高级专家系统：原理、设计及应用（第二版） [Advanced Expert Systems:Principles,Design and Applications] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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蔡自兴，[美] 约翰·德尔金，龚涛 著

图书标签:

• 专家系统
• 人工智能
• 知识工程
• 推理机
• 知识表示
• 专家系统设计
• 应用系统
• 智能系统
• 机器学习
• 知识库

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030409591

版次：2

商品编码：12025775

包装：平装

丛书名： 国家级智能科学基础系列课程教学团队示范教材

外文名称：Advanced Expert Systems:Principles,Design and Applications

开本：16开

出版时间：2014-06-01

用纸：胶

内容简介

　　《高级专家系统：原理、设计及应用（第二版）》第二版介绍专家系统的理论基础、设计技术及其应用，共11章。书中概述专家系统定义、发展历史、类型、结构和特点以及专家系统构建的步骤；讨论开发专家系统时可能采用的人工智能的知识表示方法和搜索推理技术；探讨专家的解释机制；研究基于规则专家系统、基于框架专家系统、基于模型专家系统、基于Web专家系统和实时专家系统的结构、推理技术、设计方法及应用示例；介绍人工智能和专家系统的编程语言和开发工具；展望专家系统的发展趋势和研究课题，并简介新型专家系统的特征与示例。《高级专家系统：原理、设计及应用（第二版）》内容比第壹版有较大的更新，特别是补充了许多专家系统的设计方法、编程技术和应用实例。
　　《高级专家系统：原理、设计及应用（第二版）》作为专著和教材，可供高等学校计算机、智能科学与技术、自动化、自动控制、机电工程、电子信息和电子工程及其他专业本科高年级学生和研究生作为“专家系统”课程的教材或参考书，也可供从事专家系统、人工智能和智能系统研究、开发和应用的科技工作者使用。

作者简介

　　蔡自兴，教授，1962年毕业于西安交通大学电机工程系。1962年至今在中南大学从事教学和科研工作，现为信息科学与工程学院教授、博士生导师。1983-1985年为美国普渡大学和内华达大学访问学者，1988-1990年任中国科学院自动化研究所和北京大学信息科学中心客座研究员，1992-1993年任美国伦塞勒工业大学客座教授。2004年4-7月为俄罗斯科学院圣彼得堡信息学与自动化研究所客座研究员。2007年5-8月任丹麦技术大学客座教授。是联合国专家（UNIDO）、国际导航与运动控制科学院院士、纽约科学院院士，全国高等学校首届教学名师奖、宝钢教育基金优秀教师特等奖和徐特立教育奖获得者。
　　曾任第八届湖南省政协副主席，全国政协第九、十届委员会委员。曾兼任中国人工智能学会副理事长及智能机器人专业委员会主任、中国自动化学会理事及智能自动化专业委员会委员、中国计算机学会模式识别与人工智能专业委员会委员等职。
　　主要从事人工智能、智能系统、智能控制、智能机器人等研究，是中国智能控制、人工智能、机器人学诸学科的学术带头人之一。已在国内外出版专著、教材40多部，发表学术论文近千篇。还出版散文选集、科普选集、政协提案选辑和科普中篇小说各1部。主持并完成包括国家自然科学基金重点项目在内的科教研究30多项，获国际奖励3项、省部级以上奖励10多项。
　　
　　约翰·德尔金（John Durkin）1970年于美国宾州州立大学（Pennsylvania State University）获得学士学位。1973年和1983年在匹兹堡大学（University of Pittsburgh）分别获得硕士和博士学位。1980-1982年在卡耐基一梅隆大学（Camegie Mellon University）任助理研究员，1986-1987年任宾州州立大学助理教授。
　　现为美国阿克伦大学（University of Akron）电气与计算机工程系副教授，美国智能计算机公司（Intelligent Computer Systems，Inc.）总裁，IEEE高级会员，国际机器人学制造工程师学会高级会员，美国人工智能学会会员。主要研究领域为专家系统和知识工程。出版关于专家系统的著作9部，已发表论文和技术报告90多篇。曾在美国和欧洲一些著名公司和政府机构（如IBM和NASA等）担任高级技术职务，长期从事专家系统的开发和指导工作，取得许多重要成果。1979年获得全美IR100奖（此奖授予当年美国*重要的100项技术性开发成果），1989年在第11届国际人工智能联合会议上获论文奖，1990年被英国知识工程国际刊物授予杰出专家系统指导者奖。
　　
　　龚涛，2003年、2007年在中南大学信息科学与工程学院分别获得硕士、博士学位，2007年至今在东华大学从事教学科研工作。现为东华大学信息科学与技术学院副教授、硕士生导师。2011-2012年作为访问学者留学美国普渡大学（West Lafayette）。2012-2013年担任IEEE免疫计算研究组副主席，2012年牵头创办了免疫计算领域学术刊物Immune Computation，担任主编。2007年为首届上海市晨光学者，2010年为SigmaXi科学研究学会终身会员。曾获首届宝钢教育基金奖优秀学生特等奖（2006年）、上海市优秀教学成果二等奖（2013年）。已发表论文近百篇，SCI、EI检索48篇，获得专利授权19项，出版专著10多本。主持完成上海市自然科学基金项目1项，正在主持上海市教委项目1项。

内页插图

目录

第二版 前言
第一版 前言
第1章 专家系统概述
1．1 专家系统的定义
1．2 专家系统的发展历史
1．3 专家系统的分类
1．3．1 系统应用领域
1．3．2 问题求解任务
1．3．3 系统工作原理
1．4 专家系统的结构
1．5 专家系统的特点
1．6 构建专家系统的步骤
1．7 人在专家系统中的作用
1．8 本章小结
习题1

第2章 专家系统的知识表示和推理
2．1 知识表示
2．1．1 知识的类型
2．1．2 对象-属性-值三元组
2．1．3 规则
2．1．4 框架
2．1．5 语义网络
2．1．6 谓词逻辑
2．2 知识获取
2．2．1 基本概念和知识类型
2．2．2 知识提取任务
2．2．3 知识获取的时间需求和困难
2．3 知识推理
2．3．1 人类的推理
2．3．2 机器的推理
2．4 不确定推理
2．4．1 关于证据的不确定性
2．4．2 关于结论的不确定性
2．4．3 多个规则支持同一事实的不确定性
2．5 基于规则的推理系统
2．6 模糊逻辑
2．6．1 模糊集合、模糊逻辑及其运算
2．6．2 模糊逻辑推理
2．6．3 模糊判决方法
2．7 人工神经网络
2．7．1 人工神经网络研究的进展
2．7．2 人工神经网络的结构
2．7．3 人工神经网络的典型模型
2．7．4 基于神经网络的知识表示与推理
2．8 进化计算
2．8．1 遗传算法基本原理
2．8．2 遗传算法求解步骤
2．9 免疫计算
2．9．1 自体和异体的知识表示
2．9．2 异体特征空间的表示
2．9．3 异体特征空间的搜索与推理
2．1 0本章小结
习题2

第3章 专家系统的解释机制
3．1 解释机制的行为
3．2 解释机制的要求
3．3 解释机制的结构
3．3．1 预制文本法
3．3．2 追踪解释法
3．3．3 策略解释法
3．3．4 自动程序员法
3．3．5 基于事实的自动解释机制
3．4 解释机制的实现
3．4．1 预制文本法的实现
3．4．2 基于事实的自动解释机制的实现
3．5 解释机制的Web可视化
3．5．1 基于Web的解释界面设计
3．5．2 解释信息的可视化显示
3．5．3 解释机制的Web可视化案例
3．6 本章小结
习题3

第4章 基于规则的专家系统
4．1 基于规则专家系统的发展
4．2 基于规则专家系统的工作模型
4．2．1 产生式系统
4．2．2 基于规则专家系统的工作模型和结构
4．3 基于规则专家系统的特点
4．3．1 基于规则专家系统的优点
4．3．2 基于规则专家系统的缺点
4．4 基于规则专家系统的设计过程
4．4．1 专家知识的描述
4．4．2 知识的使用和决策解释
4．5 反向推理规则专家系统的设计
4．5．1 基于规则专家系统的一般设计方法
4．5．2 反向推理规则专家系统的设计任务
4．6 正向推理规则专家系统的设计
4．6．1 正向规则专家系统的一般设计方法
4．6．2 正向推理规则专家系统的设计任务
4．7 基于规则专家系统的设计示例
4．7．1 MYCIN概述
4．7．2 咨询子系统
4．7．3 静态数据库
4．7．4 动态数据库
4．7．5 非精确推理
4．7．6 控制策略
4．8 基于规则专家系统的应用实例
4．8．1 机器人规划专家系统
4．8．2 基于模糊规则的飞机空气动力学特征预测专家系统
4．9 本章小结
习题4

第5章 基于框架的专家系统
5．1 基于框架的专家系统概述
5．2 框架的表示与推理
5．2．1 框架的表示
5．2．2 框架的推理
5．3 基于框架专家系统的定义和结构
5．4 基于框架专家系统的概念剖析
5．4．1 框架的类剖析
5．4．2 框架的子类剖析
5．4．3 实例框架剖析
5．4．4 框架的属性剖析
5．5 基于框架专家系统的继承、槽和方法
5．5．1 基于框架专家系统的继承
5．5．2 基于框架专家系统的槽
5．5．3 基于框架专家系统的方法
5．6 基于框架专家系统的设计
5．6．1 框架专家系统与规则专家系统的对比
5．6．2 基于框架专家系统的一般设计任务
5．7 基于框架专家系统的设计示例
5．7．1 基于槽的对象间通信
5．7．2 消息传递
5．8 基于框架专家系统的应用实例
5．8．1 基于框架的系统知识表示与获取
5．8．2 故障诊断推理与系统实现
5．9 本章小结
习题5

第6章 基于模型的专家系统
6．1 基于模型专家系统的提出
6．2 基于神经网络的专家系统
6．2．1 传统专家系统与神经网络的集成
6．2．2 基于神经网络专家系统的结构
6．2．3 基于神经网络的专家系统实例
6．3 基于概率模型的专家系统
6．3．1 主观概率与Monte Carlo模拟
6．3．2 概率模型
6．4 基于模型专家系统的设计方法
6．4．1 因果时间本体论
6．4．2 推理系统设计
6．4．3 可变系统的本体论
6．5 基于模型专家系统的实例
6．5．1 核电站应用实例
6．5．2 电路和汽车启动部分的实例
6．6 本章小结
习题6

第7章 基于Web的专家系统
7．1 基于Web专家系统的结构
7．2 基于Web专家系统的应用实例
7．2．1 基于Web的飞机故障远程诊断专家系统
7．2．2 基于Web的拖网绞机专家系统
7．2．3 基于Web的通用配套件选型专家系统
7．2．4 基于Web的苜蓿产品开发与利用专家系统
7．2．5 基于Web的好莱坞经理决策支持系统
7．3 基于Web专家系统的开发工具
7．4 本章小结
习题7
……
第8章 实时专家系统
第9章 专家系统的评估
第10章 专家系统的编程语言和开发工具
第11章 专家系统的展望
参考文献
索引

前言/序言

　　专家系统是人工智能最重要和最广泛的应用研究领域之一，在过去40多年中获得很大发展，对国民经济各个部门和科学技术各个领域以及人民文化生活与物质生活的方方面面做出不可磨灭的贡献。
　　本书第一版于2005年出版后，受到广大高校师生和其他读者的热烈欢迎。据书市调查显示：本书第一版与中译本《专家系统原理与编程》曾成为国内最受欢迎的两部专家系统著作。本书第一版曾长期脱销，读者反映“一书难求”。这次第二版的问世，将为书籍市场提供一本面貌一新的专家系统著作，尽可能满足读者多年来的渴求。
　　本书第二版介绍专家系统的理论基础、设计技术及其应用，共11章。书中概述专家系统定义、发展历史、类型、结构和特点以及专家系统构建的步骤；讨论开发专家系统时可能采用的人工智能的知识表示方法和搜索推理技术；探讨专家的解释机制；研究基于规则专家系统、基于框架专家系统、基于模型专家系统、基于Web专家系统和实时专家系统的结构、推理技术、设计方法及应用示例；介绍工智能专家系统的编程语言和开发工具；展望专家系统的发展趋势和研究课题，并简介新型专家系统的特征与示例。本书内容比第一版有较大的更新，特别是补充了许多专家系统的设计方法、编程技术和应用实例，使本书整体水平得到进一步提升。新版增加内容的篇幅较大，主要包括专家系统的发展史、分类和人在专家系统中的作用；基于规则的反向推理专家系统、基于规则的正向推理专家系统、基于框架专家系统的设计；各种实时专家系统的案例；MATLAB等专家系统的新型编程工具等。
　　本书既是教材又是专著，可作为高等学校计算机、智能科学与技术、自动化、控制工程、机电工程、电子信息和电子工程及其他专业本科高年级学生和研究生的“专家系统”课程教材或参考书，也可供从事专家系统、人工智能和智能系统研究、开发和应用的科技工作者参考。
　　本书第一版和第二版都是由蔡自兴、（美）约翰·德尔金（John Durkin）和龚涛三人合作编著的。约翰·德尔金博士是国际著名的专家系统专家、美国阿克伦大学（University ofAkron）电气与计算机系教授。他在麦克米兰（Macmillan）出版公司发表的专著Expert Sys-tems：Design and De-oeLopment至今仍不失为专家系统的国际经典之作。该书更多的精粹内容已被收入本书，以飨读者。我们在本书修订过程中的合作，使我们的友谊获得持续发展，并希望为中美两国学者和人民的友谊和合作做出微薄贡献。借本书第二版问世之际，我衷心祝愿约翰·德尔金先生健康快乐，生活美满、学术之树常青。
　　龚涛为本书第一版的编著发挥过重要作用。当年他还是我指导的一位博士研究生，尚未毕业，处于学习阶段。现在，他已取得长足进步，是东华大学信息科学与技术学院的一位比较有为的青年学者，在免疫计算等领域崭露头角。我希望他攻坚克难，继续攀登，争取新的突破，获得更大的进步，做出更大贡献。
　　本书第二版编写过程中，我们从国内外许多专家系统著作中吸取了丰富的营养；在参考文献中列出这些著作及其作者，谨向他们致以诚挚感谢。中南大学及其信息科学与工程学院、美国阿克伦大学及其电气与计算机工程系、东华大学及其信息科学与技术学院的有关领导和老师，对本书修订工作提供了有力支持和无私帮助；在此谨向他们表示由衷感谢。蔡竞峰和蔡清波两位博士为本书提供了大量的最新参考资料，并提出不少宝贵建议；《冶金自动化》杂志沈黎颖主编也提供了许多资料。郭瑶、彭梦、文莎、吴冰璐等绘制了部分插图。科学出版社的有关领导和编辑也为本书的编辑出版付出了智慧和辛劳。在此，一并向他们致以亲切问候和谢意。
　　专家系统仍处于持续发展时期，尚有许多问题有待解决，我们也需要进一步深入研究与学习。因此，本书修订本难免还存在一些问题与不足，敬请诸位批评指正。

《高级专家系统：原理、设计及应用》（第二版） 是一部全面深入探讨人工智能领域核心分支——专家系统的权威著作。本书以其严谨的学术视角、清晰的逻辑结构以及丰富的实践案例，为读者提供了对专家系统从理论基础到实际应用的完整图景。 本书内容概述： 本书共分为三个主要部分：原理、设计与应用，层层递进，旨在帮助读者建立扎实的理论根基，掌握先进的设计方法，并理解其在各行各业的广泛潜力。 第一部分：原理 在第一部分，本书系统地介绍了专家系统的基本概念、理论框架和核心技术。 智能体与知识表示： 首先，本书从智能体的角度出发，探讨了构建智能系统的基本单元。在此基础上，详细阐述了专家系统核心的知识表示方法。这包括规则 기반（Rule-based）的表示，如产生式系统（Production Systems），它通过“ IF-THEN”形式的规则来模拟专家的决策过程；以及框架（Frames）和语义网络（Semantic Networks）等更复杂的知识结构，它们能够更精细地捕捉对象间的关系和属性。本书深入分析了不同知识表示方法的优缺点，以及在特定问题领域选择最佳表示技术的考量。 推理机制： 知识表示的最终目的是为了进行推理。本书详细讲解了专家系统中的推理机制，包括前向推理（Forward Chaining）和后向推理（Backward Chaining）。前向推理从已知事实出发，通过匹配规则来推导新的结论，适用于数据驱动的决策问题；后向推理则从目标出发，反向查找能够支持该目标的证据，适用于诊断和目标导向的问题。此外，本书还探讨了不确定性推理，如基于概率（Probability-based）的方法（如贝叶斯网络）和基于模糊逻辑（Fuzzy Logic）的方法，它们能够处理现实世界中常见的模糊和不确定的信息。 学习与知识获取： 专家系统的智能化程度很大程度上依赖于其学习能力和知识获取效率。本书深入研究了专家系统中的知识获取过程，包括与领域专家的访谈、观察、文本分析等方法，并讨论了知识获取的挑战，如知识的遗漏、矛盾和不确定性。同时，本书也介绍了不同形式的学习机制，包括从案例中学习（Case-based Learning）、从数据中学习（Data-driven Learning）以及解释导向的学习（Explanation-guided Learning），使专家系统能够不断优化其知识库和推理能力。 解释与人机交互： 专家系统之所以能够被广泛接受，很大程度上在于其提供解释的能力。本书强调了专家系统解释功能的重要性，即系统能够解释其推理过程和最终结论的原因，从而增加用户的信任度。详细讨论了不同的解释策略，以及如何设计用户友好的交互界面，实现高效的人机协作。 第二部分：设计 在理论基础牢固之后，本书转向专家系统的设计层面，提供了系统化的方法和技术。 系统体系结构： 本部分详细介绍了专家系统的典型体系结构，包括知识库（Knowledge Base）、推理机（Inference Engine）、工作存储器（Working Memory）、用户接口（User Interface）和解释模块（Explanation Module）等关键组件。本书分析了不同体系结构的优缺点，以及如何根据具体应用需求进行选择和定制。 开发工具与技术： 本书介绍了当前主流的专家系统开发工具和技术，如专门的专家系统开发语言（如Prolog）和集成开发环境（IDE）。同时，也探讨了如何利用通用编程语言（如Python）结合相关的库和框架来构建专家系统。本书强调了在选择开发工具时需要考虑的因素，如效率、灵活性、可维护性以及与现有系统的集成能力。 建模与集成： 专家系统的设计涉及到复杂的建模过程。本书提供了多种建模技术，帮助读者将领域知识转化为计算机可理解的形式。此外，还讨论了如何将专家系统与传统的数据库、其他软件系统以及物联网（IoT）设备等进行集成，构建更强大的混合智能系统。 第三部分：应用 最后，本书通过大量的真实案例，展示了专家系统在各个领域的广泛应用和巨大价值。 医疗诊断与咨询： 专家系统在医疗领域的应用是其最经典的案例之一。本书详细介绍了如何构建用于辅助医生进行疾病诊断、治疗方案推荐以及药物相互作用分析的专家系统。 金融与风险评估： 在金融领域，专家系统被广泛应用于信用评估、欺诈检测、投资组合优化以及风险管理等方面。本书通过具体案例说明了专家系统如何分析海量数据，做出快速准确的决策。 工业制造与质量控制： 专家系统在优化生产流程、故障诊断、设备维护以及产品质量检测等方面发挥着重要作用。本书展示了如何利用专家系统提高生产效率，降低成本，并保证产品质量。 科学研究与知识发现： 专家系统也日益成为科学研究的有力工具，能够辅助科学家进行数据分析、假说生成、实验设计以及文献挖掘等工作。 其他领域： 除了以上重点领域，本书还涵盖了教育、法律、环境保护、交通管理等多个行业的专家系统应用案例，充分展现了专家系统的普适性和强大的解决问题能力。 本书特色： 《高级专家系统：原理、设计及应用》（第二版）的突出特色在于其理论与实践的紧密结合。本书不仅深入剖析了专家系统的内在原理，更提供了切实可行的设计方法和丰富的应用场景。清晰的结构、详实的论述以及贴合实际的案例，使得本书成为初学者入门、研究人员深入、工程技术人员实践的宝贵参考。无论您是人工智能领域的学生、研究者，还是希望利用智能技术解决实际问题的行业专家，本书都将为您提供坚实的理论指导和丰富的实践启示。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在学术界和工业界都有过从业经历的人，我深知一本好的技术书籍所能带来的价值。这本书的“原理、设计及应用”的结构，正是我所推崇的，它既能打牢理论基础，又能指导实践操作。我非常期待“原理”部分能涵盖专家系统的理论基础，例如，知识表示的各种形式，如产生式规则、框架、语义网络、逻辑表示以及本体论等。我希望书中能对这些表示方法的特点、优势、劣势以及它们之间的联系与区别进行深入剖析。同时，推理机制也是专家系统的核心，我期待看到关于各种推理引擎的详细介绍，包括演绎推理、归纳推理、溯因推理，以及如何处理不确定性和模糊性，例如，贝叶斯网络、模糊逻辑、证据理论等。更进一步，我希望了解如何将机器学习技术融合到专家系统中，例如，如何通过机器学习来自动获取知识、优化推理规则，或者构建混合智能系统。在“设计”部分，我期望能学到关于专家系统开发的具体方法论和技术。这包括知识工程的完整流程，如知识获取、知识表示、知识库的构建与维护。我还希望看到关于系统架构设计、模块化开发、人机交互界面设计以及系统测试与评估的实践指导。在“应用”部分，我期待看到各种具有代表性的专家系统应用案例，比如在医疗诊断、金融风险评估、材料科学、法律咨询、教育等领域的成功实践，以及这些案例背后所面临的挑战和解决方案，从而为我提供宝贵的参考和借鉴。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期在人工智能领域深耕的研究者，我深知理论的基石与实践的桥梁的重要性。这本书的结构设计——“原理、设计、应用”，恰恰完美地契合了这一需求。首先，“原理”部分的讲解，我预期会涵盖诸如知识工程、不确定性推理、机器学习在专家系统中的融合等核心理论。我希望能深入理解不同知识表示方式（如产生式规则、框架、语义网络、本体）的优劣，以及它们的适用场景。对于不确定性推理，我期待书中能详细介绍概率图模型、贝叶斯网络、证据理论等处理模糊和不确定信息的数学工具，以及它们在实际应用中的权衡。此外，随着机器学习的飞速发展，将其与传统专家系统相结合已成为趋势，我希望书中能探讨如何利用机器学习技术自动获取知识、优化推理规则，甚至实现自适应的专家系统。其次，“设计”部分，我预感会聚焦于系统构建的工程化层面。这包括如何进行有效的知识获取，这是专家系统成功的关键瓶颈。我希望看到关于专家访谈、文献分析、数据挖掘等多种知识获取方法的详细介绍，以及如何将其转化为机器可理解的知识表示。同时，系统的架构设计、模块化实现、用户界面开发、系统验证与评估等方面的内容，也是我非常期待的。最后，“应用”部分，我期待看到大量来自不同行业、不同领域的实际案例。从早期的医疗诊断系统，到如今在金融、制造、服务等领域的广泛应用，我希望通过这些案例，了解专家系统如何解决现实世界中的复杂问题，以及在不同应用场景下，其设计的侧重点和面临的挑战。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对人工智能的理论与实践都充满热情的行业观察者。这本书的标题——《高级专家系统：原理、设计及应用》，在我看来，就像一份完整而详尽的地图，指引着我对这一领域进行探索。我迫不及待地想在“原理”部分，深入探究专家系统之所以能够工作的内在逻辑。这意味着我期待看到对各种知识表示形式的细致阐述，比如，如何用规则、框架、逻辑表达式来描述领域知识，以及这些表示方式的各自优势和局限性。同时，推理引擎的工作机制也是我关注的重点，我希望了解不同的推理策略，如前向推理、后向推理、混合推理，以及如何处理不确定性和不完全信息，例如，通过贝叶斯定理、模糊逻辑或证据理论。另外，如果书中能探讨知识获取的挑战和方法，那将是极大的加分项。在“设计”部分，我希望能够获得构建实际专家系统的工程指导。这可能包括系统架构的选择，模块化的设计思路，用户交互界面的设计原则，以及如何进行有效的系统测试和性能评估。我尤其希望了解在实际项目中，如何平衡知识表示的丰富性与推理效率。最后，“应用”部分，我期待看到一些经过验证的、具有代表性的专家系统案例。无论是医疗诊断、金融风险评估、材料科学还是其他领域，这些具体的应用场景将极大地帮助我理解专家系统的实际价值和影响力，并为我提供解决现实问题的思路。

评分☆☆☆☆☆

初次拿到这本书，就被它厚重的封面和严谨的排版所吸引。翻开扉页，作者的名字与“高级专家系统”这几个字组合在一起，便预示着一场深入的知识探索之旅即将展开。我对专家系统一直抱有极大的兴趣，它仿佛是赋予机器智慧的一种尝试，能够模拟人类专家的知识和推理过程，解决复杂的问题。这本书的书名本身就暗示了其内容的深度和广度，从“原理”入手，循序渐进地讲解核心概念，到“设计”部分，则会涉及具体的实现方法和技术细节，最后通过“应用”来展示专家系统的实际价值。我尤其期待在“原理”部分能看到对各种知识表示方法、推理机制以及学习算法的详尽阐述，例如，不同的知识图谱构建方式、正向/逆向推理的优劣势分析，以及基于规则、案例、模糊逻辑等不同推理引擎的工作原理。而“设计”部分，我希望能了解到如何有效地进行知识获取，如何构建出鲁棒且可扩展的系统架构，以及在面对大规模知识库时，如何进行优化和管理。最后，“应用”部分则是我最渴望见到的，它将揭示专家系统在哪些领域取得了成功，例如在医疗诊断、金融风险评估、工业故障排除等方面，具体的案例分析将极大地增强我理解理论知识的实践意义。总而言之，这本书无疑是为我这样渴望深入了解专家系统领域的研究者和实践者量身定做的，相信它能为我打开一扇新的大门。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期关注人工智能发展的技术爱好者，我对专家系统一直有着浓厚的兴趣。这本书的题目，《高级专家系统：原理、设计及应用》，恰如其分地概括了我希望从中获得的核心内容。我非常期待在“原理”部分，能够深入理解专家系统的理论基础。这可能包括对不同知识表示方法的详细介绍，例如，如何用产生式规则、框架、语义网络或者本体来描述领域知识，以及这些方法各自的优缺点和适用场景。同时，我也非常希望了解推理引擎的工作原理，包括前向推理、后向推理、混合推理等，以及如何处理不确定性和模糊性，例如，通过贝叶斯网络、模糊逻辑或证据理论。如果书中能对知识获取的过程进行深入探讨，那将是锦上添花。在“设计”部分，我期望能够学到如何将这些理论知识转化为实际的系统。这可能涉及系统架构的设计，模块化的实现，用户界面的设计，以及系统的测试和评估。我尤其关注如何设计出高效且易于维护的专家系统。最后，“应用”部分，我非常期待看到一些在不同领域取得成功的专家系统案例。例如，在医疗诊断、金融风险评估、工业故障排除等方面的具体应用，这将有助于我更直观地理解专家系统的能力和价值。

评分☆☆☆☆☆

我一直对那些能够赋予机器“智能”的技术充满好奇，而专家系统无疑是人工智能领域中最具代表性的技术之一。这本书的标题——《高级专家系统：原理、设计及应用》，精准地概括了我对该领域学习的期望。我希望在“原理”部分，能够全面而深入地理解专家系统的基础概念。这可能包括对各种知识表示方法的详细阐述，例如，基于规则的表示、框架表示、语义网络、逻辑表示以及本体论，并对其优缺点进行比较分析。同时，我极其期待了解推理引擎的工作机制，包括演绎推理、归纳推理、溯因推理，以及如何处理不确定性和模糊性，例如，利用概率图模型、贝叶斯网络、模糊逻辑或证据理论。此外，关于知识获取的方法和挑战，也是我非常关注的内容。在“设计”部分，我期望能够获得构建实际专家系统的工程指导。这可能包括系统架构的设计原则，模块化开发策略，用户界面的设计考量，以及系统性能的优化和评估方法。我尤其希望能够学习到如何在实际项目中，有效地进行知识工程，并构建一个健壮且可扩展的专家系统。最后，“应用”部分，我希望看到丰富多样的实际应用案例，例如在医疗诊断、金融风险评估、材料科学、法律咨询等领域的成功实践，这将有助于我更深刻地理解专家系统的实际价值和影响力。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在职的技术人员，我一直在寻找能够帮助我拓展技术视野，尤其是深入了解人工智能前沿技术的书籍。这本书的名字“高级专家系统：原理、设计及应用”，准确地抓住了我的需求。我对专家系统在解决复杂、领域特定问题方面的能力印象深刻，并希望能够更深入地理解其背后技术。我非常期待“原理”部分能提供关于专家系统核心理论的详尽解释。这包括各种知识表示技术，例如基于规则的表示、框架表示、语义网络以及本体论的构建与应用，还有关于推理机制的深入探讨，包括演绎推理、归纳推理、溯因推理，以及如何有效地处理不确定性和模糊性，如使用概率图模型、贝叶斯网络或证据理论。同时，我希望看到关于知识工程过程的全面介绍，特别是知识获取的挑战以及自动化或半自动化的方法。在“设计”部分，我期待能够获得关于专家系统开发实践的指导。这可能包括系统架构的设计原则，模块化开发策略，用户界面的设计考量，以及系统性能的优化和评估方法。我尤其感兴趣如何构建一个可维护、可扩展的专家系统。最后，“应用”部分，我希望能够看到大量不同领域、不同行业的实际应用案例，并从中学习专家系统在这些场景中是如何解决问题的，以及面临的挑战和取得的成就。

评分☆☆☆☆☆

当我在书架上看到这本书时，它的名字就立刻吸引了我。“高级专家系统”这四个字，足以表明其内容的深度和专业性。我一直对人工智能领域中那些能够模拟人类专家思考过程的系统感到着迷。这本书以“原理、设计及应用”作为章节划分，我认为这是一个非常科学和合理的安排。首先，“原理”部分，我希望能够深入理解专家系统的基本概念和理论基础。这可能包括知识表示的多样性，比如基于规则的系统、基于案例的推理系统、基于模型的系统等，以及它们各自的优缺点。我也非常期待了解不同的推理引擎是如何工作的，以及如何处理不确定性知识，比如模糊逻辑、概率推理等。如果书中还能涉及到知识获取的方法和挑战，那将是非常有价值的。其次，“设计”部分，我期望能学到如何将这些理论知识转化为一个实际可运行的专家系统。这可能涉及系统架构的设计，如何进行模块化开发，如何构建用户界面，以及如何进行系统的测试和评估。我尤其希望看到关于如何有效地从领域专家那里获取知识，并将这些知识转化为计算机能够理解和使用的形式。最后，“应用”部分，我希望能够看到一些真实的、具有代表性的专家系统案例。从医疗诊断到金融风险管理，从故障排除到科学研究，这些具体的应用将帮助我更好地理解专家系统的实际价值，并可能激发我自己的研究方向。

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我是一个对人工智能怀有深厚兴趣的在校研究生，一直渴望能找到一本能够系统性地学习专家系统的权威著作。这本书的书名《高级专家系统：原理、设计及应用》，简直就是我一直在寻找的。我非常欣赏其结构安排，首先从“原理”入手，这对我这样的初学者来说至关重要，能够帮助我建立扎实的理论基础。我期待书中能详细解释知识表示的各种方法，例如产生式规则、框架、语义网络，以及它们在不同问题领域的适用性。同时，推理机制是专家系统的核心，我希望能够深入理解前向推理、后向推理、混合推理的工作原理，以及如何处理不确定性和模糊性，例如通过贝叶斯网络或模糊逻辑。在“设计”部分，我希望能够学到如何将这些理论知识转化为实际的系统。这可能包括知识获取的挑战与方法，如何设计高效的推理引擎，如何构建用户界面，以及如何进行系统的验证和评估。我特别期待能够了解到一些在实际项目中常用的设计模式和最佳实践。最后，“应用”部分，我希望看到一些来自不同行业的成功案例。例如，在医疗领域的诊断系统，金融领域的风险评估系统，或者工业领域的故障排除系统。这些案例分析将极大地帮助我理解专家系统的实际价值，并为我未来的研究和职业发展提供宝贵的参考。

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一直以来，我对那些能够模仿人类智慧，解决复杂问题的技术都充满好奇。专家系统，作为人工智能的一个重要分支，一直是我关注的焦点。这本书的出现，对我来说，无疑是一场及时雨。它以“原理、设计及应用”这样一个循序渐进的逻辑顺序展开，这让我能够从最基础的概念开始，逐步深入到复杂的实现细节和实际应用。我非常期待在“原理”部分，能够详细地了解专家系统是如何工作的。例如，知识库的构建方式，推理引擎的工作流程，以及各种不同的推理策略（如前向推理、后向推理、混合推理）是如何工作的。我还希望能看到关于不确定性推理的深入讨论，因为现实世界中的很多问题都不是绝对确定的，掌握如何处理模糊和概率信息对于构建真正强大的专家系统至关重要。在“设计”部分，我希望能够学到如何将理论知识转化为实际的系统。这包括如何进行知识的获取和表示，如何设计高效的推理算法，以及如何构建用户友好的界面。特别是我对知识获取的自动化和半自动化技术很感兴趣，希望能找到这方面的详细介绍。最后，“应用”部分，我则希望看到专家系统在各个领域的实际应用案例。从医疗诊断到金融风险控制，再到工业生产中的故障排除，这些具体的例子将极大地帮助我理解专家系统的强大能力和潜在价值，并为我自己的研究和开发提供灵感。

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