人工智能

內(nèi)容概要

　本書是關(guān)于人工智能的教科書。全書共分九章，包括基于規(guī)則的專家系統(tǒng)、模糊專家系統(tǒng)、基于框架的專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、進(jìn)化計(jì)算、混合智能系統(tǒng)、知識工程以及數(shù)據(jù)挖掘等內(nèi)容。本書淺顯易懂、內(nèi)容全面、案例豐富、參考文獻(xiàn)詳盡，不僅適合人工智能的初學(xué)者學(xué)習(xí)，而且也非常適合于非計(jì)算機(jī)背景相關(guān)學(xué)科的研究人員參考。

作者簡介

Micheal Negnevitsky，澳大利亞塔斯馬尼亞大學(xué)電氣工程和計(jì)算機(jī)科學(xué)系教授。他的許多研究課題都涉及人工智能和軟計(jì)算。他一直致力于電氣工程、過程控制和環(huán)境工程中智能系統(tǒng)的開發(fā)和應(yīng)用，著有200多篇論文、兩本專著，并獲得了四項(xiàng)發(fā)明專利。

書籍目錄

出版者的話專家指導(dǎo)委員會(huì)譯者序序第2版序致謝第1章  基于知識的智能系統(tǒng)概述        　1.1  智能機(jī)器概述      　1.2  人工智能發(fā)展歷史      　1.3  小結(jié)       　復(fù)習(xí)題        　參考文獻(xiàn)        第2章  基于規(guī)則的專家系統(tǒng)        　2.1  知識概述       　2.2  規(guī)則是一種知識表達(dá)技術(shù)        　2.3  專家系統(tǒng)研發(fā)團(tuán)隊(duì)中的主要參與者       　2.4  基于規(guī)則的專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)        　2.5  專家系統(tǒng)的基本特征       　2.6  前向鏈接和后向鏈接推理技術(shù)      　2.7  實(shí)例       　2.8  沖突的解決方案        　2.9  基于規(guī)則的專家系統(tǒng)的優(yōu)缺點(diǎn)        　2.10  小結(jié)       　復(fù)習(xí)題       　參考文獻(xiàn)       第3章  基于規(guī)則的專家系統(tǒng)的不確定管理       　3.1  不確定性簡介        　3.2  基本概率論        　3.3  貝葉斯推理       　3.4  FORECAST：貝葉斯證據(jù)累積      　3.5  貝葉斯方法的偏差        　3.6  確定因子理論和證據(jù)推理        　3.7  FORECAST：確定因子的應(yīng)用       　3.8  貝葉斯推理和確定因子的比較        　3.9  小結(jié)      　復(fù)習(xí)題        　參考文獻(xiàn)        第4章  模糊專家系統(tǒng)        　4.1  概述       　4.2  模糊集       　4.3  語言變量和模糊限制語        　4.4  模糊集的操作       　4.5  模糊規(guī)則       　4.6  模糊推理       　4.7  建立模糊專家系統(tǒng)       　4.8  小結(jié)       　復(fù)習(xí)題       　參考文獻(xiàn)        　參考書目        第5章  基于框架的專家系統(tǒng)       　5.1  框架簡介       　5.2  作為知識表達(dá)技術(shù)的框架        　5.3  基于框架系統(tǒng)中的繼承        　5.4  方法和守護(hù)程序        　5.5  框架和規(guī)則的交互        　5.6  基于框架的專家系統(tǒng)實(shí)例：Buy Smart       　5.7  小結(jié)        　復(fù)習(xí)題       　參考文獻(xiàn)        　參考書目        第6章  人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)       　6.1  人腦工作機(jī)制簡介       　6.2  作為簡單計(jì)算元素的神經(jīng)元       　6.3  感知器       　6.4  多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)       　6.5  多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加速學(xué)習(xí)        　6.6  Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)        　6.7  雙向相關(guān)記憶        　6.8  自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)        　6.9  小結(jié)       　復(fù)習(xí)題       　參考文獻(xiàn)       第7章  進(jìn)化計(jì)算       　7.1  進(jìn)化是智能的嗎      　7.2  模擬自然進(jìn)化       　7.3  遺傳算法       　7.4  遺傳算法如何工作       　7.5  實(shí)例：用遺傳算法來維護(hù)計(jì)劃        　7.6  進(jìn)化策略       　7.7  遺傳編程       　7.8  小結(jié)       　復(fù)習(xí)題       　參考文獻(xiàn)        　參考書目        第8章  混合智能系統(tǒng)      　8.1  概述        　8.2  神經(jīng)專家系統(tǒng)        　8.3  神經(jīng)模糊系統(tǒng)       　8.4  ANFIS：自適應(yīng)性神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)       　8.5  進(jìn)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)       　8.6  模糊進(jìn)化系統(tǒng)      　8.7  小結(jié)       　復(fù)習(xí)題       　參考文獻(xiàn)        第9章  知識工程和數(shù)據(jù)挖掘      　9.1  知識工程簡介      　9.2  專家系統(tǒng)可以解決的問題      　9.3  模糊專家系統(tǒng)可以解決的問題      　9.4  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以解決的問題       　9.5  遺傳算法可以解決的問題       　9.6  混合智能系統(tǒng)可以解決的問題     　9.7  數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)       　9.8  小結(jié)      　復(fù)習(xí)題       　參考文獻(xiàn)        術(shù)語表        附錄  人工智能工具和廠商

媒體關(guān)注與評論

書評人工智能經(jīng)常被人們認(rèn)為是計(jì)算機(jī)科學(xué)中一門高度復(fù)雜甚至令人生畏的學(xué)科。長期以來人工智能方面的書籍往往包含復(fù)雜矩陣代數(shù)和微分方程。本書基于作者多年來給沒有多少微積分知識的學(xué)生授課時(shí)所用的講義，假定讀者沒有編程經(jīng)驗(yàn)，以簡單易懂的方式介紹了智能系統(tǒng)的基礎(chǔ)知識?！　”緯壳耙呀?jīng)被國際上多所大學(xué) （例如，德國的馬格德堡大學(xué)、日本的廣島大學(xué)、美國的波士頓大學(xué)和羅切斯特理工學(xué)院）采用為教材。 如果您正在尋找關(guān)于人工智能或智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)課程的淺顯易懂的入門級教材，如果您不是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的專業(yè)人員而又正在尋找介紹基于知識系統(tǒng)最新技術(shù)發(fā)展的自學(xué)指南，本書將是您的最佳選擇?！　”緯闹饕獌?nèi)容：    ·基于規(guī)則的專家系統(tǒng)                  ·模糊專家系統(tǒng)                        ·基于框架的專家系統(tǒng)                  ·人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)                      　　·進(jìn)化計(jì)算　　·混合智能系統(tǒng)　　·知識工程　　·數(shù)據(jù)挖掘

編輯推薦

　　人工智能經(jīng)常被人們認(rèn)為是計(jì)算機(jī)科學(xué)中的一門高度復(fù)雜甚至令人生畏的學(xué)科。長期以來人工智能方面的書籍往往包含復(fù)雜矩陣代數(shù)和微分方程。本書形成于作者多年來給沒有多少微積分知識的學(xué)生授課時(shí)所用的講義，它假定讀者預(yù)先沒有編程的經(jīng)驗(yàn)，并說明了智能系統(tǒng)中的大部分基礎(chǔ)知識實(shí)際上是簡單易懂的?！　”緯壳耙呀?jīng)被國際上多所大學(xué)(例如，德國的馬德堡大學(xué)、日本的廣島大學(xué)、美國的波士頓大學(xué)和羅切斯特理工學(xué)院)采用。 如果你正在尋找關(guān)于人工智能或智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)課程的淺顯易懂的入門級教材，如果你不是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的專業(yè)人員，而又正在尋找介紹基于知識系統(tǒng)最新技術(shù)發(fā)展的自學(xué)指南，本書將是最佳選擇。　　本書是關(guān)于人工智能的教科書，淺顯易懂、內(nèi)容全面、案例豐富、參考文獻(xiàn)詳盡，不僅適合人工智能的初學(xué)者學(xué)習(xí)，而且也非常適合非計(jì)算機(jī)背景相關(guān)學(xué)科的研究人員參考。

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