| 1 绪论 1.1 什么是人工智能 1.2 人工智能的研究目标及基本内容 1.3 人工智能的研究途径 1.4 人工智能的研究领域 本章小结 思考题与习题 2 知识表示 2.1 知识与知识表示概述 2.2 谓词逻辑表示法 2.3 产生式表示法 2.4 语义网络表示法 2.5 框架表示法 2.6 过程表示法 2.7 Petri网表示法 2.8 面向对象表示法 本章小结 思考题与习题 3 搜索与启发式推理 3.1 概述 3.2 状态空间表示法及其解的搜索 3.3 状态空间的盲目搜索策略 3.4 启发式搜索原理 3.5 启发式搜索法 3.6 与/或树的启发式搜索 3.7 博弈对策 本章小结 思考题与习题 4 推理 4.1 推理的基本概念 4.2 推理的控制策略 4.3 模式匹配 4.4 冲突消解策略 4.5 归结演绎推理 4.6 基于规则的演绎推理 4.7 不确定推理和非单调推理 本章小结 思考题与习题 5 专家系统 5.1 基本概念 5.2 专家系统的一般结构 5.3 专家系统与常规的计算机程序系统区别 5.4 建造专家系统 5.5 专家系统的开发工具 5.6 专家系统举例 本章小结 思考题与习题 6 机器学习 6.1 机器学习概述 6.2 机器学习的模型、策略和方法 6.3 学习方法的比较和展望 本章小结 思考题与习题 7 人工神经网络 7.1 基本概念 7.2 神经网络基本模型 7.3 神经网络在专家系统中的应用 7.4 神经网络应用实例 本章小结 思考题与习题 附录 动物识别专家系统 参考文献 |
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