「知識情報システム」  目　次

1  概論
　 1.1　知識情報処理を巡る発展の歴史
　 1.2　知諭清報処理と数値情報処理
　 1.3　知識情報システムの位置づけ

2  キスパートシステム
　 2.1　エキスパートシステムとは
 　2.2　エキスパートシステムの構造
 　2.3　エキスパートシステムの動作
 　2.4　エキスパートシステムの特質
 　2.5　エキスパートシステムの課題
 　2.6　エキスパートシステムの適用分野

3  知識表現
   3.1　知識表現のための条件
 　3.2　ルール
 　3.3　フレーム
 　3.4　ネットワーク
 　3,5　述語論理
 　3.6　オブジェクト

4  推論と探索
   4.1　はじめに
   4.2　推論
　 　4.2.1　推論の種類
　 　4.2.2　前向き推論と後ろ向き推論
　 　4.2.3　後ろ向き推論プログラム
　 　4.2.4　メタ推論
   4.3　探索
　 　4.3.1　探索法の種類
　 　4.3.2　深さ優先探索
　 　4.3.3　幅優先探索
　 　4.3.4　ヒユーリスティック探索

5  知識処理システム
   5.1　プロダクションシステム
　 　5.1.1　構造
　 　5.1.2　動作
　 　5.1.3　プロダクションシステムの特徴
　 5.2　フレームシステム
　 5.3　黒板モデル

6  あいまいな知識の扱い
   6.1　はじめに
   6.2　ベーズの定理による扱い
     6.2.1　ベーズの定理
     6.2.2　オッヅ(odds)の導入
   6.3　確信度
   6.4　ファジー論理
   6.5　デンプスター＆シェーファの確率理論

7  知識とその獲得
　 7.1　深い知識
     7.1.3　深い知識とは
     7.1.2　定性推論
     7.1.3　知識のコンパイル
   7.2　知識獲得
     7.2.1　獲得の方法
     7.2.2　ナレッジエンジニア
8  システムの実現
　 8.1　ライフサイクル
　 8.2　実現に際しての検討
　 8.3　実現の方法
　 8.4　ハード・ソフトの選定

9  実システムの例
　 9.1　はじめに
 　9.2　シェルとツール
 　　9.2.1　0PS5
 　9.3　エキスパートシステムの例・
 　9.4　故障診断用エキスパートシステム−FIXS
 　　9.4.1　システムの構成
 　　9.4.2　故障診断方法
 　　9.4.3　知識ベース
 　　9.4.4　ルールエデイタ
10 遺伝的アルゴリズム
　 10.1　はじめに
　 10.2　基本的な遺伝的アルゴリズム
 　10.3　数学的基礎理論
   10.4　ビルデイングブロック仮説とだまし問題
   10.5　GAの適用分野

11 今後の発展