人工智能及專家系統(tǒng)

前言

人工智能從正式提出到現(xiàn)在這半個(gè)多世紀(jì)里，取得了舉世矚目的驚人成就，成為各國(guó)都關(guān)注的熱點(diǎn)和焦點(diǎn)學(xué)科。人工智能開(kāi)創(chuàng)了人一機(jī)系統(tǒng)共同思考問(wèn)題的新時(shí)代，被譽(yù)為20世紀(jì)三大尖端重大科技成就之一，并成為20世紀(jì)的帶頭學(xué)科，它是推動(dòng)世界由信息時(shí)代向知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代邁進(jìn)的源泉和動(dòng)力。人類的進(jìn)化歸根結(jié)底是智能的進(jìn)化，而智能反過(guò)來(lái)又為人類的進(jìn)一步進(jìn)化服務(wù)。人們創(chuàng)建智能系統(tǒng)，并用機(jī)器智能來(lái)模仿人類智能，擴(kuò)展了人腦的功能。在這一領(lǐng)域，形形色色的“智能制品”大放異彩，如智能手機(jī)、智能卡、智能機(jī)器、智能武器、智能電器、智能軟硬件、智能大廈、智能材料、智能交通、智能網(wǎng)絡(luò)、智能控制、智能管理與決策系統(tǒng)等。人工智能使人們的生活和工作豐富多彩、舒適便利，使世界走向昌盛和繁榮。在眾多的人工智能應(yīng)用領(lǐng)域中，專家系統(tǒng)是一種最具代表性的智能應(yīng)用系統(tǒng)，它旨在研究如何模擬人類專家的決策過(guò)程，解決那些需要專家才能解決的復(fù)雜問(wèn)題。專家系統(tǒng)是人工智能中較為成熟的、最活躍的一個(gè)分支，是人工智能發(fā)展最主要的推動(dòng)力。它是人工智能從一般思維規(guī)律探索走向?qū)ｉT知識(shí)利用，從理論方法研究走向?qū)嶋H系統(tǒng)設(shè)計(jì)，從實(shí)驗(yàn)室進(jìn)入現(xiàn)實(shí)世界的典范、轉(zhuǎn)折點(diǎn)和突破口。專家系統(tǒng)的成功開(kāi)發(fā)與應(yīng)用，對(duì)實(shí)現(xiàn)腦力勞動(dòng)自動(dòng)化具有特別重要的意義。

內(nèi)容概要

本書(shū)面向智能系統(tǒng)學(xué)科的前沿領(lǐng)域，將人工智能、專家系統(tǒng)及其實(shí)現(xiàn)語(yǔ)言（Prolog）3個(gè)方面融為一體，系統(tǒng)和全面地反映了人工智能和專家系統(tǒng)的精髓、核心內(nèi)容、研究現(xiàn)狀和最新發(fā)展方向。    本書(shū)共13章，包括3個(gè)部分：第一部分（第1～7章）系統(tǒng)地闡述了人工智能的基本原理、技術(shù)與方法；重點(diǎn)突出了6種知識(shí)表示方法（狀態(tài)空間、與／或圖、產(chǎn)生式、語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)、框架、謂詞邏輯表示法）、3種搜索和推理技術(shù)（窮舉式搜索、啟發(fā)式搜索和邏輯推理）、3種知識(shí)獲取和處理方式（機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)、智能主體技術(shù)）。第二部分（第8～11章）主要包括專家系統(tǒng)的建立、設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)、評(píng)價(jià)和工具；結(jié)合不確定推理、模糊推理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理和方法，探討了兩種主要的新型專家系統(tǒng)，即模糊專家系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)。第三部分（第12、13章）詳細(xì)介紹了PDC Prolog語(yǔ)言的語(yǔ)句、語(yǔ)法、編程技巧和c語(yǔ)言的連接、新版本（Visual Prolog）和應(yīng)用于專家系統(tǒng)的實(shí)例。    本書(shū)構(gòu)思新穎，內(nèi)容豐富，深入淺出，強(qiáng)調(diào)先進(jìn)性、實(shí)用性和可讀性，可作為電子技術(shù)、信息與通信技術(shù)、計(jì)算機(jī)、自動(dòng)控制、系統(tǒng)工程等專業(yè)的研究生和本科生的必修課和選修課教材，也可作為業(yè)余愛(ài)好者的科普讀物，還可供從事相關(guān)專業(yè)的教師和廣大科技人員參考。

書(shū)籍目錄

前言第1章 人工智能概述  1.1 人工智能的基本概念  1.2 人工智能的科學(xué)體系與分支  1.3 人工智能的技術(shù)方案與途徑  1.4 人工智能的產(chǎn)生與發(fā)展  習(xí)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 狀態(tài)空間表示法  2.3 與／或圖表示法  2.4 產(chǎn)生式表示法  2.5 語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)表示法  2.6 框架表示法  習(xí)題第3章 圖搜索技術(shù)  3.1 圖搜索及其分類  3.2 窮舉式搜索  3.3 啟發(fā)式搜索  習(xí)題第4章 邏輯的知識(shí)表示和推理  4.1 命題與邏輯  4.2 謂詞邏輯知識(shí)表示  4.3 邏輯推理的技術(shù)與算法  習(xí)題第5章 智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)  5.1 機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念  5.2 智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)的基本模型  5.3 機(jī)器學(xué)習(xí)的幾種常用方法  習(xí)題第6章 知識(shí)獲取的新途徑：數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)  6.1 數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)基礎(chǔ)  6.2 數(shù)據(jù)挖掘的方法步驟和語(yǔ)言工具  6.3 數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的組構(gòu)及管理策略  6.4 數(shù)據(jù)挖掘的研究與發(fā)展  習(xí)題第7章 新的知識(shí)處理方式：智能主體技術(shù)第8章 專家系統(tǒng)的原理與設(shè)計(jì)第9章 專家系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)工具與環(huán)境第10章 不精確推理與模糊專家系統(tǒng)第11章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的專家系統(tǒng)第12章 Prolog語(yǔ)言及其程序設(shè)計(jì)第13章 基于Prolog程序?qū)崿F(xiàn)的專家系統(tǒng)開(kāi)發(fā)實(shí)例參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

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