Введение в экспертные системы. 3-изд. [Питер Джексон] (doc) читать постранично, страница - 2

PLANNER 134
8.5. PROLOG и MBASE 135
8.5.1. Правила поиска в языке PROLOG 135
8.5.2. Управление поиском в системе MBASE 136
Рекомендуемая литература 139
Упражнения 139
ГЛАВА 9. Представление неопределенности знаний и данных 141
9.1. Источники неопределенности 141
9.2. Экспертные системы и теория вероятностей 142
9.2.1. Условная вероятность 142
9.2.2. Коэффициенты уверенности 144
9.2.3. Коэффициенты уверенности и условные вероятности 145
9.3. Сомнительность и возможность 147
9.3.1. Нечеткие множества 147
9.3.2. Нечеткая логика 149
9.3.3. Теория возможности 150
9.4. Неопределенное состояние проблемы неопределенности 151
Рекомендуемая литература 151
Упражнения 151
ГЛАВА 10. Приобретение знаний 153
10.1. Теоретический анализ процесса приобретения знаний 153
10.1.1. Стадии приобретения знаний 154
10.1.2. Уровни анализа знаний 154
10.1.3. Онтологический анализ 157
10.2. Оболочки экспертных систем 157
10.2.1. Система EMYCIN 157
10.2.2. Сопровождение и редактирование баз знаний с помощью программы TEIRESIAS 158
10.3. Методы приобретения знаний 160
10.3.1. Использование опроса экспертов для извлечения знаний в системе COMPASS 160
10.3.2. Автоматизация процесса извлечения знаний в системе OPAL 162
10.3.3. Графический интерфейс модели предметной области 163
10.3.4. Эффективность программы OPAL 165
10.4. Приобретение новых знаний на основе существующих 166
Рекомендуемая литература 167
Упражнения 167
ГЛАВА 11. Эвристическая классификация (I) 173
11.1. Классификация задач экспертных систем 174
11.2. Классификация методов решения проблем 176
11.2.1. Эвристическое сопоставление 176
11.2.2. Общность эвристической классификации 177
11.3. Классификация или конструирование? 181
Рекомендуемая литература 182
Упражнения 182
ГЛАВА 12. Эвристическая классификация (II) 188
12.1. Инструментальные средства и задачи, решаемые экспертной системой 188
12.2. Эвристическая классификация в системах MUD и MORE 189
12.2.1. Модель предметной области выполнения буровых работ 189
12.2.2. Стратегии приобретения знаний 193
12.2.3. Использование коэффициентов уверенности в программе MORE 196
12.2.4. Опыт эксплуатации системы MORE 197
12.3. Совершенствование стратегий 198
12.3.1. Уроки проекта GUIDON 198
12.3.2. Структура задач в системе NEOMYCIN 200
Рекомендуемая литература 201
Упражнения 201
ГЛАВА 13. Иерархическое построение и проверка гипотез 205
13.1. Влияние сложности пространства гипотез на организацию работы системы 205
13.1. Обход дерева 207
13.2. Структурированные объекты в CENTAUR 207
13.2.1. Структура фреймов в CENTAUR 207
13.2.2. Правила, включенные в прототипы 208
13.3. Формирование суждений на базе модели в системе INTERNIST 209
13.3.1. Представление знаний в дереве заболеваний 210
13.3.2. Методика выделения правдоподобных гипотез в INTERNIST 212
13.3.3. Проблемы, обнаруженные в процессе эксплуатации системы INTERNIST 213
13.4. Рабочая среда инженерии знаний TDE 214
Рекомендуемая литература 216
Упражнения 216
ГЛАВА 14. Решение проблем конструирования (I) 219
14.1. Области применения методов конструктивного решения проблем 219
14.2. Система R1/XCON 220
14.2.1. Компоненты и ограничения 221
14.2.2. Использование текущего контекста для управления структурой задачи 222
14.2.3. Формирование суждений с учетом ограничений: метод Match 225
14.3. Использование знаний, развитие и расширение системы XCON 226
14.3.1. Извлечение знаний в системе R1/XCON 227
14.3.2. Совершенствование и расширение системы R1/XCON 228
Рекомендуемая литература 230
Упражнения 230
ГЛАВА 15. Решение проблем конструирования (II) 233
15.1. Стратегии конструирования 233
15.2. Архитектура систем планирования и метапланирования 235
15.3. Извлечение, представление и применение знаний о проектировании 241
15.3.1. Реализация обратного прослеживания в системе VT 241
15.3.2. Приобретение знаний с помощью системы SALT 243
15.4. Итоги анализа систем решения проблем конструирования 244
Рекомендуемая литература 246
Упражнения 246
ГЛАВА 16. Средства формирования пояснений 249
16.1. Формирование пояснений на основе знаний 249
16.1.1. Подсистема формирования пояснений в MYCIN 250
16.1.2. Формирование пояснений в системах, производных от MYCIN 251
16.1.3. Формирование пояснений на основе фреймов 253
16.1.4. Организация вывода пояснений в системе CENTAUR 253
16.1.5. Использование мультимедийного интерфейса для формирования пояснений 259
16.2. Формирование пояснений и автоматическое программирование 260
16.2.1. Автоматическое программирование в системе XPLAN 260
16.2.2. Проект Explainable Expert Systems 261
16.2.3. Планирование текстов пояснений и модели пользователей в PEA 264
16.3. Перспективы дальнейших исследований методов формирования пояснений 265
Рекомендуемая литература 266
Упражнения 266
ГЛАВА 17. Инструментальные средства разработки экспертных систем 270
17.1. Общая характеристика инструментальных средств для построения экспертных систем 270
17.2. Оболочки экспертных систем 272
17.3. Языки программирования высокого уровня 273
17.3.1. Языки описания порождающих правил 274
17.3.2. Объектно-ориентированные языки 274
17.3.3. Языки логического программирования экспертных систем 275
17.3.4. Многофункциональные программные среды 276
17.3.5.