Management of Knowledge Imperfection in Building Intelligent Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Spircu, Tiberiu

出品人:

页数:268

译者:

出版时间:

价格:$ 157.07

装帧:

isbn号码:9783540774624

丛书系列:

图书标签:

• 知识管理
• 不确定性
• 智能系统
• 人工智能
• 决策支持系统
• 信息系统
• 机器学习
• 数据挖掘
• 知识工程
• 专家系统

《智慧系统中的知识不完美性管理》 内容概要： 在现代科技飞速发展的浪潮中，智能系统已经渗透到我们生活的方方面面，从自动驾驶汽车到智能医疗诊断，再到个性化推荐引擎，它们在提高效率、优化决策、甚至解决复杂问题方面展现出巨大的潜力。然而，支撑这些智能系统的核心——知识，并非总是完美无瑕的。现实世界是动态的、模糊的、不确定的，知识的获取、表示、更新和推理过程中，不可避免地会产生各种形式的“不完美性”。这些不完美性，诸如不完整性、不准确性、不一致性、模糊性、时效性以及噪声等，一旦被忽视，将直接导致智能系统做出错误的判断，产生不良的后果，甚至酿成严重的事故。 本书《智慧系统中的知识不完美性管理》正是聚焦于这一关键而又常常被低估的技术挑战，深入探讨如何在构建和运行智能系统时，有效地管理和应对知识的不完美性。它不仅仅是对现有知识表示和推理方法的简单罗列，而是以一种系统性的、全局性的视角，剖析不完美性对智能系统各个环节的影响，并提出一系列创新性的理论框架、算法模型和实践策略。 本书从知识的生命周期出发，首先对各种形式的知识不完美性进行了系统性的梳理和定义，并详细阐述了它们产生的根源。无论是数据采集环节的传感器误差、标注偏差，还是知识整合过程中不同来源信息的冲突，亦或是知识推理时面临的概率不确定性，本书都提供了清晰的解读。作者认为，理解不完美性的本质是有效管理的第一步。 接着，本书深入研究了如何将不完美性信息融入到智能系统的设计与开发过程中。在知识表示层面，本书不仅介绍了传统的表示方法，更着重探讨了如何利用概率图模型（如贝叶斯网络、马尔可夫随机场）、模糊逻辑、证据理论、可信度计算以及置信度网络等技术，来显式地表示知识的不确定性和模糊性。例如，书中详细讲解了如何利用概率分布来描述一个变量可能取值的范围和可能性，如何使用隶属度函数来量化一个元素属于某个模糊集合的程度，以及如何通过可信度因子来评估不同知识来源的可靠性。这些方法旨在将“不知道”或“不确定”转化为可计算、可推理的量。 在知识推理层面，本书重点介绍了能够处理不完美信息的推理机制。这包括对概率推理算法的深入分析，如各种采样方法（MCMC）、变分推断等，用于在具有不确定性的模型中进行有效的推理。此外，书中还详细阐述了如何运用模糊推理、证据推理以及可信度推理等方法，来处理知识中的模糊性和冲突性。作者通过大量的实例，演示了如何在存在不确定性的情况下，仍然能够做出合理且鲁棒的决策。例如，在医疗诊断领域，如何结合病人的症状、化验结果和历史病历，在存在信息不完整和模糊的情况下，推断出最可能的疾病。 本书的另一重要贡献在于，它关注了知识的不完美性在动态环境下的更新和演化问题。在许多实际应用中，知识并非静态不变，而是会随着时间的推移而发生变化。不准确或过时的知识会严重影响智能系统的性能。因此，本书提出了多种在线知识更新和不完美性度量方法。这包括基于贝叶斯更新的在线学习算法，用于在接收新数据时不断调整知识模型；以及基于信息论的度量方法，用于量化知识的冗余度、冲突度以及模糊度，从而指导知识库的维护和优化。书中还探讨了如何利用强化学习的思想，让智能系统在与环境交互的过程中，主动学习和适应知识的变化，从而保持其智能性和有效性。 此外，本书还探讨了如何评估和衡量不完美性管理策略的有效性。作者提出了一系列面向不完美性处理的评估指标，例如，在不确定性环境下，评估模型的预测精度、召回率、鲁棒性以及推理的效率。书中还提供了在不同应用场景下，如何选择合适的知识不完美性管理技术，并进行了深入的对比分析。 本书的读者对象广泛，涵盖了人工智能、机器学习、数据科学、计算机科学等领域的科研人员、工程师和学生。对于希望构建更强大、更可靠、更适应现实世界复杂性的智能系统的研究者和开发者而言，本书将提供宝贵的理论指导和实践参考。它不仅能够帮助读者深刻理解知识不完美性带来的挑战，更能提供一套行之有效的解决方案，从而推动智能系统向更高层次发展。 本书的写作风格严谨而清晰，理论阐述深入浅出，配合丰富的图表和实例，力求使复杂的概念易于理解。作者在书中融合了最新的研究成果，并结合了作者多年在智能系统领域的研究和实践经验，为读者呈现了一幅关于知识不完美性管理的全面而深刻的画卷。通过阅读本书，读者将能够构建出更加稳健、智能且值得信赖的智能系统，从而更好地应对人工智能时代带来的机遇与挑战。 章节亮点（非完整目录，仅为内容展示）： 第一部分：知识不完美性的本质与挑战 第一章：智能系统中的知识：基石与瓶颈 智能系统发展概述与知识的重要性 知识的来源、类型与表示 为何知识并非完美：普遍性的不完美性 不完美性对智能系统性能的潜在影响 第二章：知识不完美性的分类与分析 不完整性： 缺失的知识、有限的观测 不准确性： 错误的信息、噪声数据 不一致性： 冲突的知识、矛盾的规则 模糊性： 概念的边界不清、语言的歧义性 时效性： 过时的数据、动态变化的世界 其他形式： 如不可靠性、偏见等 不完美性产生的根源：数据、模型、环境等 第三章：不完美性在智能系统中的具体体现 在感知层面的挑战：传感器噪声、环境干扰 在数据处理与整合层面的挑战：数据清洗、特征选择 在知识表示层面的挑战：如何建模不确定性 在推理与决策层面的挑战：如何处理模糊与冲突 在学习与更新层面的挑战：如何适应动态变化 第二部分：管理知识不完美性的理论与方法 第四章：不确定性建模与表示 概率方法： 贝叶斯网络、隐马尔可夫模型、概率图模型 如何表示变量间的依赖关系和概率分布 条件概率表（CPTs）和条件概率分布（CPDs）的构建 不完整数据下的推理：最大似然估计、最大后验估计 模糊逻辑与模糊集理论： 隶属度函数的设计与应用 模糊规则的构建与推理 模糊推理引擎的实现 证据理论（Dempster-Shafer Theory）： 基本概率分配（BPA）与信任函数 证据的组合与冲突处理 可信度与置信度计算： 基于信任度网络的推理 不确定性量化与传播 第五章：处理不完美信息的推理机制 概率推理算法： 精确推理：变量消除、信念传播 近似推理：马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法、变分推断 推理算法在不完整数据下的应用 模糊推理： 前向推理与后向推理 组合推理与链式推理 混合推理方法： 结合概率与模糊逻辑的推理 基于规则与实例的混合推理 第六章：动态知识更新与不完美性度量 在线学习与知识演化： 增量学习算法 基于贝叶斯更新的在线模型调整 在线不完美性度量指标（如信息熵、冲突度） 知识库的维护与优化： 不一致性检测与解决 冗余知识的识别与去除 基于不完美性度量的知识推荐与过滤 第三部分：实践应用与未来展望 第七章：知识不完美性管理在不同领域的应用 医疗诊断与决策支持： 处理模糊症状、不准确的检测结果 金融风控与反欺诈： 识别异常交易模式、处理不完整用户数据 自动驾驶与智能交通： 应对感知不确定性、预测其他车辆行为 智能制造与质量控制： 实时监测、异常检测、预测性维护 自然语言处理与信息检索： 理解歧义、处理噪声文本 机器人技术与人机交互： 模糊指令理解、环境感知不确定性 第八章：评估与优化知识不完美性管理策略 面向不完美性处理的性能评估指标 鲁棒性、可靠性与效率的权衡 案例研究：不同策略在特定场景下的比较分析 模型选择与参数调优 第九章：知识不完美性管理的未来趋势与挑战 深度学习与不完美性管理 因果推断与知识不完美性 可解释性AI与不完美性管理 构建自适应与自主的智能系统 伦理与社会考量 本书旨在为读者提供一个全面、深入、实用的知识不完美性管理框架，赋能他们在复杂多变的现实世界中构建出真正智能、可靠且富有洞察力的系统。

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