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前言 1

绪论 1

-1 人工智能及其推理特征 10

-2常识推理的基本内容 30

-3不确定性推理原理与方法 60

4本书的结构 90

第1章测度与信息 111

-1经典集合与模糊集合 111

-2模糊测度及其性质 161

-3概率测度与贝叶斯公式 201

-4信任测度与似然测度 261

-5可能性测度与必然性测度 381

-6模糊测度各类之间的关系 441

-7不确定性度量与信息 491

第2章包含度理论 572

-1 包含度的定义及其性质 572

2包含度的生成方法 652

-3相似度及其在专家系统检索中的应用 762

-4关系数据库系统及其性质 842

-5关系数据库上的知识获取 932

6蕴含度及其在不确定性推理中的应用 972

-7专家系统中证据的合成、传播与修正 1022

-8关系数据库的随机集表示 1072

第3章概率推理 1253

-1概率推理原理 1253

-3主观贝叶斯概率推理 1263

-2贝叶斯网络概率推理 1293

-4主观贝叶斯概率推理的讨论 1343

-5主观概率推理的包含度方法 1413

-6 MYCIN确定因子概率推理方法 1443

-7 MYCIN确定因子的模糊扩张 1513

-8概率推理的区间估计 1593

第4章证据推理 1684

-1证据推理原理 1684

-2关于证据推理的进一步讨论 1764

-3证据推理模式 1814

-4关系数据库上的证据推理 1864

-5模糊关系数据库上的证据推理 1944

-6随机关系数据库上的证据推理 2004

-7基于随机集的证据推理 2044

第5章模糊推理 2075

-1模糊推理原理 2075

-2宏观模糊推理 2125

-3微观模糊推理 2195

-4 Mamdani模糊推理 2285

5 Lukasiewicz多值逻辑的模糊化 2355

-6模糊真值推理 2415

-7模糊推理的神经网络算法 2445

-8模糊规则的谐调性与矛盾规则的排除 2485

第6章信息推理 2556

-1信息推理原理 2556

-2合情推理信息模型 2616

-3概率命题的合情推理 2696

-4 关系数据库上的合情推理 2776

-5假设生成与创新思维 2826

-6默认推理的包含度解释 2876

-7知识库的维护与修正 2896