人工智能及其應(yīng)用

前言

　　人工智能是目前迅速發(fā)展的新興學(xué)科，已經(jīng)成為許多高新技術(shù)產(chǎn)品中的核心技術(shù)。由于人工智能是模擬人類智能解決問(wèn)題的方法，幾乎在所有領(lǐng)域都具有廣泛的應(yīng)用，所以目前許多專業(yè)的研究生，特別是計(jì)算機(jī)、電子信息、控制、機(jī)電類專業(yè)，都開(kāi)設(shè)了“人工智能及其應(yīng)用”課程，并且許多學(xué)校已經(jīng)為本科生開(kāi)設(shè)這門課程。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，將有越來(lái)越多的專業(yè)開(kāi)設(shè)這門課程。因此，人工智能課程的教材建設(shè)具有重要意義?！　”緯?shū)作者從1993年開(kāi)始，一直為控制科學(xué)與工程、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、機(jī)械工程等專業(yè)的研究生以及計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化等專業(yè)的本科生講授“人工智能及其應(yīng)用”課程，深感需要編著一本內(nèi)容基礎(chǔ)性強(qiáng)、可讀性好、適合講授的教材。本書(shū)正是作者基于這個(gè)指導(dǎo)思想，在多年來(lái)的教學(xué)積累基礎(chǔ)上編寫(xiě)的。　　由于人工智能是非常廣泛的技術(shù)，許多理論與技術(shù)還在發(fā)展之中，這就使得這門課程教學(xué)內(nèi)容的選擇非常困難。本書(shū)力圖使讀者掌握人工智能的最基本內(nèi)容，為進(jìn)一步學(xué)習(xí)和研究人工智能奠定基礎(chǔ)。同時(shí)又能夠涉及人工智能研究的一些前沿內(nèi)容，為讀者的研究工作提供幫助。本書(shū)的初稿經(jīng)過(guò)多屆全日制研究生、工程碩士、本科生的教學(xué)實(shí)踐，取得了較好的教學(xué)效果。特別是為研究生的科學(xué)研究提供了非常大的幫助，使許多學(xué)生取得了豐碩成果。

內(nèi)容概要

本書(shū)是一本內(nèi)容基礎(chǔ)性強(qiáng)，可讀性好、適合講授的人工智能教材。作者希望讀者通過(guò)學(xué)習(xí)本書(shū)，能夠掌握人工智能的基本內(nèi)容，并能了解人工智能研究的一些前沿內(nèi)容，為進(jìn)一步學(xué)習(xí)和研究人工智能理論與應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。    全書(shū)共9章。第1章緒論；第2章知識(shí)表示；第3章確定性推理方法；第4章不確定性推理方法；第5章搜索求解策略；第6章專家系統(tǒng)；第7章機(jī)器學(xué)習(xí)；第8章人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用；第9章遺傳算法及其應(yīng)用。附錄中給出了本書(shū)的習(xí)題解答。    本書(shū)可和為計(jì)算機(jī)、信息、控制、機(jī)電以及其他專業(yè)研究生、本科生學(xué)習(xí)人工智能課程的教材。由于書(shū)中幾大部分內(nèi)容相對(duì)獨(dú)立，教師可以根據(jù)課程的學(xué)時(shí)計(jì)劃靈活選擇相關(guān)內(nèi)容。本書(shū)也可供希望掌握人工智能技術(shù)的研究人員與工程技術(shù)人員學(xué)習(xí)參考。

作者簡(jiǎn)介

王萬(wàn)良  教授、碩士生導(dǎo)師、博士生導(dǎo)師，男，1957年6月出生。 
    研究方向：計(jì)算機(jī)控制與智能自動(dòng)化，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)，計(jì)算機(jī)集成自動(dòng)化系統(tǒng)，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與應(yīng)用，智能控制與智能管理，現(xiàn)代物流，數(shù)字圖象處理。 
    為研究生講授《人工智能及其應(yīng)用》、《人工神

書(shū)籍目錄

第1章  緒論  1.1 人工智能的基本概念  1.2 人工智能的發(fā)展簡(jiǎn)史  1.3 人工智能研究的基本內(nèi)容  1.4 人工智能的主要研究領(lǐng)域  思考題第2章  知識(shí)表示  2.1 知識(shí)與知識(shí)表示的概念  2.2 一階謂詞邏輯表示法  2.3 產(chǎn)生式表示法  2.4 框架表示法  2.5 語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)表示法  思考題  習(xí)題第3章  確定性推理方法  3.1 推理的基本概念  3.2 自然演繹推理  3.3 謂詞公式化為子句集的方法  3.4 海伯倫定理  3.5 魯賓遜歸結(jié)原理  3.6 歸結(jié)反演  3.7 應(yīng)用歸結(jié)原理求解問(wèn)題  思考題  習(xí)題第4章  不確定性推理方法  4.1 不確定性推理的基本概念  4.2 概率方法  4.3 主觀Bayes方法  4.4 可信度方法  4.5 證據(jù)理論  4.6 模糊推理方法  思考題  習(xí)題第5章  搜索求解策略  5.1 搜索的概念  5.2 狀態(tài)空間的搜索策略  5.3 盲目的圖搜索策略  5.4 啟發(fā)式圖搜索策略  5.5 與/惑圖搜索策略  思考題  習(xí)題第6章  專家系統(tǒng)  6.1 專家系統(tǒng)的產(chǎn)生和發(fā)展  6.2 專家系統(tǒng)的概念  6.3 專家系統(tǒng)的工作原理  6.4 知識(shí)獲取  6.5 專家系統(tǒng)的建立  6.6 專家系統(tǒng)實(shí)例  6.7 專家系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)工具  思考題  習(xí)題第7章  機(jī)器學(xué)習(xí)  7.1 機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念  7.2 機(jī)械式學(xué)習(xí)  7.3 指導(dǎo)式學(xué)習(xí)  7.4 歸納學(xué)習(xí)  7.5 類比學(xué)習(xí)  7.6 解釋學(xué)習(xí)  7.7 機(jī)器學(xué)習(xí)方法的比較與展望  思考題第8章  人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用第9章  遺傳算法及其應(yīng)用附錄 習(xí)題解答參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

　?。?）邏輯思維，又稱為抽象思維，它是一種根據(jù)邏輯規(guī)則對(duì)信息進(jìn)行處理的理性思維方式。人們首先通過(guò)感覺(jué)器官獲得外部事物的感性認(rèn)識(shí)，將它們存儲(chǔ)于大腦中，然后通過(guò)匹配選出相應(yīng)的邏輯規(guī)則，并且作用于已經(jīng)表示成一定形式的已知信息，進(jìn)行相應(yīng)的邏輯推理。這種推理一般都比較復(fù)雜，一般不是用一條規(guī)則做一次推理就能夠解決問(wèn)題，而是要對(duì)第一次推出的結(jié)果再運(yùn)用新的規(guī)則進(jìn)行新一輪的推理。推理是否成功取決于兩個(gè)因素：一是用于推理的規(guī)則是否完備；二是已知的信息是否完善、可靠。如果推理規(guī)則是完備的，由感性認(rèn)識(shí)獲得的初始信息是完善、可靠的，則通過(guò)邏輯思維可以得到合理、可靠的結(jié)論?！　∵壿嬎季S具有如下特點(diǎn)：　　①依靠邏輯進(jìn)行思維；　?、谒季S過(guò)程是串行的，表現(xiàn)為一個(gè)線性過(guò)程；　?、廴菀仔问交?，其思維過(guò)程可以用符號(hào)串表達(dá)出來(lái)；　?、芩季S過(guò)程具有嚴(yán)密性、可靠性，能對(duì)事物未來(lái)的發(fā)展給出邏輯上合理的預(yù)測(cè)，可使人們對(duì)事物的認(rèn)識(shí)不斷深化?！　。?）形象思維，又稱為直感思維，它是一種以客觀現(xiàn)象為思維對(duì)象、以感性形象認(rèn)識(shí)為思維材料、以意象為主要思維工具、以指導(dǎo)創(chuàng)造物化形象的實(shí)踐為主要目的的思維活動(dòng)。思維過(guò)程有兩次飛躍。第一次飛躍是從感性形象認(rèn)識(shí)到理性形象認(rèn)識(shí)的飛躍，即把對(duì)事物的感覺(jué)組合起來(lái)，形成反映事物多方面屬性的整體性認(rèn)識(shí)（即知覺(jué)），再在知覺(jué)的基礎(chǔ)上形成具有一定概括性的感覺(jué)反映形式（即表象），然后經(jīng)形象分析、形象比較、形象概括及組合形成對(duì)事物的理性形象認(rèn)識(shí)。第二次飛躍是從理性形象認(rèn)識(shí)到實(shí)踐的飛躍，即對(duì)理性形象認(rèn)識(shí)進(jìn)行聯(lián)想、想象等加工，在大腦中形成新的意象，然后回到實(shí)踐中，接受實(shí)踐的檢驗(yàn)。這個(gè)過(guò)程不斷循環(huán)，就構(gòu)成了形象思維從低級(jí)到高級(jí)的運(yùn)動(dòng)發(fā)展。

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