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第一章人工智能（AI）与Turbo Prolog语言1

§1.1 人工智能概述1

目 录1

§1.2 对人工智能（AI）术语的理解2

§1.3 实用化的AI2

1.3.1计算机辅助教学2

1.5.3回溯 （13

1.3.2数据库产生器3

1.3.3视觉系统3

1.3.4自然语言处理4

1.3.5语音识别4

1.3.6专家系统5

1.3.7软件工程5

§1.4 AI与Turbo Prolog6

1.4.1陈述式程序设计的优点6

1.4.2迷宫求解7

1.4.3 Turbo Prolog方法9

§1.5 Turbo Prolog运行原理11

1.5.1分解原理11

1.5.2合一13

1.5.4不确定性程序设计16

§1.6 事实与规则18

1.6.1事实18

1.6.2复合事实的构成19

1.6.3复合事实的使用20

1.6.4规则20

5.5.1 知识的逻辑表达 （120

§1.7 领域的使用21

1.7.1 Turbo Prolog表的简介22

1.7.2字符串22

5.5.2知识的框架表达 （123

§2.1 选择和建造正确的工具24

第二章人工智能（AI）工具箱24

§2.2 控制策略24

2.2.1 Repeat—Fail24

2.2.2递归26

§2.3 字符与字符串28

2.3.1字符的处理28

2.2.3循环的控制28

2.3.2字符串的处理31

5.5.4框架系统的应用 （135

2.3.3字符串的插入36

5.5.5框架表达的进一步完善 （136

2.3.4字符串的消去39

§6.2 专家系统的特点 （139

§6.1 专家的特征 （139

2.3.5字符和字符串的替换40

2.3.6串处理工具的进一步扩充42

§2.4 Turbo Prolog的表43

§2.5 字符串与表的协同运行49

§6.6 外壳的建立 （150

§2.6 工具的使用53

§3.1 什么是推理54

第三章机器推理——推理机54

3.1.1分析推理55

3.1.2常识性推理55

§3.2 命题演算56

3.1.4形式推理56

3.1.3元级推理56

§7.1 新产品研制质量评估专家系统 （162

第七章应用实例 （162

3.3.1 谓词演算的基本概念62

§3.3 谓词演算62

3.3.2谓词演算的应用63

§3.4 推理策略和控制策略65

3.4.2反向链的应用65

3.4.1推理机65

3.4.3正向链的使用68

§3.5 推理机的开发70

3.4.4正向链与反向链70

3.5.1 预备知识71

3.5.2推理机程序的编写71

3.5.3测试驱动程序74

3.5.4不确定性处理程序76

3.5.5 Why和How处理程序79

3.5.6Why和How处理程序的解释81

第四章自然语言处理82

§4.1 什么是自然语言82

§4.2 语言的组成83

4.3.1模式配匹法84

§4.3 探索自然语言的处理技术84

4.3.2转移网络的使用85

4.3.3递归转移网络87

4.3.4可扩展的转移网络99

第五章知识的表达116

§5.1 传统方法116

§5.2 AI方法116

§5.3 知识库与数据库117

§5.4 各种类型知识的表达118

§5.5 Turbo Prolog的知识表达能力119

5.5.3利用Turbo Prolog建立框架124

§5.6 语义网络137

第六章专家系统的开发139

§6.3 专家系统的类型140

6.4.1专家系统与传统软件141

§6.4 为什么要专家系统？141

6.4.2专家系统与人类专家的比较142

§6.5 专家系统的组成142

6.5.1 用产生式规则建立知识库143

6.5.2简单的知识库144

§6.7 专家系统外壳的进一步完善154

§6.8 专家系统的实际应用160

7.1.1 问题的提出162

7.1.2系统的形成165

7.1.3汉化方法和系统层次结构168

§7.2 变电所的智能化监视与控制170

7.2.1 问题的提出170

7.2.2 SMCAI系统的基本结构170

7.2.3 工厂供电系统故障分析与专家系统的设计171

7.2.4应用举例173

参考文献175