图书介绍
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- 孔繁胜编著 著
- 出版社： 杭州：浙江大学出版社
- ISBN：7308021637
- 出版时间：2000
- 标注页数：220页
- 文件大小：9MB
- 文件页数：236页
- 主题词：操作系统理论
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图书目录
1 知识库系统概述1
1.1 引言1
1.2 知识及其特性1
1.2.1 数据和信息2
1.2.2 知识的定义2
1.2.3 知识的层次3
1.2.4 知识的类型3
1.3 知识表示4
1.3.1 自然语言4
1.3.2 知识的形式化表示4
1.3.3 不确定性知识的表示5
1.4 知识的运用6
1.4.1 知识的搜索技术6
1.4.2 知识的推理方法7
1.5 知识库和知识库系统10
1.5.1 定义10
1.5.2 知识库的推理和维护11
1.6 知识库系统构造技术12
1.6.1 知识表示模式12
1.6.2 问题求解方法13
1.6.3 知识获取14
1.7 小结16
2 知识的逻辑表达17
2.1 关于推理的简要讨论17
2.1.1 命题和断言17
2.1.2 一致性检查18
2.1.3 演绎19
2.1.4 形式化方法19
2.2 一阶谓词逻辑20
2.2.1 引言20
2.2.2 一阶谓词逻辑语言的句法20
2.2.3 一阶谓词逻辑语言的语义22
2.2.4 命题逻辑中的归结推理方法28
2.3 非经典逻辑在知识处理中的应用31
2.3.1 引言31
2.3.2 多分类逻辑32
2.3.3 模态逻辑37
2.3.4 非单调逻辑50
2.3.5 时序逻辑53
2.3.6 模糊逻辑57
2.4 小结60
3 基于关系的知识表示62
3.1 知识的关系表示62
3.1.1 关系结构62
3.1.2 关系63
3.1.3 关系模型64
3.1.4 关系代数66
3.1.5 关系计算70
3.2 二元关系知识库71
3.2.1 系统的描述71
3.2.2 语义一致性检查72
3.2.3 存在的问题75
4 面向对象的知识表示76
4.1 对象类及其特性76
4.1.1 对象类的定义76
4.1.2 继承性78
4.1.3 封装性81
4.1.4 动态联编81
4.1.5 消息发送83
4.1.6 对象类和例示的关系83
4.2 基于框架的知识表示84
4.2.1 基本概念84
4.2.2 基于框架的推理85
4.3 其于案例的推理--CBR86
4.3.1 CBR循环86
4.3.2 案例的检索87
4.3.3 案例的修改89
4.3.4 错误结论的处理90
4.3.5 基于案例的推理和学习系统--CREEK90
4.4 小结96
5 基于规则的知识表示98
5.1 产生式和产生式系统98
5.2 基于规则的知识表示99
5.2.1 基于规则的系统99
5.2.2 基于规则系统的结构99
5.2.3 基于规则系统的特点100
5.2.4 基于规则系统的实例100
5.3 规则和知识库102
5.3.1 一致性维护102
5.3.2 封闭性世界假定103
5.3.3 在规则中使用变量103
5.4 数据驱动和目标驱动求解方法104
5.4.1 数据驱动方法104
5.4.2 规则中变量的例示106
5.4.3 Rete算法107
5.4.4 目标驱动求解方法108
5.4.5 混合方法109
5.5 搜索策略110
5.5.1 冲突解决方案110
5.5.2 深度优先和宽度优先搜索111
5.5.3 启发式搜索112
5.5.4 规则关系网络112
5.6 解释机制114
5.7 小结115
6 基于模型的知识表示116
6.1 深层模型和浅层模型116
6.1.1 浅层知识模型116
6.1.2 深层知识模型117
6.1.3 混合知识模型118
6.2 基于模型的知识表示119
6.2.1 规则的局限性119
6.2.2 功能、结构和状态建模119
6.2.3 模型的使用121
6.2.4 监控123
6.2.5 试探性诊断123
6.2.6 故障模拟124
6.2.7 使用问题树125
6.3 小结125
7 不确定知识的表示与推理127
7.1 引言127
7.2 概率论128
7.2.1 基本概念128
7.2.2 贝叶斯(Bayes)规则128
7.2.3 贝叶斯规则的另一种表示方法129
7.2.4 一个实例129
7.2.5 概率论处理不确定性的缺陷130
7.3 置信度理论131
7.3.1 引言131
7.3.2 条件部分置信度值小于1.0的规则132
7.3.3 复合条件132
7.3.4 实例132
7.3.5 置信度理论和概率论的相互关系134
7.3.6 置信度理论的优点134
7.4 证据理论134
7.4.1 命题和集合135
7.4.2 基本概率赋值函数135
7.4.3 信任函数136
7.4.4 似然函数和信任区间136
7.4.5 组合概率赋值函数和信任函数137
7.4.6 应用实例138
7.5 可能性理论140
7.6 发生率计算143
7.6.1 纯数值机制的限制144
7.6.2 事件144
7.6.3 发生率计算145
7.6.4 加权概率145
7.6.5 事件的表示146
7.6.6 事件的使用147
7.7 INFERNO147
7.7.1 引言148
7.7.2 INFERNO中的不确定性的传播149
8 知识获取152
8.1 知识获取及其过程152
8.2 知识分析153
8.3 知识获取中的模型154
8.4 自动知识获取155
8.4.1 归纳法符号学习155
8.4.2 优化算法160
8.4.3 人工神经网络162
8.5 基于数据库的知识发现-KDD173
8.5.1 引言173
8.5.2 用数据库作为知识源174
8.5.3 知识发现的过程175
8.5.4 知识发现的方法179
8.5.5 AKS原理及总体结构181
8.6 小结187
9 高性能知识库系统--HPKB189
9.1 HPKB概述189
9.1.1 开发HPKB的目的189
9.1.2 HPKB的关键技术190
9.1.3 HPKB的任务和功能模块190
9.2 本体知识库192
9.2.1 什么是本体192
9.2.2 本体知识表示语言MELD193
9.2.3 HPKB本体知识库的层次结构203
9.2.4 本体知识库推理机制209
9.3 HPKB的知识获取211
9.3.1 知识获取工具HAWK211
9.3.2 从领域本体中生成获取知识的工具216
9.4 小结219