人工智能與專家系統(tǒng)

前言

人工智能是經(jīng)過(guò)40多年發(fā)展起來(lái)的一門(mén)綜合性學(xué)科，它旨在研究如何利用計(jì)算機(jī)等現(xiàn)代工具設(shè)計(jì)模擬人類智能行為的系統(tǒng)。在眾多的人工智能應(yīng)用領(lǐng)域中，專家系統(tǒng)是30多年來(lái)發(fā)展起來(lái)的一種最具代表性的智能應(yīng)用系統(tǒng)，它旨在研究如何設(shè)計(jì)基于知識(shí)的計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)來(lái)模擬人類專家求解專門(mén)問(wèn)題的能力。專家系統(tǒng)是人工智能中最活躍的一個(gè)分支，是人工智能發(fā)展最主要的推動(dòng)力。由于人類對(duì)自身的思維規(guī)律和智能行為仍在探索中，因此，人工智能與專家系統(tǒng)仍然是一門(mén)開(kāi)放的年輕學(xué)科。近幾年來(lái)，人工智能與專家系統(tǒng)的研究越來(lái)越深入，新的思想、新的理論以及新的方法與技術(shù)不斷涌現(xiàn)，新的研究成果不斷充實(shí)著這一研究領(lǐng)域，尤其是模糊邏輯與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其結(jié)合的研究已成為當(dāng)前人工智能或智能模擬的重要研究方向，學(xué)術(shù)論文數(shù)以千計(jì)，應(yīng)用成果迭出。本書(shū)吸收和借鑒了國(guó)內(nèi)外諸多同行的研究成果，并結(jié)合作者的研究和教學(xué)實(shí)踐，把人工智能和專家系統(tǒng)有關(guān)的理論和方法系統(tǒng)地歸納起來(lái)，使之對(duì)從事這一領(lǐng)域工作的同行們能起到參考作用。本書(shū)可用于高等學(xué)校計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化、管理科學(xué)與工程等相關(guān)專業(yè)的本科生和研究生的教學(xué)，本書(shū)內(nèi)容符合全國(guó)高校計(jì)算機(jī)專業(yè)教學(xué)指導(dǎo)委員會(huì)與中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)教育委員會(huì)于1999年9月發(fā)表的《計(jì)算機(jī)學(xué)科教學(xué)計(jì)劃2000》的AI模塊的要求。本書(shū)有以下主要特點(diǎn)：（1）系統(tǒng)性與新穎性相結(jié)合。本書(shū)比較系統(tǒng)地介紹了人工智能與專家系統(tǒng)的理論、方法與實(shí)現(xiàn)技術(shù)，力求反映該領(lǐng)域的學(xué)科前沿及最新成果。在介紹經(jīng)典理論與方法的同時(shí)，根據(jù)目前國(guó)內(nèi)外人工智能與專家系統(tǒng)發(fā)展與應(yīng)用的情況，對(duì)知識(shí)的不確定性表示與推理、機(jī)器學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了較多的討論，介紹了多種方法和實(shí)現(xiàn)技術(shù)。（2）理論性與實(shí)用性相結(jié)合。本書(shū)既注重理論上的論述，又注重結(jié)合有關(guān)語(yǔ)言與工具的編程介紹實(shí)現(xiàn)技術(shù)，精選應(yīng)用實(shí)例和習(xí)題，理論聯(lián)系實(shí)際。（3）對(duì)有關(guān)概念、原理、方法與技術(shù)的闡述力求準(zhǔn)確、精練，寫(xiě)作風(fēng)格上盡量通俗易懂、深入淺出。盡量用實(shí)例說(shuō)明抽象的概念與原理，便于讀者理解。全書(shū)共分8章，可分為兩大部分。第一部分包括第l章至第4章，主要介紹人工智能的三大基本技術(shù)，即知識(shí)表示、邏輯推理與搜索技術(shù)。第二部分包括第5章至第8章，討論專家系統(tǒng)的構(gòu)造技術(shù)。第二部分是第一部分的延伸和深化，涉及到人工智能領(lǐng)域的若干新的理論、方法和技術(shù)。第1章（緒論）介紹人工智能的發(fā)展史、主要學(xué)派及研究應(yīng)用領(lǐng)域；第2章（知識(shí)表示）介紹了多種知識(shí)表示方法；第3章（經(jīng)典邏輯推理）首先介紹各種推理的方式、控制策略、模式匹配等基本概念，然后討論了歸結(jié)演繹推理和與／或形演繹推理兩種經(jīng)典邏輯推理的理論與方法；第4章（搜索策略）在給出問(wèn)題求解過(guò)程的兩種形式表示的基礎(chǔ)上，分別討論這兩種表示形式的推理過(guò)程可用的各種搜索策略：

內(nèi)容概要

本書(shū)在延續(xù)第一版編寫(xiě)風(fēng)格的基礎(chǔ)上，根據(jù)近幾年人工智能與專家系統(tǒng)的發(fā)展趨勢(shì)和國(guó)內(nèi)外高等院校相關(guān)專業(yè)本科生教學(xué)內(nèi)容的重點(diǎn)，結(jié)合作者多年教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，并考慮到讀者的反饋信息，對(duì)各章節(jié)內(nèi)容、結(jié)構(gòu)等進(jìn)行了修訂、調(diào)整、完善和補(bǔ)充，刪減和更新了第一版中比較陳舊的內(nèi)容，增加了典型應(yīng)用實(shí)例。        本書(shū)主要介紹人工智能的基本理論、方法以及實(shí)現(xiàn)技術(shù)。全書(shū)共7章，可分為兩部分。第一部分包括第1～4章，主要介紹人工智能的基本概念、方法和技術(shù)，包括知識(shí)表示方法和搜索、邏輯推理等問(wèn)題求解的基本方法。第二部分包括第5～7章，以專家系統(tǒng)為應(yīng)用方向，討論了產(chǎn)生式專家系統(tǒng)及其實(shí)現(xiàn)技術(shù)、模糊知識(shí)表示和模糊推理、機(jī)器學(xué)習(xí)方法及其應(yīng)用實(shí)例。    本書(shū)內(nèi)容翔實(shí)，層次清晰，詳略適當(dāng)，重點(diǎn)突出，語(yǔ)言嚴(yán)謹(jǐn)，例題豐富，可作為高等院校計(jì)算機(jī)等信息類和管理類相關(guān)專業(yè)的本科生教材，也可供從事相關(guān)行業(yè)的人員參考。

書(shū)籍目錄

第二版前言第一版前言第1章　緒論　1.1　人工智能及其發(fā)展　1.2　人工智能的研究與應(yīng)用領(lǐng)域　習(xí)題一第2章　知識(shí)表示方法　2.1  一階謂詞邏輯表示方法　　2.1.1　一階謂詞邏輯　　2.1.2　一階謂詞邏輯表示方法  2.2　產(chǎn)生式表示方法　　2.2.1  產(chǎn)生式與產(chǎn)生式系統(tǒng)　　2.2.2　產(chǎn)生式系統(tǒng)的分類及其特點(diǎn)　習(xí)題二第3章　搜索方法　3.1  問(wèn)題求解過(guò)程的形式表示　　3.1.1　狀態(tài)空間表示法　　3.1.2　與／或圖表示法　3.2　狀態(tài)空間的搜索算法　　3.2.1　盲目搜索算法　　3.2.2　啟發(fā)式搜索算法　　3.2.3　狀態(tài)空間搜索算法的應(yīng)用　　3.2.4　A*算法及其特性  3.3　與／或圖的搜索方法　　3.3.1　與／或圖的盲目搜索算法　　3.3.2　與／或圖的啟發(fā)式搜索算法　　3.3.3　博弈算法及應(yīng)用　習(xí)題三第4章　邏輯推理  4.1　推理的基本概念　　4.1.1　推理方式及其分類　　4.1.2　推理的控制策略　　4.1.3　模式匹配及其變量代換  4.2　歸結(jié)演繹推理　　4.2.1  謂詞公式化為子句集的方法　　4.2.2  歸結(jié)原理　　4.2.3　歸結(jié)反演  4.3　基于歸結(jié)反演的問(wèn)題求解  4.4　歸結(jié)反演的改進(jìn)策略　　4.4.1  刪除策略　　4.4.2  限制策略　習(xí)題四第5章　專家系統(tǒng)  5.1　專家系統(tǒng)概述　　5.1.1　專家系統(tǒng)研究的意義　　5.1.2　專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與開(kāi)發(fā)方法　5.2　LISP語(yǔ)—言　　5.2.1　LISP語(yǔ)言的特點(diǎn)與表達(dá)式　　5.2.2　LISP語(yǔ)言的基本函數(shù)　5.3　知識(shí)庫(kù)與推理機(jī)　　5.3.1　產(chǎn)生式規(guī)則與規(guī)則庫(kù)的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)　　5.3.2　正向推理機(jī)　　5.3.3　反向推理機(jī)　5.4　解釋方法與解釋器　5.5　知識(shí)獲取與檢測(cè)　　5.5.1　知識(shí)獲取的任務(wù)與方式　　5.5.2　知識(shí)的檢測(cè)與求精　　5.5.3　知識(shí)檢測(cè)的方法　5.6　專家系統(tǒng)工具　　5.6.1  專家系統(tǒng)工具概述　　5.6.2　CLIPS及其應(yīng)用　　5.6.3　基于Java的規(guī)則引擎Jess　習(xí)題五第6章　模糊推理　6.1　知識(shí)的不確定性　6.2　模糊集合的定義與運(yùn)算　　6.2.1　模糊集合的定義與表示　　6.2.2　模糊集合的運(yùn)算　6.3　模糊知識(shí)表示與模糊匹配　　6.3.1　模糊知識(shí)表示　　6.3.2　模糊匹配　6.4　簡(jiǎn)單模糊推理　　6.4.1　模糊推理的基本模式　……第7章　機(jī)器學(xué)習(xí)參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

插圖：第1章 緒論人工智能（Antifcial Intelligence，AI）是一門(mén)綜合性學(xué)科，它旨在研究如何利用計(jì)算機(jī)等現(xiàn)代工具設(shè)計(jì)模擬人類智能行為的系統(tǒng)。隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展和計(jì)算機(jī)應(yīng)用的日益普及，人工智能技術(shù)也隨之滲透到各學(xué)科領(lǐng)域和各行各業(yè)。1.1 人工智能及其發(fā)展人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來(lái)的一門(mén)學(xué)科。人工智能的發(fā)展雖然已走過(guò)了半個(gè)世紀(jì)的歷程，但是，對(duì)于“人工智能”至今尚無(wú)統(tǒng)一的定義。盡管學(xué)術(shù)界有各種各樣的說(shuō)法和定義，但就其本質(zhì)而言，人工智能是研究、設(shè)計(jì)和應(yīng)用智能機(jī)器或智能系統(tǒng)，來(lái)模擬人類智能活動(dòng)的能力、以延伸人類智能的科學(xué)。 人類智能活動(dòng)的能力是指人類在認(rèn)識(shí)世界和改造世界的活動(dòng)中，經(jīng)過(guò)腦力勞動(dòng)表現(xiàn)出來(lái)的能力。一般地說(shuō)，人類智能主要表現(xiàn)有以下能力。（1）感知能力。通過(guò)視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、觸覺(jué)等感官活動(dòng)，接受并理解文字、圖像、聲音、語(yǔ)言等各種外界信息，認(rèn)識(shí)和理解外界環(huán)境的能力。（2）推理與決策能力。通過(guò)人腦的生理與心理活動(dòng)以及有關(guān)的信息處理過(guò)程，將感性知識(shí)抽象為理性知識(shí)，并能對(duì)事物運(yùn)行的規(guī)律進(jìn)行分析、判斷和推理，這就是提出概念、建立方法，進(jìn)行演繹和歸納推理，作出決策的能力。（3）學(xué)習(xí)能力。通過(guò)教育、訓(xùn)練和學(xué)習(xí)過(guò)程，更新和豐富擁有的知識(shí)和技能，這就是學(xué)習(xí)的能力。

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《人工智能與專家系統(tǒng)(第2版)》比較系統(tǒng)地介紹了人工智能與專家系統(tǒng)的理論、方法與實(shí)現(xiàn)技術(shù)，力求反映該領(lǐng)域的學(xué)科前沿技術(shù)及最新成果。在介紹經(jīng)典理論與方法的同時(shí)，根據(jù)目前國(guó)內(nèi)外人工智能與專家系統(tǒng)發(fā)展與應(yīng)用的情況，對(duì)知識(shí)的不確定性表示與推理、機(jī)器學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了較多的討論，介紹了多種方法和實(shí)現(xiàn)技術(shù)?！度斯ぶ悄芘c專家系統(tǒng)(第2版)》既注重理論上的論述，又注重結(jié)合有關(guān)語(yǔ)言與工具的編程介紹實(shí)現(xiàn)技術(shù)，精選應(yīng)用實(shí)例和習(xí)題，理論聯(lián)系實(shí)際。對(duì)有關(guān)概念、算法、方法與技術(shù)的闡述準(zhǔn)確精煉，用實(shí)例說(shuō)明抽象的概念與算法，便于讀者理解。

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