本书的主题是在知识发现（数据挖掘）领域“面临巨大的机遇与挑战”、“基础理论匮乏”的背景下，作为历史与逻辑发展的必然在国内外首次构造并逐步拓展与完善的“基于内在认识机理的知识发现理论”。
引论
第1章 知识发现系统的理论基础
1.1 知识发现的逻辑基础
1.1.1 因果关系定性推理
1.1.2 广义细胞自动机与广义归纳逻辑因果模型
1.1.3 基于知识发现的因果自动机CAKD
1.2 知识发现的方基础
1.2.1 新的知识表示方法
1.2.2 新的预处理方法
1.3 知识发现的认知基础
1.3.1 知识发现的认知心理学基础
1.3.2 知识发现的认知物理学基础
1.3.3 知识发现的认知生物学基础
第2章 知识发现系统的内在认知机理
2.1 引言
2.1.1 内在认知机理的研究背景
2.1.2 内在认知机理研究的意义——对知识发现主流发展的影响-
2.2 双库协同机制
2.2.1 双库协同机制的提出
2.2.2 双库协同机制的内涵
2.2.3 双库协同机制的理论框架
2.2.4 进一步讨论
2.3 双基融合机制
2.3.1 KDK简介
2.3.2 双基融合机制的内涵
2.3.3 双基融合机制的理论框架
2.4 信息扩张机制
2.4.1 信息扩张机制的内涵
2.4.2 动态挖掘进程中规则参数演化规律
2.4.3 动态挖掘进程中矛盾性知识研究
2.4.4 变论域下阈值综合设置
2.4.5 知识发现中信息熵方法的研究
2.5 免疫进化机制
2.5.1 引言
2.5.2 免疫进化机制的提出
2.5.3 再次应答与免疫构件的设计
2.5.4 基于免疫进化机制的知识发现过程模型
2.5.5 基于免疫进化机制与新过程模型派生出的新算法
第3章 内在认知机理诱导出的新过程模型
3.1 KDD（KDD KDD 双库协同机制）
3.1.1 KDD的过程模型
3.1.2 KDD—双库协同机制的技术实现
3.1.3 KDD的特征
3.1.4 KDD的多Agent实现
3.2 KDK（KDK KDK 双基融合机制）
3.2.1 KDK的过程模型
3.2.2 KDK中双基融合机制的技术实现
3.2.3 实例验证
3.3 KD（D&K）（KD（D&K） KDD KDK）
3.3.1 KD（D&K）系统的总体过程模型
3.3.2 KD（D&K）的动态知识库系统
3.3.3 KD（D&K）的特征
3.4 分布式知识发现模型DKD（D&K）
3.4.1 DKD（D&K）系统的总体过程模型
3.4.2 DKD（D&K）系统的特征
3.5 信息扩张机制诱导出的扩展性过程模型
第4章 内在认知机理与新过程模型派生出的新技术方法
第5章 KDTICM中引发出的新型实用智能系统
参考文献
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