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第1章 人工智能与专家系统概述1

1.1 人工智能简述1

1.1.1 人工智能发展基本回顾1

1.1.2 人工智能技术主要应用2

1.1.3 认知科学的两个方面——专家系统和神经网络2

1.1.4 智能诊断和智能规划3

1.2 专家系统简述3

1.2.1 专家系统应用与现状3

1.2.2 专家系统的组成4

1.2.3 专家系统的分类及特点4

1.2.4 专家系统存在的问题及主要发展方向5

1.2.5 专家系统的形式描述6

1.2.6 专家系统的推理与不精确性的处理6

1.3 专家系统工具7

1.3.1 专家系统工具简述7

1.3.2 专家系统工具研究特点8

1.4 诊断问题求解10

1.4.1 求解诊断问题的思维框架10

1.4.2 诊断问题求解的方法及策略11

1.4.3 演绎推理诊断问题求解的方法11

1.5 知识表示12

1.5.1 知识表示简述12

1.5.2 常用知识表示方法的能力及比较12

1.6 Visual Prolog简述14

第2章 ESTA概述15

2.1 ESTA基本特点15

2.1.1 专家知识何时能显示出差异15

2.1.2 使用ESTA的意义16

2.2 ESTA应用开发导例18

2.2.1 ESTA中知识库的书写18

2.2.2 ESTA导例21

第3章 ESTA介绍28

3.1 ESTA运行环境28

3.1.1 ESTA目录结构28

3.1.2 ESTA系统生成28

3.1.3 ESTA主窗口构件30

3.2 ESTA节30

3.3 ESTA参量31

3.3.1 分类参量32

3.3.2 布尔参量33

3.3.3 文本参量33

3.3.4 数值参量34

3.4 ESTA域35

3.4.1 解释域35

3.4.2 提问域35

3.4.3 规则域36

3.4.4 定义域37

3.4.5 图片域37

3.5 ESTA行动38

3.5.1 Do-section-of行动38

3.5.2 指派行动39

3.5.3 退出行动39

3.5.4 链接行动39

3.5.5 调用行动39

3.5.6 执行行动40

3.5.7 停止行动40

3.6 ESTA表达式41

3.6.1 BNF表示法41

3.6.2 布尔表达式42

3.6.3 文本表达式43

3.6.4 数值表达式43

3.7 ESTA文件45

3.7.1 对话文件45

3.7.2 文本文件45

3.7.3 知识库文件45

3.8 ESTA图片数据库47

3.9 ESTA其他定义47

3.9.1 标题47

3.9.2 名称47

3.9.3 忠告48

3.9.4 串48

3.9.5 数49

3.9.6 Showpic过程49

3.9.7 Unknown（不知道）的使用49

3.10 ESTA菜单键盘命令50

3.10.1 ESTA启动50

3.10.2 文件50

3.10.3 编辑51

3.10.4 咨询53

3.10.5 参数54

3.10.6 节56

3.10.7 标题57

3.10.8 图片57

3.10.9 其他60

3.11 ESTA其他编辑命令简介60

3.11.1 光标移动命令60

3.11.2 编辑器命令61

第4章 ESTA应用范例分析63

4.1 汽车故障诊断专家系统知识库简介63

4.2 汽车故障诊断专家系统知识库64

4.3 汽车故障诊断专家系统知识库节名列表（括号内给出汉字说明）79

4.4 汽车故障诊断专家系统知识库参量列表（括号内给出汉字说明）80

4.5 汽车故障诊断专家系统知识库控制流基本分析图81

4.6 汽车故障诊断专家系统咨询过程图例86

第5章 基于Visual Prolog的专家系统93

5.1 GENI（小型分类专家系统外壳）93

5.1.1 GENI脚本示例94

5.1.2 GENI知识库示例99

5.1.3 对GENI的简单分析99

5.1.4 GENI咨询过程示例103

5.2 GENI（Web版）（小型分类专家系统外壳）105

5.2.1 GENI脚本示例105

5.2.2 GENI知识库示例114

5.2.3 GENI知识库咨询过程示例118

5.2.4 GENI咨询流程分析120

5.3 基于Web专家系统的应用研究121

5.3.1 基于Web的非精确反向推理专家系统121

5.3.2 基于Web的非精确正向推理专家系统126

5.3.3 基于Web的贝叶斯专家系统130

5.4 基于Web与汉语自然语言处理的地理信息系统应用研究133

5.4.1 研究背景133

5.4.2 基于英语自然语言处理的系统模型Geobase134

5.4.3 Geobase模型的汉化研究及实现135

5.4.4 处理汉语句子的算法及程序脚本136

5.4.5 有关语言集、数据库举例138

第6章 ESTA的汉化及定制过程139

6.1 提示信息、解释信息等常规用语的汉化139

6.2 菜单的汉化140

6.3 分类参量（category）类型值的汉化142

6.4 对话框中按钮图标的汉化143

6.5 自定义的过程或函数147

6.6 ESTA与数据库连接的应用研究148

6.6.1 利用ODBC与数据库连接148

6.6.2 利用DDE与Excel交互实现与数据库的连接149

6.6.3 利用数据文件与数据库连接149

6.6.4 基于Web的ESTA与数据库的连接150

6.7 其他应用经验简介150

第7章 基于ESTA的专家系统151

7.1 测试ESTA中Excel与DDE连接的例子151

7.2 学习和研究ESTA的实例——专家系统和人工神经网络的结合应用154

7.2.1 设计及实现思想154

7.2.2 知识表示举例154

7.2.3 人工神经网络模型样本训练（部分）形式举例155

7.2.4 故障诊断咨询过程图示155

7.2.5 知识库示例159

7.3 基于ESTA的电力设备状态评估专家系统的应用研究166

7.3.1 状态评估基本过程框架描述166

7.3.2 状态综合指数166

7.3.3 知识库设计168

7.3.4 评分基本准则及实例分析168

第8章 Visual Prolog的应用示例——基于高压分析的变电设备故障诊断专家系统171

8.1 设计及实现思想171

8.2 故障诊断咨询过程图示172

8.2.1 变压器绕组绝缘电阻咨询过程图示173

8.2.2 变压器绕组介质损耗咨询过程图示175

8.2.3 变压器绕组泄漏电流咨询过程图示176

8.2.4 变压器绕组直流电组咨询过程图示178

8.3 故障诊断咨询基本结构层次图示179

8.4 知识库示例181

8.5 菜单命令程序调用示例184

8.6 知识库中规则参数处理程序示例185

第9章 基于Windows与基于Web的ESTA应用咨询过程图例188

9.1 基于Web的ESTA应用咨询（冠心病风险评估）过程图例188

9.2 基于Windows的ESTA应用咨询（电力设备状态评估）过程图例196

9.3 基于Web的ESTA应用咨询（电力设备状态评估）过程图例198

9.4 基于油浸式变压器状态检修及状态评价导则的ESTA应用研究203

9.4.1 油浸式变压器（电抗器）状态评价导则基本内容203

9.4.2 油浸式变压器（电抗器）状态检修导则基本内容205

9.4.3 ESTA应用研究图例205

附例 基于汉化及扩展ESTA的变压器状态评估专家系统知识库样本212

参考文献241