新一代专家系统开发技术及应用2025|PDF|Epub|mobi|kindle电子书版本百度云盘下载

新一代专家系统开发技术及应用PDF格式电子书版下载

注意：本站所有压缩包均有解压码： 点击下载压缩包解压工具

第1章 绪论1

1.1 专家系统概述1

1.1.1 专家系统的定义与结构1

1.1.2 专家系统的特点3

1.1.3 专家系统的发展4

1.1.4 专家系统的分类5

1.2 专家系统的设计9

1.2.1 专家系统的设计要求9

1.2.2 专家系统的设计原则9

1.2.3 专家系统的设计步骤10

1.2.4 专家系统的开发方法11

1.3 新一代专家系统12

1.3.1 新一代专家系统的定义12

1.3.2 新一代专家系统的特点13

1.4 新一代专家系统的研究14

1.4.1 新一代专家系统研究的必要性14

1.4.2 新一代专家系统的研究现状15

1.4.3 新一代专家系统的研究意义16

1.5 专家系统在网络故障管理中的应用17

1.5.1 网络管理的基本概念17

1.5.2 网络故障管理中引入专家系统的必要性18

1.6 本章小结19

参考文献19

第2章 概念图知识表示22

2.1 知识表示22

2.2 常用的知识表示方法23

2.2.1 状态空间表示法24

2.2.2 产生式规则24

2.2.3 语义网络25

2.2.4 框架25

2.2.5 剧本26

2.3 概念图27

2.3.1 概念图的基本概念27

2.3.2 概念图的类型理论29

2.3.3 概念类型格30

2.3.4 正则图31

2.4 模糊概念图32

2.4.1 模糊集合的基本概念33

2.4.2 模糊概念图的定义33

2.4.3 模糊类型格36

2.5 灰色概念图36

2.5.1 传统概念图的局限性36

2.5.2 灰色数学的基本概念37

2.5.3 灰色概念图的概念41

2.5.4 灰色概念图的统一性44

2.5.5 灰色概念图的应用44

2.6 扩展产生式规则45

2.6.1 EPRs知识表示46

2.6.2 EPRs的实现48

2.6.3 EPRs的分析与评价50

2.7 本章小结50

参考文献51

第3章 基于数据挖掘技术的知识获取53

3.1 知识获取的重要性和任务53

3.2 知识获取的常用方法58

3.3 关联规则挖掘59

3.3.1 关联规则的基本概念59

3.3.2 关联规则挖掘的经典算法60

3.4 基于数据库约简的关联规则挖掘算法61

3.4.1 事务数据库约简原理62

3.4.2 MARRD算法的设计65

3.4.3 MARRD算法的性能分析66

3.4.4 MARRD算法挖掘结果的评价71

3.5 基于关联度的关联规则挖掘算法71

3.5.1 基本概念71

3.5.2 FFIA算法的设计74

3.5.3 FFIA算法应用举例76

3.5.4 FFIA算法的分析78

3.5.5 FFIA算法的评价80

3.6 基于一次性数据库访问策略的关联规则挖掘算法80

3.6.1 算法设计思想80

3.6.2 Apriori_ADO算法设计81

3.6.3 算法复杂度分析81

3.6.4 简单实例分析84

3.6.5 实验分析与应用85

3.7 模糊关联规则挖掘算法87

3.7.1 模糊关联规则的基本概念88

3.7.2 模糊概念的处理90

3.7.3 模糊关联规则挖掘算法MFARR91

3.7.4 MFARR算法的评价92

3.8 网络故障数据库关联规则挖掘92

3.8.1 数据准备93

3.8.2 关联规则与EPRs规则的转换95

3.9 本章小结96

参考文献97

第4章 概念图与EPRs的知识推理101

4.1 基本概念101

4.1.1 知识推理101

4.1.2 知识推理的分类102

4.1.3 推理的控制策略104

4.2 几种常见的不确定性推理方法106

4.2.1 概率推理106

4.2.2 主观Bayes推理107

4.2.3 可信度方法109

4.3 EPRs规则的不确定性推理110

4.3.1 EPRs的推理机制110

4.3.2 EPRs规则中不确定性知识的传播120

4.3.3 灰色知识的传播121

4.4 灰色概念图的匹配推理123

4.4.1 区间灰数的匹配问题124

4.4.2 灰色概念图的匹配推理125

4.5 模糊含权概念图的匹配推理126

4.5.1 模糊含权概念图126

4.5.2 概念间主要关系的表示127

4.5.3 模糊含权概念图匹配推理128

4.6 本章小结132

参考文献132

第5章 基于概念图的自然语言接口设计135

5.1 自然语言接口135

5.2 自然语言生成137

5.2.1 自然语言生成的历史138

5.2.2 自然语言生成系统139

5.2.3 自然语言生成的逻辑结构139

5.2.4 自然语言生成的视图140

5.2.5 基于概念图的自然语言生成系统142

5.3 自然语言生成的语句优化处理143

5.4 自然语言生成的语法规则集147

5.5 基于概念图的自然语言生成148

5.5.1 基本概念149

5.5.2 APSG句法生成规则150

5.5.3 概念图中常见的关系152

5.6 基于概念图的汉语语句生成算法154

5.7 循环概念图的自然语言生成159

5.8 嵌套概念图的自然语言生成164

5.9 自然语言理解170

5.9.1 语法规则集170

5.9.2 句法分析技术170

5.9.3 语义分析171

5.9.4 结构分析技术171

5.9.5 回溯与并行172

5.10 本章小结173

参考文献173

第6章 网络故障诊断专家系统的设计与实现176

6.1 网络故障诊断专家系统的结构176

6.1.1 传统专家系统存在的问题176

6.1.2 网络故障诊断专家系统结构模型177

6.2 网络故障知识的组织179

6.2.1 网络故障知识的分类179

6.2.2 ESFDN中故障诊断知识库181

6.3 ESFDN中汉语语言子集185

6.3.1 汉语语言子集中的基本句型185

6.3.2 汉语语言子集的语法186

6.4 ESFDN专家系统的原型设计188

6.4.1 数据库的组织189

6.4.2 知识获取190

6.4.3 专家系统的设计191

6.4.4 推理机和解释器193

6.5 本章小结193

参考文献193

第7章 新一代专家系统研究的总结与展望195

7.1 本书的主要研究工作195

7.2 主要研究结论197

7.3 研究展望198