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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 知识系统的结构和知识工程的基础9

1.2 知识工程的核心问题10

1.2.1 知识概念与逻辑推理10

1.2.2 知识表示与知识推理13

1.2.3 知识获取25

1.3 知识管理与知识工程27

1.3.1 知识管理综述27

1.3.2 信息管理与知识管理29

1.3.3 知识工程与知识产业31

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 解释机制和事实数据库48

2.2.4 产生式规则知识推理简例50

2.3 元知识与两级推理52

2.3.1 元知识概念52

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55

2.3.4 元知识的应用55

2.4 专家系统的黑板结构56

2.4.1 基本原理57

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62

2.5.1 专家系统的开发62

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275

第3章 决策支持系统与商务智能77

3.1 决策支持系统与智能决策支持系统77

3.1.1 决策支持系统与商务智能综述77

3.1.2 决策资源与决策支持83

3.1.3 模型实验与模型组合方案85

3.1.4 智能决策支持系统的设计与开发86

3.1.5 决策支持系统实例91

3.2 网络环境的决策支持系统95

3.2.1 网络环境的决策支持系统概述95

3.2.2 网络环境的智能决策支持系统96

3.2.3 基于客户／服务器的决策支持系统开发平台98

3.2.4 基于客户／服务器的决策支持系统实例103

3.3 商务智能——基于数据仓库的决策支持系统105

3.3.1 商务智能概述105

3.3.2 数据仓库与联机分析处理107

3.3.3 基于数据仓库的决策支持系统114

3.3.4 商务智能实例117

习题3123

第4章 计算智能的仿生技术124

4.1 神经计算124

4.1.1 人工神经网络124

4.1.2 反向传播模型BP129

4.1.3 反向传播模型实例分析133

4.1.4 神经元网络专家系统135

4.2 模糊计算141

4.2.1 模糊集合及其运算141

4.2.2 模糊推理144

4.2.3 模糊规则的计算公式145

4.2.4 模糊推理方法的比较146

4.3 遗传算法147

4.3.1 遗传算法原理147

4.3.2 优化模型的遗传算法求解151

4.3.3 基于遗传算法的分类学习系统153

4.4 人工生命158

4.4.1 人工生命概述158

4.4.2 人工生命的研究内容和方法159

4.4.3 人工生命实例160

4.4.4 人工生命的实验系统162

习题4163

第5章 机器学习与数据挖掘166

5.1 机器学习与数据挖掘综述166

5.1.1 机器学习概述166

5.1.2 机器学习分类168

5.1.3 知识发现与数据挖掘综述172

5.1.4 数据浓缩与知识表示175

5.2 基于信息论的归纳学习方法180

5.2.1 基于互信息的ID3方法180

5.2.2 基于信息增益率的C4.5方法185

5.2.3 基于信道容量的IBLE方法186

5.3 基于集合论的归纳学习方法195

5.3.1 粗糙集方法196

5.3.2 关联规则挖掘205

习题5212

第6章 公式发现与变换规则的挖掘213

6.1 公式发现213

6.1.1 公式发现综述213

6.1.2 物理化学定律发现系统BACON215

6.1.3 经验公式发现系统FDD220

6.2 变换规则的知识挖掘233

6.2.1 适应变化环境的变换和变换规则233

6.2.2 变换规则知识挖掘的理论基础235

6.2.3 变换规则的知识推理237

6.2.4 变换规则链的知识挖掘239

6.2.5 适应变化环境的变换规则元知识242

习题6245

第7章 知识管理与知识创造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248

7.1.3 知识管理与学习型组织256

7.2 知识创造260

7.2.1 知识创造模型260

7.2.2 知识创造典范——开源软件265

7.3 大数据与关联知识270

7.3.1 从数据到决策的大数据时代270

7.3.2 大数据型科学研究新范式276

7.3.3 从关联分析中创造新知识278

7.3.4 大数据的决策支持281

习题7281

第8章 计算机进化规律的发掘283

8.1 计算机软件进化规律的发掘283

8.1.1 数值计算的进化283

8.1.2 计算机程序的进化287

8.1.3 数据存储的进化290

8.1.4 知识推理的进化294

8.1.5 软件进化规律296

8.2 计算机硬件进化规律的发掘300

8.2.1 计算机硬件的理论基础300

8.2.2 计算机的体系结构303

8.2.3 计算机硬件的进化305

8.2.4 计算机硬件进化规律310

8.3 计算机网络进化规律的发掘311

8.3.1 计算机网络的进化311

8.3.2 计算机网络的进化规律317

8.4 计算机技术发展趋势318

8.4.1 计算机软件发展趋势319

8.4.2 计算机硬件与网络的发展趋势319

习题8321

附录A 部分思考题参考答案322

附录B 部分计算题答案334

参考文献346