科学技術と共に歩む

1.　エキスパートシステムの基礎
　1.1　エキスパートシステムとはなにか
　　1.1.1　エキスパートシステム
　　1.1.2　人工知能
　　1.1.3　機械は考えることができるのか
　　1.1.4　エキスパートシステムの限界と可能性
　　1.1.5　ナレッジエンジニア
　1.2　エキスパートシステムの仕組み
　　1.2.1　エキスパートシステムで使われる人工知能技術
　　1.2.2　知識表現
　　1.2.3　あおまいな知識の表現
　　1.2.4　推論
　　1.2.5　知識獲得とユーザーインタフェース
参考文献
2.　開発の実際と開発状況
　2.1　開発の道具だて
　　2.1.1　プログラム言語
　　2.1.2　エキスパートシェル
　　2.1.3　ハードウェア
　2.2　開発の手順
　　2.2.1　開発・実行システムの選択
　　2.2.2　知識の収集
　　2.2.3　知能テストとシステムの改良
　2.3　開発の実例
　　2.3.1　使用する知識
　　2.3.2　知識の収集と整理
　　2.3.3　MICCSの場合
　　2.3.4　創玄の場合
　2.4　生物生産分野エキスパートシステムの開発状況
　　2.4.1　背景
　　2.4.2　農業用エキスパートシステムの分類
　　2.4.3　開発状況
参考文献
3.　ニューロコンピューティング
　3.1　ニューロコンピューティングとは
　3.2　学習アルゴリズムの基礎
　　3.2.1　階層型ニューラルネット
　　3.2.2　バックプロパゲーションアルゴリズム
　　3.2.3　バックプロパゲーションの拡張
　3.3　ニューロコンピューティングの応用手法
　　3.3.1　非線形解析手法として見たニューラルネット
　　3.3.2　ソフトウェアの開発方法
　　3.3.3　ニューラルエキスパートシステム
　3.4　ニューロコンピューティングの適用例
　　3.4.1　あいまいな知識の獲得
　　3.4.2　アンケート調査データの解析
　　3.4.3　リモートセンシングデータの画像解析
　　3.4.4　大豆の病気診断ニューラルエキスパートシステム
　　3.4.5　生物の非線形モデル
参考文献
4.　開発例
　4.1　花き（卉）生産支援システム
　　4.1.1　目的
　　4.1.2　知識の収集
　　4.1.3　知識ベースの作成
　　4.1.4　システムの実行
　4.2　ストック栽培支援システム
　　4.2.1　MICCSによるストック（切花）の生育障害の診断
　　4.2.2　各種の栽培情報システム
　　4.2.3　栽培支援システムの実用化への諸問題
　4.3　トマト病害診断システム
　　4.3.1　目的
　　4.3.2　システムの構築
　　4.3.3　性能評価
　4.4　温室環境調節支援システム
　　4.4.1　はじめに
　　4.4.2　温室栽培支援エキスパートシステムの概要
　　4.4.3　温室栽培支援エキスパートシステムの構築
　　4.4.4　エキスパートシステムの構築
　　4.4.5　実施効果
　　4.4.6　おわりに
　4.5　野菜工場運転支援システム
　　4.5.1　目的
　　4.5.2　システムの構成
　　4.5.3　結果
　4.6　コンバイン故障診断システム
　　4.6.1　はじめに
　　4.6.2　「創玄」による故障診断システム
　　4.6.3　「Shell KABA」による故障診断システム　
　　4.6.4　おわりに
　4.7　トラクタ機種選択支援システム
　　4.7.1　はじめに
　　4.7.2　トラクタ機種選択支援システムの内容
　4.8　農作業計画決定支援システム
　　4.8.1　はじめに
　　4.8.2　作業計画支援システムの内容
　　4.8.3　実行例と問題点
参考文献
索引J