人工智能及其應(yīng)用

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章知識表示……………………………………………………………17 2．1 知識與知識表示的概念………………………………………………………………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知識獲取……………………………………………………………………………168 6．5專家系統(tǒng)的建立……………………………………………………………………171 6．6專家系統(tǒng)實例………………………………………………………………………177 6．7專家系統(tǒng)的開發(fā)工具………………………………………………………………186 思考題…………………………………………………………………………………192 第7章機器學(xué)習(xí)……………………………………………………………193 7．1機器學(xué)習(xí)的基本概念………………………………………………………………193 7．2機械式學(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………………………………………………………………………301