專家系統(tǒng)工具ESTA及其應(yīng)用

第1章 人工智能與專家系統(tǒng)概述
1.1 人工智能簡述
1.1.1 人工智能發(fā)展基本回顧
1.1.2 人工智能技術(shù)主要應(yīng)用
1.1.3 認(rèn)知科學(xué)的兩個(gè)方面——專家系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
1.1.4 智能診斷和智能規(guī)劃
1.2 專家系統(tǒng)簡述
1.2.1 專家系統(tǒng)應(yīng)用與現(xiàn)狀
1.2.2 專家系統(tǒng)的組成
1.2.3 專家系統(tǒng)的分類及特點(diǎn)
1.2.4 專家系統(tǒng)存在的問題及主要發(fā)展方向
1.2.5 專家系統(tǒng)的形式描述
1.2.6 專家系統(tǒng)的推理與不精確性的處理
1.3 專家系統(tǒng)工具
1.3.1 專家系統(tǒng)工具簡述
1.3.2 專家系統(tǒng)工具研究特點(diǎn)
1.4 診斷問題求解
1.4.1 求解診斷問題的思維框架
1.4.2 診斷問題求解的方法及策略
1.4.3 演繹推理診斷問題求解的方法
1.5 知識表示
1.5.1 知識表示簡述
1.5.2 常用知識表示方法的能力及比較
1.6 Visual Prolog簡述
第2章 ESTA概述
2.1 ESTA基本特點(diǎn)
2.1.1 專家知識何時(shí)能顯示出差異
2.1.2 使用ESTA的意義
2.2 ESTA應(yīng)用開發(fā)導(dǎo)例
2.2.1 ESTA中知識庫的書寫
2.2.2 ESTA導(dǎo)例
第3章 ESTA介紹
3.1 ESTA運(yùn)行環(huán)境
3.1.1 ESTA目錄結(jié)構(gòu)
3.1.2 ESTA系統(tǒng)生成
3.1.3 ESTA主窗口構(gòu)件
3.2 ESTA節(jié)
3.3 ESTA參量
3.3.1 分類參量
3.3.2 布爾參量
3.3.3 文本參量
3.3.4 數(shù)值參量
3.4 ESTA域
3.4.1 解釋域
3.4.2 提問域
3.4.3 規(guī)則域
3.4.4 定義域
3.4.5 圖片域
3.5 ESTA行動(dòng)
3.5.1 Do-section-of行動(dòng)
3.5.2 指派行動(dòng)
3.5.3 退出行動(dòng)
3.5.4 鏈接行動(dòng)
3.5.5 調(diào)用行動(dòng)
3.5.6 執(zhí)行行動(dòng)
3.5.7 停止行動(dòng)
3.6 ESTA表達(dá)式
3.6.1 BNF表示法
3.6.2 布爾表達(dá)式
3.6.3 文本表達(dá)式
3.6.4 數(shù)值表達(dá)式
3.7 ESTA文件
3.7.1 對話文件
3.7.2 文本文件
3.7.3 知識庫文件
3.8 ESTA圖片數(shù)據(jù)庫
3.9 ESTA其他定義
3.9.1 標(biāo)題
3.9.2 名稱
3.9.3 忠告
3.9.4 串
3.9.5 數(shù)
3.9.6 Showpic過程
3.9.7 Unknown(不知道)的使用
3.10 ESTA菜單鍵盤命令
3.10.1 ESTA啟動(dòng)
3.10.2 文件
3.10.3 編輯
3.10.4 咨詢
3.10.5 參數(shù)
3.10.6 節(jié)
3.10.7 標(biāo)題
3.10.8 圖片
3.10.9 其他
3.11 ESTA其他編輯命令簡介
3.11.1 光標(biāo)移動(dòng)命令
3.11.2 編輯器命令
第4章 ESTA應(yīng)用范例分析
4.1 汽車故障診斷專家系統(tǒng)知識庫簡介
4.2 汽車故障診斷專家系統(tǒng)知識庫
4.3 汽車故障診斷專家系統(tǒng)知識庫節(jié)名列表(括號內(nèi)給出漢字說明)
4.4 汽車故障診斷專家系統(tǒng)知識庫參量列表(括號內(nèi)給出漢字說明)
4.5 汽車故障診斷專家系統(tǒng)知識庫控制流基本分析圖
4.6 汽車故障診斷專家系統(tǒng)咨詢過程圖例
第5章 基于Visual Prolog的專家系統(tǒng)
5.1 GENI(小型分類專家系統(tǒng)外殼)
5.1.1 GENI腳本示例
5.1.2 GENI知識庫示例
5.1.3 對GENI的簡單分析
5.1.4 GENI咨詢過程示例
5.2 GENI(Web版)(小型分類專家系統(tǒng)外殼)
5.2.1 GENI腳本示例
5.2.2 GENI知識庫示例
5.2.3 GENI知識庫咨詢過程示例
5.2.4 GENI咨詢流程分析
5.3 基于Web專家系統(tǒng)的應(yīng)用研究
5.3.1 基于Web的非精確反向推理專家系統(tǒng)
5.3.2 基于Web的非精確正向推理專家系統(tǒng)
5.3.3 基于Web的貝葉斯專家系統(tǒng)
5.4 基于Web與漢語自然語言處理的地理信息系統(tǒng)應(yīng)用研究
5.4.1 研究背景
5.4.2 基于英語自然語言處理的系統(tǒng)模型Geobase
5.4.3 Geobase模型的漢化研究及實(shí)現(xiàn)
5.4.4 處理漢語句子的算法及程序腳本
5.4.5 有關(guān)語言集、數(shù)據(jù)庫舉例
第6章 ESTA的漢化及定制過程
6.1 提示信息、解釋信息等常規(guī)用語的漢化
6.2 菜單的漢化
6.3 分類參量(category)類型值的漢化
6.4 對話框中按鈕圖標(biāo)的漢化
6.5 自定義的過程或函數(shù)
6.6 ESTA與數(shù)據(jù)庫連接的應(yīng)用研究
6.6.1 利用ODBC與數(shù)據(jù)庫連接
6.6.2 利用DDE與Excel交互實(shí)現(xiàn)與數(shù)據(jù)庫的連接
6.6.3 利用數(shù)據(jù)文件與數(shù)據(jù)庫連接
6.6.4 基于Web的ESTA與數(shù)據(jù)庫的連接
6.7 其他應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)簡介
第7章 基于ESTA的專家系統(tǒng)
7.1 測試ESTA中Excel與DDE連接的例子
7.2 學(xué)習(xí)和研究ESTA的實(shí)例——專家系統(tǒng)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合應(yīng)用
7.2.1 設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)思想
7.2.2 知識表示舉例
7.2.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型樣本訓(xùn)練(部分)形式舉例
7.2.4 故障診斷咨詢過程圖示
7.2.5 知識庫示例
7.3 基于ESTA的電力設(shè)備狀態(tài)評估專家系統(tǒng)的應(yīng)用研究
7.3.1 狀態(tài)評估基本過程框架描述
7.3.2 狀態(tài)綜合指數(shù)
7.3.3 知識庫設(shè)計(jì)
7.3.4 評分基本準(zhǔn)則及實(shí)例分析
第8章 Visual Prolog的應(yīng)用示例——基于高壓分析的變電設(shè)備故障診斷專家系統(tǒng)
8.1 設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)思想
8.2 故障診斷咨詢過程圖示
8.2.1 變壓器繞組絕緣電阻咨詢過程圖示
8.2.2 變壓器繞組介質(zhì)損耗咨詢過程圖示
8.2.3 變壓器繞組泄漏電流咨詢過程圖示
8.2.4 變壓器繞組直流電組咨詢過程圖示
8.3 故障診斷咨詢基本結(jié)構(gòu)層次圖示
8.4 知識庫示例
8.5 菜單命令程序調(diào)用示例
8.6 知識庫中規(guī)則參數(shù)處理程序示例
第9章 基于Windows與基于Web的ESTA應(yīng)用咨詢過程圖例
9.1 基于Web的ESTA應(yīng)用咨詢(冠心病風(fēng)險(xiǎn)評估)過程圖例
9.2 基于Windows的ESTA應(yīng)用咨詢(電力設(shè)備狀態(tài)評估)過程圖例
9.3 基于Web的ESTA應(yīng)用咨詢(電力設(shè)備狀態(tài)評估)過程圖例
9.4 基于油浸式變壓器狀態(tài)檢修及狀態(tài)評價(jià)導(dǎo)則的ESTA應(yīng)用研究
9.4.1 油浸式變壓器(電抗器)狀態(tài)評價(jià)導(dǎo)則基本內(nèi)容
9.4.2 油浸式變壓器(電抗器)狀態(tài)檢修導(dǎo)則基本內(nèi)容
9.4.3 ESTA應(yīng)用研究圖例
附例 基于漢化及擴(kuò)展ESTA的變壓器狀態(tài)評估專家系統(tǒng)知識庫樣本
參考文獻(xiàn)