| 序 前言 第一章 绪论 1. 1 人工智能 1. 1. 1 人工智能的定义 1. 1. 2 人工智能的起源与发展 1. 1. 3 人类智能的计算机模拟 1. 2 人工智能的研究与应用领域 1. 2. 1 问题求解 1. 2. 2 逻辑推理与定理证明 1. 2. 3 自然语言理解 1. 2. 4 自动程序设计 1. 2. 5 专家系统 1. 2. 6 机器学习 1. 2. 7 人工神经网络 1. 2. 8 机器人学 1. 2. 9 模式识别 1. 2. 10 机器视觉 1. 2. 11 智能控制 1. 2. 12 智能检索 1. 2. 13 智能调度与指挥 1. 2. 14 系统与语言工具 1. 3 本书概要 第二章 知识表示方法 2. 1 状态空间法 2. 1. 1 问题状态描述 2. 1. 2 状态图示法 2. 1. 3 状态空间表示举例 2. 2 问题归约法 2. 2. 1 问题归纳描述 2. 2. 2 与或图表示 2. 2. 3 问题归约机理 2. 3 谓词逻辑法 2. 3. 1 谓词演算 2. 3. 2 谓词公式 2. 3. 3 置换与合一 2. 4 语义网络法 2. 4. 1 二元语义网络的表示 2. 4. 2 多元语义网络的表示 2. 4. 3 连接词和量化的表示 2. 4. 4 语义网络的推理过程 2. 5 框架（frame）表示 2. 5. 1 框架的构成 2. 5. 2 框架的推理 2. 6 剧本（script）表示 2. 6. 1 剧本的构成 2. 6. 2 剧本的推理 2. 7 过程（procedure）表示 2. 8 小结 习题 第三章 一般搜索原理 3. 1 盲目搜索 3. 1. 1 图搜索策略 3. 1. 2 宽度优先搜索 3. 1. 3 深度优先搜索 3. 1. 4 等代价搜索 3. 2 启发式搜索 3. 2. 1 启发式搜索策略 3. 2. 2 估价函数 3. 2. 3 有序搜索 3. 2. 4 A算法 3. 2. 5 双向搜索 3. 3 消解原理 3. 3. 1 化为子句集 3. 3. 2 消解推理规则 3. 3. 3 含有变量的消解式 3. 3. 4 消解反演求解过程 3. 3. 5 含状态项的 |
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