人工智能與人工生命

第1章　緒論
　1.1　什么是人工智能
　1.1.1　智能的概念
　1.1.2　人工智能
　1.2　人工智能的產(chǎn)生與發(fā)展
　1.2.1　孕育期
　1.2.2　形成期
　1.2.3　發(fā)展期
　1.3　人工智能的研究方法及基本內(nèi)容
　1.3.1　人工智能的研究方法
　1.3.2　人工智能研究的基本內(nèi)容
　1.4　人工智能的研究領(lǐng)域
　習(xí)題1
第2章　知識(shí)表示方法
　2.1　概述
　2.1.1　什么是知識(shí)
　2.1.2　知識(shí)的特性
　2.1.3　知識(shí)的分類
　2.1.4　知識(shí)的表示
　.2.2　一階謂詞邏輯表示法
　2.2.1　邏輯基礎(chǔ)
　2.2.2　謂詞邏輯表示方法
　2.2.3　一階謂詞邏輯表示法的特點(diǎn)
　2.3　產(chǎn)生式表示法
　2.3.1　產(chǎn)生式的基本形式
　2.3.2　產(chǎn)生式表示知識(shí)的方法
　2.3.3　產(chǎn)生式系統(tǒng)的組成
　2.3.4　產(chǎn)生式系統(tǒng)的推理方式
　2.3.5　產(chǎn)生式表示法的特點(diǎn)
　2.4　語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)表示法
　2.4.1　語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)
　2.4.2　基本命題的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)表示
　2.4.3　連接詞在語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)中的表示方法
　2.4.4　變?cè)土吭~在語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)中的表示方法
　2.4.5　語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)的推理過(guò)程
　2.4.6　語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)表示法的特征
　2.5　框架表示法
　2.5.1　框架的結(jié)構(gòu)
　2.5.2　框架舉例
　2.5.3　框架表示法的特點(diǎn)
　2.6　其他表示方法
　2.6.1　面向?qū)ο蟮谋硎痉?br />　2.6.2　過(guò)程表示法
　習(xí)題2
第3章　確定性推理
　3.1　推理的基本概念
　3.1.1　什么叫推理
　3.1.2　推理方式及其分類
　3.1.3　推理的方向
　3.1.4　沖突消解策略
　3.2　推理的邏輯基礎(chǔ)
　3.2.1　謂詞公式的解釋
　3.2.2　謂詞公式的永真性與可滿足性
　3.2.3　謂詞公式的等價(jià)性與永真蘊(yùn)涵性
　3.2.4　謂詞公式的范式
　3.2.5　置換與合一
　3.3　自然演繹推理
　3.3.1　自然演繹推理的概念
　3.3.2　利用演繹推理解決問(wèn)題
　3.3.3　演繹推理的特點(diǎn)
　3.4　歸結(jié)演繹推理
　3.4.1　子句
　3.4.2　herbrand理論
　3.4.3　魯濱遜歸結(jié)原理
　3.4.4　歸結(jié)策略
　3.4.5　使用歸結(jié)原理證明問(wèn)題
　3.4.6　用歸結(jié)原理求解問(wèn)題
　3.5　基于規(guī)則的演繹推理
　3.5.1　規(guī)則正向演繹推理
　3.5.2　規(guī)則逆向演繹推理
　習(xí)題3
第4章　不確定性推理
　4.1　不確定性推理概述
　4.1.1　不確定性推理的概念
　4.1.2　不確定性推理方法的分類
　4.1.3　不確定性推理中的基本問(wèn)題
　4.2　可信度方法
　4.2.1　可信度概念
　4.2.2　cf模型
　4.2.3　可信度方法應(yīng)用舉例
　4.3　主觀bayes方法
　4.3.1　基本bayes公式
　4.3.2　主觀bayes方法及其推理網(wǎng)絡(luò)
　4.3.3　知識(shí)不確定性的表示
　4.3.4　證據(jù)不確定性的表示
　4.3.5　不確定性的推理計(jì)算
　4.3.6　結(jié)論不確定性的合成與更新算法
　4.3.7　主觀bayes方法應(yīng)用舉例
　4.4　證據(jù)理論
　4.4.1　證據(jù)理論的形式化描述
　4.4.2　證據(jù)理論的不確定性推理模型
　4.4.3　推理示例
　習(xí)題4
第5章　搜索策略
　5.1　搜索的基本概念
　5.1.1　搜索的概念
　5.1.2　搜索的種類
　5.2　狀態(tài)空間搜索
　5.2.1　狀態(tài)空間法
　5.2.2　狀態(tài)空間盲目搜索法
　5.2.3　啟發(fā)式搜索法
　5.3　問(wèn)題歸約法
　5.3.1　問(wèn)題歸約描述
　5.3.2　與或圖表示
　5.3.3　ao算法
　習(xí)題5
第6章　機(jī)器學(xué)習(xí)
　6.1　機(jī)器學(xué)習(xí)的概念
　6.1.1　學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)
　6.1.2　機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展過(guò)程
　6.1.3　學(xué)習(xí)系統(tǒng)
　6.1.4　機(jī)器學(xué)習(xí)的主要策略
　6.2　記憶學(xué)習(xí)
　6.3　歸納學(xué)習(xí)
　6.3.1　示例學(xué)習(xí)
　6.3.2　決策樹(shù)學(xué)習(xí)
　6.4　解釋學(xué)習(xí)
　6.4.1　解釋學(xué)習(xí)概述
　6.4.2　解釋學(xué)習(xí)的基本原理
　6.4.3　解釋學(xué)習(xí)的基本過(guò)程
　6.4.4　領(lǐng)域知識(shí)的完善性
　6.5　基于案例的推理
　6.5.1　cbr系統(tǒng)的特點(diǎn)
　6.5.2　cbr系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)
　6.5.3　學(xué)習(xí)方法
　6.5.4　結(jié)論
　6.6　案例推理在故障診斷系統(tǒng)中的應(yīng)用
　6.6.1　案例庫(kù)的組織
　6.6.2　案例檢索策略
　6.6.3　故障診斷流程
　6.6.4　自行火炮發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷
　習(xí)題6
第7章　專家系統(tǒng)
　7.1　專家系統(tǒng)概述
　7.1.1　專家系統(tǒng)的產(chǎn)生與發(fā)展
　7.1.2　專家系統(tǒng)的定義
　7.1.3　專家系統(tǒng)的種類
　7.1.4　專家系統(tǒng)的特點(diǎn)
　7.2　專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)
　7.2.1　綜合數(shù)據(jù)庫(kù)
　7.2.2　知識(shí)庫(kù)
　7.2.3　知識(shí)獲取
　7.2.4　推理機(jī)
　7.2.5　解釋器
　7.2.6　人－機(jī)接口
　7.3　專家系統(tǒng)的設(shè)計(jì)
　7.3.1　開(kāi)發(fā)專家系統(tǒng)的基本要求
　7.3.2　專家系統(tǒng)建造步驟
　7.4　新型專家系統(tǒng)
　7.4.1　新型專家系統(tǒng)的特征
　7.4.2　分布式專家系統(tǒng)
　7.4.3　協(xié)同式專家系統(tǒng)
　7.5　空調(diào)機(jī)組故障診斷專家系統(tǒng)的設(shè)計(jì)
　7.5.1　專家系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
　7.5.2　系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)流程
　7.5.3　知識(shí)庫(kù)的實(shí)現(xiàn)
　7.5.4　推理機(jī)的實(shí)現(xiàn)
　習(xí)題7
第8章　分布式人工智能
　8.1　概述
　8.1.1　分布式問(wèn)題求解
　8.1.2　多agent系統(tǒng)
　8.2　agent的結(jié)構(gòu)
　8.2.1　agent的基本結(jié)構(gòu)
　8.2.2　反應(yīng)agent的結(jié)構(gòu)
　8.2.3　慎思agent的結(jié)構(gòu)
　8.2.4　混合agent的結(jié)構(gòu)
　8.3　agent通信協(xié)議
　8.3.1　agent通信與交互模型
　8.3.2　agent通信
　8.3.3　言語(yǔ)行為理論
　8.3.4　agent通信語(yǔ)言
　8.3.5　agent通信的本體
　8.4　agent協(xié)作
　8.4.1　協(xié)作的功能
　8.4.2　協(xié)作的理論
　8.4.3　協(xié)作的形式
　8.4.4　協(xié)作的方法
　8.4.5　協(xié)作的過(guò)程
　8.5　移動(dòng)agent
　8.5.1　移動(dòng)agent的結(jié)構(gòu)
　8.5.2　移動(dòng)agent的應(yīng)用
　8.6　多agent柔性車間調(diào)度系統(tǒng)
　8.6.1　多agent柔性車間調(diào)度
　模型
　8.6.2　仿真實(shí)驗(yàn)
　習(xí)題8
第9章　人工生命
　9.1　什么是人工生命
　9.1.1　生命的概念
　9.1.2　人工生命
　9.1.3　廣義人工生命
　9.2　人工生命的產(chǎn)生與發(fā)展
　9.2.1　孕育期
　9.2.2　形成期
　9.2.3　發(fā)展期
　9.3　人工生命的研究方法及基本內(nèi)容
　9.3.1　人工生命的研究方法
　9.3.2　人工生命研究的基本內(nèi)容
　9.4　人工生命的應(yīng)用
　9.4.1　基于人工生命的智能控制系統(tǒng)
　9.4.2　基于人工生命的擬人智能管理系統(tǒng)
　習(xí)題9
第10章　軟件人
　10.1　概述
　10.1.1　“軟件人”的概念
　10.1.2　“軟件人”的概念模型
　10.2　“軟件人”系統(tǒng)模型
　10.2.1　“軟件人”系統(tǒng)邏輯層次結(jié)構(gòu)模型
　10.2.2　“軟件人”系統(tǒng)遞階控制結(jié)構(gòu)模型
　10.2.3　“軟件人”構(gòu)造分層體系
　10.3　“軟件人”群體
　10.3.1　“軟件人”群體組織模型
　10.3.2　系統(tǒng)的管控功能
　10.3.3　“軟件人”群的管理策略
　10.3.4　“軟件人”的接口構(gòu)造研究
　10.4　“軟件人”通信
　10.4.1　常用智體通信模型
　10.4.2　“軟件人”通信模型
　10.4.3　“軟件人”通信層次結(jié)構(gòu)與交互模型
　10.5　“軟件人”的應(yīng)用
　10.5.1　基于“軟件人”的信息整合與數(shù)據(jù)交換
　10.5.2　基于“軟件人”的決策信息支持系統(tǒng)模型
　10.5.3　基于“軟件人”情感的自主非玩家角色模型
　習(xí)題10
第11章　人工魚(yú)
　11.1　人工魚(yú)的概念
　11.2　人工魚(yú)的典范——— “曉媛的魚(yú)”
　11.2.1　計(jì)算機(jī)動(dòng)畫(huà)的人工生命方法
　11.2.2　“曉媛的魚(yú)”動(dòng)畫(huà)模型設(shè)計(jì)
　11.3　人工魚(yú)的認(rèn)知模型
　11.4　人工魚(yú)的自進(jìn)化
　習(xí)題11
第12章　展望
　12.1　“人工智能”發(fā)展與“智能科學(xué)技術(shù)”產(chǎn)生
　12.1.1　廣義智能
　12.1.2　高等智能
　12.1.3　智能科學(xué)技術(shù)
　12.2　廣義人工生命及其應(yīng)用展望
　12.2.1　工程人工生命展望
　12.2.2　生物人工生命展望
　12.2.3　生物工程人工生命展望
參考文獻(xiàn)