Approximate Reasoning in Expert Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Elsevier Science Ltd

作者:

出品人:

页数:854

译者:

出版时间:1985-11

价格:0

装帧:Hardcover

isbn号码:9780444878083

丛书系列:

图书标签:

• Approximate Reasoning
• Expert Systems
• Fuzzy Logic
• Uncertainty
• Artificial Intelligence
• Knowledge Representation
• Inference
• Decision Making
• Computational Intelligence
• Machine Learning

《近似推理在专家系统中的应用》 内容简介 本书深入探讨了在构建和运行专家系统时，如何有效处理和利用不确定信息，实现近似推理。专家系统作为人工智能领域的重要分支，旨在模拟人类专家的决策能力，解决复杂问题。然而，现实世界的数据和知识往往是模糊、不完整或存在矛盾的，直接的精确逻辑推理难以奏效。本书聚焦于解决这一挑战，详细阐述了多种近似推理的方法和技术，为专家系统的设计与实现提供了坚实的基础。 第一部分：不确定性与近似推理的理论基础 本部分首先界定了不确定性的概念及其在知识表示和推理中的普遍性。我们将分析信息不准确、不完整、模糊性以及冲突性等多种不确定性来源，并解释为何精确推理在此类场景下会失效。接着，本书将引入近似推理的核心思想，即在信息不完全或不精确的情况下，仍然能够导出合理且有用的结论。我们将从理论层面梳理近似推理的定义、目标以及其与精确推理的区别。 第二部分：基于概率的近似推理方法 概率论是处理不确定性的强大工具，本书将详细介绍几种重要的基于概率的近似推理方法。 贝叶斯网络 (Bayesian Networks)：我们将深入讲解贝叶斯网络的结构、语义以及如何利用它来表示变量之间的因果关系或相关性。本书将详细阐述如何构建贝叶斯网络，包括节点、边和条件概率表的定义。重点将放在各种推断算法上，如精确推断（如信念传播）和近似推断（如马尔可夫链蒙特卡洛 MCMC 方法），并分析它们的优缺点和适用场景。 模糊逻辑 (Fuzzy Logic)：对于处理语言中的模糊性，模糊逻辑提供了一种有效的框架。本书将介绍模糊集合理论，包括隶属度函数、模糊规则的定义和模糊推理的基本步骤（如模糊化、推理和去模糊化）。我们将通过具体的例子展示模糊逻辑如何在专家系统中处理诸如“温度很高”、“速度适中”等模糊概念，并得出相应的结论。 证据理论 (Dempster-Shafer Theory)：作为一种扩展的概率框架，证据理论能够处理更加复杂的不确定性，尤其是在证据来源互相矛盾或不完全独立的情况下。本书将详细介绍其基本概念，如信任函数 (Basic Probability Assignment, BPA)、信任区间 (Belief Interval) 以及证据组合规则。我们将展示如何利用证据理论来合并来自不同源头的信息，并对假设的信任度进行量化。 第三部分：启发式搜索与非单调推理 除了概率方法，本书还将探讨其他重要的近似推理技术。 启发式搜索算法 (Heuristic Search Algorithms)：在复杂搜索空间中寻找最优解时，启发式函数能够指导搜索过程，加速找到可行解。本书将介绍 A 搜索、爬山法、模拟退火等经典启发式搜索算法，并分析其在专家系统中的应用，如诊断推理或规划问题。我们将讨论如何设计有效的启发式函数，以及其对搜索效率和结果质量的影响。 非单调推理 (Non-monotonic Reasoning)：现实世界中的知识并非总是稳定的，新的信息可能会导致原有的结论失效。非单调推理旨在处理这种“可撤销”的推理过程。本书将介绍几种主要的非单调推理方法，如默认推理 (Default Reasoning)、可废止逻辑 (Default Logic) 和最小模型推理 (Minimal Model Inference)。我们将通过实例说明，当引入新的证据时，专家系统如何更新其信念，甚至放弃先前的判断。 第四部分：近似推理在专家系统中的实践应用 本书的最后一部分将结合实际案例，深入分析近似推理技术如何在不同领域的专家系统中得到应用。我们将探讨在医疗诊断、金融风险评估、工业故障排除、自然语言理解等领域，如何选择和集成合适的近似推理方法来构建高效、鲁棒的专家系统。每一类应用都将详细解析其不确定性的特点，以及所采用的近似推理技术的具体实现方式和效果。 学习本书将能使读者： 深刻理解专家系统中处理不确定性的必要性及其挑战。 掌握多种主流的近似推理理论和方法，包括贝叶斯网络、模糊逻辑、证据理论、启发式搜索和非单调推理。 学会如何根据具体问题的特点选择合适的近似推理技术。 了解如何在专家系统中实现和集成这些技术，并能对其进行性能评估。 为开发更智能、更可靠的人工智能系统打下坚实的基础。 本书适合人工智能、计算机科学、信息工程等领域的学生、研究人员以及希望在实际应用中构建专家系统的工程师。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

说实话，当我拿到这本厚厚的书时，内心是有点忐忑的，我担心它会陷入那种只有数学家才懂的纯理论泥潭。幸运的是，这本书的叙事方式出乎意料地具有很强的工程实践导向。它不是那种堆砌公式让你望而却步的教材，而是更像一本“问题解决手册”。它花了大量篇幅去讨论如何在资源受限的环境下部署复杂的推理引擎，这对于我们这些需要将原型系统投入实际生产的团队来说，简直是救命稻草。书中对“可解释性”的关注也极其到位。在很多高风险应用中，黑箱模型是不可接受的，而这本书清晰地展示了基于规则和概率图模型的推理系统如何保持透明度，同时还能处理非标准数据。我特别喜欢它关于“知识表示”那一章的论述，它没有固步自封于传统的语义网络，而是巧妙地引入了动态和情境依赖的知识结构。我个人认为，这本书的价值在于它成功地搭建了一座连接尖端理论研究与工程实现之间的坚固桥梁。它没有回避实际系统构建中的复杂性和妥协，而是坦诚地指出了每种方法的优缺点和适用边界，这种务实态度是很多学术著作所欠缺的。我强烈推荐给那些正在为“最后一公里”的落地问题而苦恼的系统架构师们。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我量身定制的！我一直对人工智能在复杂决策场景中的应用抱有浓厚的兴趣，特别是那些信息不完全或者模糊不清的情况。我记得有一次我在尝试构建一个关于金融风险评估的模型时，遇到了大量不确定的变量，传统的布尔逻辑在那里完全失效了。当我翻开这本书时，我立刻被它对不确定性量化和推理机制的深入剖析所吸引。作者没有停留在理论的表面，而是非常实在地探讨了如何将这些抽象的概念转化为可操作的算法。书中的案例分析非常贴近实际工业界的痛点，比如在医学诊断或大规模系统故障排除中的应用，这些都是我工作中经常需要面对的难题。尤其是关于模糊集理论和证据理论（Dempster-Shafer理论）的章节，讲解得深入浅出，让我对如何处理非精确信息有了全新的认识。这本书的行文风格非常严谨，每一处推导都逻辑清晰，但同时又不失启发性，读起来让人感觉像是在跟随一位经验丰富的导师进行一对一的辅导。它不仅仅是教会你怎么做，更重要的是让你理解为什么这么做。对于任何希望在传统专家系统框架外探索更高级推理范式的研究人员或工程师来说，这绝对是一本里程碑式的著作。我尤其欣赏它对不同推理范式之间兼容性和互补性的探讨，这在实际工程中至关重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书的篇幅和内容的密度，要求读者必须保持高度的专注力，但回报也是巨大的。我特别欣赏它对混合推理架构的探讨。在现实世界中，单一的推理机制几乎不可能解决所有问题，这本书详细阐述了如何将基于规则的演绎推理、基于概率的归纳推理以及基于模糊逻辑的近似推理有效地结合起来，形成一个统一的、鲁棒的决策框架。书中关于如何设计“仲裁机制”以解决不同推理子系统间冲突的章节，简直是教科书级别的范例。我之前遇到过一个难题，就是当一个模糊推理模块得出一个结论，而一个基于证据的模块指向另一个方向时，如何进行最优决策。这本书提供了一套清晰的算法流程图来指导这种集成过程。此外，它还探讨了知识库的演化和维护问题，即在一个不断变化的环境中，如何有效地更新和验证那些不确定的知识。总而言之，这不是一本可以快速浏览的书，它需要你投入时间去消化和实践。但一旦你掌握了书中的核心思想，你将拥有处理任何复杂、模糊、不确定性环境的强大武器库。它为构建下一代适应性强、智能度高的专家系统铺平了道路。

评分☆☆☆☆☆

我发现这本书在处理认知建模的哲学层面也进行了相当深入的探讨，这在纯技术书籍中是相当少见的。它不仅仅是一个“如何做”的指南，更是一个“为什么应该这样做”的辩论场。作者非常敏锐地指出了传统基于概率的推理在面对“态度的不确定性”（即我们对一个陈述的信任程度，而不是其发生概率）时的局限性，并借此引入了其他非单调推理的机制。这种对底层假设的批判性审视，极大地提高了读者的理论素养。我个人是做知识工程出身的，长期以来一直纠结于知识获取阶段的模糊性表示问题。这本书提供了一套非常系统的工具集来应对这些挑战，比如如何将专家的主观判断转化为可计算的知识结构，并且还能在后续的推理过程中动态调整这些权重。它的语言风格是那种典雅而又充满力量的，每一个论断都建立在坚实的逻辑基础之上，让人无法轻易反驳。对于那些在系统设计初期就想把基础打牢的研究人员来说，这本书提供了无与伦比的深度和广度。它让你在设计推理引擎时，不仅考虑速度和准确性，更会权衡推理模型的本体论和认知合理性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验，简直是一场智力上的马拉松。我过去尝试过阅读一些关于概率图模型和贝叶斯网络的基础读物，但总感觉在处理那种完全没有先验信息的领域时，它们显得力不从心。这本著作则提供了一个更广阔的视角，它将焦点放在了那些“我们知道一些，但远非全部”的情境下。我最佩服的是作者在组织材料时的宏观视野。它不是简单地罗列各种技术，而是构建了一个清晰的知识体系框架，从基础的逻辑推理缺陷讲起，逐步过渡到基于证据的组合推理，最后探讨了集成和学习的机制。这使得读者可以循序渐进地建立起对整个不确定性推理领域的立体认知。例如，书中对“信念函数”在处理冲突信息时的优势进行了细致的对比分析，这比我之前读的任何资料都更加透彻和有说服力。它强迫你跳出二元对立的思维模式，去拥抱中间地带的灰色逻辑。对于那些渴望突破传统专家系统瓶颈，追求更高智能水平的AI开发者而言，这本书无疑是一份极其宝贵的参考资料。它为我们指明了在信息不完备世界中，如何更“聪明”地做决策的方向。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆