人工智能技术

本书系统介绍了人工智能技术的基本理论和应用技术。全书共9章，主要内容包括：知识表示技术，知识推理技术，模糊逻辑技术，神经网络技术，遗传算法，专家系统，机器学习，群集智能。本书是作者在总结近年来教学和科研成果，学习国内外人工智能技术领域近期新技术的基础上编写而成的。全书内容体系新颖，选材具有优选性、系统性和实用性的特点。本书可作为高等学校计算机科学与技术专业、电子信息工程专业、电工及自动化类专业、机电一体化专业的高年级本科生和研究生的教材，也可供相关专业的工程技术人员参考。

第1章 概论
1．1 人工智能
1．1．1 智能
1．1．2 人工智能的定义
1．1．3 人工智能的发展简史
1．1．4 人工智能的目标与表现形式
1．1．5 人工智能的研究途径
1．1．6 人工智能的研究领域
1．2 智能工程
1．2．1 智能工程的提出
1．2．2 智能工程与人工智能
1．2．3 智能制造系统
1．3 智能控制
1．3．1 智能控制的发展概况
1．3．2 智能控制系统的基本结构
1．3．3 智能控制的结构理论
1．3．4 智能控制的特点
1．3．5 智能控制研究的数学工具
1．3．6 智能控制的主要研究内容
习题和思考题
第2章 知识表示技术
2．1 概述
2．1．1 知识、信息和数据
2．1．2 知识的特性
2．1．3 知识的分类
2．1．4 知识的表示
2．2 逻辑表示法
2．2．1 命题逻辑
2．2．2 谓词逻辑
2．2．3 谓词逻辑表示法的特点
2．3 语义网络表示法
2．3．1 语义网络的概念
2．3．2 语义网络表示知识的方法及步骤
2．3．3 语义网络中常用的语义联系
2．3．4 语义网络表示下的推理过程
2．3．5 语义网络表示法的特点
2．4 框架表示法
2．4．1 框架结构及知识表示
2．4．2 基于框架的推理
2．4．3 框架表示法的特点
2．5 产生式表示法
2．5．1 产生式的基本形式
2．5．2 产生式系统
2．5．3 产生式系统示例
2．5．4 产生式表示法的特点
2．6 状态空间表示法
2．6．1 状态空间表示法的描述
2．6．2 状态空间表示法示例
2．7 问题归约法
2．7．1 问题归约描述
2．7．2 与或图表示法
2．8 面向对象表示法
2．8．1 面向对象的基本概念
2．8．2 面向对象的知识表示
习题和思考题
第3章 知识推理技术
3．1 推理方式及其分类
3．1．1 演绎推理、归纳推理、默认推理
3．1．2 确定性推理、不确定性推理
3．1．3 单调推理、非单调推理
3．1．4 定性推理
3．2 推理的控制策略
3．2．1 正向推理
3．2．2 反向推理
3．2．3 正反向推理
3．3 搜索策略
3．3．1 状态空间的一般搜索过程
3．3．2 宽度优先搜索策略
3．3．3 深度优先搜索策略
……
第4章 模糊逻辑技术
第5章 神经网络技术
第6章 遗传算法
第7章 专家系统
第8章 机器学习
第9章 群集智能
参考文献