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內(nèi)容簡介

　　《人工智能及其應(yīng)用》系統(tǒng)地闡述了人工智能的基本原理、方法和應(yīng)用技術(shù)，反映了人工智能領(lǐng)域比較成熟的研究內(nèi)容、最新進(jìn)展和動態(tài)。全書共有11章，除第1章緒論外，其余可劃分為兩大部分。第一部分為基本人工智能，包括第2至第4章的知識表示、搜索技術(shù)和不確定性推理，論述了人工智能的基本理論與技術(shù)。第二部分為人工智能的高級理論與技術(shù)，包括第5至第11章，主要涉及智能優(yōu)化算法、神經(jīng)計算、支持向量機(jī)、粗糙集、數(shù)據(jù)挖掘算法、智能搜索引擎和分形理論及應(yīng)用等人工智能的研究熱點(diǎn)?！度斯ぶ悄芗捌鋺?yīng)用》由淺入深、循序漸進(jìn)、條理清楚，力求科學(xué)、實用、可讀性強(qiáng)，能讓學(xué)生在有限的時間內(nèi)掌握人工智能的基本原理與應(yīng)用技術(shù)，為將來的開發(fā)和研究工作打下基礎(chǔ)?！度斯ぶ悄芗捌鋺?yīng)用》可作為高等院校信息類各專業(yè)的研究生教材，高年級本科生可選取部分內(nèi)容學(xué)習(xí)。也可供從事人工智能研究與應(yīng)用的科技工作者學(xué)習(xí)參考。

作者簡介

暫缺《人工智能及其應(yīng)用》作者簡介

圖書目錄

第1章緒論
1.1 人工智能的基本概念
1.2 人工智能的發(fā)展簡史
1.3 人工智能的三種觀點(diǎn)和三個學(xué)派
1.4 人工智能研究的內(nèi)容和領(lǐng)域
1.5 人工智能的發(fā)展及未來
習(xí) 題
第2章知識表示
2.1 知識表示的概述
2.2 謂詞邏輯法
2.2.1 一階謂詞的基本概念
2.2.2 謂詞邏輯表示方法
2.2.3 謂詞邏輯表示的特點(diǎn)
2.3 產(chǎn)生式表示方法
2.3.1 產(chǎn)生式基本形式
2.3.2 產(chǎn)生式系統(tǒng)的組成和求解過程
2.3.3 產(chǎn)生式系統(tǒng)的推理方式
2.3.4 產(chǎn)生式系統(tǒng)的特點(diǎn)
2.4 語義網(wǎng)絡(luò)法
2.4.1 語義網(wǎng)絡(luò)的基本概念
2.4.2 語義網(wǎng)絡(luò)的表示方法
2.4.3 語義網(wǎng)絡(luò)的推理過程
2.5 其他知識表示方法
2.5.1 框架表示法
2.5.2 劇本表示法
習(xí) 題
第3章搜索技朮
3.1 搜索的基本概念
3.1.1 狀態(tài)空間法
3.1.2 問題歸約法
3.1.3 搜索的分類與性能
3.2 狀態(tài)空間的盲目搜索
3.2.1 一般圖搜索過程
3.2.2 廣度優(yōu)先搜索
3.2.3 深度優(yōu)先搜索
3.2.4 代價樹搜索
3.3 狀態(tài)空間的啟發(fā)式搜索
3.3.1 啟發(fā)性信息和估價函數(shù)
3.3.2 A算法
3.3.3 A*算法
3.3.4 A*算法的性能分析
3.4 與／或樹的盲目搜索
3.4.1 與／或樹的一般搜索
3.4.2 與／或樹的廣度優(yōu)先搜索
3.4.3 與／或樹的深度優(yōu)先搜索
3.5 與／或樹的啟發(fā)式搜索
3.5.1 解樹的代價與希望樹
3.5.2 與／或樹的啟發(fā)式搜索過程
3.6 博弈搜索
3.6.1 博弈問題
3.6.2 極小極大搜索過程
3.6.3 α-β搜索過程
……
第4章不確定性推理
第5章智能優(yōu)化算法
第6章神經(jīng)計算
第7章支持向量機(jī)
第8章粗糙集
第9章數(shù)據(jù)挖掘算法
第10章智能搜索引擎
第11章分形理論及應(yīng)用