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目录1

前言1

上篇基础篇3

第1章概述3

1.1智能系统的基本概念与特征3

1.1.1什么是智能系统3

1.1.2智能系统的特征4

1.2智能系统的发展6

1.2.1专家系统的孕育（1965年以前）6

1.2.2专家系统的产生（1965—1971年）7

1.2.3专家系统的基本成熟（1972—1977年）8

1.2.4专家系统的进一步发展（1978—1990年）10

1.2.5从专家系统到智能系统（1990年至今）10

1.2.6国内智能系统的发展12

1.3智能系统的类型14

1.3.1诊断型智能系统14

1.3.2解释型智能系统15

1.3.3预测型智能系统15

1.3.4设计型智能系统15

1.3.9调试型智能系统16

1.3.8控制型智能系统16

1.3.6教育型智能系统16

1.3.7监视型智能系统16

1.3.5规划型智能系统16

1.3.10维修型智能系统17

1.4智能系统的基本结构17

1.4.1知识库17

1.4.2推理机构18

1.4.3人机交互接口18

1.4.4知识获取机构18

1.5智能系统与知识工程19

1.4.6数据库19

1.4.5解释机构19

1.6智能系统与其他相关技术的关系20

1.6.1与常规软件技术的结合21

1.6.2与分布式数据库技术的结合21

1.6.3与网络通信技术的结合22

1.6.4与多媒体技术的结合22

1.6.5与知识发现技术的结合22

1.6.6与其他系统的结合23

1.7.1促进了人工智能理论的发展25

1.7智能系统的研究意义25

1.7.2促进了应用领域理论的发展26

1.7.3产生了巨大的经济效益27

1.8本书的基本框架27

参考文献28

第2章知识表示与运用30

2.1知识及其分类30

2.1.1知识的本质30

2.1.2知识的分类32

2.2.2知识表示的发展33

2.2知识表示33

2.2.1知识表示及其要求33

2.2.3知识表示法的选择原则35

2.2.4一阶谓词逻辑表示法35

2.2.5产生式表示法37

2.2.6语义网络表示法40

2.2.7框架表示法43

2.2.8面向对象表示法45

2.3不确定知识的表示48

2.4.1知识的组织50

2.4知识的组织、运用、管理与维护50

2.4.2知识的运用51

2.4.3知识的管理53

2.4.4知识的维护54

2.5讨论与展望55

参考文献55

第3章知识获取57

3.1概述57

3.1.1知识获取的基本概念57

3.1.2知识获取的发展58

3.2知识获取的基本过程59

3.2.1知识源的确定60

3.2.2知识文本的概念化61

3.2.3知识的形式化61

3.2.4知识库的建立62

3.2.5知识库的测试、精炼、维护63

3.3知识的概念化方法63

3.3.1面谈式知识文本的生成64

3.3.2模拟法知识文本的生成65

3.3.3协议分析法知识文本的生成66

3.4.2知识形式化的“知识表示”方法的选择原则67

3.4.3知识形式化文本的建立过程67

3.4.1基本概念67

3.4知识的形式化过程67

3.5知识库的建立68

3.5.1知识库与数据库68

3.5.2 利用KB编辑模块建立KB69

3.5.3利用学习算法模块建立KB70

3.5.4利用知识库管理系统创建KB71

3.6知识库的测试、精炼与维护72

3.6.1知识库的一致性与完整性72

3.6.2知识库的调试与精炼73

3.6.3知识求精74

3.6.4知识库的维护75

3.7知识获取方法76

3.7.1人工知识获取76

3.7.2自动知识获取78

3.8讨论与展望79

参考文献80

第4章机器学习与知识发现83

4.1概述83

4.1.1基本概念83

4.1.2机器学习的发展84

4.1.3机器学习的分类86

4.2知识发现95

4.2.1知识发现的定义95

4.2.2知识发现的产生与发展96

4.2.3知识发现过程98

4.2.4知识发现方法101

4.3讨论与展望105

参考文献106

5.1数据与数据库109

5.1.1数据与数据库的定义109

第5章知识库系统109

5.1.2数据库与人工智能111

5.1.3数据库的智能化和智能化数据库112

5.2数据仓库113

5.2.1数据仓库的兴起114

5.2.2数据仓库的概念114

5.2.3数据仓库的特点115

5.2.4数据仓库与智能系统117

5.3知识库系统119

5.3.1知识库系统的定义119

5.3.2知识库系统的发展120

5.3.3知识库、知识库管理系统和知识库系统122

5.4讨论与展望124

参考文献125

第6章推理机制126

6.1智能系统中推理的基本概念126

6.1.1什么是推理126

6.1.2推理的方式及其分类127

6.2经典逻辑推理133

6.2.1自然演绎推理133

6.2.2归结推理134

6.2.3与／或形演绎推理137

6.3不确定推理143

6.3.1基本概念144

6.3.2主观贝叶斯方法推理147

6.3.3证据理论推理155

6.3.4模糊推理161

6.4讨论与展望170

参考文献170

第7章控制策略172

7.1推理方向172

7.1.1正向推理172

7.1.2反向推理174

7.1.3双向混合推理175

7.2搜索策略176

7.2.1深度优先搜索178

7.2.2 广度优先搜索179

7.2.3启发式搜索179

7.3冲突消解策略182

7.4应用举例183

7.4.1基于层次因果诊断模型的搜索策略研究183

7.4.2基于UML的诊断推理策略研究194

参考文献200

8.1.1解释机制的概念201

8.1 概述201

第8章解释机制201

8.1.2解释机制的目标202

8.1.3解释机制的作用203

8.1.4解释机制的类型203

8.1.5解释机制的一般体系结构204

8.1.6解释机制实现应考虑的问题205

8.2解释的方法205

8.2.1预制文本与路径跟踪法205

8.2.2策略解释法207

8.2.3 自动程序员法207

参考文献210

8.3讨论与展望210

第9章智能代理212

9.1 Agent概述212

9.1.1 Agent含义212

9.1.2 Agent特性213

9.1.3 Agent分类与结构214

9.2面向Agent的程序设计215

9.2.1 AOP的含义与发展216

9.2.2面向领域工程的Agent开发方法216

9.3.1多Agent系统的含义及特征217

9.3多Agent系统217

9.3.2多Agent系统的组织结构218

9.3.3多Agent系统与分布式系统219

9.3.4多Agent系统与智能系统221

9.4移动Agent系统223

9.4.1移动Agent含义223

9.4.2移动Agent特征223

9.4.3移动Agent体系结构224

9.4.4基于移动Agent的分布计算模型225

9.5.1 AOP研究227

9.5.2移动Agent研究227

9.5讨论与展望227

参考文献228

第10章分布式系统229

10.1 概述229

10.1.1 分布式系统的定义与特征229

10.1.2分布式系统发展的动因230

10.1.3分布式系统结构模型230

10.2分布式系统环境与分布式操作系统231

10.2.1 分布式系统环境的系统结构及组成232

10.2.2分布式操作系统的系统结构及组成234

10.3.1相关概念236

10.3分布式数据库系统236

10.3.2分布式数据库的数据分布238

10.3.3分布式数据库的设计239

10.4移动分布式系统241

10.5讨论与展望243

参考文献244

中篇方法篇249

第11章 智能系统的开发方法249

11.1概述249

11.1.1智能系统开发的特殊性249

11.1.4智能系统的选题原则250

11.1.2智能系统开发的难点250

11.1.3智能系统开发方法的主要内容250

11.1.5智能系统的设计原则251

11.2智能系统开发步骤252

11.2.1系统分析阶段252

11.2.2领域模型阶段253

11.2.3系统设计阶段254

11.2.4系统实现阶段255

11.2.5系统测试阶段255

11.2.7系统评价阶段260

11.2.6系统维护阶段260

11.3智能系统评价261

11.3.1评价的内容261

11.3.2智能系统的评价原则261

11.3.3智能系统的评价方法262

11.3.4智能系统的评价级别262

11.4智能系统开发的工具263

附录鱼病诊断系统调查问卷264

参考文献265

第12章基于节约覆盖集理论的鱼病诊断算法267

12.1鱼病诊断知识的表示267

12.1.1鱼病诊断知识的分类268

12.1.2案例知识的表示269

12.1.3经验知识的表示271

12.2节约覆盖集理论及其概率模型272

12.2.1疾病诊断问题的数学表述273

12.2.2节约覆盖集理论的概率模型276

12.3基于模糊数学的覆盖集改进模型及其算法280

12.3.1基于模糊数学的改进模型281

12.3.2诊断模型的求解算法282

中的应用284

12.3.3 基于模糊数学的覆盖集改进模型在鱼病诊断284

参考文献286

第13章 基于禁忌搜索方法的病因诊断求解策略288

13.1基于覆盖集理论的诊断指标的建立288

13.1.1病因诊断的数学描述289

13.1.2 基于覆盖集理论的病因诊断指标的构建289

13.1.3病因诊断问题数学模型的构建291

13.2基于禁忌搜索方法的病因诊断求解策略293

13.2.1组合优化问题及其算法293

13.2.2禁忌搜索算法及其技术要点294

13.2.3基于禁忌搜索算法的病因诊断策略296

13.2.4鱼病的诊断实例298

13.3基本结论301

附录禁忌搜索算法的基本流程301

参考文献302

下篇案例篇305

第14章鱼病诊断系统305

14.1鱼病诊断系统分析306

141.1现行系统调查与研究306

14.1.2系统可行性分析308

14.1.3系统的逻辑模型308

14.2鱼病诊断知识获取310

14.2.1问题识别阶段311

14.2.2知识概念化阶段312

14.2.3知识形式化阶段313

14.2.4知识实现阶段313

14.2.5知识测试阶段315

14.3鱼病诊断系统设计316

14.3.1系统总体结构设计316

14.3.2系统功能模块设计318

14.3.3鱼病诊断处理流程设计320

14.4系统实现322

14.4.1系统开发软件环境323

14.4.2 COM组件设计实现324

14.4.3系统开发软件技术325

14.4.4程序举例327

14.4.5系统界面举例329

参考文献332

第15章全过程水产养殖系统333

15.1淡水虾养殖智能系统333

15.1.1系统分析335

15.1.2系统设计337

15.1.3知识的表示与获取339

15.1.5数据库343

15.1.4推理机343

15.1.6系统实现345

15.1.7结论345

15.2河蟹养殖智能系统345

15.2.1蟹种培育分析346

15.2.2知识表示346

15.2.3推理机设计348

15.2.4模型设计350

15.2.5运行实例352

15.2.6结论355

参考文献356

第16章淡水养鱼饲料投喂系统357

16.1领域知识分析357

16.1.1淡水鱼养殖流程358

16.1.2淡水鱼养殖过程中饲料的地位358

16.1.3饲料配方359

16.1.4饲料选择360

16.1.5投饲技术360

16.2系统设计363

16.2.1 基于网络的智能系统结构设计363

16.2.2 淡水养鱼投饲智能系统功能模块设计364

16.2.3模型库设计366

16.3系统运行结果368

参考文献370

第17章水产品价格预测支持系统371

17.1领域模型分析与设计371

17.1.1领域问题识别的指导思想371

17.1.2 水产品价格预测支持系统领域问题的概念模型372

17.2水产品价格预测支持系统领域问题的形式化体系374

17.2.1预测问题及其求解过程374

17.2.2预测主体与预测专家375

17.2.3预测环境与预测信息376

17.2.4预测需求和预测对象380

17.2.5预测模型382

17.3系统基本结构设计386

17.3.1系统整体结构设计386

17.3.2系统逻辑结构设计387

17.3.3基于Agent的体系结构设计389

17.4系统初步实现393

17.4.1系统整体环境的选择393

17.4.2 Agent结构选择与初步实现394

17.4.3 Agent之间的通信语言与方式396

参考文献397

第18章农业病虫害远程诊断系统400

18.1前言400

18.2系统功能分析401

18.3系统结构设计403

18.3.1系统的硬件结构403

18.3.2系统的软件结构403

18.4系统实现方案409

18.5系统运行模式411

18.6结束语415

参考文献415