人工智能及應用

定　價：￥59.50

作　者：	魯斌，劉麗，李繼榮，姜麗梅著
出版社：	清華大學出版社
叢編項：	高等學校計算機類國家級特色專業(yè)系列規(guī)劃教材
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787302450337	出版時間：	2017-05-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數：	408	字數：

內容簡介

　　《人工智能及應用》系統介紹人工智能的基本原理、方法和應用技術，全面地反映了國內外人工智能研究領域的進展和熱點。全書共11章，主要包括人工智能的基本概念、知識表示技術、搜索策略、邏輯推理技術、不確定性推理方法、專家系統、機器學習、模式識別、Agent和多Agent系統、人工智能程序設計語言以及人工智能在電力系統中的應用。內容由淺入深、循序漸進，條理清晰，各章均有大量的例題和習題，便于讀者掌握和鞏固所學知識，使其具備應用人工智能技術解決實際問題的能力?！度斯ぶ悄芗皯谩房捎米鞲叩葘W校計算機類和電氣信息類相關專業(yè)高年級本科生和研究生的教材或教學參考書，也可供其他教學、研究、設計和技術開發(fā)人員參考。

作者簡介

　　魯斌，博士，副教授，碩士生導師，中國人工智能學會委員，河北省機器學習學會理事，研究方向主要是人工智能及其在電力系統中的應用、分布式能源系統等。

圖書目錄

第1章緒論1
1.1人工智能的基本概念1
1.1.1智能的概念1
1.1.2現代人工智能的興起3
1.1.3人工智能的定義3
1.1.4其他相關的概念4
1.1.5圖靈測試和中文房間問題5
1.2人工智能的發(fā)展歷程9
1.2.1孕育期(1956年之前)9
1.2.2形成期(1956—1969年)10
1.2.3發(fā)展期(1970年之后)11
1.3人工智能的研究目標13
1.4人工智能的學術流派14
1.4.1符號主義、連接主義與行為主義14
1.4.2傳統人工智能與現場人工智能15
1.4.3弱人工智能與強人工智能16
1.4.4簡約與粗陋16
1.5人工智能的研究和應用領域17
1.5.1專家系統18
1.5.2自然語言理解19
1.5.3機器學習20
1.5.4分布式人工智能20
1.5.5人工神經網絡21
1.5.6自動定理證明22
1.5.7博弈23
1.5.8機器人學23
1.5.9模式識別24
1.5.10自動程序設計24
1.5.11智能控制25
1.5.12智能決策支持系統25
1.5.13智能電網26
本章小結26
習題27第2章知識表示28
2.1概述28
2.1.1知識概述28
2.1.2知識的性質29
2.1.3知識的分類30
2.1.4知識表示32
2.1.5知識表示觀33
2.2一階謂詞邏輯表示法36
2.2.1一階謂詞邏輯表示法的邏輯基礎36
2.2.2一階謂詞邏輯表示知識的步驟38
2.2.3一階謂詞邏輯表示法的特點40
2.3產生式表示法41
2.3.1產生式表示的方法42
2.3.2產生式系統的基本結構43
2.3.3產生式系統的推理方式45
2.3.4產生式表示法的特點48
2.4語義網絡表示法48
2.4.1語義基元48
2.4.2基本語義關系49
2.4.3關系的表示51
2.4.4情況、動作和事件的表示53
2.4.5謂詞連接詞的表示53
2.4.6量詞的表示54
2.4.7基于語義網絡的推理55
2.4.8語義網絡表示法的特點57
2.5框架表示法57
2.5.1框架的一般結構58
2.5.2框架系統61
2.5.3基于框架的推理61
2.5.4框架表示法的特點63
2.6腳本表示法63
2.6.1概念依賴理論63
2.6.2腳本表示方法64
2.6.3腳本表示法的特點66
2.7過程表示法66
2.7.1陳述性知識表示與過程性知識表示66
2.7.2過程知識表示方法67
2.7.3過程表示的問題求解過程67
2.7.4過程表示的特點68
2.8Petri網表示法69
2.8.1表示知識的方法69
2.8.2Petri網表示法的特點71
本章小結72
習題72第3章搜索策略74
3.1概述74
3.1.1搜索概述74
3.1.2搜索的主要過程75
3.1.3搜索策略的分類75
3.1.4搜索的方向75
3.1.5主要的搜索策略76
3.2狀態(tài)空間知識表示方法76
3.2.1狀態(tài)空間表示法77
3.2.2狀態(tài)空間圖79
3.3狀態(tài)空間的盲目搜索81
3.3.1回溯策略82
3.3.2一般的圖搜索策略88
3.3.3深度優(yōu)先搜索策略92
3.3.4寬度優(yōu)先搜索策略95
3.4狀態(tài)空間的啟發(fā)式搜索98
3.4.1啟發(fā)性信息與評價函數99
3.4.2A算法101
3.4.3分支界限法104
3.4.4動態(tài)規(guī)劃法107
3.4.5爬山法108
3.4.6A算法109
3.5與/或圖搜索117
3.5.1與/或圖表示法117
3.5.2與/或圖的搜索策略121
3.5.3與/或樹的搜索策略125
3.6博弈樹搜索131
3.6.1博弈概述131
3.6.2Grundy博弈132
3.6.3極大極小搜索法133
3.6.4α-β剪枝方法134
本章小結136
習題137第4章邏輯推理140
4.1概述140
4.1.1推理和推理方法140
4.1.2推理控制策略140
4.1.3經典邏輯推理141
4.2命題邏輯142
4.2.1命題公式的解釋143
4.2.2等價式143
4.2.3范式144
4.2.4命題邏輯的推理規(guī)則145
4.2.5命題邏輯的歸結方法147
4.3謂詞邏輯151
4.3.1謂詞公式的解釋151
4.3.2謂詞等價公式與范式152
4.3.3謂詞邏輯的推理規(guī)則155
4.3.4謂詞邏輯的歸結方法156
4.4非單調邏輯164
4.4.1非單調推理164
4.4.2封閉世界假設、限制和*小模型165
4.4.3默認邏輯167
4.4.4溯因推理168
4.4.5真值維護系統169
4.5多值邏輯和模糊邏輯170
本章小結172
習題172第5章不確定性推理175
5.1概述175
5.1.1不確定性推理概述175
5.1.2不確定性的表現176
5.1.3不確定性推理要解決的基本問題177
5.1.4不確定性推理方法的分類179
5.2確定性理論179
5.2.1可信度的基本概念180
5.2.2表示問題180
5.2.3計算問題183
5.2.4帶有閾值限度的不確定性推理185
5.2.5帶有權重的不確定性推理187
5.2.6確定性理論的特點188
5.3主觀Bayes方法188
5.3.1證據不確定性的表示188
5.3.2知識不確定性的表示189
5.3.3組合證據的不確定性191
5.3.4結論不確定性的更新192
5.3.5結論不確定性的合成193
5.3.6主觀Bayes方法的特點195
5.4證據理論195
5.4.1D\\|S理論195
5.4.2一個特殊的概率分配函數200
5.4.3表示問題203
5.4.4計算問題203
5.4.5證據理論的特點206
5.5貝葉斯網絡206
5.5.1貝葉斯網絡概述207