Wstęp, 9
1 Czym są systemy ekspertowe?, 23
1.1 Definicja, 23
1.2 Cechy i zalety systemów ekspertowych, 26
1.3 Niedostatki systemów ekspertowych, 31
1.4 Krótki zarys historyczny, 33
1.4.1 Na początku była logika filozofów, 33
1.4.2 Potem była logika matematyków, 34
1.4.3 Potem pojawia się komputer, 35
1.4.4 Wreszcie mamy pierwsze systemy ekspertowe, 36
1.4.5 Kryzys sztucznej inteligencji - lata 70-te i 80-te, 38
1.5 Zastosowania systemów ekspertowych, 40
1.6 Bazy wiedzy i zmienne w rmse, 41
1.7 Klasyfikacja baz wiedzy rmse, 44
1.8 Założenia metodologiczne, 45
2 Wnioskowanie elementarne dokładne - podstawy, 47
2.1 Definicja, 47
2.2 Baza reguł elementarna dokładna, 49
2.2.1 Właściwości podstawowe, 49
2.2.2 Przyczyna-skutek i warunek-działanie, 51
2.2.3 Założenie otwartego świata, 53
2.2.4 Zagnieżdżanie reguł, 55
2.2.5 Fakty, 56
2.2.6 Negowanie wniosków, 56
2.2.7 Sprzeczności reguł, 58
2.2.8 Spłaszczanie reguł, 59
2.2.9 Zagnieżdżanie reguł, 60
2.2.10 Nadmiarowości reguł, 62
2.3 Baza ograniczeń elementarna dokładna, 64
2.3.1 Przeznaczenie i budowa, 64
2.3.2 Wnioski wykluczające się, 65
2.3.3 Sprzeczności łączne w bazach reguł i ograniczeń, 66
2.3.4 Nadmiarowości łączne w bazach reguł i ograniczeń, 67
2.4 Baza modeli elementarna dokładna, 68
2.4.1 Modele podstawowe, 68
2.4.2 Modele rozszerzone, 70
2.4.3 Modele liniowe, 71
2.4.4 Modele wielomianowe, 72
2.4.5 Zagnieżdżanie modeli elementarnych, 73
2.4.6 Argumenty znane i fakty modelowe, 75
2.4.7 Sprzeczności w bazach modeli, 76
2.4.8 Sprzeczności łączne w bazach modeli i reguł, 76
2.4.9 Modele o jednakowych wynikach, 77
2.4.10 Skąd wziąć modele bardziej złożone?, 79
2.5 Baza rad elementarna dokładna i pliki tekstowe rad, 79
2.6 Komentarze w bazach i pliki opisów, 80
2.7 Baza grafiki, pliki grafik, 81
2.8 Baza dŸwięków, pliki dŸwięków, 82
2.9 Cele, zasady i metody wnioskowania elementarnego dokładnego, 82
2.10 Wnioskowanie elementarne dokładne w przód, 85
2.10.1 Istota wnioskowania elementarnego dokładnego w przód, 85
2.10.2 Przykład wnioskowania elementarnego dokładnego w,przód, 86
2.10.3 Przykład wnioskowania elementarnego dokładnego w przód z bazą ograniczeń, 89
2.11 Wnioskowanie elementarne dokładne wstecz, 89
2.11.1 Istota wnioskowania elementarnego dokładnego wstecz 89
2.11.2 Przykład wnioskowania elementarnego dokładnego wstecz, 91
2.11.3 Przykład wnioskowania elementarnego dokładnego wstecz z bazą ograniczeń, 93
2.11.4 Podsumowanie wnioskowania elementarnego dokładnego wstecz, 93
2.11.5 Monotoniczność wnioskowania elementarnego dokładnego, 95
3 Wnioskowanie elementarne dokładne - przykłady, 97
3.1 Bazy wiedzy abstrakcyjna, 97
3.2 Bazy wiedzy dla kupna samochodu, 99
3.3 Bazy wiedzy dla testowania nadwagi, 102
3.3.1 Baza wiedzy WAGA1, 102
3.3.2 Baza wiedzy WAGA2, 110
3.3.3 Baza wiedzy WAGA3, 117
3.4 Baza wiedzy kredytowa, 127
3.4.1 Wiedza dziedzinowa, 127
3.4.2 Analiza przestrzeni decyzyjnej - baza reguł, 130
3.4.3 Tworzenie bazy modeli, 136
3.4.4 Tworzenie bazy ograniczeń, 139
3.4.5 Testowanie bazy wiedzy - wnioskowanie w przód, 139
3.4.6 Testowanie bazy wiedzy - wnioskowanie wstecz, 143
3.5 Baza wiedzy dyrektorska 145
3.5.1 Wiedza dziedzinowa i baza wiedzy, 145
3.5.2 Testowanie bazy wiedzy - wnioskowanie w przód, 154
3.6 Systemy ekspertowe a wnioskowanie prawnicze, 159
3.6.1 Wprowadzenie, 159
3.6.2 Pierwsze próby, 161
3.6.3 Pierwsze sukcesy, 162
3.6.4 Prawnicze systemy ekspertowe a demokracja, 163
3.6.5 Gdzie tkwią trudności?, 164
3.6.6 Baza wiedzy dla wyznaczenia kapitału początkowego, 165
3.6.7 Perspektywy, 176
4 Wnioskowanie rozwinięte dokładne - podstawy 177
4.1 Charakterystyka ogólna, 177
4.2 Definicja, 177
4.3 Baza reguł rozwinięta dokładna, 179
4.3.1 Budowa i właściwości reguł rozwiniętych dokładnych, 180
4.3.2 Przyczyna-skutek i warunek-działaine, 181
4.3.3 Założenie zamkniętego świata, 181
4.3.4 Zagnieżdżanie reguł, 184
4.3.5 Fakty, 185
4.3.6 Spłaszczanie reguł, 185
4.3.7 Sprzeczności w bazach reguł, 187
4.3.8 Sprzeczności zewnętrzne, 187
4.3.9 Sprzeczności wewnętrzne, 189
4.3.10 Nadmiarowości, 191
4.4 Baza ograniczeń rozwinięta dokładna, 193
4.4.1 Przeznaczenie i budowa, 193
4.4.2 Wnioski wykluczające się, 194
4.4.3 Sprzeczności łączne w bazach reguł i ograniczeń, 195
4.4.4 Nadmiarowości łączne w bazach reguł i ograniczeń, 196
4.5 Baza modeli rozwinięta dokładna, 197
4.5.1 Budowa baz modeli rozwiniętej dokładnej, 197
4.5.2 Zagnieżdżanie modeli rozwiniętych, 197
4.6 Baza rad rozwinięta dokładna i pliki tekstowe rad, 198
4.7 Cele, zasady i metody wnioskowania rozwiniętego dokładnego 199
4.8 Wnioskowanie rozwinięte dokładne w przód , 201
4.8.1 Istota wnioskowania rozwiniętego dokładnego w przód 201
4.8.2 Przykład wnioskowania rozwiniętego dokładnego w przód205
4.9 Wnioskowanie rozwinięte dokładne wstecz, 208
4.9.1 Istota wnioskowania rozwiniętego dokładnego wstecz, 208
4.9.2 Przykład wnioskowania rozwiniętego dokładnego wstecz, 209
5 Wnioskowanie rozwinięte dokładne - przykłady, 213
5.1 Baza wiedzy syntetyczna, 213
5.2 Bazy wiedzy dla kupna samochodu, 216
5.3 Bazy wiedzy dla testowania nadwagi, 218
5.3.1 Baza wiedzy WAGA1, 218
5.3.2 Baza wiedzy WAGA2, 226
5.3.3 Baza wiedzy WAGA3, 232
5.4 Baza wiedzy kredytowa, 240
5.4.1 Zalety bazy rozwiniętej dokładnej, 240
5.4.2 Baza reguł, modeli i ograniczeń, 241
5.4.3 Testowanie bazy wiedzy - wnioskowanie w przód, 245
5.4.4 Testowanie bazy wiedzy - wnioskowanie wstecz, 250
5.5 Baza wiedzy dyrektorska, 252
5.5.1 Zalety bazy rozwiniętej dokładnej, 252
5.5.2 Testowanie bazy wiedzy - wnioskowanie w przód, 256
5.5.3 Testowanie bazy wiedzy - wnioskowanie wstecz, 265
SPIS TREŒCI 7
6 Modelowanie niepewności 269
6.1 Nie tylko prawda i nieprawda - tertium datur!, 270
6.2 Niedostatki dokładnych baz wiedzy, 271
6.3 Potrzeba uwzględnienia niepewności, 272
6.3.1 Fundamentalne ograniczenie, 272
6.3.2 Inne ograniczenia , 274
6.3.3 Niepewność niejedno ma imię, 274
6.4 Modele probabilistyczne, 275
6.4.1 Sens i interpretacje, 276
6.4.2 Podstawowe zależności, 277
6.4.3 Próby oceny, 280
6.5 Modele rozmyte, 282
6.5.1 Podstawowe pojęcia, 282
6.5.2 Modele rozmyte i modele probabilistyczne, 285
6.5.3 Operacje mnogościowe na zbiorach rozmytych, 286
6.5.4 Reguły rozmyte i wnioskowanie rozmyte, 288
6.5.5 Fuzyfikacja i defuzyfikacja, 295
6.5.6 Przykład wnioskowania rozmytego, 297
6.5.7 Sukcesy i trudności zastosowań, 299
6.6 Modelowanie za pomocą współczynników pewności, 300
6.7 Algebra współczynników pewności, 301
6.7.1 Podstawowe założenia, 301
6.7.2 Reguły o jednakowym wniosku, 304
6.7.3 Współczynnik pewności listy warunków, 306
6.7.4 Współczynnik pewności wniosku pojedynczej reguły, 306
6.7.5 Współczynnik pewności wniosku reguł kumulatywnych - zasady, 308
6.7.6 Współczynnik pewności wniosku reguł kumulatywnych - przykłady, 312
6.7.7 Współczynnik pewności wniosku reguł dysjunktywnych - zasady, 319
6.7.8 Współczynnik pewności wniosku reguł dysjunktywnych - przykłady, 320
6.7.9 Współczynnik pewności zanegowanego wnioskureg uł dysjunktywnych - zasady, 325
6.7.10 Współczynnik pewności zanegowanego wniosku reguł dysjunktywnych - przykłady, 326
6.8 Skąd się biorą współczynniki pewności?, 330
6.8.1 Weryfikacja ex post, 330
6.8.2 Odzwierciedlenie preferencji użytkownika, 332
6.8.3 Współczynniki pewności warunków dopytywalnych, 332
6.8.4 Współczynniki pewności wniosków modeli relacyjnych, 333
6.8.5 Wartości liczbowe współczynników pewności, 335
6.8.6 Znaczenie doboru wartości współczynników pewności, 335
7 Wnioskowanie elementarne niepewne - podstawy, 337
7.1 Definicja, 337
7.2 Baza reguł elementarna niepewna, 339
7.2.1 Budowa reguł elementarnych niepewnych, 339
7.2.2 Zagnieżdżanie reguł, negowanie wniosków, warunki dopytywalne i niedopytywalne, 341
7.2.3 Fakty w bazach reguł elementarnych niepewnych, 343
7.2.4 Spłaszczanie reguł elementarnych niepewnych, 343
7.2.5 Sprzeczności w bazach reguł elementarnych niepewnych, 345
7.2.6 Nadmiarowości w bazach reguł elementarnych niepewnych, 345
7.2.7 Od reguł elementarnych dokładnych do elementarnych niepewnych, 347
7.3 Baza ograniczeń elementarna dokładna,348
7.3.1 Przeznaczenie i budowa, 348
7.3.2 Sprzeczności łączne w bazach reguł i ograniczeń, 349
7.3.3 Nadmiarowości łączne w bazach reguł i ograniczeń, 350
7.4 Baza ograniczeń elementarna niepewna, 351
7.5 Baza modeli elementarna niepewna, 352
7.6 Cele i metody wnioskowania elementarnego niepewnego, 355
7.7 Istota wnioskowania elementarnego niepewnego w przód, 356
7.7.1 Uwagi ogólne, 356
7.7.2 Przykład abstrakcyjny, 358
7.8 Istota wnioskowanie elementarnego niepewnego wstecz, 360
7.9 Uwagi ogólne, 360
7.10 Przykład abstrakcyjny, 361
7.11 Monotoniczność wnioskowania elementarnego niepewnego, 362
8 Wnioskowanie elementarne niepewne - przykłady 363
8.1 Paradoks wnioskowania niepewnego, 363
8.2 Bazy wiedzy abstrakcyjna, 364
8.3 Bazy wiedzy dla testowania nadwagi, 367
8.3.1 Baza wiedzy WAGA1, 367
8.3.2 Baza Wiedzy WAGA2, 374
8.3.3 Baza Wiedzy WAGA3, 382
8.4 Baza wiedzy kredytowa, 393
8.5 Baza wiedzy dyrektorska, 409
9 Wnioskowanie rozwinięte niepewne - podstawy, 429
9.1 Definicja, 429
9.2 Bazy elementarne i rozwinięte niepewne - podobieństwa i różnice, 431
9.3 Przykład abstrakcyjny wnioskowania rozwiniętego niepewnego w przód, 432
9.4 Przykład abstrakcyjny wnioskowania elementarnego niepewnego wstecz, 434
10 Wnioskowanie rozwinięte niepewne - przykłady, 435
10.1 Bazy wiedzy abstrakcyjna, 435
10.2 Bazy wiedzy dla testowania nadwagi, 440
10.2.1 Baza wiedzy WAGA1, 440
10.2.2 Baza wiedzy WAGA2, 447
10.2.3 Baza wiedzy WAGA3, 455
10.3 Baza wiedzy kredytowa , 465
10.4 Baza wiedzy dyrektorska, 481
11 Słownik ważniejszych terminów, 503

Słowa kojarozne ze stroną: systemy ekspertowe, system ekspertowy, reguły biznesowe, współczynniki pewności