基於包含度的不確定推理

5.1證據推理原理 6.1模糊推理原理 6.2巨觀模糊推理

書名:基於包含度的不確定推理
圖書編號:2126471
出版社:清華大學
定價:29.8
ISBN:730214455
作者:張文修
出版日期:2007-03-01
版次:
開本:16開
簡介:
本書以作者提出包含度理論為指導，對不確定推理這一人工智慧研究中最為活躍的研究領域的定量方法進行了系統的概括，其中前3章分別為：指出研究不確定推理的原理和方法的緒論，構成全書的數學基礎的測試與信息，建立全書的一般方法和框架的包含度理論，其他5章是以包含度理論為基本原理，系統地概括率推理、證據推理、模糊推理、信息推理與計算推理，其中第7章還包括假設生成的方法與修正的方法。
本書可作為研究人工智慧和專家系統中不確定推理的參考書，也可作為套用數學、計算數學、系統科學、管理科學等專業的研究生教材。
目錄:
第1章　緒論
1.1　人工智慧及其推理特徵
1.2　常識推理的基本內容
1.3　不確定推理原理與方法
1.4　本書的結構
第2章　測試與信息
2.1　經典集合與模糊集合
2.2　粗糙集與隨機集
2.3　模糊測試及其性質　
2.4　機率測試與貝葉斯公式　
2.5　信任測試與似然測試　
2.6　可能性測試與必然性測試　
2.7　模糊測試各類之間的關係
2.8　不確定性度量與信息
第3章　包含度理論　
3.1　包含度的定義及其性質　
3.2　包含度的生成方法
3.3　相似度及其在專家系統檢索中的套用
3.4　包含度在關係資料庫中的套用
3.5　包含度在形式背景中的套用
3.6　蘊涵度及其在中確定推理中的套用
3.7　專家系統中證據的合成、傳播與修正　
3.8　關係資料庫的隨機集表示
第4章　機率推理
4.1　機率推理原理
4.2　貝葉斯網路機率推理
4.3　主觀貝葉斯機率推理
4.4　主觀貝葉斯機率推理的討論
4.5　主觀機率推理的包含度方法
4.6　MYCIN確定因子機率推理方法
4.7　MYCIN確定因子的模糊擴張
4.8　機率推理的區間估計　
第5章　證據推理
5.1　證據推理原理
5.2　關於證據推理的進一步討論
5.3　證據推理模式　
5.4　形式背景上的證據推理
5.5　模糊形式背景上的證據推理
5.6　隨機關係資料庫上的證據推理
5.7　基於隨機集的證據理論　
5.8　基於粗糙集的證據理論
第6章　模糊推理
6.1　模糊推理原理
6.2　巨觀模糊推理
6.3　微觀模糊推理
6.4　Mamdani模糊推理
6.5　Lukasiewicz多值邏輯的模糊化
6.6　Mamdani模糊真值推理
6.7　Mamdani模糊推理的神經網路算法
6.8　模糊規則的協調性與矛盾規則的排除
第7章　信息推理
7.1　信息推理原理
7.2　合情推理信息模型
7.3　機率命題的合情推理
7.4　關係資料庫上的合情推理
7.5　關係資料庫上的知識約簡
7.6　假設生成與創新思維
7.7　默認推理的包含度解釋　
7.8　知識庫的維護與修正
第8章　計算推理
8.1　計算推理原理
8.2　單位敬意上的正則蘊涵運算元
8.3　命題格以及命題格上的包含度
8.4　命題格上的真度理論　
8.5　命題格上的計算推理理論　
8.6　命題格上的近似推理
參考文獻
常用符號
索引