出版者的话专家指导委员会译者序序第2版序致谢第1章 基于知识的智能系统概述1 智能机器概述2 人工智能发展历史3 小结复习题参考文献第2章 基于规则的专家系统1 知识概述2 规则是一种知识表达技术3 专家系统研发团队中的主要参与者4 基于规则的专家系统的结构5 专家系统的基本特征6 前向链接和后向链接推理技术7 实例8 冲突的解决方案9 基于规则的专家系统的优缺点10 小结复习题参考文献第3章 基于规则的专家系统的不确定管理1 不确定性简介2 基本概率论3 贝叶斯推理4 FORECAST:贝叶斯证据累积5 贝叶斯方法的偏差6 确定因子理论和证据推理7 FORECAST:确定因子的应用8 贝叶斯推理和确定因子的比较9 小结复习题参考文献第4章 模糊专家系统1 概述2 模糊集3 语言变量和模糊限制语4 模糊集的操作5 模糊规则6 模糊推理7 建立模糊专家系统8 小结复习题参考文献参考书目第5章 基于框架的专家系统1 框架简介2 作为知识表达技术的框架3 基于框架系统中的继承4 方法和守护程序5 框架和规则的交互6 基于框架的专家系统实例:Buy S7 小结复习题参考文献参考书目第6章 人工神经网络1 人脑工作机制简介2 作为简单计算元素的神经元3 感知器4 多层神经网络5 多层神经网络的加速学习6 Hopfield神经网络7 双向相关记忆8 自组织神经网络9 小结复习题参考文献第7章 进化计算1 进化是智能的吗2 模拟自然进化3 遗传算法4 遗传算法如何工作5 实例:用遗传算法来维护计划6 进化策略7 遗传编程8 小结复习题参考文献参考书目第8章 混合智能系统1 概述2 神经专家系统3 神经模糊系统4 ANFIS:自适应性神经模糊推理系统5 进化神经网络6 模糊进化系统7 小结复习题参考文献第9章 知识工程和数据挖掘1 知识工程简介2 专家系统可以解决的问题3 模糊专家系统可以解决的问题4 神经网络可以解决的问题5 遗传算法可以解决的问题6 混合智能系统可以解决的问题7 数据挖掘和知识发现8 小结复习题参考文献术语表附录 人工智能工具和厂商