本書為專著。針對當(dāng)前專家系統(tǒng)研究的局限性，本書采用交互仿真技術(shù)、判定穩(wěn)定算法和專家知識規(guī)則遴選算法來實現(xiàn)對專家知識抽取，采用一種融合分類技術(shù)來解決專家系統(tǒng)推理能力不足和推理緩慢的問題，提出IER-Trepan算法和預(yù)置文本技術(shù)來完善專家系統(tǒng)體系。同時，本書利用組件技術(shù)和Web服務(wù)技術(shù)來擴(kuò)展專家系統(tǒng)的應(yīng)用模式范圍，從而實現(xiàn)一種可以支持在復(fù)雜生產(chǎn)環(huán)境下輔助操作人員解決隨機(jī)動態(tài)、多目標(biāo)的生產(chǎn)換線決策。