• Fri frakt över 249 kr
  • •
  • Snabba leveranser
  • •
  • Billiga böcker
Kundservice

Du är på sajten för privatpersoner.

Företag, bibliotek eller offentlig verksamhet?

Du handlar på classic.bokus.com, där alla dina funktioner finns intakta.
Till classic.bokus.com
Bokus logotyp. Gå till startsidan.
  • Erbjudanden
  • Nyheter
  • Student
  • Topplistor
  • Barn & ungdom
  • Bokus Play
  • E-böcker
  • Pocketböcker
  • Spel & pussel

10% rabatt på allt med kod NYSTART10 →

Sidfot

Mina sidor

    Hjälp

    • Kundservice
    • Vanliga frågor och svar
    • Frakt och leverans
    • Retur vid ångerrätt
    • Reklamera vara
    • Betalning
    • Köpvillkor
    • Allmänna villkor
    • Information om webbplatsens tillgänglighet

    Om Bokus

    • Om oss
    • Pressrum
    • För studenter
    • För företag
    • För bibliotek och offentlig verksamhet
    • För leverantörer
    • Hållbarhet

    Populärt

    • Aktuella erbjudanden
    • Presentkort
    • Studentlitteratur
    • Nya böcker
    • Topplistor
    • Signerade böcker
    • Engelska böcker

    Inspiration

    • Boktips
    • BookTok
    • Populära bokserier
    • Barnbokskaraktärer
    • Populära författare
    Logotyp för Bokus
    Följ oss på Facebook (extern länk)Följ oss på Instagram (extern länk)Följ oss på YouTube (extern länk)Följ oss på TikTok (extern länk)
    bokus @ CookiesAnpassa cookiesIntegritetspolicyKöpvillkor
    Till Citymail hemsida (extern länk)Till Budbee hemsida (extern länk)Till Postnord hemsida (extern länk)Till Schenker hemsida (extern länk)Till Early Bird hemsida (extern länk)Till Walleys hemsida (extern länk)
    1. Data och IT
    2. Systemvetenskap och AI

    Managing Uncertainty in Expert Systems

    AvJerzy W. Grzymala-Busse

    Inbunden, Engelska, 1991

    Del i serien Springer International Series in Engineering and Computer Science

    1 117 kr

    Beställningsvara. Skickas inom 10-15 vardagar. Fri frakt över 249 kr.

    Fler format och utgåvor

    Häftad

    1 085 kr

    E-bok

    1 413 kr

    Beskrivning

    3. Textbook for a course in expert systems,if an emphasis is placed on Chapters 1 to 3 and on a selection of material from Chapters 4 to 7. There is also the option of using an additional commercially available sheU for a programming project. In assigning a programming project, the instructor may use any part of a great variety of books covering many subjects, such as car repair. Instructions for mostofthe "weekend mechanic" books are close stylisticaUy to expert system rules. Contents Chapter 1 gives an introduction to the subject matter; it briefly presents basic concepts, history, and some perspectives ofexpert systems. Then itpresents the architecture of an expert system and explains the stages of building an expert system. The concept of uncertainty in expert systems and the necessity of deal­ ing with the phenomenon are then presented. The chapter ends with the descrip­ tion of taxonomy ofexpert systems. Chapter 2 focuses on knowledge representation. Four basic ways to repre­ sent knowledge in expert systems are presented: first-order logic, production sys­ tems, semantic nets, and frames. Chapter 3 contains material about knowledge acquisition. Among machine learning techniques, a methodofrule learning from examples is explained in de­ tail. Then problems ofrule-base verification are discussed. In particular, both consistency and completeness oftherule base are presented.

    Produktinformation

    • Utgivningsdatum:1991-07-31
    • Mått:155 x 235 x 18 mm
    • Vikt:538 g
    • Format:Inbunden
    • Språk:Engelska
    • Serie:Springer International Series in Engineering and Computer Science
    • Antal sidor:224
    • Upplaga:1991
    • Förlag:Kluwer Academic Publishers
    • ISBN:9780792391692

    Utforska kategorier

    • Systemvetenskap och AI inom Data och IT

    Innehållsförteckning

    • 1 Introdution.- 1.1 Architecture of an Expert System.- 1.2 Building Expert Systems.- 1.3 Uncertainty in Expert Systems.- 1.4 Taxonomy of Expert Systems.- 2 Knowledge Representation.- 2.1 First-Order Logic.- 2.2 Production Systems.- 2.3 Semantic Nets.- 2.4 Frames.- Exercises.- 3 Knowledge Acquisition.- 3.1 Manual and Interactive Techniques.- 3.2 Machine Learning.- 3.3 Rule Learning from Examples.- 3.4 Rule Base Verification.- Exercises.- 4 One-Valued Quantitative Approaches.- 4.1 Probability Theory.- 4.2 Systems using Bayes’ Rule.- 4.3 Belief Networks.- 4.4 Certainty Factors.- Exercises.- 5 Two-Valued Quantitative Approaches.- 5.1 Dempster-Shafer Theory.- 5.2 Inferno.- 5.3 Concluding Remarks.- Exercises.- 6 Set-Valued Quantitative Approaches.- 6.1 Fuzzy Set Theory.- 6.2 Incidence Calculus.- 6.3 Rough Set Theory.- 6.4 Concluding Remarks.- Exercises.- 7 Qualitative Approaches.- 7.1 Modal Logics.- 7.2 Nonmonotonicity.- 7.3 Plausible Reasoning.- 7.4 Heuristic Methods.- 7.5 Concluding Remarks.- Exercises.- References.