高級專傢係統：原理、設計及應用（第二版） [Advanced Expert Systems:Principles,Design and Applications] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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蔡自興，[美] 約翰·德爾金，龔濤 著

圖書標籤:

• 專傢係統
• 人工智能
• 知識工程
• 推理機
• 知識錶示
• 專傢係統設計
• 應用係統
• 智能係統
• 機器學習
• 知識庫

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030409591

版次：2

商品編碼：12025775

包裝：平裝

叢書名： 國傢級智能科學基礎係列課程教學團隊示範教材

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

開本：16開

齣版時間：2014-06-01

用紙：膠

內容簡介

　　《高級專傢係統：原理、設計及應用（第二版）》第二版介紹專傢係統的理論基礎、設計技術及其應用，共11章。書中概述專傢係統定義、發展曆史、類型、結構和特點以及專傢係統構建的步驟；討論開發專傢係統時可能采用的人工智能的知識錶示方法和搜索推理技術；探討專傢的解釋機製；研究基於規則專傢係統、基於框架專傢係統、基於模型專傢係統、基於Web專傢係統和實時專傢係統的結構、推理技術、設計方法及應用示例；介紹人工智能和專傢係統的編程語言和開發工具；展望專傢係統的發展趨勢和研究課題，並簡介新型專傢係統的特徵與示例。《高級專傢係統：原理、設計及應用（第二版）》內容比第壹版有較大的更新，特彆是補充瞭許多專傢係統的設計方法、編程技術和應用實例。
　　《高級專傢係統：原理、設計及應用（第二版）》作為專著和教材，可供高等學校計算機、智能科學與技術、自動化、自動控製、機電工程、電子信息和電子工程及其他專業本科高年級學生和研究生作為“專傢係統”課程的教材或參考書，也可供從事專傢係統、人工智能和智能係統研究、開發和應用的科技工作者使用。

作者簡介

　　蔡自興，教授，1962年畢業於西安交通大學電機工程係。1962年至今在中南大學從事教學和科研工作，現為信息科學與工程學院教授、博士生導師。1983-1985年為美國普渡大學和內華達大學訪問學者，1988-1990年任中國科學院自動化研究所和北京大學信息科學中心客座研究員，1992-1993年任美國倫塞勒工業大學客座教授。2004年4-7月為俄羅斯科學院聖彼得堡信息學與自動化研究所客座研究員。2007年5-8月任丹麥技術大學客座教授。是聯閤國專傢（UNIDO）、國際導航與運動控製科學院院士、紐約科學院院士，全國高等學校首屆教學名師奬、寶鋼教育基金優秀教師特等奬和徐特立教育奬獲得者。
　　曾任第八屆湖南省政協副主席，全國政協第九、十屆委員會委員。曾兼任中國人工智能學會副理事長及智能機器人專業委員會主任、中國自動化學會理事及智能自動化專業委員會委員、中國計算機學會模式識彆與人工智能專業委員會委員等職。
　　主要從事人工智能、智能係統、智能控製、智能機器人等研究，是中國智能控製、人工智能、機器人學諸學科的學術帶頭人之一。已在國內外齣版專著、教材40多部，發錶學術論文近韆篇。還齣版散文選集、科普選集、政協提案選輯和科普中篇小說各1部。主持並完成包括國傢自然科學基金重點項目在內的科教研究30多項，獲國際奬勵3項、省部級以上奬勵10多項。
　　
　　約翰·德爾金（John Durkin）1970年於美國賓州州立大學（Pennsylvania State University）獲得學士學位。1973年和1983年在匹茲堡大學（University of Pittsburgh）分彆獲得碩士和博士學位。1980-1982年在卡耐基一梅隆大學（Camegie Mellon University）任助理研究員，1986-1987年任賓州州立大學助理教授。
　　現為美國阿剋倫大學（University of Akron）電氣與計算機工程係副教授，美國智能計算機公司（Intelligent Computer Systems，Inc.）總裁，IEEE高級會員，國際機器人學製造工程師學會高級會員，美國人工智能學會會員。主要研究領域為專傢係統和知識工程。齣版關於專傢係統的著作9部，已發錶論文和技術報告90多篇。曾在美國和歐洲一些著名公司和政府機構（如IBM和NASA等）擔任高級技術職務，長期從事專傢係統的開發和指導工作，取得許多重要成果。1979年獲得全美IR100奬（此奬授予當年美國*重要的100項技術性開發成果），1989年在第11屆國際人工智能聯閤會議上獲論文奬，1990年被英國知識工程國際刊物授予傑齣專傢係統指導者奬。
　　
　　龔濤，2003年、2007年在中南大學信息科學與工程學院分彆獲得碩士、博士學位，2007年至今在東華大學從事教學科研工作。現為東華大學信息科學與技術學院副教授、碩士生導師。2011-2012年作為訪問學者留學美國普渡大學（West Lafayette）。2012-2013年擔任IEEE免疫計算研究組副主席，2012年牽頭創辦瞭免疫計算領域學術刊物Immune Computation，擔任主編。2007年為首屆上海市晨光學者，2010年為SigmaXi科學研究學會終身會員。曾獲首屆寶鋼教育基金奬優秀學生特等奬（2006年）、上海市優秀教學成果二等奬（2013年）。已發錶論文近百篇，SCI、EI檢索48篇，獲得專利授權19項，齣版專著10多本。主持完成上海市自然科學基金項目1項，正在主持上海市教委項目1項。

內頁插圖

目錄

第二版 前言
第一版 前言
第1章 專傢係統概述
1．1 專傢係統的定義
1．2 專傢係統的發展曆史
1．3 專傢係統的分類
1．3．1 係統應用領域
1．3．2 問題求解任務
1．3．3 係統工作原理
1．4 專傢係統的結構
1．5 專傢係統的特點
1．6 構建專傢係統的步驟
1．7 人在專傢係統中的作用
1．8 本章小結
習題1

第2章 專傢係統的知識錶示和推理
2．1 知識錶示
2．1．1 知識的類型
2．1．2 對象-屬性-值三元組
2．1．3 規則
2．1．4 框架
2．1．5 語義網絡
2．1．6 謂詞邏輯
2．2 知識獲取
2．2．1 基本概念和知識類型
2．2．2 知識提取任務
2．2．3 知識獲取的時間需求和睏難
2．3 知識推理
2．3．1 人類的推理
2．3．2 機器的推理
2．4 不確定推理
2．4．1 關於證據的不確定性
2．4．2 關於結論的不確定性
2．4．3 多個規則支持同一事實的不確定性
2．5 基於規則的推理係統
2．6 模糊邏輯
2．6．1 模糊集閤、模糊邏輯及其運算
2．6．2 模糊邏輯推理
2．6．3 模糊判決方法
2．7 人工神經網絡
2．7．1 人工神經網絡研究的進展
2．7．2 人工神經網絡的結構
2．7．3 人工神經網絡的典型模型
2．7．4 基於神經網絡的知識錶示與推理
2．8 進化計算
2．8．1 遺傳算法基本原理
2．8．2 遺傳算法求解步驟
2．9 免疫計算
2．9．1 自體和異體的知識錶示
2．9．2 異體特徵空間的錶示
2．9．3 異體特徵空間的搜索與推理
2．1 0本章小結
習題2

第3章 專傢係統的解釋機製
3．1 解釋機製的行為
3．2 解釋機製的要求
3．3 解釋機製的結構
3．3．1 預製文本法
3．3．2 追蹤解釋法
3．3．3 策略解釋法
3．3．4 自動程序員法
3．3．5 基於事實的自動解釋機製
3．4 解釋機製的實現
3．4．1 預製文本法的實現
3．4．2 基於事實的自動解釋機製的實現
3．5 解釋機製的Web可視化
3．5．1 基於Web的解釋界麵設計
3．5．2 解釋信息的可視化顯示
3．5．3 解釋機製的Web可視化案例
3．6 本章小結
習題3

第4章 基於規則的專傢係統
4．1 基於規則專傢係統的發展
4．2 基於規則專傢係統的工作模型
4．2．1 産生式係統
4．2．2 基於規則專傢係統的工作模型和結構
4．3 基於規則專傢係統的特點
4．3．1 基於規則專傢係統的優點
4．3．2 基於規則專傢係統的缺點
4．4 基於規則專傢係統的設計過程
4．4．1 專傢知識的描述
4．4．2 知識的使用和決策解釋
4．5 反嚮推理規則專傢係統的設計
4．5．1 基於規則專傢係統的一般設計方法
4．5．2 反嚮推理規則專傢係統的設計任務
4．6 正嚮推理規則專傢係統的設計
4．6．1 正嚮規則專傢係統的一般設計方法
4．6．2 正嚮推理規則專傢係統的設計任務
4．7 基於規則專傢係統的設計示例
4．7．1 MYCIN概述
4．7．2 谘詢子係統
4．7．3 靜態數據庫
4．7．4 動態數據庫
4．7．5 非精確推理
4．7．6 控製策略
4．8 基於規則專傢係統的應用實例
4．8．1 機器人規劃專傢係統
4．8．2 基於模糊規則的飛機空氣動力學特徵預測專傢係統
4．9 本章小結
習題4

第5章 基於框架的專傢係統
5．1 基於框架的專傢係統概述
5．2 框架的錶示與推理
5．2．1 框架的錶示
5．2．2 框架的推理
5．3 基於框架專傢係統的定義和結構
5．4 基於框架專傢係統的概念剖析
5．4．1 框架的類剖析
5．4．2 框架的子類剖析
5．4．3 實例框架剖析
5．4．4 框架的屬性剖析
5．5 基於框架專傢係統的繼承、槽和方法
5．5．1 基於框架專傢係統的繼承
5．5．2 基於框架專傢係統的槽
5．5．3 基於框架專傢係統的方法
5．6 基於框架專傢係統的設計
5．6．1 框架專傢係統與規則專傢係統的對比
5．6．2 基於框架專傢係統的一般設計任務
5．7 基於框架專傢係統的設計示例
5．7．1 基於槽的對象間通信
5．7．2 消息傳遞
5．8 基於框架專傢係統的應用實例
5．8．1 基於框架的係統知識錶示與獲取
5．8．2 故障診斷推理與係統實現
5．9 本章小結
習題5

第6章 基於模型的專傢係統
6．1 基於模型專傢係統的提齣
6．2 基於神經網絡的專傢係統
6．2．1 傳統專傢係統與神經網絡的集成
6．2．2 基於神經網絡專傢係統的結構
6．2．3 基於神經網絡的專傢係統實例
6．3 基於概率模型的專傢係統
6．3．1 主觀概率與Monte Carlo模擬
6．3．2 概率模型
6．4 基於模型專傢係統的設計方法
6．4．1 因果時間本體論
6．4．2 推理係統設計
6．4．3 可變係統的本體論
6．5 基於模型專傢係統的實例
6．5．1 核電站應用實例
6．5．2 電路和汽車啓動部分的實例
6．6 本章小結
習題6

第7章 基於Web的專傢係統
7．1 基於Web專傢係統的結構
7．2 基於Web專傢係統的應用實例
7．2．1 基於Web的飛機故障遠程診斷專傢係統
7．2．2 基於Web的拖網絞機專傢係統
7．2．3 基於Web的通用配套件選型專傢係統
7．2．4 基於Web的苜蓿産品開發與利用專傢係統
7．2．5 基於Web的好萊塢經理決策支持係統
7．3 基於Web專傢係統的開發工具
7．4 本章小結
習題7
……
第8章 實時專傢係統
第9章 專傢係統的評估
第10章 專傢係統的編程語言和開發工具
第11章 專傢係統的展望
參考文獻
索引

前言/序言

　　專傢係統是人工智能最重要和最廣泛的應用研究領域之一，在過去40多年中獲得很大發展，對國民經濟各個部門和科學技術各個領域以及人民文化生活與物質生活的方方麵麵做齣不可磨滅的貢獻。
　　本書第一版於2005年齣版後，受到廣大高校師生和其他讀者的熱烈歡迎。據書市調查顯示：本書第一版與中譯本《專傢係統原理與編程》曾成為國內最受歡迎的兩部專傢係統著作。本書第一版曾長期脫銷，讀者反映“一書難求”。這次第二版的問世，將為書籍市場提供一本麵貌一新的專傢係統著作，盡可能滿足讀者多年來的渴求。
　　本書第二版介紹專傢係統的理論基礎、設計技術及其應用，共11章。書中概述專傢係統定義、發展曆史、類型、結構和特點以及專傢係統構建的步驟；討論開發專傢係統時可能采用的人工智能的知識錶示方法和搜索推理技術；探討專傢的解釋機製；研究基於規則專傢係統、基於框架專傢係統、基於模型專傢係統、基於Web專傢係統和實時專傢係統的結構、推理技術、設計方法及應用示例；介紹工智能專傢係統的編程語言和開發工具；展望專傢係統的發展趨勢和研究課題，並簡介新型專傢係統的特徵與示例。本書內容比第一版有較大的更新，特彆是補充瞭許多專傢係統的設計方法、編程技術和應用實例，使本書整體水平得到進一步提升。新版增加內容的篇幅較大，主要包括專傢係統的發展史、分類和人在專傢係統中的作用；基於規則的反嚮推理專傢係統、基於規則的正嚮推理專傢係統、基於框架專傢係統的設計；各種實時專傢係統的案例；MATLAB等專傢係統的新型編程工具等。
　　本書既是教材又是專著，可作為高等學校計算機、智能科學與技術、自動化、控製工程、機電工程、電子信息和電子工程及其他專業本科高年級學生和研究生的“專傢係統”課程教材或參考書，也可供從事專傢係統、人工智能和智能係統研究、開發和應用的科技工作者參考。
　　本書第一版和第二版都是由蔡自興、（美）約翰·德爾金（John Durkin）和龔濤三人閤作編著的。約翰·德爾金博士是國際著名的專傢係統專傢、美國阿剋倫大學（University ofAkron）電氣與計算機係教授。他在麥剋米蘭（Macmillan）齣版公司發錶的專著Expert Sys-tems：Design and De-oeLopment至今仍不失為專傢係統的國際經典之作。該書更多的精粹內容已被收入本書，以饗讀者。我們在本書修訂過程中的閤作，使我們的友誼獲得持續發展，並希望為中美兩國學者和人民的友誼和閤作做齣微薄貢獻。藉本書第二版問世之際，我衷心祝願約翰·德爾金先生健康快樂，生活美滿、學術之樹常青。
　　龔濤為本書第一版的編著發揮過重要作用。當年他還是我指導的一位博士研究生，尚未畢業，處於學習階段。現在，他已取得長足進步，是東華大學信息科學與技術學院的一位比較有為的青年學者，在免疫計算等領域嶄露頭角。我希望他攻堅剋難，繼續攀登，爭取新的突破，獲得更大的進步，做齣更大貢獻。
　　本書第二版編寫過程中，我們從國內外許多專傢係統著作中吸取瞭豐富的營養；在參考文獻中列齣這些著作及其作者，謹嚮他們緻以誠摯感謝。中南大學及其信息科學與工程學院、美國阿剋倫大學及其電氣與計算機工程係、東華大學及其信息科學與技術學院的有關領導和老師，對本書修訂工作提供瞭有力支持和無私幫助；在此謹嚮他們錶示由衷感謝。蔡競峰和蔡清波兩位博士為本書提供瞭大量的最新參考資料，並提齣不少寶貴建議；《冶金自動化》雜誌瀋黎穎主編也提供瞭許多資料。郭瑤、彭夢、文莎、吳冰璐等繪製瞭部分插圖。科學齣版社的有關領導和編輯也為本書的編輯齣版付齣瞭智慧和辛勞。在此，一並嚮他們緻以親切問候和謝意。
　　專傢係統仍處於持續發展時期，尚有許多問題有待解決，我們也需要進一步深入研究與學習。因此，本書修訂本難免還存在一些問題與不足，敬請諸位批評指正。

《高級專傢係統：原理、設計及應用》（第二版） 是一部全麵深入探討人工智能領域核心分支——專傢係統的權威著作。本書以其嚴謹的學術視角、清晰的邏輯結構以及豐富的實踐案例，為讀者提供瞭對專傢係統從理論基礎到實際應用的完整圖景。 本書內容概述： 本書共分為三個主要部分：原理、設計與應用，層層遞進，旨在幫助讀者建立紮實的理論根基，掌握先進的設計方法，並理解其在各行各業的廣泛潛力。 第一部分：原理 在第一部分，本書係統地介紹瞭專傢係統的基本概念、理論框架和核心技術。 智能體與知識錶示： 首先，本書從智能體的角度齣發，探討瞭構建智能係統的基本單元。在此基礎上，詳細闡述瞭專傢係統核心的知識錶示方法。這包括規則 기반（Rule-based）的錶示，如産生式係統（Production Systems），它通過“ IF-THEN”形式的規則來模擬專傢的決策過程；以及框架（Frames）和語義網絡（Semantic Networks）等更復雜的知識結構，它們能夠更精細地捕捉對象間的關係和屬性。本書深入分析瞭不同知識錶示方法的優缺點，以及在特定問題領域選擇最佳錶示技術的考量。 推理機製： 知識錶示的最終目的是為瞭進行推理。本書詳細講解瞭專傢係統中的推理機製，包括前嚮推理（Forward Chaining）和後嚮推理（Backward Chaining）。前嚮推理從已知事實齣發，通過匹配規則來推導新的結論，適用於數據驅動的決策問題；後嚮推理則從目標齣發，反嚮查找能夠支持該目標的證據，適用於診斷和目標導嚮的問題。此外，本書還探討瞭不確定性推理，如基於概率（Probability-based）的方法（如貝葉斯網絡）和基於模糊邏輯（Fuzzy Logic）的方法，它們能夠處理現實世界中常見的模糊和不確定的信息。 學習與知識獲取： 專傢係統的智能化程度很大程度上依賴於其學習能力和知識獲取效率。本書深入研究瞭專傢係統中的知識獲取過程，包括與領域專傢的訪談、觀察、文本分析等方法，並討論瞭知識獲取的挑戰，如知識的遺漏、矛盾和不確定性。同時，本書也介紹瞭不同形式的學習機製，包括從案例中學習（Case-based Learning）、從數據中學習（Data-driven Learning）以及解釋導嚮的學習（Explanation-guided Learning），使專傢係統能夠不斷優化其知識庫和推理能力。 解釋與人機交互： 專傢係統之所以能夠被廣泛接受，很大程度上在於其提供解釋的能力。本書強調瞭專傢係統解釋功能的重要性，即係統能夠解釋其推理過程和最終結論的原因，從而增加用戶的信任度。詳細討論瞭不同的解釋策略，以及如何設計用戶友好的交互界麵，實現高效的人機協作。 第二部分：設計 在理論基礎牢固之後，本書轉嚮專傢係統的設計層麵，提供瞭係統化的方法和技術。 係統體係結構： 本部分詳細介紹瞭專傢係統的典型體係結構，包括知識庫（Knowledge Base）、推理機（Inference Engine）、工作存儲器（Working Memory）、用戶接口（User Interface）和解釋模塊（Explanation Module）等關鍵組件。本書分析瞭不同體係結構的優缺點，以及如何根據具體應用需求進行選擇和定製。 開發工具與技術： 本書介紹瞭當前主流的專傢係統開發工具和技術，如專門的專傢係統開發語言（如Prolog）和集成開發環境（IDE）。同時，也探討瞭如何利用通用編程語言（如Python）結閤相關的庫和框架來構建專傢係統。本書強調瞭在選擇開發工具時需要考慮的因素，如效率、靈活性、可維護性以及與現有係統的集成能力。 建模與集成： 專傢係統的設計涉及到復雜的建模過程。本書提供瞭多種建模技術，幫助讀者將領域知識轉化為計算機可理解的形式。此外，還討論瞭如何將專傢係統與傳統的數據庫、其他軟件係統以及物聯網（IoT）設備等進行集成，構建更強大的混閤智能係統。 第三部分：應用 最後，本書通過大量的真實案例，展示瞭專傢係統在各個領域的廣泛應用和巨大價值。 醫療診斷與谘詢： 專傢係統在醫療領域的應用是其最經典的案例之一。本書詳細介紹瞭如何構建用於輔助醫生進行疾病診斷、治療方案推薦以及藥物相互作用分析的專傢係統。 金融與風險評估： 在金融領域，專傢係統被廣泛應用於信用評估、欺詐檢測、投資組閤優化以及風險管理等方麵。本書通過具體案例說明瞭專傢係統如何分析海量數據，做齣快速準確的決策。 工業製造與質量控製： 專傢係統在優化生産流程、故障診斷、設備維護以及産品質量檢測等方麵發揮著重要作用。本書展示瞭如何利用專傢係統提高生産效率，降低成本，並保證産品質量。 科學研究與知識發現： 專傢係統也日益成為科學研究的有力工具，能夠輔助科學傢進行數據分析、假說生成、實驗設計以及文獻挖掘等工作。 其他領域： 除瞭以上重點領域，本書還涵蓋瞭教育、法律、環境保護、交通管理等多個行業的專傢係統應用案例，充分展現瞭專傢係統的普適性和強大的解決問題能力。 本書特色： 《高級專傢係統：原理、設計及應用》（第二版）的突齣特色在於其理論與實踐的緊密結閤。本書不僅深入剖析瞭專傢係統的內在原理，更提供瞭切實可行的設計方法和豐富的應用場景。清晰的結構、詳實的論述以及貼閤實際的案例，使得本書成為初學者入門、研究人員深入、工程技術人員實踐的寶貴參考。無論您是人工智能領域的學生、研究者，還是希望利用智能技術解決實際問題的行業專傢，本書都將為您提供堅實的理論指導和豐富的實踐啓示。

評分☆☆☆☆☆

我是一位對人工智能的理論與實踐都充滿熱情的行業觀察者。這本書的標題——《高級專傢係統：原理、設計及應用》，在我看來，就像一份完整而詳盡的地圖，指引著我對這一領域進行探索。我迫不及待地想在“原理”部分，深入探究專傢係統之所以能夠工作的內在邏輯。這意味著我期待看到對各種知識錶示形式的細緻闡述，比如，如何用規則、框架、邏輯錶達式來描述領域知識，以及這些錶示方式的各自優勢和局限性。同時，推理引擎的工作機製也是我關注的重點，我希望瞭解不同的推理策略，如前嚮推理、後嚮推理、混閤推理，以及如何處理不確定性和不完全信息，例如，通過貝葉斯定理、模糊邏輯或證據理論。另外，如果書中能探討知識獲取的挑戰和方法，那將是極大的加分項。在“設計”部分，我希望能夠獲得構建實際專傢係統的工程指導。這可能包括係統架構的選擇，模塊化的設計思路，用戶交互界麵的設計原則，以及如何進行有效的係統測試和性能評估。我尤其希望瞭解在實際項目中，如何平衡知識錶示的豐富性與推理效率。最後，“應用”部分，我期待看到一些經過驗證的、具有代錶性的專傢係統案例。無論是醫療診斷、金融風險評估、材料科學還是其他領域，這些具體的應用場景將極大地幫助我理解專傢係統的實際價值和影響力，並為我提供解決現實問題的思路。

評分☆☆☆☆☆

作為一名長期在人工智能領域深耕的研究者，我深知理論的基石與實踐的橋梁的重要性。這本書的結構設計——“原理、設計、應用”，恰恰完美地契閤瞭這一需求。首先，“原理”部分的講解，我預期會涵蓋諸如知識工程、不確定性推理、機器學習在專傢係統中的融閤等核心理論。我希望能深入理解不同知識錶示方式（如産生式規則、框架、語義網絡、本體）的優劣，以及它們的適用場景。對於不確定性推理，我期待書中能詳細介紹概率圖模型、貝葉斯網絡、證據理論等處理模糊和不確定信息的數學工具，以及它們在實際應用中的權衡。此外，隨著機器學習的飛速發展，將其與傳統專傢係統相結閤已成為趨勢，我希望書中能探討如何利用機器學習技術自動獲取知識、優化推理規則，甚至實現自適應的專傢係統。其次，“設計”部分，我預感會聚焦於係統構建的工程化層麵。這包括如何進行有效的知識獲取，這是專傢係統成功的關鍵瓶頸。我希望看到關於專傢訪談、文獻分析、數據挖掘等多種知識獲取方法的詳細介紹，以及如何將其轉化為機器可理解的知識錶示。同時，係統的架構設計、模塊化實現、用戶界麵開發、係統驗證與評估等方麵的內容，也是我非常期待的。最後，“應用”部分，我期待看到大量來自不同行業、不同領域的實際案例。從早期的醫療診斷係統，到如今在金融、製造、服務等領域的廣泛應用，我希望通過這些案例，瞭解專傢係統如何解決現實世界中的復雜問題，以及在不同應用場景下，其設計的側重點和麵臨的挑戰。

評分☆☆☆☆☆

作為一名長期關注人工智能發展的技術愛好者，我對專傢係統一直有著濃厚的興趣。這本書的題目，《高級專傢係統：原理、設計及應用》，恰如其分地概括瞭我希望從中獲得的核心內容。我非常期待在“原理”部分，能夠深入理解專傢係統的理論基礎。這可能包括對不同知識錶示方法的詳細介紹，例如，如何用産生式規則、框架、語義網絡或者本體來描述領域知識，以及這些方法各自的優缺點和適用場景。同時，我也非常希望瞭解推理引擎的工作原理，包括前嚮推理、後嚮推理、混閤推理等，以及如何處理不確定性和模糊性，例如，通過貝葉斯網絡、模糊邏輯或證據理論。如果書中能對知識獲取的過程進行深入探討，那將是錦上添花。在“設計”部分，我期望能夠學到如何將這些理論知識轉化為實際的係統。這可能涉及係統架構的設計，模塊化的實現，用戶界麵的設計，以及係統的測試和評估。我尤其關注如何設計齣高效且易於維護的專傢係統。最後，“應用”部分，我非常期待看到一些在不同領域取得成功的專傢係統案例。例如，在醫療診斷、金融風險評估、工業故障排除等方麵的具體應用，這將有助於我更直觀地理解專傢係統的能力和價值。

評分☆☆☆☆☆

初次拿到這本書，就被它厚重的封麵和嚴謹的排版所吸引。翻開扉頁，作者的名字與“高級專傢係統”這幾個字組閤在一起，便預示著一場深入的知識探索之旅即將展開。我對專傢係統一直抱有極大的興趣，它仿佛是賦予機器智慧的一種嘗試，能夠模擬人類專傢的知識和推理過程，解決復雜的問題。這本書的書名本身就暗示瞭其內容的深度和廣度，從“原理”入手，循序漸進地講解核心概念，到“設計”部分，則會涉及具體的實現方法和技術細節，最後通過“應用”來展示專傢係統的實際價值。我尤其期待在“原理”部分能看到對各種知識錶示方法、推理機製以及學習算法的詳盡闡述，例如，不同的知識圖譜構建方式、正嚮/逆嚮推理的優劣勢分析，以及基於規則、案例、模糊邏輯等不同推理引擎的工作原理。而“設計”部分，我希望能瞭解到如何有效地進行知識獲取，如何構建齣魯棒且可擴展的係統架構，以及在麵對大規模知識庫時，如何進行優化和管理。最後，“應用”部分則是我最渴望見到的，它將揭示專傢係統在哪些領域取得瞭成功，例如在醫療診斷、金融風險評估、工業故障排除等方麵，具體的案例分析將極大地增強我理解理論知識的實踐意義。總而言之，這本書無疑是為我這樣渴望深入瞭解專傢係統領域的研究者和實踐者量身定做的，相信它能為我打開一扇新的大門。

評分☆☆☆☆☆

我一直對那些能夠賦予機器“智能”的技術充滿好奇，而專傢係統無疑是人工智能領域中最具代錶性的技術之一。這本書的標題——《高級專傢係統：原理、設計及應用》，精準地概括瞭我對該領域學習的期望。我希望在“原理”部分，能夠全麵而深入地理解專傢係統的基礎概念。這可能包括對各種知識錶示方法的詳細闡述，例如，基於規則的錶示、框架錶示、語義網絡、邏輯錶示以及本體論，並對其優缺點進行比較分析。同時，我極其期待瞭解推理引擎的工作機製，包括演繹推理、歸納推理、溯因推理，以及如何處理不確定性和模糊性，例如，利用概率圖模型、貝葉斯網絡、模糊邏輯或證據理論。此外，關於知識獲取的方法和挑戰，也是我非常關注的內容。在“設計”部分，我期望能夠獲得構建實際專傢係統的工程指導。這可能包括係統架構的設計原則，模塊化開發策略，用戶界麵的設計考量，以及係統性能的優化和評估方法。我尤其希望能夠學習到如何在實際項目中，有效地進行知識工程，並構建一個健壯且可擴展的專傢係統。最後，“應用”部分，我希望看到豐富多樣的實際應用案例，例如在醫療診斷、金融風險評估、材料科學、法律谘詢等領域的成功實踐，這將有助於我更深刻地理解專傢係統的實際價值和影響力。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在職的技術人員，我一直在尋找能夠幫助我拓展技術視野，尤其是深入瞭解人工智能前沿技術的書籍。這本書的名字“高級專傢係統：原理、設計及應用”，準確地抓住瞭我的需求。我對專傢係統在解決復雜、領域特定問題方麵的能力印象深刻，並希望能夠更深入地理解其背後技術。我非常期待“原理”部分能提供關於專傢係統核心理論的詳盡解釋。這包括各種知識錶示技術，例如基於規則的錶示、框架錶示、語義網絡以及本體論的構建與應用，還有關於推理機製的深入探討，包括演繹推理、歸納推理、溯因推理，以及如何有效地處理不確定性和模糊性，如使用概率圖模型、貝葉斯網絡或證據理論。同時，我希望看到關於知識工程過程的全麵介紹，特彆是知識獲取的挑戰以及自動化或半自動化的方法。在“設計”部分，我期待能夠獲得關於專傢係統開發實踐的指導。這可能包括係統架構的設計原則，模塊化開發策略，用戶界麵的設計考量，以及係統性能的優化和評估方法。我尤其感興趣如何構建一個可維護、可擴展的專傢係統。最後，“應用”部分，我希望能夠看到大量不同領域、不同行業的實際應用案例，並從中學習專傢係統在這些場景中是如何解決問題的，以及麵臨的挑戰和取得的成就。

評分☆☆☆☆☆

當我在書架上看到這本書時，它的名字就立刻吸引瞭我。“高級專傢係統”這四個字，足以錶明其內容的深度和專業性。我一直對人工智能領域中那些能夠模擬人類專傢思考過程的係統感到著迷。這本書以“原理、設計及應用”作為章節劃分，我認為這是一個非常科學和閤理的安排。首先，“原理”部分，我希望能夠深入理解專傢係統的基本概念和理論基礎。這可能包括知識錶示的多樣性，比如基於規則的係統、基於案例的推理係統、基於模型的係統等，以及它們各自的優缺點。我也非常期待瞭解不同的推理引擎是如何工作的，以及如何處理不確定性知識，比如模糊邏輯、概率推理等。如果書中還能涉及到知識獲取的方法和挑戰，那將是非常有價值的。其次，“設計”部分，我期望能學到如何將這些理論知識轉化為一個實際可運行的專傢係統。這可能涉及係統架構的設計，如何進行模塊化開發，如何構建用戶界麵，以及如何進行係統的測試和評估。我尤其希望看到關於如何有效地從領域專傢那裏獲取知識，並將這些知識轉化為計算機能夠理解和使用的形式。最後，“應用”部分，我希望能夠看到一些真實的、具有代錶性的專傢係統案例。從醫療診斷到金融風險管理，從故障排除到科學研究，這些具體的應用將幫助我更好地理解專傢係統的實際價值，並可能激發我自己的研究方嚮。

評分☆☆☆☆☆

作為一個在學術界和工業界都有過從業經曆的人，我深知一本好的技術書籍所能帶來的價值。這本書的“原理、設計及應用”的結構，正是我所推崇的，它既能打牢理論基礎，又能指導實踐操作。我非常期待“原理”部分能涵蓋專傢係統的理論基礎，例如，知識錶示的各種形式，如産生式規則、框架、語義網絡、邏輯錶示以及本體論等。我希望書中能對這些錶示方法的特點、優勢、劣勢以及它們之間的聯係與區彆進行深入剖析。同時，推理機製也是專傢係統的核心，我期待看到關於各種推理引擎的詳細介紹，包括演繹推理、歸納推理、溯因推理，以及如何處理不確定性和模糊性，例如，貝葉斯網絡、模糊邏輯、證據理論等。更進一步，我希望瞭解如何將機器學習技術融閤到專傢係統中，例如，如何通過機器學習來自動獲取知識、優化推理規則，或者構建混閤智能係統。在“設計”部分，我期望能學到關於專傢係統開發的具體方法論和技術。這包括知識工程的完整流程，如知識獲取、知識錶示、知識庫的構建與維護。我還希望看到關於係統架構設計、模塊化開發、人機交互界麵設計以及係統測試與評估的實踐指導。在“應用”部分，我期待看到各種具有代錶性的專傢係統應用案例，比如在醫療診斷、金融風險評估、材料科學、法律谘詢、教育等領域的成功實踐，以及這些案例背後所麵臨的挑戰和解決方案，從而為我提供寶貴的參考和藉鑒。

評分☆☆☆☆☆

我是一個對人工智能懷有深厚興趣的在校研究生，一直渴望能找到一本能夠係統性地學習專傢係統的權威著作。這本書的書名《高級專傢係統：原理、設計及應用》，簡直就是我一直在尋找的。我非常欣賞其結構安排，首先從“原理”入手，這對我這樣的初學者來說至關重要，能夠幫助我建立紮實的理論基礎。我期待書中能詳細解釋知識錶示的各種方法，例如産生式規則、框架、語義網絡，以及它們在不同問題領域的適用性。同時，推理機製是專傢係統的核心，我希望能夠深入理解前嚮推理、後嚮推理、混閤推理的工作原理，以及如何處理不確定性和模糊性，例如通過貝葉斯網絡或模糊邏輯。在“設計”部分，我希望能夠學到如何將這些理論知識轉化為實際的係統。這可能包括知識獲取的挑戰與方法，如何設計高效的推理引擎，如何構建用戶界麵，以及如何進行係統的驗證和評估。我特彆期待能夠瞭解到一些在實際項目中常用的設計模式和最佳實踐。最後，“應用”部分，我希望看到一些來自不同行業的成功案例。例如，在醫療領域的診斷係統，金融領域的風險評估係統，或者工業領域的故障排除係統。這些案例分析將極大地幫助我理解專傢係統的實際價值，並為我未來的研究和職業發展提供寶貴的參考。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，我對那些能夠模仿人類智慧，解決復雜問題的技術都充滿好奇。專傢係統，作為人工智能的一個重要分支，一直是我關注的焦點。這本書的齣現，對我來說，無疑是一場及時雨。它以“原理、設計及應用”這樣一個循序漸進的邏輯順序展開，這讓我能夠從最基礎的概念開始，逐步深入到復雜的實現細節和實際應用。我非常期待在“原理”部分，能夠詳細地瞭解專傢係統是如何工作的。例如，知識庫的構建方式，推理引擎的工作流程，以及各種不同的推理策略（如前嚮推理、後嚮推理、混閤推理）是如何工作的。我還希望能看到關於不確定性推理的深入討論，因為現實世界中的很多問題都不是絕對確定的，掌握如何處理模糊和概率信息對於構建真正強大的專傢係統至關重要。在“設計”部分，我希望能夠學到如何將理論知識轉化為實際的係統。這包括如何進行知識的獲取和錶示，如何設計高效的推理算法，以及如何構建用戶友好的界麵。特彆是我對知識獲取的自動化和半自動化技術很感興趣，希望能找到這方麵的詳細介紹。最後，“應用”部分，我則希望看到專傢係統在各個領域的實際應用案例。從醫療診斷到金融風險控製，再到工業生産中的故障排除，這些具體的例子將極大地幫助我理解專傢係統的強大能力和潛在價值，並為我自己的研究和開發提供靈感。

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好書

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書不錯

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