本书是一本关于专家系统的著名教科书，全面介绍了专家系统原理，并通过CLIPS详细讨了其实际应用。本书内容包括：知识表示、推理方法、不确定性推理、不精确推理、CLIPS、高级模式匹配、模块化设计、执行控制和规则效率、过程化程序设计、类、实例和消息处理程序等。

本书理论与实际相结合，内容由浅入深，为了解和设计专家系统提供了理论基础和编程指导。随书光盘包括CLIPS程序、源代码以及其他相关文档。

本书适合作为计算机科学相关专业本科生和研究生的教材，也可供相关专业人员参考。

出版者的话

专家指导委员会

译者序

译者简介

前言

第1章 专家系统导论

1.1 概述

1.2 专家系统的定义

1.3 专家系统的优点

1.4 专家系统的基本概念

1.5 专家系统的特点

1.6 专家系统技术的发展

1.7 专家系统的应用与领域

1.8 语言、外壳、工具

1.9 专家系统的要素

1.10 产生式系统

1.11 过程化程序规范

1.12 非过程化程序规范

1.13 人工神经系统

1.14 专家系统与归纳学习的关系

1.1.5 人工智能的发展状况

1.16 小结

习题

参考文献

第2章 知识的表示

2.1 概述

2.2 知识的含义

2.3 产生式

2.4 语义网

2.5 对象-属性-值三元组

2.6 PROLOG和语义组

2.7 语义网的困难之处

2.8 模式

2.9 框架

2.10 框架的困难之处

2.11 逻辑与集合

2.12 命题逻辑

2.13 一阶谓词逻辑

2.14 全称量词

2.15 存在量词

2.16 量词与集合

2.17 谓词逻辑的局限性

2.18 小结

习题

参考文献

第3章 推理方法

3.1 概述

3.2 树、格、图

3.3 状态与问题空间

3.4 与或树和目标

3.5 演绎逻辑与三段论

3.6 推理规则

3.7 命题逻辑的局限性

3.8 一阶谓词逻辑

3.9 逻辑系统

3.10 归结

3.11 归结系统与演绎

3.12 浅推理和因果推理

3.13 归结与一阶谓词逻辑

3.14 正向链和反向链

3.15 其他推理方法

3.16 元知识

3.1.7 隐马尔可夫模型

3.18 小结

习题

参考文献

第4章 不确定性推理

4.1 概述

4.2 不确定性

4.3 误差种类

4.4 误差与归纳

4.5 经典概率

4.6 经验主观概率

4.7 复合概率

4.8 条件概率

……

第5章 不精确推理

第6章 专家系统设计

第7章 CLIPS介绍

第8章 高级模式匹配

第9章 模块化设计、执行控制和规则效率

第10章 过程化程序设计

第11章 类、实例和消息处理程序

第12章 专家系统设计实例

附录A 一些有用的等式

附录B 一些基本量词公式及其含义

附录C 一些集合性质

附录D CIPS支持信息

附录E CLIPS命令与函数概要

附录F CLIPS BNF范式

附录G 软件资源