Иллюстрированный самоучитель по введению в экспертные системы
ВведениеРядовым читателям
Студентам и преподавателям
Научным работникам
Что такое экспертная система?
Текущее состояние проблемы
Распределение материалкниги по главам
Рекомендуемая литература
Упражнения
Смысл экспертного анализа
Характеристики экспертных систем
Базовые функции экспертных систем
Приобретение знаний
Представление знаний
Управление процессом поискрешения
Разъяснение принятого решения
Резюме и структуркниги
Обзор исследований в области искусственного интеллекта
Периоды "зимней спячки" и "пробуждения" в истории искусственного интеллекта
Рекомендуемая литература
Упражнения
Поиск в пространстве состояний
Эвристический поиск
Романтический период
СистемSHRDLU
Схемы представления знаний
Период модернизма: технологии и приложения
В знании сила
Символические вычисления
Почему LISP не является языком представления знаний
Символический уровень и уровень знаний
LISP и разработкпрограмм
Языки представления знаний
Рекомендуемая литература
Упражнения
Символическое представление
Физическая символическая система
Реализация символических структур нязыке LISP
Структуры данных в языке LISP
СтруктурLISP-программы
Приложение функции и лямбда-исчисление
Обработксписков
Сопоставление с образцом
Системы, основанные нзнаниях
Рекомендуемая литература
Упражнения
Канонические системы
Системы порождающих правил для решения проблем
Синтаксис представления правил
Рабочая память
Управление функционированием интерпретатора
Разрешение конфликтов
Прямая и обратная цепочки рассуждений
Правили метаправила
Иллюстрированный самоучитель по введению в экспертные системы
Ассоциативные сети и системы фреймов
Множественное наследование
Сравнение сетей и фреймов
Рекомендуемая литература
Упражнения
Графы, деревья и сети
Ассоциативные сети
Разделение видов узлов и когнитивная экономия
Анализ адекватности ассоциативных сетей
Представление типовых объектов и ситуаций
Основные понятия концепции фреймов
Фреймы и графы
Значения по умолчанию и демоны
Объектно-ориентированное программирование
Метаклассы в CLOS и CLIPS
Множественное наследование в C++
Объектно-ориентированный анализ и конструирование экспертных систем
Рекомендуемая литература
Упражнения
Язык KRL
Языки LOOPS и FLAVORS
Передачсообщений
Проблемналожения методов
Метаклассы
Языки CLIPS и CLOS
Множественное наследование в CLOS и CLIPS
Наложение методов в CLOS и CLIPS
Логическое программирование
PROLOG и MBASE
Правилпоискв языке PROLOG
Управление поиском в системе MBASE
Рекомендуемая литература
Упражнения
Формальные языки
Исчисление высказываний
Исчисление предикатов
Язык PROLOG
Опровержение резолюций
Принцип резолюций
Поиск доказательствв системе резолюций
Процедурная дедукция в системе PLANNER
Иллюстрированный самоучитель по введению в экспертные системы
Представление неопределенности знаний и данныхТеория возможности
Неопределенное состояние проблемы неопределенности
Рекомендуемая литература
Упражнения
Источники неопределенности
Экспертные системы и теория вероятностей
Условная вероятность
Коэффициенты уверенности
Коэффициенты уверенности и условные вероятности
Сомнительность и возможность
Нечеткие множества
Нечеткая логика
Приобретение знаний
Использование опросэкспертов для извлечения знаний в системе COMPASS
Автоматизация процессизвлечения знаний в системе OPAL
Графический интерфейс модели предметной области
Эффективность программы OPAL
Рекомендуемая литература
Упражнения
Теоретический анализ процессприобретения знаний
Стадии приобретения знаний
Уровни анализзнаний
Онтологический анализ
Оболочки экспертных систем
СистемEMYCIN
Сопровождение и редактирование баз знаний с помощью программы TEIRESIAS
Методы приобретения знаний
Эвристическая классификация (II)
Структурзадач в системе NEOMYCIN
Рекомендуемая литература
Упражнения
Инструментальные средстви задачи
Эвристическая классификация в системах MUD и MORE
Модель предметной области выполнения буровых работ
Стратегии приобретения знаний
Использование коэффициентов уверенности в программе MORE
Опыт эксплуатации системы MORE
Совершенствование стратегий
Уроки проектGUIDON
Эвристическая классификация (I)
Классификация задач экспертных систем
Классификация методов решения проблем
Эвристическое сопоставление
Общность эвристической классификации
Классификация или конструирование?
Рекомендуемая литература
Упражнения
Иллюстрированный самоучитель по введению в экспертные системы
Иерархическое построение и проверкгипотезРабочая срединженерии знаний TDE
Рекомендуемая литература
Упражнения
Влияние сложности пространствгипотез норганизацию работы системы
Структурированные объекты в CENTAUR
Структурфреймов в CENTAUR
Правила, включенные в прототипы
Формирование суждений нбазе модели в системе INTERNIST
Представление знаний в дереве заболеваний
Методиквыделения правдоподобных гипотез в INTERNIST
Проблемы, обнаруженные в процессе эксплуатации системы INTERNIST
Решение проблем конструирования (I)
Рекомендуемая литература
Упражнения
Области применения методов
СистемR1/XCON
Компоненты и ограничения
Использование текущего контекстдля управления структурой задачи
Формирование суждений с учетом ограничений: метод Match
Использование знаний, развитие и расширение системы XCON
Извлечение знаний в системе RXCON
Совершенствование и расширение системы RXCON
Решение проблем конструирования (II)
Стратегии конструирования
Архитектурсистем планирования и метапланирования
Извлечение, представление и применение знаний о проектировании
Реализация обратного прослеживания в системе VT
Приобретение знаний с помощью системы SALT
Итоги анализсистем решения проблем конструирования
Рекомендуемая литература
Упражнения
Системы с доской объявлений
Системы ВВи ACCORD
СистемPROTEAN
Интеграция стратегий логического вывода
Общая характеристикВВ
Эффективность и гибкость модели с доской объявлений
Организация доски объявлений в системе GBB
Компоновкдоски объявлений в среде ERASMUS
Организация параллельных вычислений в системах CAGE и POLIGON
Рекомендуемая литература
Упражнения
Принципы организации систем с доской объявлений
Системы HEARSAY, AGE и ОРМ
Почему для HEARSAY-II выбрантакая архитектура
Почему для HEARSAY-II выбрантакая архитектур- 2
Использование источников знаний в HEARSAY-II
Использование источников знаний в HEARSAY-II - 2
СистемHEARSAY-III— оболочкдля создания систем с доской объявлений
Инструментальные среды AGE и ОРМ
Средс доской объявлений ВВ
Уровни абстракции в среде ВВ
Иллюстрированный самоучитель по введению в экспертные системы
Системотслеживания истинности предположенийСравнение различных вариантов организации систем отслеживания истинности предположений
Рекомендуемая литература
Упражнения
Отслеживание зависимостей
Релаксация в сети
Пересмотр допущений
Пересмотр теорий высказываний
Немонотонное обоснование
Работсо множеством контекстов
Отслеживание истинности предположений, основанное нанализе допущений
Использование систем отслеживания истинности предположений для диагностирования носнове моделей
Формирование знаний носнове машинного обучения
Алгоритм формирования дереврешений по обучающей выборке
Уточнение наборов правил
Рекомендуемая литература
Упражнения
Индуктивное обучение
СистемMeta-DENDRAL
Формирование и уточнение правил
Пространство версий
Алгоритм отсеивания кандидатов
Сопоставление экземпляров с образцами в Meta-DENDRAL
Построение дереврешений и порождающих правил
Структурдереврешений
Сети доверия
Теория Демпстера—Шефера
Функции доверия
Применение теории Демпстера—Шеферк системе MYCIN
МетодикПерла
Сравнение методов неточных рассуждений
Резюме
Рекомендуемая литература
Упражнения
Рассуждения, основанные нпрецедентах
Сравнение систем, основанных нправилах и прецедентах
Рекомендуемая литература
Упражнения
Базпрецедентов
ПрограммCHEF
Методы извлечения и адаптации прецедентов
Обучение с помощью компьютера: системСАТО
Предметная область программы САТО
Расследования и рассуждения в юриспруденции
Обучение с помощью системы САТО
Формирование отчетов в системе FRANK
Иллюстрированный самоучитель по введению в экспертные системы
Гибридные системыОрганизация обучения в системе SCALIR
Будущее гибридных систем
Рекомендуемая литература
Упражнения
Методы обучения в системе ODYSSEUS
Системы ODYSSEUS и MINERVA
Оболочкэкспертной системы MINERVA
Обучение в системе ODYSSEUS
Использование прецедентов для обработки исключений
Гибридный символический подход и нейронные сети
Нейронные сети
SCALIR — гибридная системдля извлечения правовой информации
Заключение
Загадкискусственного интеллекта
Представление знаний
Языки программирования систем искусственного интеллекта
Решение практических проблем
Архитектурэкспертных систем
Рекомендуемая литература
Инструментальные средствразработки экспертных систем
Использование инструментальных средств
Характерные сложности и способы их избежать
Выбор подходящего инструментария для разработки экспертной системы
Практическое освоение инструментальных средств
Стиль программирования
Некоторые максимы разработки экспертных систем
Рекомендуемая литература
Упражнения
Общая характеристикинструментальных средств для построения экспертных систем
Языки программирования высокого уровня
Языки описания порождающих правил
Объектно-ориентированные языки
Языки логического программирования экспертных систем
Многофункциональные программные среды
Дополнительные модули
Иллюстрированный самоучитель по введению в экспертные системы
Средствформирования поясненийПроект Explainable Expert Systems
Планирование текстов пояснений и модели пользователей в PEA
Перспективы дальнейших исследований методов формирования пояснений
Рекомендуемая литература
Упражнения
Формирование пояснений носнове знаний
Подсистемформирования пояснений в MYCIN
Формирование пояснений в системах, производных от MYCIN
Формирование пояснений носнове фреймов
Организация выводпояснений в системе CENTAUR
Использование мультимедийного интерфейсдля формирования пояснений
Формирование пояснений
Автоматическое программирование в системе XPLAN
Краткое содержание
Программирование нязыке CLIPS
Задач"Правдолюбцы и лжецы"
Анализ проблемы
Онтологический анализ и представление знаний
Разработкправил
Расширение наборправил — работс составными высказываниями
Обратное прослеживание и множество контекстов
Обработкметавысказываний
Полный листинг программы
Стиль программирования нязыке CLIPS
Упражнения
Краткая история CLIPS
Правили функции в CLIPS
Факты
Правила
Наблюдение зпроцессом интерпретации
Использование шаблонов
Определение функций
Объектно-ориентированные средствв CLIPS
TMPxr
Содержание раздела
