商品簡介
本書可作為高等學校計算機科學與技術專業或相關專業高年級學生的“人工智能”課程教材,亦可供從事人工智能研究和應用的科學工作者和工程技術人員閱讀參考。
目次
1.1 什么是人工智能
1.2 人工智能的研究目標及基本內容
1.3 人工智能的研究途徑
1.4 人工智能的研究領域
本章小結
思考題與習題
2 知識表示
2.1 知識與知識表示概述
2.2 謂詞邏輯表示法
2.3 產生式表示法
2.4 語義網絡表示法
2.5 框架表示法
2.6 過程表示法
2.7 Petri網表示法
2.8 面向對象表示法
本章小結
思考題與習題
3 搜索與啟發式推理
3.1 概述
3.2 狀態空間表示法及其解的搜索
3.3 狀態空間的盲目搜索策略
3.4 啟發式搜索原理
3.5 啟發式搜索法
3.6 與/或樹的啟發式搜索
3.7 博弈對策
本章小結
思考題與習題
4 推理
4.1 推理的基本概念
4.2 推理的控制策略
4.3 模式匹配
4.4 沖突消解策略
4.5 歸結演繹推理
4.6 基于規則的演繹推理
4.7 不確定推理和非單調推理
本章小結
思考題與習題
5 專家系統
5.1 基本概念
5.2 專家系統的一般結構
5.3 專家系統與常規的計算機程序系統區別
5.4 建造專家系統
5.5 專家系統的開發工具
5.6 專家系統舉例
本章小結
思考題與習題
6 機器學習
6.1 機器學習概述
6.2 機器學習的模型、策略和方法
6.3 學習方法的比較和展望
本章小結
思考題與習題
7 人工神經網絡
7.1 基本概念
7.2 神經網絡基本模型
7.3 神經網絡在專家系統中的應用
7.4 神經網絡應用實例
本章小結
思考題與習題
附錄 動物識別專家系統
參考文獻
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