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第1章 人工智能概述1

1.1人工智能的概念1

1.1.1什么是人工智能1

1.1.2为什么要研究人工智能1

1.1.3人工智能的目标2

1.1.4人工智能的表现形式3

1.2人工智能的研究途径与方法3

1.2.1结构模拟，神经计算3

1.2.2功能模拟，符号推演4

1.2.3行为模拟，控制进化4

1.3人工智能的分支领域5

1.3.1基于脑功能模拟的领域划分5

1.3.2基于研究途径与实现技术的领域划分8

1.3.3基于应用领域的领域划分9

1.3.4基于应用系统的领域划分13

1.3.5基于计算机系统结构的领域划分14

1.3.6基于实现工具与环境的领域划分14

1.3.7基于体系结构的领域划分15

1.4人工智能的基本技术15

1.4.1推理技术16

1.4.2搜索技术16

1.4.3知识表示与知识库技术17

1.4.4 归纳技术17

1.4.5联想技术17

1.5人工智能的发展概况18

1.5.1人工智能学科的产生18

1.5.2符号主义途径发展概况18

1.5.3连接主义途径发展概况20

第9章 机器学习21

1.5.4当前发展趋势21

1.5.5我国人工智能研究发展简况22

习题一23

第2章 人工智能程序设计语言24

2.1综述24

2.1.1函数型语言24

2.1.2逻辑型语言24

2.1.3面向对象语言25

2.1.4混合型语言25

2.2函数型程序设计语言LISP26

2.2.1 LISP的程序结构与运行机制26

2.2.2 S－表达式27

2.2.3基本函数28

2.2.4 自定义函数31

2.2.5程序举例31

2.3逻辑型程序设计语言PROLOG32

2.3.1 PROLOG的语句32

2.3.2PROLOG程序34

2.3.3 PROLOG程序的运行机理35

2.4.1 Turbo PROLOG的程序结构38

2.4 Turbo PROLOG程序设计38

2.4.2 Turbo PROLOG的数据与表达式40

2.4.3输入与输出43

2.4.4分支与循环44

2.4.5动态数据库45

2.4.6表处理与递归46

2.4.7回溯控制49

2.4.8程序举例50

习题二53

第3章 基于谓词逻辑的机器推理55

3.1一阶谓词逻辑55

3.1.1谓词、函数、量词55

3.1.2谓词公式56

3.1.3谓词逻辑中的形式演绎推理58

3.2归结演绎推理62

3.2.1子句集62

3.2.2命题逻辑中的归结原理64

3.2.3替换与合一66

3.2.4谓词逻辑中的归结原理69

3.3应用归结原理求取问题答案71

3.4归结策略73

3.4.1问题的提出73

3.4.2几种常用的归结策略75

3.4.3归结策略的类型79

3.5归结反演程序举例80

3.6 Horn子句归结与逻辑程序82

3.6.1子句的蕴含表示形式82

3.6.2 Horn子句与逻辑程序83

3.7.2基于规则的演绎推理84

3.7.3王浩算法84

3.7.1 Bledsoe自然演绎法84

3.7非归结演绎推理84

习题三85

第4章 图搜索技术87

4.1状态图搜索87

4.1.1状态图87

4.1.2状态图搜索88

4.1.3穷举式搜索91

4.1.4启发式搜索93

4.1.5加权状态图搜索95

4.1.6启发式图搜索的A算法和A算法97

4.1.7状态图搜索策略小结98

4.2状态图问题求解99

4.2.1问题的状态图表示99

4.2.2状态图问题求解程序举例102

4.3与或图搜索109

4.3.1与或图109

4.3.2与或图搜索111

4.3.3启发式与或树搜索112

4.4与或图问题求解116

4.4.1问题的与或图表示116

4.4.2与或图问题求解程序举例118

4.5博弈树搜索119

4.5.1博弈树的概念119

4.5.2极小极大分析法120

习题四122

4.5.3α-β剪枝技术122

第5章 产生式系统125

5.1产生式规则125

5.1.1产生式规则125

5.1.2基于产生式的推理模式126

5.2产生式系统126

5.2.1产生式系统的组成126

5.2.2产生式系统的运行过程127

5.2.3控制策略与常用算法127

5.3产生式系统与图搜索130

5.4产生式系统的应用131

5.5.1产生式规则的程序语言实现132

5.5产生式系统的程序实现132

5.5.3动态数据库的程序实现134

5.5.4推理机的程序实现134

5.5.2规则库的程序实现134

习题五135

第6章 知识表示136

6.1知识及其表示136

6.1.1知识的概念136

6.1.2知识表示137

6.1.3知识表示的语言实现138

6.2框架138

6.2.1框架的概念138

6.2.2框架的表达能力140

6.2.3基于框架的推理141

6.2.4框架的程序语言实现142

6.3语义网络143

6.3.1语义网络的概念143

6.3.2语义网络的表达能力144

6.3.3基于语义网络的推理147

6.3.4语义网络的程序语言实现147

6.4面向对象知识表示148

习题六150

第7章 不确定性处理152

7.1不确定性及其类型152

7.2不确定性知识的表示153

7.2.1随机性知识的表示153

7.2.2模糊性知识的表示155

7.2.3模糊集合与模糊逻辑156

7.2.4多值逻辑158

7.2.5非单调逻辑158

7.2.6时序逻辑159

7.3不确定性推理的一般模式159

7.4确定性理论160

7.5证据理论161

7.5.1基本概念161

7.5.2基于证据理论的不确定性推理164

7.6模糊推理166

7.6.1语言变量，语言值166

7.6.2用模糊（关系）集合表示模糊规则166

7.6.3模糊关系合成167

7.6.4基于关系合成的模糊推理168

7.6.5模糊推理的应用与发展169

习题七170

第8章 专家系统172

8.1专家系统的概念172

8.1.1什么是专家系统172

8.1.3专家系统的类型173

8.1.2专家系统的特点173

8.1.5专家系统与知识工程174

8.1.4专家系统与知识系统174

8.1.6专家系统与人工智能175

8.2专家系统的结构175

8.2.1概念结构175

8.2.2实际结构176

8.2.3网络与分布式结构178

8.2.4黑板模型178

8.3专家系统的应用与发展概况180

8.3.1专家系统的意义180

8.3.2专家系统的应用180

8.3.3专家系统的发展概况181

8.4专家系统实例185

8.4.1 PROSPECTOR的功能与结构185

8.4.2知识表示186

8.4.3主观贝叶斯推理模型191

8.4.4控制策略196

8.4.5解释系统 .197

8.5专家系统设计与实现198

8.5.1一般步骤与方法198

8.5.2快速原型与增量式开发199

8.5.3知识获取199

8.5.4知识表示与知识描述语言设计200

8.5.5知识库与知识库管理系统设计200

8.5.6推理机与解释功能设计202

8.5.7系统结构设计203

8.5.8人机界面设计204

8.6专家系统开发工具与环境204

8.6.1专家系统开发工具204

8.6.2专家系统开发环境206

8.7.2模糊专家系统207

8.7.1深层知识专家系统207

8.7新一代专家系统研究207

8.7.4大型协同分布式专家系统208

8.7.3神经网络专家系统208

8.7.5网上（多媒体）专家系统209

8.7.6事务处理专家系统209

习题八209

9.1符号学习211

9.1.1记忆学习211

9.1.2传授学习212

9.1.3演绎学习213

9.1.4类比学习213

9.1.5示例学习213

9.1.6发现学习215

9.1.7解释学习216

9.2神经网络学习217

9.2.2人工神经元218

9.2.1生物神经元218

9.2.3神经网络219

9.2.4神经网络学习221

9.2.5 BP网络及其学习举例223

9.2.6神经网络模型225

9.3知识发现与数据挖掘227

9.3.1知识发现的一般过程227

9.3.2知识发现的任务228

9.3.3知识发现的方法229

9.3.4知识发现的对象229

9.4遗传算法230

习题九232

第10章 自然语言理解233

10.1简单句理解233

10.1.1理解的实现过程233

10.1.2语法分析234

10.1.3语义分析236

10.2复合句理解236

10.3转换文法和转换网络238

10.3.1转换文法238

10.3.2转换网络239

习题十240

第11章 智能化网络241

11.1智能网络241

11.1.1什么是智能网络241

11.1.2为什么要建智能网242

11.2 网络的智能化管理与控制243

11.3网上信息的智能化检索244

11.3.1搜索引擎244

11.3.2智能搜索引擎244

习题十一246

11.3.3基于Agent的网上信息查询246

第12章 Agent技术247

12.1什么是Agent247

12.2 Agent的类型247

12.3 Agent的结构248

12.4 多Agent系统248

12.5Agent的实现工具250

12.6 Agent技术的发展与应用250

12.7智能机器人简介251

习题十二255

上机实习指导256

实习一 PROLOG语言编程练习256

实习二 图搜索问题求解257

实习三 小型专家系统（原型）设计257

名词索引261

主要参考文献271