知識工程與知識管理(第二版)

知識工程與知識管理(第二版)
定價:294
NT $ 256
  • 作者:陳文偉陳晟
  • 出版社:清華大學出版社
  • 出版日期:2016-01-01
  • 語言:簡體中文
  • ISBN10:7302422079
  • ISBN13:9787302422075
  • 裝訂:349頁 / 普通級 / 2-1
 

內容簡介

知識工程是利用智能技術(人工智能、計算智能和商務智能)來建造高性能的知識系統,知識工程來源於知識管理中成熟的知識應用和知識創造,知識工程又是知識管理的技術支柱;而計算機進化規律的發掘對提高計算機應用能力和進一步促進計算機進化都有積極意義,它是介於知識工程與知識管理之間的有意義的課題。

《計算機科學與技術學科前沿叢書·計算機科學與技術學科研究生系列教材:知識工程與知識管理(第二版)(中文版)》以「原理、實現、應用」的講述方式,系統地介紹知識工程中的原理和開發技術、知識管理中的理論和實例,以便讀者能夠從理論和實踐兩個方面較扎實地掌握知識工程和知識管理,初步達到既掌握知識又能利用書中介紹的實現技術去開發知識系統的目標。

陳文偉,1963年畢業於哈爾濱工業大學計算數學專業,國防科學技術大學博士生導師,海軍兵種指揮學院教授,中國人工智能學會機器學習專業委員會榮譽副主任,中國人工智能學會可拓工程專業委員會榮譽副主任;研究方向為人工智能專家系統、決策支持系統、機器學習、數據挖掘、可拓數據挖掘、作戰指揮等;出版專著有《決策支持系統及其開發》(第壹、二、三、四版)、《智能決策技術》、《數據挖掘技術》、《決策支持系統教程》(第壹、二版)、《數據倉庫與數據挖掘教程》(第壹、二版)、《知識工程與知識管理》等。在《計算機學報》等學術刊物發表學術論文100多篇。主持重大科研項目有863計划高科技項目,「八五」、「九五」、「十五」國防預研項目,國家自然科學基金項目,中國科學院合作項目等。科研成果有國家科學進步獎二等獎1項,軍隊科學技術進步獎二、三等獎多項,國家自然科學基金項目被評為優等;指導博士生、碩士生共計78名獲得學位;開設博士生、碩土生課程多門,在教學和指導研究生中,獲國防科技大學教學優秀獎、優秀研究生導師獎多次,2015年榮獲國防科學技術大學資深研究生導師稱號。

陳晟,1998年獲國防科學技術大學信息處理專業博士學位,2006年獲清華大學工商管理碩士學位;先后服務於總裝備部、信息產業部和著名IT公司;長期從事軟件工程、軟件測試、信息化咨詢和知識管理等領域的技術和管理工作;在《計算機學報》等刊物發表20余篇學術論文;在專業領域學習和工作實施中,系統地分析和總結了計算機軟、硬件和網絡的知識體系,並提出了技術進化的思想。
 

目錄

第1章 知識工程與知識管理綜述
1.1 知識工程與人工智能
1.1.1 知識工程概念
1.1.2 人工智能概念和發展過程
1.1.3 知識系統的結構和知識工程的基礎
1.2 知識工程的核心問題
1.2.1 知識概念與邏輯推理
1.2.2 知識表示與知識推理
1.2.3 知識獲取
1.3 知識管理與知識工程
1.3.1 知識管理綜述
1.3.2 信息管理與知識管理
1.3.3 知識工程與知識產業
1.3.4 知識工程和知識管理相互促進
習題1

第2章 專家系統及其開發
2.1 專家系統綜述
2.1.1 專家系統概念
2.1.2 專家系統結構和原理
2.1.3 專家系統的應用與困難
2.2 產生式規則專家系統
2.2.1 產生式規則知識與推理
2.2.2 不確定性推理
2.2.3 解釋機制和事實數據庫
2.2.4 產生式規則知識推理簡例
2.3 元知識與兩級推理
2.3.1 元知識概念
2.3.2 元知識分類
2.3.3 領域知識和元知識的兩級推理
2.3.4 元知識的應用
2.4 專家系統的黑板結構
2.4.1 基本原理
2.4.2 HEARSAY-Ⅱ語言識別系統
2.4.3 醫療診斷專家系統
2.5 專家系統開發與實例
2.5.1 專家系統的開發
2.5.2 專家系統工具
2.5.3 單推理樹形式的專家系統
2.5.4 多推理樹形式的專家系統
習題2

第3章 決策支持系統與商務智能
3.1 決策支持系統與智能決策支持系統
3.1.1 決策支持系統與商務智能綜述
3.1.2 決策資源與決策支持
3.1.3 模型實驗與模型組合方案
3.1.4 智能決策支持系統的設計與開發
3.1.5 決策支持系統實例
3.2 網絡環境的決策支持系統
3.2.1 網絡環境的決策支持系統概述
3.2.2 網絡環境的智能決策支持系統
3.2.3 基於客戶/服務器的決策支持系統開發平台
3.2.4 基於客戶/服務器的決策支持系統實例
3.3 商務智能——基於數據倉庫的決策支持系統
3.3.1 商務智能概述
3.3.2 數據倉庫與聯機分析處理
3.3.3 基於數據倉庫的決策支持系統
3.3.4 商務智能實例
習題3

第4章 計算智能的仿生技術
4.1 神經計算
4.1.1 人工神經網絡
4.1.2 反向傳播模型BP
4.1.3 反向傳播模型實例分析
4.1.4 神經元網絡專家系統
4.2 模糊計算
4.2.1 模糊集合及其運算
4.2.2 模糊推理
4.2.3 模糊規則的計算公式
4.2.4 模糊推理方法的比較
4.3 遺傳算法
4.3.1 遺傳算法原理
4.3.2 優化模型的遺傳算法求解
4.3.3 基於遺傳算法的分類學習系統
4.4 人工生命
4.4.1 人工生命概述
4.4.2 人工生命的研究內容和方法
4.4.3 人工生命實例
4.4.4 人工生命的實驗系統
習題4

第5章 機器學習與數據挖掘
5.1 機器學習與數據挖掘綜述
5.1.1 機器學習概述
5.1.2 機器學習分類
5.1.3 知識發現與數據挖掘綜述
5.1.4 數據濃縮與知識表示
5.2 基於信息論的歸納學習方法
5.2.1 基於互信息的ID3方法
5.2.2 基於信息增益率的C4.5方法
5.2.3 基於信道容量的IBLE方法
5.3 基於集合論的歸納學習方法
5.3.1 粗糙集方法
5.3.2 關聯規則挖掘
習題5

第6章 公式發現與變換規則的挖掘
6.1 公式發現
6.1.1 公式發現綜述
6.1.2 物理化學定律發現系統BACON
6.1.3 經驗公式發現系統FDD
6.2 變換規則的知識挖掘
6.2.1 適應變化環境的變換和變換規則
6.2.2 變換規則知識挖掘的理論基礎
6.2.3 變換規則的知識推理
6.2.4 變換規則鏈的知識挖掘
6.2.5 適應變化環境的變換規則元知識
習題6

第7章 知識管理與知識創造
7.1 知識經濟與知識管理
7.1.1 知識經濟與知識管理的形成
7.1.2 知識管理基本原理
7.1.3 知識管理與學習型組織
7.2 知識創造
7.2.1 知識創造模型
7.2.2 知識創造典范——開源軟件
7.3 大數據與關聯知識
7.3.1 從數據到決策的大數據時代
7.3.2 大數據型科學研究新范式
7.3.3 從關聯分析中創造新知識
7.3.4 大數據的決策支持
習題7

第8章 計算機進化規律的發掘
8.1 計算機軟件進化規律的發掘
8.1.1 數值計算的進化
8.1.2 計算機程序的進化
8.1.3 數據存儲的進化
8.1.4 知識推理的進化
8.1.5 軟件進化規律
8.2 計算機硬件進化規律的發掘
8.2.1 計算機硬件的理論基礎
8.2.2 計算機的體系結構
8.2.3 計算機硬件的進化
8.2.4 計算機硬件進化規律
8.3 計算機網絡進化規律的發掘
8.3.1 計算機網絡的進化
8.3.2 計算機網絡的進化規律
8.4 計算機技術發展趨勢
8.4.1 計算機軟件發展趨勢
8.4.2 計算機硬件與網絡的發展趨勢
習題8

附錄A 部分思考題參考答案
附錄B 部分計算題答案
參考文獻
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