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1 绪论 1

1.1 智能决策支持系统的基本概念 1

1.1.1 智能、人的智能、人工智能 1

1.1.2 决策支持系统、专家系统、智能决策支持系统 5

1.2 智能决策支持系统的产生与发展 9

1.2.1 计算机管理系统的发展 9

1.2.2 智能决策支持系统IDSS的产生 12

1.2.3 IDSS应用现状和发展趋势 13

1.2.4 存在的问题 15

1.3 人工智能进展 16

1.3.1 AI研究的主要学派 17

1.3.2 AI发展面临的困难 18

1.3.3 AI发展的新趋势 19

1.4 本章小结 20

2 人工智能技术 21

2.1 专家系统技术 21

2.1.1 专家系统概述 21

2.1.2 知识获取 29

2.1.3 知识表示 32

2.1.4 专家系统设计原则 48

2.2 基于案例推理技术 50

2.2.1 CBR概述 50

2.2.2 CBR工作机制和研究课题 51

2.2.3 CBR系统关键技术和目前存在的问题 55

2.3.1 人工神经网络研究发展简史 57

2.3.2 什么是人工神经网络 57

2.3 人工神经网络 57

2.3.3 网络结构及工作方式 60

2.3.4 B-P网络学习 61

2.3.5 人工神经网络的应用 67

2.4 遗传算法 67

2.4.1 标准遗传算法和基本概念 67

2.4.2 遗传算法的设计 70

2.5 分布人工智能与多智体系统 76

2.5.1 Agent概念 77

2.5.2 多Agent系统概念 79

2.5.3 多Agent系统分类 80

2.5.5 多智体系统主要研究课题 82

2.5.4 多Agent系统应用 82

2.6 本章小结 83

3 基于案例推理的智能决策支持系统研究 84

3.1 引言 84

3.2 基于CBR的智能决策系统模型 85

3.3 关键技术 86

3.3.1 典型案例库系统 86

3.3.2 基于案例的集成推理模型 90

3.3.3 多库协同器 91

3.3.4 人机智能系统 92

3.3.5 模型库系统 93

3.4 模型的过程特性 94

3.4.1 动态的问题分解过程 94

3.4.2 主动的目标驱动学习过程 94

3.4.4 人机智能结合 95

3.5 本章小结 95

3.4.3 多案例经验集成 95

4 基于CBR和MAS的智能群体决策支持系统研究 96

4.1 引言 96

4.2 智能决策支持系统应具有的特性 97

4.3 Agent结构 97

4.3.1 认知结构 97

4.4 多Agent系统的体系结构 98

4.4.1 多Agent系统体系结构的基本概念 98

4.3.3 混合式结构 98

4.3.2 反应式结构 98

4.4.2 多Agent系统体系结构的三种基本方案 99

4.4.3 多Agent协调策略 100

4.5 一种多Agent模型及其合作策略 101

4.5.1 智体Agent结构模型 101

4.5.2 Agent之间的合作策略 102

4.6 基于MAS的群体智能决策支持系统模型 104

4.6.1 设计思想 104

4.6.2 M-GDSS模型 105

4.6.3 各智体描述 106

4.7.1 设计思路 107

4.7 基于CBR和MAS的智能群体决策系统研究 107

4.7.2 基于CBR和MAS的智能群体决策系统模型 108

4.7.3 智体描述 109

4.8 CM-IDSS的优点 110

4.9 本章小结 111

5 CBR中案例检索和案例适配修正算法研究 113

5.1 引言 113

5.3.1 案例的属性相似 114

5.3 传统的案例检索模型 114

5.2 案例组织与检索策略 114

5.3.2 几个基于比较的检索模型 115

5.4 面向神经网络权值优化的遗传算法 117

5.5 基于神经网络的CBR检索 121

5.5.1 B-P网络构建与训练 121

5.5.2 基于神经网络的案例检索 123

5.6 基于因果模型和规则推理的案例适配算法 124

5.6.1 基本思路 124

5.6.2 综合推理机制 126

5.6.3 算法 128

5.7 本章小结 130

6 基于多智体的多库协同软件系统 132

6.1 概述 132

6.2 多库协同软件的概念 132

6.3 多库协同软件系统方案 135

6.3.1 知识主导型多库协同软件 135

6.3.2 各库并列型多库协同软件 135

6.3.3 数据基础型多库协同软件 136

6.3.4 模型构造型多库协同软件 137

6.4 基于多智体多模式的多库协同系统 137

6.5 多库协同器的体系结构 139

6.5.1 单Agent系统体系结构 139

6.5.2 多Agent系统体系结构 140

6.6 面向交通事故处理的基于CBR和MAS的多库协同系统 141

6.7 本章小结 142

7 人机协调技术 143

7.1 人机协调技术的概念 143

7.3 人机交互智能管理决策方法和技术 144

7.2 人机合理分工的原则与方式 144

7.4 人机智能结合的概念与方法 145

7.5 本章小结 147

8 智能管理决策信息系统开发策略 148

8.1 “四化”策略——智能化、集成化、协调化、网络化 148

8.2 进化系统开发策略 151

8.3 本章小结 152

9.1.1 系统目标与功能 153

9.1 系统概述 153

9 交通事故处理智能决策支持系统（YCIDSS） 153

9.1.2 系统开发原则 154

9.1.3 系统设计思想 154

9.1.4 系统技术方案 155

9.2 系统功能体系 156

9.3 广义模型智能算子系统 157

9.3.1 功能 158

9.3.2 关键技术 158

9.4.2 关键技术 160

9.4.1 功能结构 160

9.4 法律法规智能检索系统 160

9.5 方法技术手段运用系统 162

9.5.1 功能结构 163

9.5.2 关键技术 163

9.6 典型案例库系统 164

9.6.1 功能结构 164

9.6.2 关键技术 165

9.7 智能处理系统 168

9.7.1 功能结构 168

9.7.2 关键技术 169

9.8 系统集成 170

9.9 系统维护 170

9.10 本章小结 171

10 总结与展望 172

10.1 总结 172

10.2 创新点 174

10.3 展望 175

10.4 本章小结 176

参考文献 177

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