人工智能及其應(yīng)用：研究生用書(shū)（第三版）

前沿學(xué)科的最精彩成就
代序--計(jì)算機(jī)時(shí)代的腦力勞動(dòng)機(jī)械化與科學(xué)技術(shù)現(xiàn)代化
第三版序
第二版序
前言
第1章 緒論
1. 1 人工智能的定義與發(fā)展
1. 1. 1 人工智能的定義
1. 1. 2 人工智能的起源與發(fā)展
1. 2 人類智能與人工智能
1. 2. 1 智能信息處. 理系統(tǒng)的假設(shè)和認(rèn)知的研究層次
1. 2. 2 人類智能的計(jì)算機(jī)模擬
1. 3 人工智能各學(xué)派的認(rèn)知觀
1. 4 人工智能的研究與應(yīng)用領(lǐng)域
1. 4. 1 問(wèn)題求解
1. 4. 2 邏輯推理與定理證明
1. 4. 3 自然語(yǔ)言理解
1. 4. 4 自動(dòng)程序設(shè)計(jì)
1. 4. 5 專家系統(tǒng)
1. 4. 6 機(jī)器學(xué)習(xí)
1. 4. 7 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
1. 4. 8 機(jī)器入學(xué)
1. 4. 9 模式識(shí)別
1. 4. 10 機(jī)器視覺(jué)
1. 4. 11 智能控制
1. 4. 12 智能檢索
1. 4. 13 智能調(diào)度與指揮
1. 4. 14 分布式人工智能與Agent
1. 4. 15 計(jì)算智能與進(jìn)化計(jì)算
1. 4. 16 數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)
1. 4. 17 人工生命
1. 4. 18 系統(tǒng)與語(yǔ)言工具
1. 5 本書(shū)概要
習(xí)題1
第2章 知識(shí)表示與推理
2. 1 知識(shí)表示的一般方法
2. 2 圖搜索策略
2. 3 一般搜索與推理技術(shù)
2. 4 A算法
2. 5 消解原理
2. 5. 1 子句集的求取
2. 5. 2 消解推理規(guī)則
2. 5. 3 含有變量的消解式
2. 5. 4 消解反演求解過(guò)程
2. 5. 5 含狀態(tài)項(xiàng)的回答語(yǔ)句的求取
2. 6 規(guī)則演繹系統(tǒng)
2. 6. 1 規(guī)則正向演繹系統(tǒng)
2. 6. 2 規(guī)則逆向演繹系統(tǒng)
2. 6. 3 規(guī)則雙向演繹系統(tǒng)
2. 7 產(chǎn)生式系統(tǒng)
2. 7. 1 產(chǎn)生式系統(tǒng)的組成
2. 7. 2 產(chǎn)生式系統(tǒng)的推理
2. 7. 3 產(chǎn)生式系統(tǒng)舉例
2. 8 系統(tǒng)組織技術(shù)
2. 8. 1 議程表
2. 8. 2 黑板法
2. 8. 3 △-極小搜索法
2. 9 小結(jié)
習(xí)題2
第3章 高級(jí)知識(shí)推理
3. 1 經(jīng)典推理和非經(jīng)典推理
3. 2 非單調(diào)推理
3. 2. 1 缺省推理
3. 2. 2 限定推理
3. 2. 3 真值維持系統(tǒng)
3. 3 時(shí)序推理
3. 3. 1 時(shí)間區(qū)間關(guān)系的表示
3. 3. 2 各種約束關(guān)系算法
3. 3. 3 時(shí)序關(guān)系表示和約束算法的拓廣
3. 4 不確定性推理
3. 4. 1 不確定性的表示與度量
3. 4. 2 不確定性的算法
3. 5 概率推理
3. 5. 1 概率的基本性質(zhì)和計(jì)算公式
3. 5. 2 概率推理方法
3. 6 主觀貝葉斯方法
3. 6. 1 知識(shí)不確定性的表示
3. 6. 2 證據(jù)不確定性的表示
3. 6. 3 主觀貝葉斯方法的推理過(guò)程
3. 7 可信度方法
3. 7. 1 基于可信度的不確定性表示
3. 7. 2 可信度方法的推理算法
3. 8 證據(jù)理論
3. 8. 1 證據(jù)理論的形式化描述
3. 8. 2 證據(jù)理論的不確定性推理模型
3. 8. 3 推理示例
3. 9 小結(jié)
習(xí)題3
第4章 計(jì)算智能
4. 1 概述
4. 2 神經(jīng)計(jì)算
4. 2. 1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的進(jìn)展
4. 2. 2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
4. 2. 3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的典型模型
4. 2. 4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)示例及其算法
4. 2. 5 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)表示與推理
4. 3 模糊計(jì)算
4. 3. 1 模糊集合. 模糊邏輯及其運(yùn)算
4. 3. 2 模糊邏輯推理
4. 3. 3 模糊判決方法
4. 3. 4 模糊邏輯. 專家系統(tǒng)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在控制中的集成
4. 4 粗糙集理論
4. 4. 1 粗糙集理論的基本概念和特點(diǎn)
4. 4. 2 粗糙集理論的數(shù)據(jù)和決策表約簡(jiǎn)
4. 5 遺傳算法
4. 5. 1 遺傳算法的基本機(jī)理
4. 5. 2 遺傳算法的求解步驟
4. 5. 3 遺傳算法的收斂性
4. 6 進(jìn)化策略
4. 6. 1 進(jìn)化策略的算法模型
4. 6. 2 進(jìn)化策略和遺傳算法的區(qū)別
4. 7 進(jìn)化編程
4. 7. 1 進(jìn)化編程的機(jī)理與表示
4. 7. 2 進(jìn)化編程的步驟
4. 8 人工生命
4. 8. 1 人工生命研究的起源和發(fā)展
4. 8. 2 人工生命的定義和研究意義
4. 8. 3 人工生命的研究?jī)?nèi)容和方法
4. 8. 4 人工生命的實(shí)例
4. 9 粒群優(yōu)化
4. 9. 1 群智能和粒群優(yōu)化概述
4. 9. 2 粒群優(yōu)化算法
4. 10 蟻群算法
4. 10. 1 蟻群算法理論
4. 10. 2 蟻群算法的研究與應(yīng)用
4. 11 自然計(jì)算
4. 11. 1 自然計(jì)算的興起
4. 11. 2 自然計(jì)算的特征
4. 11. 3 自然計(jì)算的改進(jìn)映射模型
4. 12 免疫計(jì)算
4. 12. 1 免疫算法的提出
4. 12. 2 免疫算法
4. 12. 3 免疫算法的應(yīng)用與發(fā)展趨勢(shì)
4. 13 小結(jié)
習(xí)題4
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)的特點(diǎn)
5. 1. 2 專家系統(tǒng)的類型
5. 1. 3 專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和建造步驟
5. 2 基于規(guī)則的專家系統(tǒng)
5. 3 基于框架的專家系統(tǒng)
5. 4 基于模型的專家系統(tǒng)
5. 5 新型專家系統(tǒng)
5. 5. 1 新型專家系統(tǒng)的特征
5. 5. 2 分布式專家系統(tǒng)
5. 5. 3 協(xié)同式專家系統(tǒng)
5. 6 專家系統(tǒng)設(shè)計(jì)
5. 6. 1 專家知識(shí)的描述
5. 6. 2 知識(shí)的使用和決策解釋
5. 7 專家系統(tǒng)開(kāi)發(fā)工具
5. 8 專家系統(tǒng)實(shí)例--MYCIN剖析
5. 8. 1 MYCIN概述
5. 8. 2 咨詢子系統(tǒng)
5. 8. 3 靜態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)
5. 8. 4 動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)
5. 8. 5 非精確推理
5. 8. 6 控制策略
5. 9 小結(jié)
習(xí)題5
第6章 機(jī)器學(xué)習(xí)
6. 1 機(jī)器學(xué)習(xí)的定義和發(fā)展歷史
6. 1. 1 機(jī)器學(xué)習(xí)的定義
6. 1. 2 機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展史
6. 2 機(jī)器學(xué)習(xí)的主要策略與基本結(jié)構(gòu)
6. 2. 1 機(jī)器學(xué)習(xí)的主要策略
6. 2. 2 機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)
6. 3 機(jī)械學(xué)習(xí)
6. 4 歸納學(xué)習(xí)
6. 4. 1 歸納學(xué)習(xí)的模式和規(guī)則
6. 4. 2 歸納學(xué)習(xí)方法
6. 5 類比學(xué)習(xí)
6. 5. 1 類比推理和類比學(xué)習(xí)形式
6. 5. 2 類比學(xué)習(xí)過(guò)程與研究類型
6. 6 解釋學(xué)習(xí)
6. 6. 1 解釋學(xué)習(xí)過(guò)程和算法
6. 6. 2 解釋學(xué)習(xí)舉例
6. 7 神經(jīng)學(xué)習(xí)
6. 7. 1 基于反向傳播網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)
6. 7. 2 基于Hopfield網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)
6. 8 知識(shí)發(fā)現(xiàn)
6. 8. 1 知識(shí)發(fā)現(xiàn)的發(fā)展和定義
6. 8. 2 知識(shí)發(fā)現(xiàn)的處理過(guò)程
6. 8. 3 知識(shí)發(fā)現(xiàn)的方法
6. 8. 4 知識(shí)發(fā)現(xiàn)的應(yīng)用
6. 9 小結(jié)
習(xí)題6
第7章 自動(dòng)規(guī)劃
7. 1 機(jī)器人規(guī)劃的作用與任務(wù)
7. 1. 1 規(guī)劃的作用與問(wèn)題分解途徑
7. 1. 2 機(jī)器人規(guī)劃系統(tǒng)的任務(wù)與方法
7. 2 積木世界的機(jī)器人規(guī)劃
7. 2. 1 積木世界的機(jī)器人問(wèn)題
7. 2. 2 用F規(guī)則求解規(guī)劃序列
7. 3 STRIPS規(guī)劃系統(tǒng)
7. 3. 1 STRIPS系統(tǒng)的組成
7. 3. 2 STRIPS系統(tǒng)規(guī)劃過(guò)程
7. 3. 3 含有多重解答的規(guī)劃
7. 4 具有學(xué)習(xí)能力的規(guī)劃系統(tǒng)
7. 4. 1 PULP-I系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與操作方式
7. 4. 2 PULP-I系統(tǒng)的世界模型和規(guī)劃結(jié)果
7. 5 分層規(guī)劃
7. 5. 1 長(zhǎng)度優(yōu)先搜索
7. 5. 2 NOAH規(guī)劃系統(tǒng)
7. 6 基于專家系統(tǒng)的機(jī)器人規(guī)劃
7. 6. 1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和規(guī)劃?rùn)C(jī)理
7. 6. 2 ROPES機(jī)器人規(guī)劃系統(tǒng)
7. 7 太空構(gòu)件裝配順序規(guī)劃系統(tǒng)
7. 7. 1 太空構(gòu)件裝配及其順序規(guī)劃
7. 7. 2 三維結(jié)構(gòu)裝配順序規(guī)劃示例
7. 8 小結(jié)
習(xí)題7
第8章 Agent 艾真體
8. 1 分布式人工智能
8. 2 Agent及其要素
8. 3 艾真體的結(jié)構(gòu)
8. 3. 1 艾真體的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)
8. 3. 2 艾真體的結(jié)構(gòu)分類
8. 4 艾真體通信
8. 4. 1 通信的過(guò)程
8. 4. 2 艾真體通信的類型和方式
8. 4. 3 交談的規(guī)劃與實(shí)現(xiàn)
8. 4. 4 艾真體的通信語(yǔ)言
8. 5 多艾真體系統(tǒng)
8. 5. 1 多艾真體系統(tǒng)的模型和結(jié)構(gòu)
8. 5. 2 多艾真體系統(tǒng)的協(xié)作. 協(xié)商和協(xié)調(diào)
8. 5. 3 多艾真體系統(tǒng)的學(xué)習(xí)與規(guī)劃
8. 5. 4 多艾真體系統(tǒng)的研究和應(yīng)用領(lǐng)域
8. 6 小結(jié)
習(xí)題8
第9章 機(jī)器視覺(jué)
9. 1 圖像的理解與分析
9. 1. 1 視覺(jué)信息的表達(dá)方法
9. 1. 2 邊緣距離的計(jì)算
9. 1. 3 表面方向的計(jì)算
9. 2 積木世界的景物分析
9. 2. 1 積木世界景物的線條標(biāo)示方法
9. 2. 2 無(wú)斷裂和陰影時(shí)三面頂點(diǎn)的標(biāo)示方法
9. 2. 3 有斷裂和陰影時(shí)線條圖的分析
9. 3 視覺(jué)的知識(shí)表示與控制策略
9. 3. 1 視覺(jué)信息的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)表示
9. 3. 2 位置網(wǎng)絡(luò)表示
9. 3. 3 視覺(jué)系統(tǒng)的控制策略
9. 4 物體形狀的分析與識(shí)別
9. 4. 1 復(fù)雜形狀物體的表示
9. 4. 2 三維物體的形狀描述
9. 4. 3 物體形狀識(shí)別方法
9. 5 機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)舉例
9. 5. 1 EYECOMII機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)
9. 5. 2 機(jī)器人三維視覺(jué)系統(tǒng)
9. 6 小結(jié)
習(xí)題9
第10章 自然語(yǔ)言理解
10. 1 語(yǔ)言及其理解的一般問(wèn)題
10. 1. 1 語(yǔ)言與語(yǔ)言理解
10. 1. 2 自然語(yǔ)言理解研究的進(jìn)展
10. 1. 3 自然語(yǔ)言理解過(guò)程的層次
10. 2 句法和語(yǔ)義的自動(dòng)分析
10. 2. 1 句法模式匹配和轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)
10. 2. 2 擴(kuò)充轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)
10. 2. 3 詞匯功能語(yǔ)法 LFG
10. 2. 4 語(yǔ)義的解析
10. 3 句子的自動(dòng)理解
10. 3. 1 簡(jiǎn)單句的理解方法
10. 3. 2 復(fù)合句的理解方法
10. 4 語(yǔ)言的自動(dòng)生成
10. 5 文本的自動(dòng)翻譯--機(jī)器翻譯
10. 6 自然語(yǔ)言理解系統(tǒng)的主要模型
10. 7 自然語(yǔ)言理解系統(tǒng)應(yīng)用舉例
10. 7. 1 自然語(yǔ)言自動(dòng)理解系統(tǒng)
10. 7. 2 機(jī)器翻譯系統(tǒng)ARIANE
10. 7. 3 自然語(yǔ)言問(wèn)答系統(tǒng)
10. 8 小結(jié)
習(xí)題10
第11章 智能控制
11. 1 智能控制的發(fā)展與定義
11. 1. 1 智能控制的產(chǎn)生和發(fā)展
11. 1. 2 智能控制的定義
11. 2 智能控制的結(jié)構(gòu)理論與特點(diǎn)
11. 2. 1 智能控制的結(jié)構(gòu)理論
11. 2. 2 智能控制器的一般結(jié)構(gòu)
11. 2. 3 智能控制的特點(diǎn)
11. 3 智能控制的研究領(lǐng)域
11. 4 智能控制系統(tǒng)
11. 4. 1 遞階智能控制系統(tǒng)
11. 4. 2 專家控制系統(tǒng)
11. 4. 3 模糊控制系統(tǒng)
11. 4. 4 學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)
11. 4. 5 神經(jīng)控制系統(tǒng)
11. 5 智能控制應(yīng)用示例
11. 6 小結(jié)
習(xí)題11
第12章 人工智能的爭(zhēng)論與展望
12. 1 人工智能的爭(zhēng)論
12. 1. 1 對(duì)人工智能理論的爭(zhēng)論
12. 1. 2 對(duì)人工智能方法的爭(zhēng)論
12. 1. 3 對(duì)人工智能技術(shù)路線的爭(zhēng)論
12. 2 人工智能對(duì)人類的影響
12. 2. 1 人工智能對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響
12. 2. 2 人工智能對(duì)社會(huì)的影響
12. 2. 3 人工智能對(duì)文化的影響
12. 3 智能認(rèn)識(shí)論的若干基礎(chǔ)問(wèn)題
12. 4 對(duì)人工智能的展望
12. 4. 1 更新的理論框架
12. 4. 2 更好的技術(shù)集成
12. 4. 3 更成熟的應(yīng)用方法
12. 5 結(jié)束語(yǔ)
參考文獻(xiàn)
索引