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第一编 传统人工智能基本原理2

第1章 绪论2

1.1人工智能概述2

1.2人工智能发展历程10

1.3人工智能主要研究与应用领域17

习题128

第2章 问题求解的基本原理29

2.1概述29

2.2盲目搜索策略32

2.3启发式搜索策略51

2.4与／或树的搜索策略56

2.5博弈树搜索策略61

2.6约束满足搜索策略73

习题278

第3章 知识表示80

3.1基本概念80

3.2一阶谓词逻辑表示法86

3.3产生式表示法100

3.4框架表示法108

3.5语义网络表示法123

3.6面向对象表示法137

3.7 Petri网表示法142

习题3147

第4章 经典逻辑推理150

4.1概述150

4.2命题逻辑推理154

4.3谓词逻辑推理159

4.4归结的完备性和合理性177

4.5基于规则的演绎推理186

习题4193

第5章 高级知识推理196

5.1经典逻辑系统的局限性196

5.2非单调推理198

5.3不确定性推理212

习题5246

第二编 计算智能理论250

第6章 模糊计算250

6.1模糊逻辑的数学基础250

6.2模糊关系258

6.3模糊逻辑的推理262

6.4模糊判决方法272

6.5模糊信息处理273

习题6278

第7章 神经计算280

7.1神经网络概述280

7.2感知器286

7.3 BP网络289

7.4 Hopfield网络293

7.5随机神经网络296

7.6基于神经网络知识表示与推理301

7.7神经网络的应用304

习题7306

第8章 进化计算309

8.1进化计算概述309

8.2遗传算法312

8.3进化策略基本理论325

8.4进化规划基本理论328

8.5进化计算的研究现状和发展趋势330

习题8334

第三编 人工智能应用部分338

第9章 专家系统338

9.1专家系统概述338

9.2问题求解的组织结构346

9.3知识获取351

9.4开发专家系统355

9.5专家系统开发工具361

9.6专家系统进展363

习题9367

第10章 机器学习368

10.1机器学习概述368

10.2机械学习375

10.3指导式学习378

10.4类比学习379

10.5解释学习382

10.6归纳学习386

习题10396

第11章 知识发现与数据挖掘397

11.1知识发现综述397

11.2知识发现所面临挑战和应用领域402

11.3数据挖掘概述405

11.4分类和预测408

11.5基于关联规则的挖掘418

11.6聚类分析技术429

11.7基于Web的智能挖掘443

习题11447

第12章 智能信息搜索技术449

12.1信息搜索概述449

12.2搜索引擎概述451

12.3智能搜索引擎461

12.4图像和动态网页的搜索470

习题12473

第13章 智能决策支持系统474

13.1决策支持系统发展概述474

13.2智能决策支持系统的结构477

13.3智能决策支持系统集成技术484

13.4智能决策支持系统的建造和实现487

13.5智能决策支持系统存在的问题和发展趋势493

习题13495

第14章Agent技术基础496

14.1概述496

14.2Agent的分类与应用504

14.3多Agent系统509

14.4多Agent系统通信机制511

14.5多Agent系统的协商与协调516

14.6多Agent系统的开发与应用519

习题14521

参考文献522