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第1章 绪论1

1.1 智能与智能系统1

1.1.1 认识智能1

1.1.2 智能的定义2

1.1.3 智能的特征3

1.1.4 智能系统3

1.2 人工智能的产生与发展6

1.2.1 人工智能的定义6

1.2.2 人工智能的起源、形成与发展7

1.3 人类智能与人工智能9

1.3.1 智能信息处理系统的假设10

1.3.2 人类智能的计算机模拟12

1.4 人工智能各学派的认知观13

1.4.1 符号主义14

1.4.2 连接主义15

1.4.3 行为主义16

1.5 人工智能实现的目标与前提17

1.6 人工智能的研究与应用领域20

1.6.1 问题求解20

1.6.2 逻辑推理与定理证明20

1.6.3 自然语言理解21

1.6.4 自动程序设计22

1.6.5 专家系统22

1.6.6 机器学习23

1.6.7 神经网络23

1.6.8 机器人学24

1.6.9 模式识别24

1.6.10 机器视觉25

1.6.11 智能控制26

1.6.12 智能检索26

1.6.13 智能调度与指挥27

1.6.14 分布式人工智能与Agent27

1.6.15 计算智能28

1.6.16 数据挖掘与知识发现29

1.6.17 人工生命30

1.6.18 系统与语言工具30

第2章 知识表示技术31

2.1 知识表示概述31

2.1.1 什么是知识31

2.1.2 知识的属性32

2.1.3 知识的分类34

2.1.4 知识表示34

2.2 状态空间表示法36

2.2.1 状态与操作36

2.2.2 状态空间37

2.2.3 状态空间表示法的特点40

2.3 基于谓词逻辑的知识表示41

2.3.1 命题逻辑41

2.3.2 谓词逻辑41

2.3.3 用谓词逻辑表示状态42

2.3.4 用谓词逻辑表示操作44

2.3.5 基于谓词逻辑的知识表示法的特点45

2.4 产生式表示法45

2.4.1 产生式的基本形式45

2.4.2 产生式系统47

2.4.3 产生式系统实例50

2.4.4 产生式表示法的特点51

2.5 框架表示法51

2.5.1 框架理论52

2.5.2 框架52

2.5.3 框架网络56

2.5.4 框架中槽的设置与组织58

2.5.5 框架系统中求解问题的基本过程60

2.5.6 框架表示法的特点61

2.6 语义网络表示法62

2.6.1 语义网络结构62

2.6.2 知识的语义网络表示63

2.6.3 语义网络中常用的语义关系66

2.6.4 语义网络系统中求解问题的基本过程67

2.6.5 语义网络表示法的特点68

2.7 本体技术69

2.7.1 本体的概念69

2.7.2 本体的组成69

2.7.3 本体的分类70

2.7.4 本体的建模70

第3章 搜索技术73

3.1 搜索概述73

3.2 图搜索策略74

3.3 盲目搜索76

3.3.1 宽度优先搜索76

3.3.2 深度优先搜索78

3.3.3 有界深度优先搜索78

3.3.4 代价树搜索80

3.4 启发式搜索81

3.4.1 启发性信息和估价函数81

3.4.2 最好优先搜索82

3.4.3 局部择优搜索83

3.4.4 A算法83

第4章 基于知识的推理85

4.1 基于知识的推理基础85

4.1.1 演绎推理与归纳推理85

4.1.2 逻辑推理与似然推理86

4.1.3 单调推理与非单调推理87

4.1.4 启发式推理与非启发式推理87

4.1.5 模式匹配87

4.2 推理的控制策略89

4.2.1 推理方向90

4.2.2 搜索策略92

4.2.3 冲突消解策略94

4.2.4 求解策略96

4.2.5 限制策略96

4.3 不确定性推理96

4.3.1 不确定性的来源96

4.3.2 不确定性推理中的基本问题97

4.3.3 不确定性推理方法的分类98

4.4 概率方法99

4.4.1 概率的基本概念、性质和计算公式99

4.4.2 概率推理方法101

4.5 模糊推理103

4.5.1 模糊理论103

4.5.2 模糊命题与模糊逻辑108

4.5.3 模糊知识与证据的表示109

4.5.4 模糊推理的基本模式109

4.5.5 模糊匹配110

4.5.6 基于模糊变换的模糊推理112

4.5.7 多维模糊推理的一般方法113

第5章 专家系统116

5.1 专家系统概述116

5.1.1 专家系统的定义117

5.1.2 专家系统的类型118

5.2 专家系统的组成与结构120

5.3 专家系统与传统计算机应用程序的不同122

5.4 知识获取126

5.4.1 知识获取的方法127

5.4.2 知识的一致性与完整性128

5.4.3 知识获取的新进展130

5.5 专家系统的解释机制131

5.6 专家系统开发方法133

5.7 专家系统工具134

5.8 专家系统的优点与目前存在的问题135

第6章 多Agent系统137

6.1 基本概念137

6.1.1 Agent137

6.1.2 多Agent系统147

6.2 Agent结构152

6.2.1 Agent的心理要素152

6.2.2 Agent基本结构152

6.2.3 慎思Agent154

6.2.4 反应Agent155

6.2.5 混合结构Agent156

6.3 多Agent系统159

6.3.1 多Agent系统的模型和结构159

6.3.2 多Agent系统的协作、协商和协调161

6.3.3 Agent通信163

6.3.4 多Agent系统的学习与规划164

第7章 数据仓库与数据挖掘166

7.1 数据仓库概述166

7.1.1 数据仓库的概念166

7.1.2 数据仓库结构168

7.1.3 数据仓库的粒度168

7.1.4 元数据169

7.1.5 数据仓库系统170

7.2 数据仓库的数据组织171

7.2.1 由二维表到数据立方体172

7.2.2 多维数据模型173

7.3 数据仓库的数据访问174

7.3.1 OLAP定义175

7.3.2 OLAP与OLTP175

7.3.3 概念分层175

7.3.4 OLAP的决策支持176

7.4 数据挖掘178

7.4.1 数据挖掘的定义178

7.4.2 知识发现与数据挖掘的关系179

7.4.3 数据挖掘方法和技术181

7.4.4 数据挖掘的决策支持183

7.5 基于信息论的数据挖掘方法185

7.5.1 信息论原理185

7.5.2 基于互信息的ID3方法189

第8章 水面舰艇作战软件战术检验专家系统194

8.1 研究的内容和战术技术规格要求194

8.2 系统总体设计194

8.2.1 系统设计基本思想195

8.2.2 系统结构设计195

8.3 推理机设计197

8.4 知识库设计197

8.4.1 关于知识表示198

8.4.2 关于知识库的总体结构198

8.4.3 关于知识库管理系统199

8.5 解释器设计202

8.6 元控制器设计203

8.7 数据结构设计205

8.7.1 整体数据库205

8.7.2 元控制表206

8.7.3 关键变量特性表206

8.7.4 知识库207

8.7.5 匹配成功规则库208

8.7.6 规则使用情况表库208

第9章 本体技术在作战计划建模中的应用209

9.1 作战计划表示需求209

9.1.1 一致理解209

9.1.2 智能处理209

9.1.3 重复使用210

9.2 作战计划本体模型分析210

9.2.1 建模意义210

9.2.2 组成元素211

9.2.3 层次结构211

9.3 作战计划本体模型构建方法211

9.3.1 构建的策略211

9.3.2 构建的流程212

9.4 水面舰艇作战计划本体模型构建214

9.4.1 构建分析214

9.4.2 类层次创建215

9.4.3 类属性确定215

9.4.4 类间关系描述216

9.4.5 形式化表示217

第10章 基于故障树的舰载拖曳声纳故障智能诊断系统220

10.1 故障树分析方法概述220

10.1.1 故障树分析法的符号及含义220

10.1.2 故障树建立的基本原则及方法221

10.1.3 故障树建立的步骤222

10.2 舰载拖曳声纳故障树的建立222

10.2.1 电源故障树222

10.2.2 机械装备故障树223

10.2.3 功能性故障树224

10.2.4 网络连接故障树224

10.2.5 信号处理机故障树225

10.2.6 控制台功能故障树226

10.3 系统总体方案设计226

10.3.1 系统需求分析226

10.3.2 系统设计目标227

10.3.3 系统体系结构227

10.4 功能模块设计229

10.4.1 用户管理功能模块230

10.4.2 数据管理功能模块230

10.4.3 维修记录管理功能模块230

10.4.4 知识库管理功能模块230

10.4.5 故障诊断功能模块231

10.5 数据库设计231

10.5.1 用户信息数据表设计231

10.5.2 故障类别表设计232

10.5.3 故障现象表设计232

10.5.4 故障原因及排除方法表232

10.5.5 故障诊断知识库表233

10.5.6 维修记录表233

第11章 基于MAS的舰艇编队协同防空决策系统234

11.1 编队协同防空决策概述234

11.1.1 指挥员是编队协同防空决策的主体234

11.1.2 编队协同防空决策是动态决策过程235

11.1.3 编队协同防空决策的不确定性235

11.2 基于Agent的建模方法236

11.3 编队协同防空决策系统设计237

11.3.1 系统的结构与原理237

11.3.2 系统组成238

11.3.3 系统中智能体的结构和类型240

11.3.4 多智能体通信241

11.3.5 面向编队协同防空决策的MAS规划方法244

第12章 基于Agent的驱护舰编队协同反潜仿真模型248

12.1 驱护舰编队协同反潜概述248

12.1.1 编队协同反潜的主要作战活动248

12.1.2 编队协同反潜指挥的方式与整体性原则248

12.1.3 编队反潜中的作战协同249

12.1.4 编队协同反潜的影响因素249

12.2 驱护舰编队实体Agent体系结构250

12.2.1 实体Agent运行环境的特点250

12.2.2 实体Agent的体系结构251

12.2.3 基于MBGT的实体Agent认知模型252

12.3 基于共同使命的编队反潜协同模型254

12.3.1 基于组织观点的编队反潜多Agent系统254

12.3.2 基于共同使命的编队协同反潜模型256

参考文献260