Practical Knowledge Engineering (eBook)
212 Seiten
Elsevier Science (Verlag)
978-1-4832-9581-7 (ISBN)
This book provides knowledge engineers with practical methods for initiating, designing, building, managing, and demonstrating successful commercial expert systems. It is a record of what actually works (and does not work) in the construction of expert systems, drawn from the author's decade of experience in building expert systems in all major areas of application for American, European, and Japanese organizations.The book features:* knowledge engineering programming techniques* useful skills for demonstrating expert systems * practical costing and metrics* guidelines for using knowledge representation techniques* solutions to common difficulties in design and implementation
Front Cover 1
Practical Knowledge Engineering 4
Copyright Page 5
Table of Contents 6
Preface 8
Chapter 1. Introduction 14
Tasks 15
Comparisons 16
Characteristics of a Successful KE 19
Chapter 2. Frequently Asked Questions 21
Chapter 3. Prospecting 44
Diagnosis 44
Analysis 47
Configuration 53
Summary 55
Pages from a Knowledge Engineer's Notebook 56
Chapter 4. Beginning a Project 62
Pages from a Knowledge Engineer's Notebook 67
Chapter 5. Paradigms and Purposes 71
Paradigms 71
Purposes 79
Chapter 6. Knowledge Acquisition 83
Before the Interviews 83
During the Interviews 87
After the Interviews 95
Pages from a Knowledge Engineer's Notebook 95
Pages from a Knowledge Engineer's Notebook 97
Chapter 7. Knowledge Representation 102
Cases 103
Rules 108
Frames 112
Other Representation Schemes 116
Chapter 8. Costing, Metrics, and Specification 121
Iterative Specification and Metrics 126
Pages from a Knowledge Engineer's Notebook 130
Chapter 9. Knowledge Engineering Techniques 132
Expansion Journals 132
Expansion Logs 134
Blackboards 135
Designated Windowing 137
Graphical Decomposition 139
Graphical Explanation 140
Enterprise Models and Iconographic Menus 140
Dynamic Knowledgebases 142
Explanation Facilities 143
Intelligent Deferral 144
Intermediate Conclusions 145
Implementation Paths 146
Chapter 10. Common Problems 151
Lost Status, Diminished Prestige, and Displacement 151
Choosing a Tool First 155
Underestimating Integration and Hybridization 155
Too Broad, Too Diffuse, Too Complex, or Too Arcane a Problem 159
Pages from a Knowledge Engineer's Notebook 161
Chapter 11. Demonstrating an Expert System 170
Before Demonstrating 171
The Demo Itself 176
Appendixes 178
A. A Case Study 180
B. Tool Selection 205
C. Knowledge Engineer Selection 207
Bibliography 210
Index 220
| Erscheint lt. Verlag | 28.6.2014 |
|---|---|
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik |
| ISBN-10 | 1-4832-9581-8 / 1483295818 |
| ISBN-13 | 978-1-4832-9581-7 / 9781483295817 |
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