人工智能导论 第三版 作者：王万良 编著出版时间： 2011年版丛编项： 浙江省高等学校重点教材容简介 《人工智能导论（第3版）》是一本内容基础性强、可读性好、适合讲授的人工智能教材。读者通过学习《人工智能导论（第3版）》，能够掌握人工智能的基本知识，并能了解人工智能研究的一些前沿内容，为进一步学习人工智能理论与应用奠定基础。《人工智能导论（第3版）》共11章。第1章绪论；第2章知识表示；第3章确定性推理方法；第4章不确定性推理方法；第5章搜索求解策略；第6章遗传算法及其应用；第7章专家系统与机器学习；第8章人工神经网络及其应用；第9章智能体与多智能体系统；第10章自然语言处理及其应用；第11章人工智能在游戏设计中的应用。附录中给出了《人工智能导论（第3版）》部分习题的简要解答。《人工智能导论（第3版）》可作为电气信息类、机械类、电子信息科学类以及其他专业的本科生学习人工智能课程的教材。由于书中几大部分内容相对独立，教师可以根据课程计划灵活选择相关内容。目录第1章 绪论1.1 人工智能的基本概念1.1.1 智能的概念1.1.2 智能的特征1.1.3 人工智能1.2 人工智能的发展简史1.2.1 孕育1.2.2 形成1.2.3 发展1.3 人工智能研究的基本内容1.4 人工智能的主要研究领域1.5 小结思考题第2章 知识表示2.1 知识与知识表示的概念2.1.1 知识的概念2.1.2 知识的特性2.1.3 知识的表示2.2 一阶谓词逻辑表示法2.2.1 命题2.2.2 谓词2.2.3 谓词公式2.2.4 谓词公式的性质2.2.5 一阶谓词逻辑知识表示方法2.2.6 一阶谓词逻辑表示法的特点2.3 产生式表示法2.3.1 产生式2.3.2 产生式系统2.3.3 产生式系统的例子——动物识别系统2.3.4 产生式表示法的特点2.4 框架表示法2.4.1 框架的一般结构2.4.2 用框架表示知识的例子2.4.3 框架表示法的特点2.5 小结思考题习题第3章 确定性推理方法3.1 推理的基本概念3.1.1 推理的定义3.1.2 推理方式及其分类3.1.3 推理的方向3.1.4 冲突消解策略3.2 自然演绎推理3.3 谓词公式化为子句集的方法3.4 鲁宾逊归结原理3.5 归结反演3.6 应用归结原理求解问题3.7 小结思考题习题第4章 不确定性推理方法4.1 不确定性推理的概念4.2 可信度方法4.3 证据理论4.3.1 概率分配函数4.3.2 信任函数4.3.3 似然函数4.3.4 概率分配函数的正交和（证据的组合）4.3.5 基于证据理论的不确定性推理4.4 模糊推理方法4.4.1 模糊逻辑的提出与发展4.4.2 模糊集合4.4.3 模糊集合的运算4.4.4 模糊关系与模糊关系的合成4.4.5 模糊推理4.4.6 模糊决策4.4.7 模糊推理的应用4.5 小结思考题习题第5章 搜索求解策略5.1 搜索的概念5.1.1 搜索的基本问题与主要过程5.1.2 搜索策略5.2 状态空间的搜索策略5.2.1 状态空间表示法5.2.2 状态空间的图描述5.3 盲目的图搜索策略5.3.1 回溯策略5.3.2 宽度优先搜索策略5.3.3 深度优先搜索策略5.4 启发式图搜索策略5.4.1 启发式策略5.4.2 启发信息和估价函数5.4.3 A搜索算法5.4.4 A搜索算法及其特性分析5.5 小结思考题习题第6章 遗传算法及其应用6.1 遗传算法的产生与发展6.1.1 遗传算法的生物学背景6.1.2 遗传算法的基本思想6.1.3 遗传算法的发展历史6.1.4 设计遗传算法的基本内容6.2 遗传算法的基本算法6.2.1 编码6.2.2 群体设定6.2.3 适应度函数6.2.4 选择6.2.5 交叉6.2.6 变异6.2.7 遗传算法的一般步骤6.2.8 遗传算法的特点6.3 遗传算法的改进算法6.3.1 双倍体遗传算法6.3.2 双种群遗传算法6.3.3 自适应遗传算法6.4 遗传算法的应用6.5 小结思考题习题第7章 专家系统与机器学习7.1 专家系统的产生和发展7.2 专家系统的概念7.2.1 专家系统的定义7.2.2 专家系统的特点7.2.3 专家系统的类型7.2.4 专家系统的应用7.3 专家系统的工作原理7.3.1 专家系统的一般结构7.3.2 知识库7.3.3 推理机7.3.4 数据库7.3.5 知识获取机构7.3.6 人机接口7.3.7 解释机构7.4 知识获取的主要过程与模式7.4.1 知识获取的过程7.4.2 知识获取的模式7.5 机器学习7.5.1 机器学习的基本概念7.5.2 机器学习的分类……第8章 人工神经网络及其应用第9章 智能体与多智能体系统第10章 自然语言处理及其应用第11章 人工智能在游戏设计中的应用附录参考文献 上一篇: 人工免疫系统与GIS空间分析应用 下一篇: 人工免疫系统及其数据挖掘应用研究
