知識庫系統(tǒng)原理

定　價：￥30.00

作　者：	孔繁勝編著
出版社：	浙江大學(xué)出版社
叢編項：	計算機(jī)應(yīng)用技術(shù)前沿叢書
標(biāo)　簽：	操作系統(tǒng)理論

ISBN：	9787308021630	出版時間：	2000-01-01	包裝：	平裝
開本：	29cm	頁數(shù)：	220頁	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　知識庫系統(tǒng)”是人工智能的一個重要分支，是近年來發(fā)展起來的一門綜合性的新興學(xué)科。隨著計算機(jī)科學(xué)技術(shù)和人工智能技術(shù)的迅速發(fā)展，基于知識的智能系統(tǒng)已在工業(yè)、農(nóng)業(yè)、軍事和科教等國民經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用；與此同時，人們對智能系統(tǒng)的要求和期望也越來越高，迫切希望它們能有效地解決更加復(fù)雜的問題。實踐證明，任何一個智能系統(tǒng)的行為都離不開知識，如何合理地存貯、組織、管理、應(yīng)用和共享知識是所有智能系統(tǒng)深入發(fā)展所面臨的共同問題。本書以知識庫系統(tǒng)的發(fā)展為主線，結(jié)合知識處理和數(shù)據(jù)庫技術(shù)的最新成果，全面地介紹了知識庫系統(tǒng)的基礎(chǔ)理論、技術(shù)進(jìn)展、現(xiàn)有成就和今后的發(fā)展趨勢。本書第l章是知識庫系統(tǒng)的概還，簡要介紹了知識和知識庫的定義、知識庫系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和相關(guān)的技術(shù)，使讀者對本書有一個全面的了解。一階謂詞邏輯語言是最基本的知識表示工具，也是邏輯程序設(shè)計的基礎(chǔ)，第2章在扼要闡述一階謂詞邏輯原理的基礎(chǔ)上介紹了近十余年發(fā)展起來的非經(jīng)典邏輯及其在知識庫系統(tǒng)中的應(yīng)用。

作者簡介

暫缺《知識庫系統(tǒng)原理》作者簡介

圖書目錄

1  知識庫系統(tǒng)概述
1. 1  引言
1. 2  知識及其特性
1. 2. 1  數(shù)據(jù)和信息
1. 2. 2  知識的定義
1. 2. 3  知識的層次
1. 2. 4  知識的類型
1. 3  知識表示
1. 3. 1  自然語言
1. 3. 2  知識的形式化表示
1. 3. 3  不確定性知識的表示
1. 4  知識的運用
1. 4. 1  知識的搜索技術(shù)
1. 4. 2  知識的推理方法
1. 5  知識庫和知識庫系統(tǒng)
1. 5. 1  定義
1. 5. 2  知識庫的推理和維護(hù)
1. 6  知識庫系統(tǒng)構(gòu)造技術(shù)
目錄
1  知識庫系統(tǒng)概述
1. 1  引言
1. 2  知識及其特性
1. 2. 1  數(shù)據(jù)和信息
1. 2. 2  知識的定義
1. 2. 3  知識的層次
1. 2. 4  知識的類型
1. 3  知識表示
1. 3. 1  自然語言
1. 3. 2  知識的形式化表示
1. 3. 3  不確定性知識的表示
1. 4  知識的運用
1. 4. 1  知識的搜索技術(shù)
1. 4. 2  知識的推理方法
1. 5  知識庫和知識庫系統(tǒng)
1. 5. 1  定義
1. 5. 2  知識庫的推理和維護(hù)
1. 6  知識庫系統(tǒng)構(gòu)造技術(shù)
1. 6. 1  知識表示模式
1. 6. 2  問題求解方法
1. 6. 3  知識獲取
1. 7  小結(jié)
2  知識的邏輯表達(dá)
2. 1  關(guān)于推理的簡要討論
2. 1. 1  命題和斷言
2. 1. 2  一致性檢查
2. 1. 3  演繹
2. 1. 4  形式化方法
2. 2  一階謂詞邏輯
2. 2. 1  引言
2. 2. 2  一階謂詞邏輯語言的句法
2. 2. 3  一階謂詞邏輯語言的語義
2. 2. 4  命題邏輯中的歸結(jié)推理方法
2. 3  非經(jīng)典邏輯在知識處理中的應(yīng)用
2. 3. 1  引言
2. 3. 2多分類邏輯
2. 3. 3  模態(tài)邏輯
2. 3. 4  非單調(diào)邏輯
2. 3. 5  時序邏輯
2. 3. 6  模糊邏輯
2. 4  小結(jié)
3  基于關(guān)系的知識表示
3. 1  知識的關(guān)系表示
3. 1. 1  關(guān)系結(jié)構(gòu)
3. 1. 2  關(guān)系
3. 1. 3  關(guān)系模型
3. 1. 4  關(guān)系代數(shù)
3. 1. 5  關(guān)系計算
3. 2  二元關(guān)系知識庫
3, 2. 1  系統(tǒng)的描述
3. 2. 2  語義一致性檢查
3. 2. 3  存在的問題
4  面向?qū)ο蟮闹R表示
4. 1  對象類及其特性
4. 1. 1  對象類的定義
4. 1. 2  繼承性
4. 1. 3  封裝性
4. 1. 4  動態(tài)聯(lián)編
4. 1. 5  消息發(fā)送
4. 1. 6  對象類和例示的關(guān)系
4. 2  基于框架的知識表示
4. 2. 1  基本概念
4. 2. 2  基于框架的推理
4. 3  基于案例的推理--CBR
4. 3. 1  CBR循環(huán)
4. 3. 2  案例的檢索
4. 3. 3  案例的修改
4. 3. 4  錯誤結(jié)論的處理
4. 3. 5  基于案例的推理和學(xué)習(xí)系統(tǒng)--CREEK
4. 4  小結(jié)
5  基于規(guī)則的知識表示
5. 1  產(chǎn)生式和產(chǎn)生式系統(tǒng)
5. 2  基于規(guī)則的知識表示
5. 2. 1  基于規(guī)則的系統(tǒng)
5. 2. 2  基于規(guī)則系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)
5. 2. 3  基于規(guī)則系統(tǒng)的特點
5. 2. 4  基于規(guī)則系統(tǒng)的實例
5. 3  規(guī)則和知識庫
5. 3. 1  一致性維護(hù)
5. 3. 2  封閉性世界假定
5. 3. 3  在規(guī)則中使用變量
5. 4  數(shù)據(jù)驅(qū)動和目標(biāo)驅(qū)動求解方法
5. 4. 1  數(shù)據(jù)驅(qū)動方法
5. 4. 2  規(guī)則中變量的例示
5. 4. 3  Rete算法
5. 4. 4  目標(biāo)驅(qū)動求解方法
5. 4. 5  混合方法
5. 5  搜索策略
5. 5. 1  沖突解決方案
5. 5. 2  深度優(yōu)先和寬度優(yōu)先搜索
5. 5. 3  啟發(fā)式搜索
5. 5. 4  規(guī)則關(guān)系網(wǎng)絡(luò)
5. 6  解釋機(jī)制
5. 7  小結(jié)
6  基于模型的知識表示
6. 1  深層模型和淺層模型
6. 1. 1  淺層知識模型
6. 1. 2  深層知識模型
6. 1. 3  混合知識模型
6. 2  基于模型的知識表示
6. 2. 1  規(guī)則的局限性
6. 2. 2  功能. 結(jié)構(gòu)和狀態(tài)建模
6. 2. 3  模型的使用
6. 2. 4  監(jiān)控
6. 2. 5  試探性診斷
6. 2. 6  故障模擬
6. 2. 7  使用問題樹
6. 3  小結(jié)
7  不確定知識的表示與推理
7. 1  引言
7. 2  概率論
7. 2. 1  基本概念
7. 2. 2  貝葉斯(Bayes)規(guī)則
7. 2. 3  貝葉斯規(guī)則的另一種表示方法
7. 2. 4  一個實例
7. 2. 5  概率論處理不確定性的缺陷
7. 3  置信度理論
7. 3. 1  引言
7. 3. 2  條件部分置信度值小于1. 0的規(guī)則
7. 3. 3  復(fù)合條件
7. 3. 4  實例
7. 3. 5  置信度理論和概率論的相互關(guān)系
7. 3. 6  置信度理論的優(yōu)點
7. 4  證據(jù)理論
7. 4. 1  命題和集合
7. 4. 2  基本概率賦值函數(shù)
7. 4. 3  信任函數(shù)
7. 4, 4  似然函數(shù)和信任區(qū)間
7. 4. 5  組合概率賦值函數(shù)和信任函數(shù)
7. 4. 6  應(yīng)用實例
7. 5  可能性理論
7. 6  發(fā)生率計算
7. 6. 1  純數(shù)值機(jī)制的限制
7. 6. 2  事件
7. 6. 3  發(fā)生率計算
7. 6. 4  加權(quán)概率
7. 6. 5  事件的表示
7. 6. 6  事件的使用
7. 7  1  INFERNO
7. 7. 1  引言
7. 7. 2  INFERNO中的不確定性的傳播
8  知識獲取
8. 1  知識獲取及其過程
8. 2  知識分析
8. 3  知識獲取中的模型
8. 4  自動知識獲取
8. 4. 1  歸納法符號學(xué)習(xí)
8. 4. 2  優(yōu)化算法
8. 4. 3  人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
8. 5  基于數(shù)據(jù)庫的知識發(fā)現(xiàn)-KDD
8. 5. 1  引言
8. 5. 2  用數(shù)據(jù)庫作為知識源
8. 5. 3  知識發(fā)現(xiàn)的過程
8. 5. 4  知識發(fā)現(xiàn)的方法
8. 5. 5  AKS原理及總體結(jié)構(gòu)
8. 6  小結(jié)
9  高性能知識庫系統(tǒng)--HPKB
9. 1  HPKB概述
9. 1. 1  開發(fā)HPKB的目的
9. 1. 2  HPKB的關(guān)鍵技術(shù)
9. 1. 3  HPKB的任務(wù)和功能模塊
9. 2  本體知識庫
9. 2. 1  什么是本體
9. 2. 2  本體知識表示語言MELD
9. 2. 3HPKB本體知識庫的層次結(jié)構(gòu)
9. 2. 4  本體知識庫推理機(jī)制
9. 3  HPKB的知識獲取
9. 3. 1  知識獲取工具HAWK
9. 3. 2  從領(lǐng)域本體中生成獲取知識的工具
9. 4  小結(jié)