法A 53
5.6.3 估价函数的启发能力 54
5.7 与或图搜索 54
5.8 博弈树搜索 56
5.8.1 极大极小法 57
5.8.2 α-β过程 57
5.8.3 α-β过程的搜索效率 60
参考文献 60
第六章 推理机制 61
6.1 三段论 61
6.2 归结反演系统 62
6.3.1 正向演绎系统 64
6.3 基于规则的演绎系统 64
6.3.2 逆向演绎系统 65
6.3.3 正向和逆向联合演绎系统 65
6.4 归纳推理 65
6.4.1 简单枚举法 65
6.4.2 类比推理 66
6.5 不精确推理 66
参考文献 69
7.1 学习模型 70
第七章 知识获取和机器学习 70
7.2 机械学习 73
7.3 指导学习 75
7.4 实例学习 77
7.5 类推学习 83
7.6 发现学习系统AM 85
7.6.1 AM的体系 85
7.6.2 AM和学习的双空间观点 87
7.6.3 AM的初始知识库 90
7.7 知识获取系统 91
7.7.1 元推理和演绎机制 92
7.7.2 归纳机制 95
7.7.3 知识同化 98
7.7.4 知识调节 98
参考文献 100
第八章 知识库系统 101
8.1 数据库系统 101
8.2 逻辑关系型数据库系统 101
8.3 DEDUCE的演绎原理 102
8.4 XDB演绎数据库系统 106
8.5 INGRES演绎数据库系统 109
8.6 知识库管理系统 113
参考文献 114
第九章 专家系统 115
9.1 概述 115
9.2 化学专家系统——DENDRAL 116
9.2.1 启发式DENDRAL系统 116
9.2.2 CONGEN系统和它的扩展 120
9.2.3 元DENDRAL系统 120
9.3 医学专家系统——MYCIN 122
9.3.1 系统知识 123
9.3.2 控制结构 126
9.3.3 信任度计算模型 129
9.3.4 知识获取 131
9.3.5 一个咨询例子 132
9.3.6 其它医学专家系统 133
9.4 地质勘探专家系统——PROSPECTOR 136
9.4.1 推理网络 137
9.4.2 似然推理模型 141
9.5.1 EMYCIN 152
9.5 专家系统开发环境 152
9.5.2 AGE 153
参考文献 154
第十章 决策支持系统 155
10.1 决策分析 155
10.2 决策方法 156
10.2.1 风险情况下的决策 156
10.2.2 不确定情况下的决策标准 158
10.3 决策支持系统概述 159
10.4 决策支持系统的构成 161
10.4.3 问题处理系统 162
10.4.1 语言系统 162
10.4.2 知识系统 162
10.5 决策支持系统的开发 163
10.6 决策支持系统的开发系统 166
参考文献 168
第十一章 自然语言理解 169
11.1 自然语言理解的发展 169
11.2 机器翻译 172
11.3.1 语法分析 177
11.3 自然语言处理的主要方法 177
11.3.2 语义结构 178
11.3.3 语用学 179
11.4 自然语言处理系统 180
11.4.1 LUNAR 180
11.4.2 SHRDLU 181
11.4.3 MARGIE 183
11.5 自然语言的逻辑语法 186
11.6 认知心理学和认知语言学 187
参考文献 189
12.1 新一代计算机 191
第十二章 新一代计算机和知识库机 191
12.2 数据流计算机 194
12.2.1 基本概念 195
1 2.2.2 数据流机器的模型系统 196
12.2.3 数据流多机系统及其互联网络 200
12.3 LISP计算机 202
12.3.1 MIT的CONS/CADR机 203
12.3.2 日本电子技术综合研究所的LISP机 204
12.3.3 MIT的Scheme-79机 207
12.4.1 基于归约机制的并行推理机（PIM-R） 208
12.4 并行推理机 208
12.4.2 基于数据流机制的并行推理机（PIM-D） 209
12.5 数据库计算机 210
12.5.1 高速数据处理技术 210
12.5.2 数据库计算机的分类 211
12.6 知识库机 212
12.6.1 Delta的体系 212
12.6.2 RSP子系统 215
1 2.6.3 HM子系统 216
参考文献 216