人工智能及其應(yīng)用（第4版）

定　價(jià)：￥39.00

作　者：	蔡自興，徐光祐主編
出版社：	清華大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	人工智能

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ISBN：	9787302220428	出版時(shí)間：	2010-05-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	397	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　《人工智能及其應(yīng)用（第4版）》共10章。第1章敘述人工智能的概況和不同學(xué)派的認(rèn)知觀。第2章和第3章研究人工智能的知識(shí)表示方法和搜索推理技術(shù)。第4章探討不確定性推理的主要方法。第5章闡述計(jì)算智能的基本知識(shí)。第6章~第10章逐一討論了人工智能的主要應(yīng)用領(lǐng)域，包括專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、自動(dòng)規(guī)劃、分布式人工智能和自然語(yǔ)言理解等。與第三版本科生用書(shū)相比，許多內(nèi)容都是第一次出現(xiàn)的，如本體論和非經(jīng)典推理、粒群優(yōu)化和蟻群計(jì)算、決策樹(shù)學(xué)習(xí)和增強(qiáng)學(xué)習(xí)、詞法分析和語(yǔ)料庫(kù)語(yǔ)言學(xué)，以及路徑規(guī)劃和基于Web的專家系統(tǒng)等。其他章節(jié)也在第三版的基礎(chǔ)上作了相應(yīng)的修改、精簡(jiǎn)或補(bǔ)充?！度斯ぶ悄芗捌鋺?yīng)用（第4版）》可作為高等院校有關(guān)專業(yè)本科生和研究生的人工智能課程教材，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(jiǎn)介

　　蔡自興，中南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師、學(xué)位委員會(huì)主席。聯(lián)合國(guó)工業(yè)與發(fā)展組織（UNIDO）審定的聯(lián)合國(guó)專家、國(guó)際導(dǎo)航與運(yùn)動(dòng)控制科學(xué)院院士、紐約科學(xué)院院士、IEEE高級(jí)會(huì)員、首屆全國(guó)高校國(guó)家級(jí)教學(xué)名師。歷任第八屆湖南省政協(xié)副主席兼文教衛(wèi)體委員會(huì)主任，全國(guó)政協(xié)第九屆和第十屆委員會(huì)委員，兼任中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)副理事長(zhǎng)及智能機(jī)器人專業(yè)委員會(huì)主任、中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)理事、中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)模式識(shí)別與人工智能專業(yè)委員會(huì)委員等，并任美國(guó)倫塞勒大學(xué)、俄羅斯科學(xué)院圣彼德堡自動(dòng)化與信息學(xué)研究所、丹麥技術(shù)大學(xué)、北京大學(xué)信息科學(xué)中心、中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所、國(guó)防科技大學(xué)、北京航空航天大學(xué)、北京郵電大學(xué)等校客座教授／客座研究員等。主要從事智能系統(tǒng)、人工智能、智能控制、智能機(jī)器人研究。主持并完成科教研究30多項(xiàng)，其中獲國(guó)際獎(jiǎng)勵(lì)2項(xiàng)，國(guó)家級(jí)獎(jiǎng)勵(lì)2項(xiàng)，省部級(jí)以上獎(jiǎng)勵(lì)12項(xiàng)。已在國(guó)內(nèi)外發(fā)表學(xué)術(shù)論文600多篇，出版專著、教材30多部，如《人工智能及其應(yīng)用》、《機(jī)器人學(xué)》、《智能控制》和Intelligent Control， Principles，Techniques and Applications等。此外，還主持國(guó)家級(jí)精品課程（2門）、國(guó)家級(jí)教學(xué)團(tuán)隊(duì)和全國(guó)雙語(yǔ)教學(xué)示范課程等國(guó)家教育部質(zhì)量工程項(xiàng)目。徐光祐，1963年畢業(yè)于清華大學(xué)自動(dòng)控制系并留校任教。1982年至1984年美國(guó)普度（Purdue）大學(xué)訪問(wèn)學(xué)者。1993年至1994年美國(guó)伊利諾伊（lllinois）大學(xué)訪問(wèn)教授。1998年至1999年德國(guó)西門子公司研究所訪問(wèn)科學(xué)家?，F(xiàn)為清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系責(zé)任教授，博士生導(dǎo)師，IEEE高級(jí)會(huì)員，國(guó)際測(cè)量學(xué)會(huì)IMEKO，Tc-10中國(guó)代表，International Journal of Biomedical Soft Computing and Human Sciences副主編，曾任中國(guó)圖象圖形學(xué)會(huì)多媒體技術(shù)委員會(huì)主席，中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào)副主編。主持和完成近20項(xiàng)“863”、國(guó)家自然科學(xué)基金、國(guó)家科技攻關(guān)等重要的國(guó)家科研任務(wù).其中包括自然科學(xué)重點(diǎn)基金項(xiàng)目“分布式多媒體信息處理方法學(xué)及支撐平臺(tái)研究”（1993-1995）和“211”重點(diǎn)項(xiàng)目“分布式人機(jī)交互”（1997-2000），均取得優(yōu)秀成果。還是第一屆全國(guó)優(yōu)秀博士學(xué)位論文的導(dǎo)師。已獲得國(guó)家和部委各種科技進(jìn)步獎(jiǎng)勵(lì)11項(xiàng)。

圖書(shū)目錄

第1章緒論
1．1 人工智能的定義與發(fā)展
1．1．1 人工智能的定義
1．1．2 人工智能的起源與發(fā)展
1．2 人工智能的各種認(rèn)知觀
1．2．1 人工智能各學(xué)派的認(rèn)知觀
1. 2．2 人工智能的爭(zhēng)論
1．3 人類智能與人工智能
1．3．1 智能信息處理系統(tǒng)的假設(shè)
1．3．2 人類智能的計(jì)算機(jī)模擬
1．4 人工智能的研究目標(biāo)和內(nèi)容
1．4．1 人工智能的研究目標(biāo)
1．4．2 人工智能研究的基本內(nèi)容
1．5 人工智能研究的主要方法
1．6 人工智能的研究與應(yīng)用領(lǐng)域
1．7 本書(shū)概要
習(xí)題
第2章知識(shí)表示方法
2．1 狀態(tài)空間表示
2．1．1 問(wèn)題狀態(tài)描述
2．1．2 狀態(tài)圖示法
2．2 問(wèn)題歸約表示
2．2．1 問(wèn)題歸約描述
2．2．2 與或圖表示
2．3 謂詞邏輯表示
2．3．1 謂詞演算
2．3．2 謂詞公式
2．3．3 置換與合一
2．4 語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)表示
2．4．1 二元語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)的表示
2．4．2 多元語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)的表示
2．4．3 語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)的推理過(guò)程
2．5 框架表示
2．5．1 框架的構(gòu)成
2．5．2 框架的推理
2．6 本體技術(shù)
2．6．1 本體的概念
2．6．2 本體的組成與分類
2．6．3 本體的建模
2．7 過(guò)程表示
2．8 小結(jié)
習(xí)題
第3章確定性推理
3．1 圖搜索策略
3．2 盲目搜索
3．2．1 寬度優(yōu)先搜索
3．2．2 深度優(yōu)先搜索
3．2．3 等代價(jià)搜索
3．3 啟發(fā)式搜索
3．3．1 啟發(fā)式搜索策略和估價(jià)函數(shù)
3．3．2 有序搜索
3．3．3 A＃算法
3．4 消解原理
3．4．1 子句集的求取
3．4．2 消解推理規(guī)則
3．4．3 含有變量的消解式
3．4．4 消解反演求解過(guò)程
3．5 規(guī)則演繹系統(tǒng)
3．5．1 規(guī)則正向演繹系統(tǒng)
3．5．2 規(guī)則逆向演繹系統(tǒng)
3．5．3 規(guī)則雙向演繹系統(tǒng)
3．6 產(chǎn)生式系統(tǒng)
3．6．1 產(chǎn)生式系統(tǒng)的組成
3．6．2 產(chǎn)生式系統(tǒng)的推理
3．6．3 產(chǎn)生式系統(tǒng)舉例
3．7 非單調(diào)推理
3．7．1 缺省推理
3．7．2 真值維持系統(tǒng)
3．8 小結(jié)
習(xí)題
第4章非經(jīng)典推理
4．1 經(jīng)典推理和非經(jīng)典推理
4．2 不確定性推理
4．2．1 不確定性的表示與量度
4．2．2 不確定性的算法
4．3 概率推理
4．3．1 概率的基本性質(zhì)和計(jì)算公式
4．3．2 概率推理方法
4．4 主觀貝葉斯方法
4．4．1 知識(shí)不確定性的表示
4．4．2 證據(jù)不確定性的表示
4．4．3 主觀貝葉斯方法的推理過(guò)程
4．5 可信度方法
4．5．1 基于可信度的不確定性表示
4．5．2 可信度方法的推理算法
4．6 證據(jù)理論
4．6．1 證據(jù)理論的形式化描述
4．6．2 證據(jù)理論的不確定性推理模型
4．6．3 推理示例
4．7 小結(jié)
習(xí)題
第5章計(jì)算智能
5．1 概述
5．2 神經(jīng)計(jì)算
5．2．1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的進(jìn)展
5．2．2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
5．2．3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)示例及其算法
5．2．4 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)表示與推理
5．3 模糊計(jì)算
5．3．1 模糊集合、模糊邏輯及其運(yùn)算
5．3．2 模糊邏輯推理
5．4 遺傳算法
5．4．1 遺傳算法的基本機(jī)理
5．4．2 遺傳算法的求解步驟
5．5 人工生命
5．5．1 人工生命研究的起源和發(fā)展
5．5．2 人工生命的定義和研究意義
5．5．3 人工生命的研究?jī)?nèi)容和方法
5．5．4 人工生命實(shí)例
5．6 粒群優(yōu)化
5．6．1 群智能和粒群優(yōu)化概述
5．6．2 粒群優(yōu)化算法
5．7 蟻群算法
5．7．1 蟻群算法理論
5．7．2 蟻群算法的研究與應(yīng)用
5．8 小結(jié)
習(xí)題
第6章專家系統(tǒng)
6．1 專家系統(tǒng)概述
6．1．1 專家系統(tǒng)的特點(diǎn)
6．1．2 專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和建造步驟
6．2 基于規(guī)則的專家系統(tǒng)
6．2．1 基于規(guī)則專家系統(tǒng)的工作模型和結(jié)構(gòu)
6．2．2 基于規(guī)則專家系統(tǒng)的特點(diǎn)
6．3 基于框架的專家系統(tǒng)
6．3．1 基于框架專家系統(tǒng)的定義、結(jié)構(gòu)和設(shè)計(jì)方法
6．3．2 基于框架專家系統(tǒng)的繼承、槽和方法
6．4 基于模型的專家系統(tǒng)
6．4．1 基于模型專家系統(tǒng)的提出
6．4．2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的專家系統(tǒng)
6．5 基于Web的專家系統(tǒng)
6．5．1 基于Web專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)
6．5．2 基于Web專家系統(tǒng)的實(shí)例
6．6 新型專家系統(tǒng)
6．6．1 新型專家系統(tǒng)的特征
6．6．2 分布式專家系統(tǒng)
6．6．3 協(xié)同式專家系統(tǒng)
6．7 專家系統(tǒng)設(shè)計(jì)
6．7．1 專家知識(shí)的描述
……
第7章機(jī)器學(xué)習(xí)
第8章自動(dòng)規(guī)劃
第9章分布式人工智能與Agent（真體）
第10章自然語(yǔ)言理解
結(jié)束語(yǔ)
參考文獻(xiàn)
索引