基於案例推理的智能決策技術（簡體書）

《基于案例推理的智能決策技術》共分7章，主要研究了基于案例推理的智能決策技術。第1章介紹了優化技術與智能決策及其發展的概況；第2章主要研究了案例型智能決策系統的構成及其框架；第3章分析了基于熵、遺傳算法和主成分分析的屬性選擇的策略；第4章包括案例推理中的多策略相似性檢索技術；第5章是基于禁忌搜索技術的案例推理技術；第6章給出一個基于案例推理技術的中醫智能診斷系統。《基于案例推理的智能決策技術》也是關于我國“三大顯學”之一——“徽學”中新安醫學在中醫藥現代化、智能化、信息化方面的探索和嘗試。

第1章 緒論
1.1 研究背景
1.1.1 決策與智能決策系統
1.1.2 優化技術與優化算法
1.1.3 智能優化算法與啟發式方法
1.2 國內外研究現狀
1.3 研究意義和內容
1.3.1 研究意義
1.3.2 主要研究內容和結構安排

第2章 基于案例推理的智能決策系統框架
2.1 案例推理技術
2.1.1 案例推理技術的起源和發展
2.1.2 案例推理技術的基本思想
2.1.3 案例推理技術的特點
2.2 基于案例推理的決策技術
2.2.1 決策案例的表示形式
2.2.2 決策案例的索引
2.2.3 決策案例的組織與檢索
2.2.4 決策案例的修正
2.2.5 決策案例的學習和歸納
2.2.6 決策案例庫的維護
2.2.7 案例推理中的K近鄰技術
2.3 基于案例推理的智能決策系統框架
2.3.1 決策支持系統的發展
2.3.2 決策支持系統的基本結構
2.3.3 CDSS系統結構
2.3.4 實現系統的關鍵技術
2.4 本章 小結

第3章 CBR-IDT中屬性的優化選擇
3.1 屬性選擇策略概述
3.1.1 研究回顧
3.1.2 屬性選擇的搜索策略和評價策略
3.1.3 屬性選擇的方法
3.1.4 屬性選擇的形式化
3.2 基于熵的屬性優化選擇
3.2.1 基于熵的屬性約簡模型和方法
3.2.2 性能評價策略
3.2.3 實驗和結果
3.3 基于遺傳算法的屬性優化選擇
3.3.1 遺傳算法
3.3.2 基于遺傳算法和相關性評價的屬性選擇
3.3.3 實驗結果和分析
3.4 基于主成分分析的屬性優化選擇
3.4.1 總體主成分的定義
3.4.2 總體主成分的性質
3.4.3 標準化變量的主成分
3.4.4 樣本主成分
3.4.5 實驗結果和分析
3.5 本章 小結

第4章 CBR-IDT中多策略相似性檢索技術
4.1 CBR-IDT中案例的檢索
4.1.1 案例檢索的類型
4.1.2 案例檢索的任務
4.1.3 案例檢索的啟發式方法

……
第5章 基于禁忌搜索算法的案例推理技術
第6章 基于CBR-IDT的智能決策系統
第7章 總結與展望
參考文獻
附錄