人工智能及其应用(第四版)

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商品介绍

内容推荐

  本书第4版共10章。第1章叙述人工智能的概况和不同学派的认知观。第2章和第3章研究人工智能的知识表示方法和搜索推理技术。第4章探讨不确定性推理的主要方法。第5章阐述计算智能的基本知识。第6章~第10章逐一讨论了人工智能的主要应用领域,包括专家系统、机器学习、自动规划、分布式人工智能和自然语言理解等。与第三版本科生用书相比,许多内容都是第一次出现的,如本体论和非经典推理、粒群优化和蚁群计算、决策树学习和增强学习、词法分析和语料库语言学,以及路径规划和基于Web的专家系统等。其他章节也在第三版的基础上作了相应的修改、精简或补充。

  本书可作为高等院校有关专业本科生和研究生的人工智能课程教材,也可供从事人工智能研究与应用的科技工作者学习参考。

 

目录

第1章 绪论

 1.1 人工智能的定义与发展

  1.1.1 人工智能的定义

  1.1.2 人工智能的起源与发展

 1.2 人工智能的各种认知观

  1.2.1 人工智能各学派的认知观

  1.2.2 人工智能的争论

 1.3 人类智能与人工智能

  1.3.1 智能信息处理系统的假设

  1.3.2 人类智能的计算机模拟

 1.4 人工智能的研究目标和内容

  1.4.1 人工智能的研究目标

  1.4.2 人工智能研究的基本内容

 1.5 人工智能研究的主要方法

 1.6 人工智能的研究与应用领域

 1.7 本书概要

 习题

第2章 知识表示方法

 2.1 状态空间表示

  2.1.1 问题状态描述

  2.1.2 状态图示法

 2.2 问题归约表示

  2.2.1 问题归约描述

  2.2.2 与或图表示

 2.3 谓词逻辑表示

  2.3.1 谓词演算

  2.3.2 谓词公式

  2.3.3 置换与合一

 2.4 语义网络表示

  2.4.1 二元语义网络的表示

  2.4.2 多元语义网络的表示

  2.4.3 语义网络的推理过程

 2.5 框架表示

  2.5.1 框架的构成

  2.5.2 框架的推理

 2.6 本体技术

  2.6.1 本体的概念

  2.6.2 本体的组成与分类

  2.6.3 本体的建模

 2.7 过程表示

 2.8 小结

 习题

第3章 确定性推理

 3.1 图搜索策略

 3.2 盲目搜索

  3.2.1 宽度优先搜索

  3.2.2 深度优先搜索

  3.2.3 等代价搜索

 3.3 启发式搜索

  3.3.1 启发式搜索策略和估价函数

  3.3.2 有序搜索

  3.3.3 A*算法

 3.4 消解原理

  3.4.1 子句集的求取

  3.4.2 消解推理规则

  3.4.3 含有变量的消解式

  3.4.4 消解反演求解过程

 3.5 规则演绎系统

  3.5.1 规则正向演绎系统

  3.5.2 规则逆向演绎系统

  3.5.3 规则双向演绎系统

 3.6 产生式系统

  3.6.1 产生式系统的组成

  3.6.2 产生式系统的推理

  3.6.3 产生式系统举例

 3.7 非单调推理

  3.7.1 缺省推理

  3.7.2 真值维持系统

 3.8 小结

 习题

第4章 非经典推理

第5章 计算智能

第6章 专家系统

第7章 机器学习

第8章 自动规划

第9章 分布式人工智能与Agent(真体)

第10章 自然语言理解

结束语

参考文献

索引

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