出版時(shí)間:2002-7 出版社:西安電子科技大學(xué)出版 作者:廉師友 頁(yè)數(shù):272 字?jǐn)?shù):414000
內(nèi)容概要
本書介紹人工智能的基礎(chǔ)理論和基本技術(shù)。全書共分為四部分:第一部分(第1章)闡述人工智能的基本概念、研究途徑、分支領(lǐng)域和發(fā)展概況等;第二部分(第2章)介紹了幾種常用的人工智能程序設(shè)計(jì)語言;第三部分(第3、4、5、6、7章)詳述了機(jī)器推理、搜索控制、知識(shí)表示、不確定性處理等人工智能的基本技術(shù);第四部(第8、9、10?章)分別介紹了專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言理解的基本原理和方法,特別對(duì)專家系統(tǒng)作了較為詳細(xì)的敘述。 本書取材新穎,內(nèi)容豐富,邏輯嚴(yán)謹(jǐn),語言通俗,理例結(jié)合,圖文并茂,注重基礎(chǔ),面向應(yīng)用。本書可作為高等院校本科計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化、信息、管理、控制及系統(tǒng)工程等專業(yè)的人工智能課程的教材或教學(xué)參考書,也可供其他專業(yè)的師生以及科研和工程技術(shù)人員自學(xué)或參考。
書籍目錄
第1章 人工智能概述 1.1 人工智能的概念 1.1.1 什么是人工智能 1.1.2 為什么要研究人工智能 1.1.3 人工智能的目標(biāo) 1.2 人工智能的研究途徑與方法 1.2.1 結(jié)構(gòu)模擬,神經(jīng)計(jì)算 1.2.2 功能模擬,符號(hào)推演 1.2.3 行為模擬,控制進(jìn)化 1.3 人工智能的分支領(lǐng)域 1.3.1 基于腦功能模擬的領(lǐng)域劃分 1.3.2 基于實(shí)現(xiàn)技術(shù)的領(lǐng)域劃分 1.3.3 基于應(yīng)用領(lǐng)域的領(lǐng)域劃分 1.3.4 基于應(yīng)用系統(tǒng)的領(lǐng)域劃分 1.3.5 基于計(jì)算機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的領(lǐng)域劃分 1.3.6 基于實(shí)現(xiàn)工具與環(huán)境的領(lǐng)域劃分 1.4 人工智能的基本技術(shù) 1.4.1 推理技術(shù) 1.4.2 搜索技術(shù) 1.4.3 知識(shí)表示與知識(shí)庫(kù)技術(shù) 1.4.4 歸納技術(shù) 1.4.5 聯(lián)想技術(shù) 1.5 人工智能的發(fā)展概況 1.5.1 人工智能學(xué)科的產(chǎn)生 1.5.2 符號(hào)主義途徑發(fā)展概況 1.5.3 連接主義途徑發(fā)展概況 1.5.4 當(dāng)前發(fā)展趨勢(shì) 1.5.5 我國(guó)人工智能發(fā)展簡(jiǎn)況 習(xí)題一?第2章 人工智能程序設(shè)計(jì)語言 2.1 綜述 2.1.1 函數(shù)型語言 2.1.2 邏輯型語言 2.1.3 面向?qū)ο笳Z言 2.1.4 混合型語言 2.2 函數(shù)型程序設(shè)計(jì)語言LISP 2.2.1 LISP的程序結(jié)構(gòu)與運(yùn)行機(jī)制 2.2.2 S-表達(dá)式 2.2.3 基本函數(shù) 2.2.4 自定義函數(shù) 2.2.5 程序舉例 2.3 邏輯型程序設(shè)計(jì)語言PROLOG 2.3.1 PROLOG的語句 2.3.2 PROLOG程序 2.3.3 PROLOG程序的運(yùn)行機(jī)理 2.4 TurboPROLOG程序設(shè)計(jì) 2.4.1 TurboPROLOG的程序結(jié)構(gòu) 2.4.2 TurboPROLOG的數(shù)據(jù)與表達(dá)式 2.4.3 輸入與輸出 2.4.4 分支與循環(huán) 2.4.5 動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù) 2.4.6 表處理與遞歸 2.4.7 回溯控制 2.4.8 程序舉例 2.5 面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)語言Smalltalk 2.5.1 基本概念 2.5.2 基本對(duì)象 2.5.3 消息模式 2.5.4 消息表達(dá)式 2.5.5 消息表達(dá)式序列——語句 2.5.6 程序塊 2.5.7 程序流程控制 2.5.8 類庫(kù) 2.5.9 類定義 2.5.10 繼承 2.5.11 Smalltalk的程序結(jié)構(gòu)和運(yùn)行機(jī)理 習(xí)題二?第3章 基于謂詞邏輯的機(jī)器推理 3.1 一階謂詞邏輯 3.1.1 謂詞、函數(shù)、量詞 3.1.2 謂詞公式 3.1.3 謂詞邏輯中的形式演繹推理 3.2 歸結(jié)演繹推理 3.2.1 子句集 3.2.2 命題邏輯中的歸結(jié)原理 3.2.3 替換與合一 3.2.4 謂詞邏輯中的歸結(jié)原理 3.3 應(yīng)用歸結(jié)原理求取問題答案 3.4 歸結(jié)策略 3.4.1 問題的提出 3.4.2 幾種常用的歸結(jié)策略 3.4.3 歸結(jié)策略的類型 3.5 歸結(jié)反演程序舉例 3.6 Horn子句歸結(jié)與邏輯程序 3.6.1 子句的蘊(yùn)含表示形式 3.6.2 Horn子句與邏輯程序 3.7 非歸結(jié)演繹推理 3.7.1 Bledsoe自然演繹法 3.7.2 基于規(guī)則的演繹推理 3.7.3 王浩算法 習(xí)題三?第4章 圖搜索技術(shù) 4.1 狀態(tài)圖搜索 4.1.1 狀態(tài)圖 4.1.2 狀態(tài)圖搜索 4.1.3 窮舉式搜索 4.1.4 啟發(fā)式搜索 4.1.5 加權(quán)狀態(tài)圖搜索 4.1.6 啟發(fā)式圖搜索的A算法和A*算法 4.1.7 狀態(tài)圖搜索策略小結(jié) 4.2 狀態(tài)圖問題求解 4.2.1 問題的狀態(tài)圖表示 4.2.2 狀態(tài)圖問題求解程序舉例 4.3 與或圖搜索 4.3.1 與或圖 4.3.2 與或圖搜索 4.3.3 啟發(fā)式與或樹搜索 4.4 與或圖問題求解 4.4.1 問題的與或圖表示 4.4.2 與或圖問題求解程序舉例 4.5 博弈樹搜索 4.5.1 博弈樹的概念 4.5.2 極小極大分析法 4.5.3 α-β剪枝技術(shù) 習(xí)題四?第5章 產(chǎn)生式系統(tǒng) 5.1 產(chǎn)生式規(guī)則 5.1.1 產(chǎn)生式規(guī)則 5.1.2 基于產(chǎn)生式的推理模式 5.2 產(chǎn)生式系統(tǒng) 5.2.1 產(chǎn)生式系統(tǒng)的組成 5.2.2 產(chǎn)生式系統(tǒng)的運(yùn)行過程 5.2.3 控制策略與常用算法 5.3 產(chǎn)生式系統(tǒng)與圖搜索 5.4 產(chǎn)生式系統(tǒng)的應(yīng)用 5.5 產(chǎn)生式系統(tǒng)的程序?qū)崿F(xiàn) 5.5.1 產(chǎn)生式規(guī)則的程序語言實(shí)現(xiàn) 5.5.2 規(guī)則庫(kù)的程序?qū)崿F(xiàn) 5.5.3 動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)的程序?qū)崿F(xiàn) 5.5.4 推理機(jī)的程序?qū)崿F(xiàn) 習(xí)題五第6章 知識(shí)表示 6.1 知識(shí)及其表示 6.1.1 知識(shí)的概念 6.1.2 知識(shí)表示 6.1.3 知識(shí)表示的語言實(shí)現(xiàn) 6.2 框架 6.2.1 框架的概念 6.2.2 框架的表達(dá)能力 6.2.3 基于框架的推理 6.2.4 框架的程序語言實(shí)現(xiàn) 6.3 語義網(wǎng)絡(luò) 6.3.1 語義網(wǎng)絡(luò)的概念 6.3.2 語義網(wǎng)絡(luò)的表達(dá)能力 6.3.3 基于語義網(wǎng)絡(luò)的推理 6.3.4 語義網(wǎng)絡(luò)的程序語言實(shí)現(xiàn) 6.4 面向?qū)ο笾R(shí)表示 習(xí)題六?第7章 不確定性處理 7.1 不確定性及其類型 7.2 不確定性知識(shí)的表示 7.2.1 隨機(jī)性知識(shí)的表示 7.2.2 模糊性知識(shí)的表示 7.2.3 模糊集合與模糊邏輯 7.2.4 多值邏輯 7.2.5 非單調(diào)邏輯 7.2.6 時(shí)序邏輯 7.3 不確定性推理的一般模式 7.4 確定性理論 7.5 證據(jù)理論 7.5.1 基本概念 7.5.2 基于證據(jù)理論的不確定性推理 7.6 模糊推理 7.6.1 語言變量,語言值 7.6.2 用模糊(關(guān)系)集合表示模糊規(guī)則 7.6.3 模糊關(guān)系合成 7.6.4 基于關(guān)系合成的模糊推理 7.6.5 模糊推理的應(yīng)用與發(fā)展 習(xí)題七?第8章 專家系統(tǒng) 8.1 專家系統(tǒng)的概念 8.1.1 什么是專家系統(tǒng) 8.1.2 專家系統(tǒng)的特點(diǎn) 8.1.3 專家系統(tǒng)的類型 8.1.4 專家系統(tǒng)與知識(shí)系統(tǒng) 8.1.5 專家系統(tǒng)與知識(shí)工程 8.1.6 專家系統(tǒng)與人工智能 8.2 專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu) 8.2.1 概念結(jié)構(gòu) 8.2.2 實(shí)際結(jié)構(gòu) 8.2.3 分布式結(jié)構(gòu) 8.2.4 黑板模型 8.3 專家系統(tǒng)的應(yīng)用與發(fā)展概況 8.3.1 專家系統(tǒng)的意義 8.3.2 專家系統(tǒng)的應(yīng)用 8.3.3 專家系統(tǒng)的發(fā)展概況 8.4 專家系統(tǒng)實(shí)例 8.4.1 PROSPECTOR的功能與結(jié)構(gòu) 8.4.2 知識(shí)表示 8.4.3 主觀貝葉斯推理模型 8.4.4 控制策略 8.4.5 解釋系統(tǒng) 8.5 專家系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 8.5.1 一般步驟與方法 8.5.2 快速原型與增量式開發(fā) 8.5.3 知識(shí)獲取 8.5.4 知識(shí)表示與知識(shí)描述語言設(shè)計(jì) 8.5.5 知識(shí)庫(kù)與知識(shí)庫(kù)管理系統(tǒng)設(shè)計(jì) 8.5.6 推理機(jī)與解釋功能設(shè)計(jì) 8.5.7 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 8.6 專家系統(tǒng)開發(fā)工具與環(huán)境 8.6.1 專家系統(tǒng)開發(fā)工具 8.6.2 專家系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境 8.7 新一代專家系統(tǒng)研究 8.7.1 深層知識(shí)專家系統(tǒng) 8.7.2 模糊專家系統(tǒng) 8.7.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng) 8.7.4 大型協(xié)同分布式專家系統(tǒng) 8.7.5 網(wǎng)上(多媒體)專家系統(tǒng) 8.7.6 事務(wù)處理專家系統(tǒng) 習(xí)題八?第9章 機(jī)器學(xué)習(xí) 9.1 符號(hào)學(xué)習(xí) 9.1.1 記憶學(xué)習(xí) 9.1.2 傳授學(xué)習(xí) 9.1.3 演繹學(xué)習(xí) 9.1.4 類比學(xué)習(xí) 9.1.5 示例學(xué)習(xí) 9.1.6 發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí) 9.1.7 解釋學(xué)習(xí) 9.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí) 9.2.1 生物神經(jīng)元 9.2.2 人工神經(jīng)元 9.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 9.2.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí) 9.2.5 BP網(wǎng)絡(luò)及其學(xué)習(xí)舉例 9.2.6 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 習(xí)題九?第10章 自然語言理解 10.1 簡(jiǎn)單句理解 10.1.1 理解的實(shí)現(xiàn)過程 10.1.2 語法分析 10.1.3 語義分析 10.2 復(fù)合句理解 10.3 轉(zhuǎn)換文法和轉(zhuǎn)換網(wǎng)絡(luò) 習(xí)題十?上機(jī)實(shí)習(xí)指導(dǎo) 實(shí)習(xí)一 PROLOG語言編程練習(xí) 實(shí)習(xí)二 圖搜索問題求解 實(shí)習(xí)三 小型專家系統(tǒng)(原型)設(shè)計(jì)名詞索引主要參考文獻(xiàn)
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