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人工智能基础

新世纪网络课程建设工程
样章
作者：
蔡自兴
定价：
25.60元
ISBN：
978-7-04-016486-2
版面字数：
420.000千字
开本：
16开
全书页数：
312页
装帧形式：
平装
重点项目：
新世纪网络课程建设工程
出版时间：
2005-05-08
读者对象：
高等教育
一级分类：
计算机/教育技术类
二级分类：
计算机类专业核心课程
三级分类：
人工智能
　　本书是国家教育部立项建设的优秀网络课程“人工智能网络课程”的配套教材。全书共10章,主要内容:绪论、知识表示、搜索原理、推理技术、机器学习、规划系统、专家系统、自然语言理解、智能控制、人工智能程序设计。附录中给出了人工智能网络课程使用指南。
　　本书可作为本科学校和高职高专学校计算机相关专业的“人工智能”课程教材或教学参考书,还可供从事人工智能研究、开发与应用的科技工作者学习参考。建议读者尽可能结合“人工智能网络课程”进行学习和训练,充分利用该网络课程提供的丰富教学资源。
  • 第1章　绪论
    • 1.1　人工智能的定义与发展
      • 1.1.1　人工智能的定义
      • 1.1.2　人工智能的起源与发展
    • 1.2　人类智能与人工智能
      • 1.2.1　研究认知过程的任务
      • 1.2.2　智能信息处理系统的假设
      • 1.2.3　人类智能的计算机模拟
    • 1.3　人工智能的学派及其争论
      • 1.3.1　人工智能的主要学派
      • 1.3.2　对人工智能基本理论的争论
      • 1.3.3　对人工智能技术路线的争论
    • 1.4　人工智能的研究与应用领域
      • 1.4.1　问题求解
      • 1.4.2　逻辑推理与定理证明
      • 1.4.3　自然语言理解
      • 1.4.4　自动程序设计
      • 1.4.5　专家系统
      • 1.4.6　机器学习
      • 1.4.7　人工神经网络
      • 1.4.8　机器人学
      • 1.4.9　模式识别
      • 1.4.10　机器视觉
      • 1.4.11　智能控制
      • 1.4.12　智能检索
      • 1.4.13　智能调度与指挥
      • 1.4.14　分布式人工智能与Agent
      • 1.4.15　计算智能与进化计算
      • 1.4.16　数据挖掘与知识发现
      • 1.4.17　人工生命
      • 1.4.18　系统与语言工具
    • 1.5　人工智能对人类的影响
      • 1.5.1　人工智能对经济的影响
      • 1.5.2　人工智能对社会的影响
      • 1.5.3　人工智能对文化的影响
    • 1.6　对人工智能的展望
      • 1.6.1　更新的理论框架
      • 1.6.2　更好的技术集成
      • 1.6.3　更成熟的应用方法
  • 第2章　知识表示
    • 2.1　概述
    • 2.2　状态空间法
      • 2.2.1　问题状态描述
      • 2.2.2　状态图示法
      • 2.2.3　状态空间表示举例
    • 2.3　问题归约法
      • 2.3.1　问题归约描述
      • 2.3.2　与或图表示
      • 2.3.3　问题归约机理
    • 2.4　谓词逻辑法
      • 2.4.1　谓词演算
      • 2.4.2　谓词公式
      • 2.4.3　置换与合一
    • 2.5　语义网络法
      • 2.5.1　二元语义网络的表示
      • 2.5.2　多元语义网络的表示
      • 2.5.3　连词和量化的表示
      • 2.5.4　语义网络的推理过程
    • 2.6　框架表示
      • 2.6.1　框架的构成
      • 2.6.2　框架的推理
    • 2.7　面向对象表示
      • 2.7.1　面向对象基础
      • 2.7.2　类与类继承
      • 2.7.3　面向对象表示的实例
    • 2.8　剧本表示
      • 2.8.1　剧本的构成
      • 2.8.2　剧本的推理
    • 2.9　过程式表示
  • 第3章　搜索原理
    • 3.1　盲目搜索
      • 3.1.1　图搜索策略
      • 3.1.2　宽度优先搜索
      • 3.1.3　深度优先搜索
      • 3.1.4　等代价搜索
    • 3.2　启发式搜索
      • 3.2.1　启发式搜索策略
      • 3.2.2　估价函数
      • 3.2.3　有序搜索
      • 3.2.4　A算法
    • 3.3　博弈树搜索
      • 3.3.1　博弈概述
      • 3.3.2　极小极大分析法
      • 3.3.3　α　-β剪枝技术
    • 3.4　遗传算法
      • 3.4.1　遗传算法的结构
      • 3.4.2　遗传算法的基本原理
      • 3.4.3　遗传算法的收敛性
      • 3.4.4　遗传算法的性能
      • 3.4.5　进化算法
      • 3.4.6　遗传算法展望
    • 3.5　模拟退火算法
      • 3.5.1　模拟退火算法的模型
      • 3.5.2　模拟退火算法的简单应用
      • 3.5.3　模拟退火算法的参数控制问题
  • 第4章　推理技术
    • 4.1　消解原理
      • 4.1.1　化为子句集
      • 4.1.2　消解推理规则
      • 4.1.3　含有变量的消解式
      • 4.1.4　消解反演求解过程
    • 4.2　规则演绎系统
      • 4.2.1　规则正向演绎系统
      • 4.2.2　规则逆向演绎系统
      • 4.2.3　规则双向演绎系统
    • 4.3　产生式系统
      • 4.3.1　产生式系统的组成及表示
      • 4.3.2　正向与反向推理
    • 4.4　不确定性推理
      • 4.4.1　概率推理
      • 4.4.2　贝叶斯推理
      • 4.4.3　模糊逻辑推理与可能性理论
    • 4.5　非单调推理
      • 4.5.1　缺省推理
      • 4.5.2　非单调推理系统
  • 第5章　机器学习
    • 5.1　机器学习的研究意义与发展历史
      • 5.1.1　机器学习的定义和研究意义
      • 5.1.2　机器学习的发展史
    • 5.2　机器学习的主要策略与基本结构
    • 5.3　常见的几种学习方法
      • 5.3.1　机械学习
      • 5.3.2　基于解释的学习
      • 5.3.3　基于事例的学习
      • 5.3.4　基于概念的学习
      • 5.3.5　基于类比的学习
      • 5.3.6　归纳学习
      • 5.3.7　强化学习
    • 5.4　基于神经网络的学习
      • 5.4.1　神经网络的组成与特性
      • 5.4.2　基于反向传播网络的学习
      • 5.4.3　基于Hopfield网络的学习
      • 5.4.4　基于神经网络的推理
  • 第6章　规划系统
    • 6.1　规划的作用与任务
      • 6.1.1　规划的概念
      • 6.1.2　规划的作用与主要问题
    • 6.2　基于谓词逻辑的规划
      • 6.2.1　规划世界模型的谓词逻辑表示
      • 6.2.2　基于谓词逻辑规划的基本过程
    • 6.3　STRIPS规划系统
      • 6.3.1　积木世界的机器人规划
      • 6.3.2　STRIPS规划系统
    • 6.4　分层规划
      • 6.4.1　长度优先搜索
      • 6.4.2　NOAH规划系统
  • 第7章　专家系统
    • 7.1　专家系统概述
      • 7.1.1　专家系统的一般特点
      • 7.1.2　专家系统的结构与类型
    • 7.2　基于规则的专家系统
      • 7.2.1　基于规则的专家系统的基本结构
      • 7.2.2　基于规则的专家系统举例
    • 7.3　基于框架的专家系统
      • 7.3.1　基于框架的专家系统的概念
      • 7.3.2　基于框架的专家系统举例
    • 7.4　基于模型的专家系统
      • 7.4.1　基于模型的专家系统的概念
      • 7.4.2　基于模型的专家系统举例
    • 7.5　专家系统的设计、评价与开发
      • 7.5.1　专家系统的设计
      • 7.5.2　专家系统的评价
      • 7.5.3　专家系统的开发工具
    • 7.6　专家系统设计举例
      • 7.6.1　专家知识的描述
      • 7.6.2　知识的使用
      • 7.6.3　决策的解释
      • 7.6.4　MYCIN系统概述
  • 第8章　自然语言理解
    • 8.1　语言及其理解的一般问题
      • 8.1.1　语言和语言理解
      • 8.1.2　自然语言理解研究的进展
      • 8.1.3　自然语言理解过程的层次
    • 8.2　句法和语法的自动分析
      • 8.2.1　句法模式匹配和转移网络
      • 8.2.2　扩充转移网络
      • 8.2.3　词汇功能语法
      • 8.2.4　语义的解析
    • 8.3　语言理解
      • 8.3.1　简单句的理解方法
      • 8.3.2　复合句的理解方法
    • 8.4　机器翻译
    • 8.5　语音识别
      • 8.5.1　语音识别的发展历史
      • 8.5.2　语音识别的基本原理
      • 8.5.3　语音识别中的难点
      • 8.5.4　语音识别的关键技术
    • 8.6　应用举例
      • 8.6.1　自然语言自动理解系统
      • 8.6.2　机器翻译系统ARIANE
      • 8.6.3　自然语言问答系统
  • 第9章　智能控制
    • 9.1　智能控制概述
      • 9.1.1　智能控制的产生和发展
      • 9.1.2　智能控制的定义
    • 9.2　智能控制的研究领域
    • 9.3　智能控制的学科结构理论
      • 9.3.1　二元结构理论
      • 9.3.2　三元结构理论
      • 9.3.3　四元结构理论
    • 9.4　智能控制的特点与系统一般结构
      • 9.4.1　智能控制的特点
      • 9.4.2　智能控制系统的一般结构
    • 9.5　智能控制系统
      • 9.5.1　递阶智能控制系统
      • 9.5.2　专家控制系统
      • 9.5.3　模糊控制系统
      • 9.5.4　学习控制系统
      • 9.5.5　神经控制系统
      • 9.5.6　进化控制系统
  • 第10章　人工智能程序设计
    • 10.1　符号和逻辑处理编程语言
    • 10.2　LISP语言
      • 10.2.1　LISP的特点和数据结构
      • 10.2.2　LISP的基本函数
      • 10.2.3　递归和迭代
      • 10.2.4　LISP编程举例
    • 10.3　PROLOG语言
      • 10.3.1　语法与数据结构
      • 10.3.2　PROLOG程序设计原理
      • 10.3.3　PROLOG编程举例
    • 10.4　专用开发工具与人工智能机
  • 附录　网络课程使用说明
  • 参考文献

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