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第1章 绪论 1

1.1 人工智能的基本概念 1

1.2 人工智能的发展史 3

1.3 人工智能研究的基本内容 8

1.4 人工智能的应用领域 10

1.5 小结 13

习题 14

第2章 知识表示方法 15

2.1 概述 15

2.2 状态空间表示法 20

2.3 一阶谓词逻辑表示法 27

2.4 产生式表示法 32

2.5 语义网络表示法 36

2.6 框架表示法 44

2.7 面向对象表示法 47

2.8 其他表示方法 49

2.9 小结 51

习题 52

第3章 确定性推理方法 54

3.1 推理概述 54

3.2 推理的逻辑基础 63

3.3 自然演绎推理 68

3.4 归结演绎推理 69

3.5 基于规则的演绎推理 84

3.6 小结 90

习题 90

第4章 不确定性推理方法 92

4.1 不确定性推理概述 92

4.2 可信度方法 97

4.3 主观Bayes方法 100

4.4 证据理论 106

4.5 模糊推理 113

4.6 小结 119

习题 120

第5章 搜索策略 121

5.1 搜索概述 121

5.2 状态空间的盲目搜索策略 123

5.3 状态空间的启发式搜索策略 128

5.4 与/或树的启发式搜索策略 137

5.5 博弈树的启发式搜索策略 143

5.6 小结 153

习题 153

第6章 专家系统 156

6.1 专家系统概述 156

6.2 专家系统的结构 164

6.3 专家系统的开发 168

6.4 新型专家系统 177

6.5 小结 185

习题 185

第7章 机器学习 186

7.1 机器学习概述 186

7.2 记忆学习概述 192

7.3 示例学习概述 193

7.4 决策树学习 198

7.5 类比学习 202

7.6 解释学习 205

7.7 小结 209

习题 209

第8章 计算智能 210

8.1 计算智能概述 210

8.2 人工神经网络 212

8.3 遗传算法 222

8.4 模糊计算 229

8.5 粗糙集 232

8.6 小结 239

习题 240

第9章 自然语言理解 242

9.1 自然语言理解概述 242

9.2 词法分析 247

9.3 句法分析 248

9.4 语义分析 258

9.5 基于语料库的自然语言理解 260

9.6 机器翻译 266

9.7 语音识别 270

9.8 小结 274

习题 275

第10章 分布式人工智能 276

10.1 概述 276

10.2 Agent的结构 281

10.3 Agent通信 286

10.4 多Agent合作 296

10.5 移动Agent 304

10.6 小结 314

习题 315

参考文献 316