内容简介
本书主要介绍两个新的不确定性推理模型，全书共分六章，主要内容包括知识表示、知识的语义、不确定性推理中的一些问题讨论、几个经典的推理模型、带语义信息的知识表示方法、数值推理方法以及这些推理技术在预测中的应用。
本书包括我们课题组承担国家863计划和国家自然科学基金方面的剂量的主要思想和研究成果，是第四、五两章的模型是可以更深入研究和探讨的，我们力求本书的内容自含，写作尽量深入浅出、通俗易懂，以便自学。
本书可作高等学校计算机专业的“人工智能”课本和研究生参考书，也可作为科研人员的参考书。
目录
第一章 知识表示及分类
1 引言
2 知识表示
3 知识分类
4 知识的语义
第二章 存在的一些问题
1 引言
2 经验知识的表示
3 知识的单纯化
4 工具的滥用
第三章 非确定性信息的处理方法
1 引言
2 概率方法
3 MYCIN的推理模型
4 主观Bayes方法
5 模糊集理论
6 D—S证据理论
7 非数值方法
8 非确定信息体的组合
9 一个综合推理模型
第四章 带语义信息的知识表示方法
1 知识的不确定性描述
2 不确定的因果关系
3 可信度与确定值的关系
4 一个不确定性推理模型
5 增强规则表示方法的新途径
6 不确定性推理中的相容性
第五章 数值推理方法
1 基本概念
2 基于演绎矩阵的推理
3 集合推理模型
4 IRA推理模型
第六章 预测中的应用
1 引言
2 FSM结构及功能
3 历史数据库及基于历史数据的预测
4 用户接口
5 预测控制系统
6 解释预测
7 可信度计算模块
8 知识库
9 确定值计算模块
10 学习系统
参考文献
摘要与插图
第一章 知识表示及分类将知识表示在计算机系统中并便于做各种需要的处理是件困难的事。它涉及到表示知识的完善性、详细性、真实程度等方面的能力；以及对这种表达的简便性、有效性、易于操作和处理性等的要求。因此，知识表示是计算机智能学中的重要研究课题之一。另一方面，要建立一个模拟人类专家智能活动的系统，必须要了解或弄清楚人类专家的知识是什么?或者什么样的东西才称得上是人类专家的知识?知识的语义、使用方法等也应能理解。由于这些方面被研究较早，一些方法或模型已趋于成熟。所以本章仅对一些常见的研究作简单的介绍。
1 引言
由于知识表示是人工智能中极为重要的课题之一，它一直是一个较为热门的研究课题。至今，已提出表示知识的方法有几十种甚至上百种。对新的表示方法的研究仍在继续，也有许多对已有的表示方法进行增强方面的研究。较为常见的知识表示方法有如下几种：
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