Как построить свою экспертную систему, Нейлор К., 1991

ДЛЯ ЧЕГО ЛЮДИ ХОТЯТ ИМЕТЬ ЭКСПЕРТНУЮ СИСТЕМУ.
Существуют два основных варианта использования экспертных систем, соответствующие социологическим концепциям явной и скрытой функций. Явная функция экспертной системы должна обеспечить с помощью компьютера компетентность (специальные знания) человека-эксперта. Например, такие системы могут диагностировать болезнь, воссоздавать химическую структуру, разведывать места добычи полезных ископаемых или решать другие подобные задачи. Они достаточно удобны в работе, а кроме того, если можно так сказать, имеют возможность объяснить свои действия и мнения так, как это мог бы сделать человек-эксперт. И, наконец, подобно человеку они способны даже научить кого-то, как проводить экспертизу.

Другая функция экспертной системы - скрытая - должна препятствовать получению скрытой от непосвященного информации о том, как построена система. Обычно для экспертных систем используют большие ЭВМ, такие, каких у вас нет, и экзотические языки, например ЛИСП и ПРОЛОГ, о которых вы даже не знаете. Все это направлено на то, чтобы реализовать преимущества программного обеспечения, имеющегося на рынке для применения в экспертных системах. Ведь если специальные типы запросов могут быть заложены в описании одной из явных функций таких экспертных систем, то эти запросы наверняка не могут быть удовлетворены кем-то, имеющим в своем распоряжении микро-ЭВМ и интерпретатор с языка БЕЙСИК. Ясно; что от этого зависит и стоимость экспертной системы.

ОГЛАВЛЕНИЕ     
Предисловие переводчика 3
Предисловие 5
Общие замечания о программах 7
Глава 1. Что такое экспертные системы? 9
1.1. Для чего вам нужна экспертная система? 11
1.2. Для чего люди хотят иметь экспертную систему? 12
1.3. Что такое экспертная система? 14
1.4. Что вы хотели бы получить от экспертной системы? 19
1.5. Экспертные системы: некоторые неверные представления 21
Глава 2. Статистический подход 23
2.1. Формирование матрицы 23
2.2. Вероятности 29
2.3. Дополнительные сведения о вероятностях 32
2.4. Больше переменных 36
2.5. Теорема Байеса 42
Глава 3. Построение систем без использования вероятностей 44
3.1. Как. заставить компьютер делать черновую работу 45
3.2. Обучающая система 46
3.3. Другие типы данных 51
3.4. Правила вывода суждений 53
3.5. Построение правил 58
3.6. Априорные вероятности 63
3.7. Расширение возможностей выбора 61
3.8. Может ли система делать ошибки? 69
Глава 4. Улучшение вашей экспертной системы 75
4.1. Параллельные и последовательные решения 75
4.2. Добавим немного здравого смысла 81
4.3. Испытание нашей новой экспертной системы 90
Глава 5. Реальная экспертная система 101
5.1. Снова предсказание погоды 101
5.2. Программа вычисления критерия хи-квадрат 109
5.3. Практические упражнения с вашей экспертной системой 11О
5.4. Прямое оценивание 118
Глава 6. Опробование системы на реальных примерах 122
6.1. Использование вашей экспертной системы 122
6.2. Резервные суждения 127
6.3. Проблема расстояния 130
6.4. Необходимость понимания собственных проблем 138
Глава 7. Экспертная система для решения любых возможных задач 138
7.1. Метод узлов 138
7.2. Переменные, которыми вы до сих пор пользовались 145
7.3. Прохождение по узлам 151
7.4. Тщательно продуманные узлы 155
7.5. О возможности непосредственного программирования 162
7.6. Хранение вашей экспертной системы 163
7.7. Программа, использующая много узлов 164
7.8. Примеры использования системы 173
Глава 8. Как вы можете использовать экспертную систему 191
8.1. Выбор проблемы 191
8.2. Анализ проблемы 193
Г л а в а 9. Крупномасштабные экспертные системы 197
9.1. Система MYCIN --- медицинская диагностика 197
9.2. Система PUFF --- анализ нарушения дыхания., 207
9.3. Система DENDRAL --- распознавание химических структур 214
9.4 Система PROSPECTOR --- поиск полезных ископаемых 220
9.5. Другие примеры 228
Глава 10. Экспертная система, основанная на правилах логического вывода 232
10.1. Система, действующая в обратном порядке 232
10.2. Программа на БЕЙСИКе 237
10.3. Медицинская база знаний 245
Глава 11. Вавилонская башня 256
Глава 12. Техническое приложение к материалу отдельных глав 266
12.1. События 263
12.2. Вероятности 267
12.3. Поверхности 271
12.4. Проблема разделения 272
12.5. Обучающий алгоритм 273
12.6. Параллельные и последовательные процедуры 274
12.7. Минимальные и максимальные значения 274
12.8. Стратегии поиска решений 275
12.9. Промежуточные выводы 276
12.10. Линейная интерполяция откликов 278
12.11. Формат данных 278
Предметный указатель 280.



Бесплатно скачать электронную книгу в удобном формате, смотреть и читать:
Скачать книгу Как построить свою экспертную систему, Нейлор К., 1991 - fileskachat.com, быстрое и бесплатное скачивание.

Скачать djvu
Ниже можно купить эту книгу по лучшей цене со скидкой с доставкой по всей России.Купить эту книгу


Скачать книгу Как построить свою экспертную систему, Нейлор К., 1991 - djvu - Яндекс.Диск.