具体描述
This book introduces the process of expert systems development as a model for acquiring, representing and validating knowledge about relatively limited domains. Many examples derive from the authors' own development experiences in the social sciences, both with normative and with descriptive modeling systems. It will be an informative introduction to expert systems for anyone working within the social sciences.
《Expert Systems》是一本深入探讨人工智能领域关键分支——专家系统的著作。本书旨在为读者提供对专家系统工作原理、设计方法、开发流程以及实际应用场景的全面理解。 专家系统，作为一种能够模拟人类专家决策能力的计算机程序，在众多领域展现出了巨大的潜力。从医疗诊断、金融分析到机械故障排除、法律咨询，专家系统正逐步成为解决复杂问题的强大工具。本书将带领读者一步步揭开专家系统的神秘面纱，理解其核心构建模块：知识库（Knowledge Base）和推理引擎（Inference Engine）。 在知识库方面，本书将详细阐述知识的表示方法，包括产生式规则（Production Rules）、框架（Frames）、语义网络（Semantic Networks）以及逻辑表示（Logical Representations）等。读者将学习如何将特定领域专家的知识以结构化、机器可读的形式进行编码，并理解不同知识表示方法的优劣势及其适用场景。无论是如何捕获模糊的、不确定的知识，还是如何组织庞大的知识体系，本书都会给出详尽的解答和指导。 推理引擎是专家系统的“大脑”，负责利用知识库中的信息进行推理，得出结论。本书将深入剖析常用的推理机制，如前向推理（Forward Chaining）和后向推理（Backward Chaining）。读者将学习如何通过这些推理策略，一步步从已知事实出发，推导出新的结论，或者从预设目标出发，寻找支持该目标的证据。此外，本书还会探讨不确定性推理技术，如证据理论（Dempster-Shafer Theory）和模糊逻辑（Fuzzy Logic），帮助读者理解如何处理现实世界中普遍存在的模糊性和不确定性。 本书不仅关注理论层面，更强调实践指导。读者将了解专家系统的开发生命周期，从需求分析、知识获取（Knowledge Acquisition）、系统设计、编码实现，到测试、部署和维护。特别地，知识获取被视为专家系统开发中最具挑战性的环节之一，本书将详细介绍多种知识获取技术，包括访谈法、观察法、协议分析法等，并提供提高知识获取效率和准确性的策略。 在系统设计部分，本书将探讨不同类型的专家系统架构，如基于规则的专家系统、案例推理（Case-Based Reasoning）系统以及混合型系统。读者将学习如何根据具体应用需求选择合适的架构，并理解不同架构在性能、灵活性和可扩展性方面的权衡。 此外，《Expert Systems》还将涵盖一些重要的辅助技术，如用户界面设计（User Interface Design）和解释能力（Explanation Facility）。一个友好的用户界面能够提升用户体验，而解释能力则能帮助用户理解系统推理过程，增加对系统的信任度。本书将讨论如何设计有效的解释机制，让专家系统不仅仅是一个“黑箱”。 本书的最后部分将聚焦专家系统的实际应用案例，涵盖医疗诊断系统（如MYCIN）、化学分析系统（如DENDRAL）、地质勘探系统（如PROSPECTOR）以及其他各行各业的成功实践。通过对这些真实案例的分析，读者将能够更清晰地认识到专家系统在解决实际问题中的价值和影响力，并从中获得启发，思考如何将专家系统应用于自身的研究或工作中。 《Expert Systems》适合计算机科学、人工智能、信息技术等相关专业的学生、研究人员以及对构建智能决策支持系统感兴趣的工程师和开发者。无论您是希望深入了解专家系统理论，还是寻求开发实际应用解决方案，本书都将是您宝贵的参考资源。它将为您打开一扇通往人工智能智能决策世界的大门。
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