不確定性知識處理的基本理論與方法簡介，目錄書摘
2020-01-03 17:31
來源：京東
作者：京東
不確定性知識處理的基本理論與方法
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內容簡介: 不確定性知識處理是人工智能領域最基本的研究問題?！恫淮_定性知識處理的基本理論與方法》對知識表示和推理、不確定性知識處理（亦簡稱不確定性處理）的基本理論與方法進行了全面、系統(tǒng)的闡述，內容包括知識表示與推理方法、不確定性知識處理的經典理論與方法、貝葉斯網(wǎng)推理與學習方法、粗糙集理論等四部分。
《不確定性知識處理的基本理論與方法》一方面使讀者能夠透徹掌握主要的不確定性處理方法，另一方面也使讀者能夠掌握對不確定性處理開展科學研究及理論聯(lián)系實際的方法。為此，《不確定性知識處理的基本理論與方法》在描述每個不確定性處理模型時，對模型的背景、模型的核心內容、概念的梳理與厘清、關鍵論點的證明、必要的算法、應用實例、模型的不足或困難等，都加以全面刻畫。書中還融入了作者的研究成果，其中一些難題是應用領域專家提出的。
《不確定性知識處理的基本理論與方法》可供計算機、自動化等領域的科研與工程技術人員參考，也可作為高等院校計算機、自動化等相關專業(yè)教師、研究生的教材和教學參考書。
《不確定性知識處理的基本理論與方法》一方面使讀者能夠透徹掌握主要的不確定性處理方法，另一方面也使讀者能夠掌握對不確定性處理開展科學研究及理論聯(lián)系實際的方法。為此，《不確定性知識處理的基本理論與方法》在描述每個不確定性處理模型時，對模型的背景、模型的核心內容、概念的梳理與厘清、關鍵論點的證明、必要的算法、應用實例、模型的不足或困難等，都加以全面刻畫。書中還融入了作者的研究成果，其中一些難題是應用領域專家提出的。
《不確定性知識處理的基本理論與方法》可供計算機、自動化等領域的科研與工程技術人員參考，也可作為高等院校計算機、自動化等相關專業(yè)教師、研究生的教材和教學參考書。
作者簡介:
目錄:前言
第1章 緒論
1．1 概述
1．2 內容框架
參考文獻
第2章 知識表示
2．1 知識表示概述
2．1．1 知識的定義和結構
2．1．2 知識的閾值
2．1．3 知識的類型
2．1．4 常用的知識表示
2．2 邏輯表示
2．2．1 命題邏輯
2．2．2 一階謂詞邏輯
2．3 產生式規(guī)則表示
2．4 語義網(wǎng)表示
2．5 框架表示
2．6 腳本表示
2．7 本體表示
2．8 小結
參考文獻
第3章 推理方法與專家系統(tǒng)
3．1 推理概述
3．1．1 推理方法及分類
3．1．2 推理控制策略及分類
3．2 邏輯推理系統(tǒng)
3．2．1 演繹邏輯與三段論
3．2．2 推理規(guī)則
3．2．3 邏輯系統(tǒng)
3．2．4 歸結與演繹
3．3 產生式推理系統(tǒng)
3．3．1 產生式系統(tǒng)概述
3．3．2 產生式系統(tǒng)的體系結構及工作原理
3．3．3 部分匹配
3．3．4 與或樹
3．3．5 正向和反向推理算法
3．3．6 匹配沖突消解
3．4 其他推理方法
3．4．1 類比
3．4．2 生成與驗證
3．4．3 溯因
3．5 專家系統(tǒng)概述
3．5．1 專家系統(tǒng)的定義
3．5．2 專家系統(tǒng)的體系結構
3．5．3 專家系統(tǒng)的主要特征
3．5．4 專家系統(tǒng)的類型
3．5．5 一個簡單的專家系統(tǒng)示例
3．6 小結
參考文獻
第4章 確定性因子理論
4．1 信任和不信任
4．2 信任與不信任之度量
4．3 不確定性因子的計算
4．4 不確定性值計算的封閉性
4．5 不確定性值計算例
4．6 規(guī)則集合(規(guī)則庫)的評價
4．7 小結
參考文獻
第5章 確定性因子模型改進及其在沖突消解中的應用
5．1 不確定性知識的描述
5．2 不確定性值的傳播算法
5．3 最大存在風險和最大不存在風險
5．4 沖突消解模型
5．5 小結
參考文獻
第6章 基于概率論的處理方法
6．1 概述
6．2 確定性證據(jù)的不確定性處理
6．3 不確定性證據(jù)的不確定性推理
……
第7章 證據(jù)理論
第8章 一種面向有序命題類問題的信息融合新方法
第9章 加權模糊邏輯
第10章 專家系統(tǒng)中的一種模糊推理模型——一種二階不確定性處理模型
第11章 專家系統(tǒng)中部精確推理單位元
第12章 兩級不確定性知識處理模型
第13章 多ES協(xié)作系統(tǒng)中不一致性處理
第14章 協(xié)作知識系統(tǒng)中沖突消解的辯論方法
第15章 Belief的解釋和更新
第16章 布爾代數(shù)上的Belief模型
第17章 處理二階不確定性的內涵方法
第18章 貝葉斯網(wǎng)的基本概念及推理方法
第19章 貝葉斯網(wǎng)學習方法
第20章 經典粗糙集
第21章 粗糙集關系擴展模型
第22章 粗糙集公理組的極小化
附錄
第1章 緒論
1．1 概述
1．2 內容框架
參考文獻
第2章 知識表示
2．1 知識表示概述
2．1．1 知識的定義和結構
2．1．2 知識的閾值
2．1．3 知識的類型
2．1．4 常用的知識表示
2．2 邏輯表示
2．2．1 命題邏輯
2．2．2 一階謂詞邏輯
2．3 產生式規(guī)則表示
2．4 語義網(wǎng)表示
2．5 框架表示
2．6 腳本表示
2．7 本體表示
2．8 小結
參考文獻
第3章 推理方法與專家系統(tǒng)
3．1 推理概述
3．1．1 推理方法及分類
3．1．2 推理控制策略及分類
3．2 邏輯推理系統(tǒng)
3．2．1 演繹邏輯與三段論
3．2．2 推理規(guī)則
3．2．3 邏輯系統(tǒng)
3．2．4 歸結與演繹
3．3 產生式推理系統(tǒng)
3．3．1 產生式系統(tǒng)概述
3．3．2 產生式系統(tǒng)的體系結構及工作原理
3．3．3 部分匹配
3．3．4 與或樹
3．3．5 正向和反向推理算法
3．3．6 匹配沖突消解
3．4 其他推理方法
3．4．1 類比
3．4．2 生成與驗證
3．4．3 溯因
3．5 專家系統(tǒng)概述
3．5．1 專家系統(tǒng)的定義
3．5．2 專家系統(tǒng)的體系結構
3．5．3 專家系統(tǒng)的主要特征
3．5．4 專家系統(tǒng)的類型
3．5．5 一個簡單的專家系統(tǒng)示例
3．6 小結
參考文獻
第4章 確定性因子理論
4．1 信任和不信任
4．2 信任與不信任之度量
4．3 不確定性因子的計算
4．4 不確定性值計算的封閉性
4．5 不確定性值計算例
4．6 規(guī)則集合(規(guī)則庫)的評價
4．7 小結
參考文獻
第5章 確定性因子模型改進及其在沖突消解中的應用
5．1 不確定性知識的描述
5．2 不確定性值的傳播算法
5．3 最大存在風險和最大不存在風險
5．4 沖突消解模型
5．5 小結
參考文獻
第6章 基于概率論的處理方法
6．1 概述
6．2 確定性證據(jù)的不確定性處理
6．3 不確定性證據(jù)的不確定性推理
……
第7章 證據(jù)理論
第8章 一種面向有序命題類問題的信息融合新方法
第9章 加權模糊邏輯
第10章 專家系統(tǒng)中的一種模糊推理模型——一種二階不確定性處理模型
第11章 專家系統(tǒng)中部精確推理單位元
第12章 兩級不確定性知識處理模型
第13章 多ES協(xié)作系統(tǒng)中不一致性處理
第14章 協(xié)作知識系統(tǒng)中沖突消解的辯論方法
第15章 Belief的解釋和更新
第16章 布爾代數(shù)上的Belief模型
第17章 處理二階不確定性的內涵方法
第18章 貝葉斯網(wǎng)的基本概念及推理方法
第19章 貝葉斯網(wǎng)學習方法
第20章 經典粗糙集
第21章 粗糙集關系擴展模型
第22章 粗糙集公理組的極小化
附錄
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