全国高技术重点图书 智能决策技术pdf电子书版本下载

点此进入-本书在线PDF格式电子书下载【推荐-云解压-方便快捷】直接下载PDF格式图书。移动端-PC端通用
种子下载[BT下载速度快] 温馨提示：（请使用BT下载软件FDM进行下载）软件下载地址页 直链下载[便捷但速度慢]   [在线试读本书]   [在线获取解压码]

全国高技术重点图书 智能决策技术PDF格式电子书版下载

下载的文件为RAR压缩包。需要使用解压软件进行解压得到PDF格式图书。

建议使用BT下载工具Free Download Manager进行下载,简称FDM(免费,没有广告,支持多平台）。本站资源全部打包为BT种子。所以需要使用专业的BT下载软件进行下载。如 BitComet qBittorrent uTorrent等BT下载工具。迅雷目前由于本站不是热门资源。不推荐使用！后期资源热门了。安装了迅雷也可以迅雷进行下载！

（文件页数 要大于 标注页数，上中下等多册电子书除外）

注意：本站所有压缩包均有解压码： 点击下载压缩包解压工具

第一章 智能决策技术综述 1

1.1 决策支持系统导论 1

1.1.1 决策支持系统的形成 1

1.1.2 决策支持系统概念 4

1.2 人工智能综述 5

1.2.1 人工智能发展历史 5

1.2.2 人工智能概念和研究范围 7

1.2.3 人工智能的前景 8

1.3 决策支持新技术 9

1.3.1 数据仓库 9

1.3.2 数据开采 15

习题 21

第二章 决策支持系统 22

2.1 决策支持系统原理和结构 22

2.1.1 辅助决策方式 22

2.1.2 决策支持系统结构 23

2.1.3 决策支持系统的三系统结构形式 25

2.1.4 决策支持系统的统一结构形式 27

2.2 决策支持系统的开发技术 29

2.2.1 决策支持系统的基本问题 29

2.2.2 决策支持系统的主要关键技术 30

2.3 模型库系统 32

2.3.1 模型库 32

2.3.2 模型库和方法库 34

2.3.3 模型库的组织和存储 36

2.3.4 模型库管理系统 37

2.4 决策支持系统设计和开发 42

2.4.1 决策支持系统开发过程 42

2.4.2 决策支持系统设计 46

2.4.3 决策支持系统的开发 49

2.5 决策支持系统实例 52

2.5.1 物资申请和库存的计划汇总 53

2.5.2 制定物资分配方案 53

2.5.3 物资调拨预处理 55

2.5.4 制定物资运输方案 55

2.5.5 制定物资调拨方案 56

2.5.6 物资调拨决策支持系统结构 56

习题 58

第三章 专家系统 60

3.1 专家系统综述 60

3.1.1 专家系统概念 60

3.1.2 专家系统原理 61

3.1.3 专家系统应用 62

3.2 知识表示和推理 64

3.2.1 综述 64

3.2.2 产生式规则 66

3.2.3 语义网络 69

3.2.4 框架 72

3.2.5 剧本 75

3.2.6 模糊集合 77

3.3 产生式规则专家系统 82

3.3.1 不确定性推理 83

3.3.2 解释机制和事实数据库 85

3.3.3 元知识 87

3.3.4 应用举例 91

3.4 专家系统的黑板结构 93

3.4.1 基本原理 93

3.4.2 HEARSAY-Ⅱ系统 95

3.4.3 医疗诊断系统 96

3.5 专家系统开发和实例 98

3.5.1 知识获取 98

3.5.2 专家系统的开发 99

3.5.3 专家系统实例 106

习题 112

第四章 神经网络系统 114

4.1神经网络综述 114

4.1.1 神经网络的兴起 114

4.1.2 神经网络概念 116

4.2 神经网络的几何意义 118

4.2.1 神经元与超平面 118

4.2.2 线性样本与非线性样本 120

4.2.3 神经元的变换作用 121

4.3 前馈式神经网络 122

4.3.1 感知机模型（Perceptron） 122

4.3.2 函数型网络模型 124

4.3.3 B-P反向传播模型 126

4.4 反馈式神经网络 134

4.4.1 离散型Hopfield神经网络 134

4.4.2 连续型Hopfield神经网络模型 138

4.5 神经网络专家系统 142

4.5.1 神经网络专家系统概念 142

4.5.2 神经网络专家系统的参数选取 145

4.5.3 神经网络的容错性 146

习题 147

第五章 机器学习系统 150

5.1 机器学习综述 150

5.1.1 前言 150

5.1.2 机器学习分类 151

5.2 基于信息论的学习方法 156

5.2.1 信息论原理 156

5.2.2 基于互信息的ID3算法 160

5.2.3 基于信道容量的IBLE算法 164

5.3 基于集合论的学习方法 171

5.3.1 粗集方法 171

5.3.2 概念树方法 175

5.3.3 AQ方法 181

5.4 遗传算法 186

5.4.1 遗传算法的形成和发展 186

5.4.2 遗传算法的原理 189

5.4.3 遗传算法的分类学习系统 195

5.5 经验公式的机器发现 200

5.5.1 机器发现概述 200

5.5.2 BACON系统 201

5.5.3 FDD系统 203

习题 210

第六章 智能决策系统及其开发 212

6.1 智能决策系统 212

6.1.1 智能决策支持系统 212

6.1.2 智能决策系统新结构体系 214

6.1.3 智能决策支持系统实例 216

6.2 决策支持系统开发工具GFKD-DSS 221

6.2.1 GFKD-DSS系统结构 222

6.2.2 GFKD-DSS语言体系 223

6.2.3 DSS程序的编译和解释执行 228

6.2.4 实际决策支持系统的开发 229

6.3 分布式多媒体智能决策支持系统开发平台DM-IDSSP 230

6.3.1 总体设计思想 231

6.3.2 平台基础部件 233

6.3.3 平台集成环境 250

6.3.4 智能决策支持系统的开发 254

习题 256

参考文献 257