人工智能及其應(yīng)用

定　價(jià)：￥40.00

作　者：	尚福華等編著
出版社：	石油工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787502150549	出版時(shí)間：	2005-05-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	26cm	頁(yè)數(shù)：	333	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書是作者積累多年教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，參考國(guó)內(nèi)外大量文獻(xiàn)資料，追蹤當(dāng)代人工智能發(fā)展趨勢(shì)而寫成的教材。全書共分七篇。第一篇講述模擬人類自然推理的不確定性椎理方法和非單調(diào)推理方法：包括專家系統(tǒng)MYCIN的不確定性椎理方法、主觀Bayes方法、模糊推理、證據(jù)理論和非單調(diào)推理;第二篇講述機(jī)器學(xué)習(xí)的概念與方法：包括概念學(xué)習(xí)、決策樹學(xué)習(xí)和學(xué)習(xí)規(guī)則集合;第二篇講述計(jì)算智能：包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法和其它計(jì)算智能方法;第四篇講述如何在機(jī)器上實(shí)現(xiàn)人類的語(yǔ)言、視覺(jué)和聽(tīng)覺(jué)：包括語(yǔ)法和語(yǔ)義分析、基于語(yǔ)料庫(kù)的自然語(yǔ)言理解、計(jì)算機(jī)視，覺(jué)和語(yǔ)音處理;第五篇介紹蓬勃發(fā)展的分布式人工智能和Agent技術(shù);第六篇介紹人工智能的三個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域：即漢語(yǔ)自然語(yǔ)言處理、光學(xué)文字識(shí)別及移動(dòng)Agent技術(shù);第七篇是作者對(duì)于人工智能的現(xiàn)在與未來(lái)的思考。本書敘述簡(jiǎn)明清晰，邏輯性強(qiáng)，可作為高等學(xué)校相關(guān)專業(yè)研究生和高年級(jí)本科生的教材，也可供從事人工智能研究與應(yīng)用的專業(yè)人員參考。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《人工智能及其應(yīng)用》作者簡(jiǎn)介

圖書目錄

第1章緒論……………………………………………………………………1 1．1人工智能的基本概念…………………………………………………………………1 1. 2人工智能的發(fā)展簡(jiǎn)史…………………………………………………………………5 1．3人工智能研究的基本內(nèi)容……………………………………………………………9 1．4人工智能的主要研究領(lǐng)域……………………………………………………………11 思考題………………………………………………………………………………………16 第2章知識(shí)表示……………………………………………………………17 2．1 知識(shí)與知識(shí)表示的概念………………………………………………………………17 2．2一階謂詞邏輯表示法…………………………………………………………………21 2. 3產(chǎn)生式表示法…………………………………………………………………………30 2．4框架表示法……………………………………………………………………………37 2．5語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)表示法………………………………………………………………………42 思考題………………………………………………………………………………………48 習(xí)題…………………………………………………………………………………………49 第3章確定性推理方法……………………………………………………51 3．1推理的基本概念………………………………………………………………………51 3．2自然演繹推理…………………………………………………………………………61 3. 3謂詞公式化為子句集的方法…………………………………………………………63 3．4海伯倫定理……………………………………………………………………………68 3．5魯賓遜歸結(jié)原理………………………………………………………………………70 3．6歸結(jié)反演………………………………………………………………………………74 3．7應(yīng)用歸結(jié)原理求解問(wèn)題………………………………………………………………77 思考題………………………………………………………………………………………80 習(xí)題…………………………………………………………………………………………80 第4章．不確定性推理方法…………………………………………………83 4．1 不確定性推理的基本概念…………………………………………………………83 4．2概率方法………………………………………………………………………………87 4. 3主觀Baves方法………………………………………………………………………90 4．4可信度方法…………………………………………………………………………101 4．5證據(jù)理論……………………………………………………………………………105 4．6模糊推理方法………-………………………………………………………………11 1 思考題……………………………………………………………………………………126 習(xí)題…………………………………………………………………………………………………‘…………………’。126 第5章搜索求解策略………………………………………………………129 5．1搜索的概念…………………………………………………………………………129 5．2~t狀態(tài)空間的搜索策略………………………………………………………………131 5．3盲目的圖搜索策略…………………………………………………………………135 5．4啟發(fā)式圖搜索策略…………………………………………………………………144 5．5與／或圖搜索策略……………………………………………………………………155 思考題……………………………………………………………………………………157 習(xí)題………………………………………………………………………………………157 第6章專家系統(tǒng)…………………………………………………………………159 6．1專家系統(tǒng)的產(chǎn)生和發(fā)展……………………………………………………………159 6．2專家系統(tǒng)的概念……………………………………………………………………160 6．3專家系統(tǒng)的工作原理………………………………………………………………165 6．4知識(shí)獲取……………………………………………………………………………168 6．5專家系統(tǒng)的建立……………………………………………………………………171 6．6專家系統(tǒng)實(shí)例………………………………………………………………………177 6．7專家系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)工具………………………………………………………………186 思考題…………………………………………………………………………………192 第7章機(jī)器學(xué)習(xí)……………………………………………………………193 7．1機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念………………………………………………………………193 7．2機(jī)械式學(xué)習(xí)…………………………………………………………………………199 7．3指導(dǎo)式學(xué)習(xí)…………………………………………………………………………200 7．4 歸納學(xué)習(xí)……………………………………………………………………………201 7．5類比學(xué)習(xí)……………………………………………………………………………208 7．6解釋學(xué)習(xí)……………………………………………………………………………211 7．7機(jī)器學(xué)習(xí)方法的比較與展望………………………………………………………214 思考題……………………………………………………………………………………216 第8章人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用……………………………………………217 8．1神經(jīng)元與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)…………………………………………………………………217 8．2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其學(xué)習(xí)算法…………………………………………………………221 8．3 BF，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在軟測(cè)量中的應(yīng)用……………………………………………………225 8．4 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用………………………………………………………228 8．5 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法求解TSF……………………………………………240 8．6 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法求解ISP………………………………………………242 思考題……………………………………………………………………………………252 習(xí)題………………………………………………………………………………………252 第9章遺傳算法及其應(yīng)用…………………………………………………253 9．1遺傳算法的產(chǎn)生與發(fā)展……………………………………………………………253 9．2遺傳算法的基本算法………………………………………………………………256 9．3遺傳算法的改進(jìn)算法………………………………………………………………271 9．4基于遺傳算法的生產(chǎn)調(diào)度方法……………………………………………………277 思考題……………………………………………………………………………………285 習(xí)題………………………………………………………………………………………285 附錄習(xí)題解答………………………………………………………………286 參考文獻(xiàn)………………………………………………………………………301