图书介绍
人工智能技术与方法PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- 夏定纯，徐涛编著 著
- 出版社： 武汉：华中科技大学出版社
- ISBN：756093109X
- 出版时间：2004
- 标注页数：245页
- 文件大小：12MB
- 文件页数：256页
- 主题词：
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图书目录
第1章 绪论1
1.1人工智能的研究1
1.1.1智能的含义1
1.1.2人工智能的定义2
1.1.3人工智能的研究方法3
1.2人工智能的发展4
1.2.1形成及第一个兴旺期（19561966）4
1.2.2萧条波折期（1967—1974）5
1.2.3第二个兴旺期（19751998）6
1.3人工智能的研究与应用7
第2章 知识表示10
2.1知识的基本概念10
2.1.1知识的特性11
2.1.2知识的分类12
2.1.3知识的表示方法13
2.2谓词逻辑表示15
2.2.1命题逻辑15
2.2.2谓词逻辑18
2.3产生式表示21
2.3.1产生式表示法21
2.3.2产生式系统22
2.3.3产生式系统的工作过程24
2.3.4产生式系统的主要优缺点24
2.4语义表示25
2.4.1语义网络25
2.4.2常用语义联系26
2.4.3语义网络求解问题的过程28
2.4.4语义网络表示法的主要优点28
2.5框架表示28
2.5.1框架的组成结构29
2.5.2常用的标准槽名31
2.5.3架系统中问题的求解34
2.6脚本表示34
第3章 基本推理原理38
3.1推理的基本概念38
3.1.1什么是推理38
3.1.2推理方法及其分类38
3.1.3推理的控制策略及其分类42
3.2推理的逻辑基础44
3.2.1谓词公式的解释44
3.2.2谓词公式的永真性与可满足性46
3.2.3谓词公式的范式46
3.2.4 置换与合一47
3.3自然演绎推理49
3.4归结演绎推理50
3.4.1子句集及其化简51
3.4.2海伯伦理论54
3.4.3鲁宾逊归结原理54
第4章 不确定推理60
4.1不确定推理概述60
4.1.1不确定推理的概念60
4.1.2不确定推理的基本问题61
4.1.3不确定性推理的方法63
4.2确定性方法63
4.2.1.可信度的概念64
4.2.2证据不确定性的表示64
4.2.3知识不确定性的表示65
4.2.4不确定性的推理计算66
4.2.5可信度方法应用举例67
4.3主观Bayes方法69
4.3.1知识不确定性的表示69
4.3.2证据不确定性的表示71
4.3.3不确定性的传递算法71
4.3.4举例74
4.3.5主观Bayes方法的主要优缺点75
4.4证据理论76
4.4.1知识的不确定表示76
4.4.2知识的不确定性的表示83
4.4.3证据的不确定性的表示83
4.4.4推理计算83
4.4.5举例85
4.4.6证据理论的主要优缺点86
第5章 搜索原理87
5.1搜索原理概述87
5.1.1搜索的概念87
5.1.2搜索方法的分类88
5.1.3状态空间、搜索空间和解路径89
5.1.4搜索成本89
5.2盲目搜索策略91
5.2.1回溯策略91
5.2.2图搜索策略95
5.2.3深度优先搜索98
5.2.4宽度优先搜索100
5.2.5等代价搜索102
5.3启发式搜索105
5.3.1启发式搜索概述105
5.3.2启发式搜索算法A112
5.3.3爬山策略搜索114
5.3.4启发式搜索算法A115
5.4博弈树搜索121
5.4.1博弈树搜索的概念121
5.4.2 Gndy博弈（完全取胜策略）123
5.4.3极小极大分析法125
5.4.4极小极大分析法实例126
5.4.5关于棋局态势p的静态估计函数f（p）的进一步讨论128
5.4.6α-β剪枝128
5.4.7其他改进方法132
第6章 模糊逻辑与推理技术134
6.1模糊逻辑134
6.1.1基本概念134
6.1.2模糊集合定义136
6.1.3模糊集合表示方法138
6.1.4模糊集合的运算139
6.1.5隶属函数142
6.1.6分解定理144
6.2模糊规则与推理147
6.2.1模糊语言147
6.2.2模糊关系150
6.2.3扩展原理153
6.2.4模糊规则与推理156
6.2.5模糊推理系统168
6.2.6模糊控制器171
第7章 神经网络178
7.1概述178
7.1.1基本概念178
7.1.2人工神经元181
7.1.3神经网络结构与学习182
7.1.4神经网络的发展189
7.1.5神经网络的特点190
7.2人工神经网络192
7.2.1感知器192
7.2.2自适应线性单元198
7.2.3多层前向网络201
7.2.5神经网络的应用211
第8章 进化计算218
8.1绪论218
8.1.1遗传与进化的概念218
8.1.2遗传算法（GA）221
8.2遗传算法基本原理228
8.2.1遗传算法的基本内容228
8.2.2适应度函数230
8.2.3遗传算法的编码232
8.2.4遗传算子234
8.2.5模式理论237
参考文献244