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第1部分 基本概念1

第1章 传统的数据处理方法和专家系统1

1.1 引言1

1.2 表达问题1

1.3 知识的表达4

1.4 传统方法8

1.5 类别、关系和规则的可选表示方法13

1.6 一种可选控制结构——产生式系统14

1.7 控制结构和域相关18

1.8 传统方法的其它限制19

1.9 下一步的工作22

第2章 谓词演算和逻辑推理基础24

2.1 引言24

2.2 谓词演算和知识的表达26

2.3 逻辑推理31

2.4 谓词演算作知识处理的问题37

第3章 表达和控制的计算方法40

3.1 转换为知识库系统40

3.2 LISP——一种知识库系统的编程语言43

3.3 域知识的表达47

3.4 控制问题63

第2部分 专家系统应用实例71

第4章 专家系统和专家问题解算机71

4.1 知识库解题71

4.2 专家系统的分类75

第5章 不确定证据的处理——MYCIN和PROSPECTOR79

5.1 引言79

5.2 MYCIN(EMYCIN)概述80

5.3 PROSPECTOR概述88

5.4 结论100

第6章 诊断的相联和因果方法——INTERNIST和CASNET102

6.1 引言102

6.2 INTERNIST研究计划103

6.3 OASNET111

第7章 通过分解因子减小大的搜索空间的方法——启发式DENDRAL和元-DENDRAL118

7.1 处理大的搜索空间118

7.2 应用任务119

7.3 启发式DENDRAL123

7.4 元-DENDRAL128

第8章 用抽取处理庞大的搜索空间——RI和MOLGEN132

8.1 搜索空间中的描述层次132

8.2 R1134

8.3 R1结论140

8.4 MOLCEN140

8.5 MOLGEN结论154

第9章 专家系统的新发展155

9.1 谓词逻辑的自动化155

9.2 谓词逻辑的优点167

9.3 专家系统的发展169

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