专家系统
7.1 基本概念
7.1.1 什么是专家系统
7.1.2 专家系统的产生与发展
7.1.3 专家系统的分类
7.2 专家系统的一般结构
7.2.1 人机接口
7.2.2 知识获取机构
7.2.3 知识库及其管理系统
7.2.4 推理机
7.2.5 数据库及其管理系统
7.2.6 解释机构
7.3 知识获取
7.3.1 知识获取的任务
7.3.2 知识获取的方法
7.4 知识的检测与求精 理解和重点掌握
7.4.1 知识的一致性与完整性
7.4.2基于经典逻辑的检测方法
7.4.3 基于Petri网的检测方法
7.4.4 知识求精
7.5 知识的组织与管理
7.5.1 知识的组织
7.5.2 知识的与管理
7.6 专家系统的建造与评价
7.6.1 专家系统的建造原则
7.6.2 专家系统的开发过程
7.6.3 专家系统的评价
7.7 专家系统的开发工具
7.7.1 人工智能语言
7.7.2 专家系统外壳
7.7.3 通用性专家系统工具
7.7.4 专家系统开发环境
7.8 新一代专家系统的研究
7.9 专家系统举例
7.9.1 动物识别系统
7.9.2 专家系统MYCIN

理解

理解和重点掌握

理解

理解

理解和重点掌握

一般了解

一般了解

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机器学习
8.1 基本概念
8.1.1 什么是机器学习
8.1.2 学习系统
8.1.3 机器学习的发展
8.1.4 机器学习的分类
8.2 机器式学习
8.3 指导式学习
8.4 归纳学习
8.4.1 归纳推理
8.4.2 示例学习
8.4.3 观察与发现学习
8.5 类比学习
8.5.1 类比推理
8.5.2 属性类比学习
8.5.3 转换类比学习
8.6 基于解释的学习
8.6.1 基于解释学习的概念
8.6.2 基于解释学习的学习过程
8.6.3 领域知识的完善性
8.7 学习方法的比较与展望
8.7.1 各种学习方法的比较
8.7.2 机器学习的展望

一般了解

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理解

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