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目录1

序言1

前言1

第一章 岩石力学理论发展的新途径1

第一节 引言1

第二节 人的思维在科学发展中起着重要的作用3

第三节 经验和知识是进行科学研究、解决工程与生产问题的基础5

第四节 岩石力学理论发展与工程决策的新途径7

第五节 人工智能为发展智能岩石力学提供了理论基础10

第六节 智能岩石力学与工程决策的系统方法12

第二章 岩石力学知识的表示18

第一节 引言18

第二节 产生式系统表示19

一 基本概念19

二 不确定性推理知识的规则表示21

三 元知识的规则表示22

四 规则的推理与控制23

一 基本概念30

二 语义网络推理30

第三节 语义网络表示30

第四节 框架表示33

一 基本概念33

二 复杂因素关系的框架表示35

三 框架的附加过程与推理42

第五节 神经网络表示43

一 问题求解知识的神经网络表示44

二 非线性函数的神经网络表示46

三 神经网络知识表示的主要特点50

第一节 引言52

第三章 推理方法与不确定性推理模型52

第二节 推理概念53

第三节 推理方法54

第四节 基于Bayes方法的不确定性推理57

第五节 基于随机、模糊分析的不确定性推理63

一 单一路径的不确定性推理63

二 多路径的不确定性组合推理66

三 信息不完全时的推理67

四 推理计算实例67

第一节 引言71

第二节 用自定义函数方法学习知识71

第四章 知识学习71

第三节 用神经网络学习知识79

第四节 用多层前馈网络学习不确定性知识87

第五章 岩石力学问题专家系统开发工具95

第一节 引言95

第二节 领域问题和知识特征的模拟95

第三节 知识库100

一 知识库的参量100

第四节 知识库管理102

二 知识库的结构102

第五节 OEEST的设计与实现111

一 设计目标111

二 综合系统集成设计111

三 OEEST的系统结构117

四 OEEST的运行环境126

第六节 生成专家系统127

第六章 基于知识的岩体分级专家系统130

第一节 引言130

第二节 知识库的建立132

第三节 岩体分级因素的确定与复杂关系的表达138

第四节 一个新的定量分级模式144

第五节 启发式岩体分级知识的组织与表达150

第七章 工程岩体分级分区智能CAD系统162

第一节 引言162

第二节 工程岩体分级分区的智能方法学163

第三节 工程岩体分级分区过程中的推理168

第四节 工程岩体分级分区的CAD模型173

第五节 智能RCS—CAD系统188

第八章 基于知识的围岩支护分区优化设计与决策系统191

第一节 引言191

第二节 支护优化设计的智能方法学192

第三节 问题识别与知识获取195

第四节 支护决策因素分析200

第五节 支护设计的求精205

第六节 一个具有启发性的数学模型210

第七节 OSDES系统212

第九章 工程应用218

第一节 引言218

第二节 坑道（隧道）工程围岩分级与支护设计219

第三节 硐室工程围岩稳定性分级与支护设计224

第四节 矿山巷道围岩稳定性分级与支护设计229

第五节 武钢程潮铁矿矿岩稳定性分级分区与进路支护的优化设计235