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第1章 知识工程与知识管理综述1

1.1 知识工程与人工智能1

1.1.1 知识工程概念1

1.1.2 人工智能概念和发展过程3

1.1.3 知识系统结构和知识工程基础8

1.2 知识工程的核心问题9

1.2.1 知识概念与逻辑推理9

1.2.2 知识表示与知识推理12

1.2.3 知识获取24

1.3 知识管理与知识工程26

1.3.1 知识管理综述26

1.3.2 信息管理与知识管理28

1.3.3 知识工程与知识产业30

1.3.4 知识工程和知识管理相互促进33

习题136

第2章 专家系统及其开发37

2.1 专家系统综述37

2.1.1 专家系统概念37

2.1.2 专家系统结构和原理38

2.1.3 专家系统的应用与开发的困难39

2.2 产生式规则专家系统41

2.2.1 产生式规则知识与推理41

2.2.2 不确定性推理45

2.2.3 解释机制和事实库47

2.2.4 产生式规则知识推理简例49

2.3 元知识与两级推理51

2.3.1 元知识概念51

2.3.2 元知识分类53

2.3.3 领域知识和元知识的两级推理54

2.4 专家系统的黑板结构56

2.4.1 基本原理56

2.4.2 HEARSAY-Ⅱ语言识别系统58

2.4.3 医疗诊断专家系统60

2.5 专家系统开发与实例61

2.5.1 专家系统的开发61

2.5.2 专家系统工具63

2.5.3 单推理树形式的专家系统68

2.5.4 多推理树形式的专家系统70

习题274

第3章 决策支持系统及其开发76

3.1 决策支持系统与智能决策支持系统76

3.1.1 决策支持系统综述76

3.1.2 决策资源与决策支持82

3.1.3 模型实验与模型组合方案84

3.1.4 智能决策支持系统的设计与开发85

3.1.5 决策支持系统实例89

3.2 基于数据仓库的决策支持系统93

3.2.1 数据仓库与联机分析处理93

3.2.2 数据仓库的决策支持101

3.2.3 基于数据仓库的决策支持系统与商业智能103

3.2.4 基于数据仓库的决策支持系统实例105

3.3 综合决策支持系统107

3.3.1 传统决策支持系统与新决策支持系统的比较107

3.3.2 数据仓库与数学模型108

3.3.3 综合决策支持系统结构与原理109

3.3.4 网络环境的综合决策支持系统体系111

3.3.5 网络环境的决策支持系统实例114

习题3118

第4章 计算智能的仿生技术119

4.1 神经计算119

4.1.1 人工神经网络119

4.1.2 反向传播模型BP123

4.1.3 反向传播模型实例分析128

4.1.4 神经网络专家系统130

4.2 模糊计算135

4.2.1 模糊集合及其运算135

4.2.2 模糊推理137

4.2.3 模糊规则的计算公式139

4.2.4 模糊推理方法的比较140

4.3 遗传算法141

4.3.1 遗传算法原理141

4.3.2 优化模型的遗传算法求解145

4.3.3 基于遗传算法的分类学习系统147

4.4 人工生命152

4.4.1 人工生命概述152

4.4.2 人工生命的研究内容和方法153

4.4.3 人工生命实例154

4.4.4 人工生命的实验系统156

习题4158

第5章 机器学习与数据挖掘160

5.1 机器学习与数据挖掘综述160

5.1.1 机器学习概述160

5.1.2 机器学习分类162

5.1.3 知识发现与数据挖掘综述165

5.1.4 数据浓缩与知识表示169

5.2 基于信息论的归纳学习方法173

5.2.1 基于互信息的ID3方法174

5.2.2 基于互信息的C4.5方法178

5.2.3 基于信道容量的IBLE方法179

5.3 基于集合论的归纳学习方法189

5.3.1 AQ11方法189

5.3.2 粗糙集方法194

5.3.3 关联规则挖掘203

习题5210

第6章 公式发现与变换规则的挖掘212

6.1 公式发现212

6.1.1 公式发现综述212

6.1.2 物理化学定律发现系统BACON214

6.1.3 经验公式发现系统FDD218

6.2 变换规则的知识挖掘232

6.2.1 适应变化环境的变换和变换规则232

6.2.2 变换规则的知识挖掘的理论基础234

6.2.3 变换规则的知识推理236

6.2.4 变换规则链的知识挖掘238

6.2.5 适应变化环境的变换规则元知识241

习题6244

第7章 知识管理246

7.1 知识经济与知识管理246

7.1.1 知识经济与知识管理的形成246

7.1.2 知识管理基本原理249

7.1.3 知识管理实例257

7.2 知识管理与学习型组织259

7.2.1 学习型组织概念259

7.2.2 学习型组织与知识管理的整合261

7.2.3 学习型组织实例265

7.3 人力资源管理的理论基础267

7.3.1 知识管理和人力资源管理267

7.3.2 人力资源管理理论268

7.3.3 人力资源管理实例274

习题7278

第8章 知识创造279

8.1 知识创造模型与开源软件279

8.1.1 知识创造模型279

8.1.2 集体协作创造知识的新潮流——开源软件286

8.2 软件进化规律的发掘293

8.2.1 数值计算的进化293

8.2.2 计算机程序的进化297

8.2.3 数据存储的进化300

8.2.4 知识处理的进化302

8.2.5 进化规律的发掘304

8.3 计算机硬件与网络进化规律的发掘307

8.3.1 计算机硬件的理论基础307

8.3.2 计算机的体系结构312

8.3.3 计算机硬件的进化314

8.3.4 硬件进化规律的发掘318

8.3.5 计算机网络的进化320

8.3.6 计算机技术发展趋势323

习题8325

参考文献327