目 录
第1章 知识获取的概述 ……………………………………………4
第1.1节 知识获取的基本概念 …………………………………………4
第1.2节 知识获取的类别 ………………………………………………4
第1.3节 知识获取的主要方式 …………………………………………5
第2章 机器学习 ……………………………………………………7
第2.1节 学习与学习系统的概念 …………………………………………7
第2.2节 机器学习的历史与现状 …………………………………………7
第2.3节 机器学习的研究目标 …………………………………………9
第2.4节 机器学习系统的类型 …………………………………………10
第2.5节 机器学习系统的原理与构造 …………………………………11
第3章 机器学习系统的示例 ………………………………………15
第3.1节 相关产生式的概念 ……………………………………………15
第3.2节 相关产生式学习方法 …………………………………………16
第4章 机器感知 ……………………………………………………20
第4.1节 机器视觉系统的结构 …………………………………………20
第4.2节 机器视觉的基本方法 …………………………………………21
第4.3节 机器听觉………………………………………………………22
第4.4节 人机对话………………………………………………………23
第5章 自然语言的识别和理解 ……………………………………24
第5.1节 自然语言人机对话系统 ………………………………………24
第5.2节 自然语言的语音识别 …………………………………………25
致谢 ……………………………………………………………………26
参考书目 ………………………………………………………………27
论“人工智能”中的知识获取技术
摘要： 知识获取是人工智能和知识工程的基本技术之一。知识获取和知识表示是知识推理的前提条件。只有通过知识表示，将获取的知识存储在知识库中，才能利用知识进行推理，求解问题。因此，知识获取是设计和建造各种人工智能和知识工程系统的关键问题，甚至是系统开发的“瓶颈”环节。
关键词：人工智能;知识获取;学习;感知
