本书主要介绍两个新的不确定性推理模型，全书共分六章，主要内容包括知识表示、知识的语义、不确定性推理中的一些问题讨论、几个经典的推理模型、带语义信息的知识表示方法、数值推理方法以及这些推理技术在预测中的应用。
　　本书包括我们课题组承担国家863计划和国家自然科学基金方面的剂量的主要思想和最新研究成果，特别是第四、五两章的模型是可以更深入研究和探讨的，我们力求本书的内容自含，写作尽量深入浅出、通俗易懂，以便自学。
　　本书可作高等学校计算机专业的“人工智能”课本和研究生参考书，也可作为科研人员的参考书。

第一章　知识表示及分类
　1 引言
　2　知识表示
　3　知识分类
　4　知识的语义
第二章　存在的一些问题
　1 引言
　2　经验知识的表示
　3　知识的单纯化
　4　工具的滥用
第三章　非确定性信息的处理方法
　1 引言
　2　概率方法
　3　MYCIN的推理模型
　4　主观Bayes方法
　5　模糊集理论
　6　D—S证据理论
　7　非数值方法
　8　非确定信息体的组合
　9　一个综合推理模型
第四章　带语义信息的知识表示方法
　1　知识的不确定性描述
　2　不确定的因果关系
　3　可信度与确定值的关系
　4　一个不确定性推理模型
　5　增强规则表示方法的新途径
　6　不确定性推理中的相容性
第五章　数值推理方法
　1　基本概念
　2　基于演绎矩阵的推理
　3　集合推理模型
　4　IRA推理模型
第六章　预测中的应用
　1　引言
　2 　FSM结构及功能
　3　历史数据库及基于历史数据的预测
　4　用户接口
　5　预测控制系统
　6　解释预测
　7　可信度计算模块
　8　知识库
　9　确定值计算模块
　10　学习系统
参考文献

第一章　知识表示及分类
将知识表示在计算机系统中并便于做各种需要的处理是件困难的事。它涉及到表示知识的完善性、详细性、真实程度等方面的能力；以及对这种表达的简便性、有效性、易于操作和处理性等的要求。因此，知识表示是计算机智能学中的重要研究课题之一。另一方面，要建立一个模拟人类专家智能活动的系统，必须要了解或弄清楚人类专家的知识是什么?或者什么样的东西才称得上是人类专家的知识?知识的语义、使用方法等也应能理解。由于这些方面被研究较早，一些方法或模型已趋于成熟。所以本章仅对一些常见的研究作简单的介绍。
　　1 引言
由于知识表示是人工智能中极为重要的课题之一，它一直是一个较为热门的研究课题。至今，已提出表示知识的方法有几十种甚至上百种。对新的表示方法的研究仍在继续，也有许多对已有的表示方法进行增强方面的研究。较为常见的知识表示方法有如下几种：
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