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| 內容簡介： |
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本书共分10章，每章包含知识要点、案例分析、思考题及习题。第1章是绪论，概要介绍人工智能研究内容及应用领域、发展动态；第2章概述命题逻辑、谓词逻辑、归结推理、产生式系统、语义网络、框架、脚本等知识表示和推理方法；第3章讨论一般搜索技术，概述了盲目搜索、启发式搜索、问题归约和AND-OR图启发式搜索、博弈等方法和技术；第4章讨论高级搜索，包括爬山法搜索、模拟退火搜索、遗传算法；第5章讨论不确定知识表示和推理；第6章讨论智能体和多智能体系统；第7章讨论自然语言处理技术；第8章讨论机器学习和神经网络；第9章讨论智能规划；第10章讨论机器人学。并将通过网站提供习题解析、实验工具平台和参考答案代码。
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| 目錄：
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目录前言教学建议第1章 绪论1 1.1 人工智能的基本概念1 1.2 人类智能与人工智能1 1.3 人工智能各学派的认知观3 1.4 人工智能的研究与应用领域41.4.1 智能感知41.4.2 智能推理61.4.3 智能学习81.4.4 智能行动10 1.5 人工智能发展动态14 1.6 案例分析171.6.1 SP先生谜题171.6.2 NIM问题18 1.7 习题22 1.8 思考题22第2章 知识表示和推理24 2.1 概述24 2.2 命题逻辑25 2.3 谓词逻辑282.3.1 语法282.3.2 语义302.3.3 谓词逻辑形式系统FC32 2.4 归结推理332.4.1 命题演算中的归结推理332.4.2 谓词演算中的归结推理352.4.3 谓词演算归结反演的合理性和完备性38 2.5 产生式系统40 2.6 知识表示的其他方法432.6.1 语义网络432.6.2 框架452.6.3 脚本46 2.7 基于知识的系统472.7.1 知识获取472.7.2 知识组织492.7.3 知识应用492.7.4 常识知识和大规模知识处理50 2.8 案例分析512.8.1 传教士和野人问题512.8.2 量水问题522.8.3 汉诺塔问题572.8.4 一个基于逻辑的财务顾问612.8.5 电路领域的知识工程64 2.9 习题67 2.10 思考题70第3章 搜索技术73 3.1 概述73 3.2 盲目搜索方法74 3.3 启发式搜索763.3.1 启发性信息和评估函数763.3.2 最好优先搜索算法773.3.3 贪婪最好优先搜索算法783.3.4 A算法和A算法793.3.5 迭代加深A算法81 3.4 问题归约和AND-OR图启发式搜索823.4.1 问题归约的描述823.4.2 问题的AND-OR图表示833.4.3 AO算法85 3.5 博弈883.5.1 极大极小过程903.5.2 α-β过程92 3.6 案例分析943.6.1 八皇后问题943.6.2 洞穴探宝953.6.3 五子棋97 3.7 习题102 3.8 思考题103第4章 高级搜索107 4.1 爬山法搜索107 4.2 模拟退火搜索1094.2.1 模拟退火搜索的基本思想1104.2.2 模拟退火算法1114.2.3 模拟退火算法关键参数和操作的设计112 4.3 遗传算法1144.3.1 遗传算法的基本思想1144.3.2 遗传算法的基本操作115 4.4 案例分析1204.4.1 爬山算法求解旅行商问题1204.4.2 模拟退火算法求解旅行商问题1214.4.3 遗传算法求解旅行商问题122 4.5 习题124 4.6 思考题124第5章 不确定知识表示和推理125 5.1 概述125 5.2 非单调逻辑1275.2.1 单调性与非单调性1275.2.2 缺省推理逻辑1275.2.3 非单调逻辑系统1285.2.4 非单调规则129 5.3 主观Bayes方法1305.3.1 全概率公式和Bayes公式1315.3.2 主观Bayes方法132 5.4 确定性理论1375.4.1 建造医学专家系统时的问题1375.4.2 C-F模型138 5.5 证据理论1425.5.1 假设和证据的不确定性1425.5.2 证据的组合函数1445.5.3 规则的不确定性1455.5.4 不确定性的传递1455.5.5 不确定性的组合145 5.6 模糊逻辑和模糊推理1465.6.1 模糊集合及其运算1465.6.2 模糊关系1475.6.3 模糊逻辑1485.6.4 模糊推理148 5.7 案例分析1505.7.1 有经纪人的交易1505.7.2 小型动物分类专家系统152 5.8 习题155 5.9 思考题157第6章 智能体和多智能体系统158 6.1 概述1586.1.1 智能体的概念与示例1586.1.2 多智能体系统的概念与示例160 6.2 智能体的体系结构1616.2.1 知识型体系结构1616.2.2 反应型体系结构1636.2.3 认知型体系结构1646.2.4 混合型体系结构167 6.3 智能体间的交互与协同1696.3.1 智能体间的交互方式1706.3.2 智能体通信语言ACL1716.3.3 交互协议和协同模型174 6.4 多智能体系统的应用1776.4.1 多智能体系统技术的适应系统1786.4.2 多智能体系统技术的应用领域179 6.5 多智能体系统的实现方式181 6.6 多智能体系统开发框架JADE1846.6.1 程序模型1866.6.2 可重用开发包1866.6.3 开发和运行的支持工具191 6.7 火星探矿机器人案例分析1936.7.1 需求分析1936.7.2 设计与实现194 6.8 习题198 6.9 思考题199第7章 自然语言处理技术200 7.1 自然语言理解的一般问题200 7.2 词法分析202 7.3 句法分析202 7.4 语义分析205 7.5 大规模真实文本的处理205 7.6 信息搜索206 7.7 机器翻译208 7.8 语音识别210 7.9 案例分析2137.9.1 在线汉英互译举例分析2137.9.2 单词音节划分2147.9.3 中文文本的词频统计2157.9.4 中文语句自动分析2187.9.5 美国地理信息查询系统223 7.10 习题231 7.11 思考题232第8章 机器学习和神经网络234 8.1 机器学习概述234 8.2 基于符号的机器学习方法2368.2.1 机械学习2368.2.2 归纳学习2378.2.3 决策树学习2388.2.4 基于范例的学习2408.2.5 解释学习2448.2.6 强化学习246 8.3 基于神经网络的学习2478.3.1 神经网络概述2478.3.2 基于反向传播网络的学习2508.3.3 Hopfield网络模型258 8.4 知识发现261 8.5 案例分析2628.5.1 感知器分类2628.5.2 非线性可分的分类问题2648.5.3 基于反向传播网络拟合曲线266 8.6 习题271 8.7 思考题274第9章 智能规划276 9.1 规划问题276 9.2 状态空间搜索规划279 9.3 偏序规划282 9.4 命题逻辑规划286 9.5 分层任务网络规划288 9.6 非确定性规划290 9.7 多智能体规划292 9.8 案例分析2969.8.1 Shakey世界2969.8.2 规划问题的建模与规划系统的求解过程297 9.9 习题299 9.10 思考题300第10章 机器人学301 10.1 概述30110.1.1 机器人的分类30210.1.2 机器人的特性30310.1.3 机器人学的研究领域303 10.2 机器人系统30410.2.1 机器人系统的组成30410.2.2 机器人的工作空间30510.2.3 机器人的性能指标307 10.3 机器人的编程模式与语言308 10.4 机器人的应用与展望30910.4.1 机器人应用31010.4.2 机器人发展展望313 10.5 机器人足球案例分析31510.5.1 仿真平台31610.5.2 机器人运动程序31810.5.3 动作函数32110.5.4 足球比赛策略32210.5.5 定位球状态的判断方法32510.5.6 比赛规则326 10.6 习题326 10.7 思考题326参考文献328
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