注冊(cè) | 登錄讀書(shū)好,好讀書(shū),讀好書(shū)!
讀書(shū)網(wǎng)-DuShu.com
當(dāng)前位置: 首頁(yè)出版圖書(shū)科學(xué)技術(shù)工業(yè)技術(shù)自動(dòng)化技術(shù)、計(jì)算技術(shù)人工智能與知識(shí)工程

人工智能與知識(shí)工程

人工智能與知識(shí)工程

定 價(jià):¥29.40

作 者: 田盛豐,黃厚寬編著
出版社: 中國(guó)鐵道出版社
叢編項(xiàng): 高等學(xué)校教材
標(biāo) 簽: 人工智能 知識(shí)工程

ISBN: 9787113034061 出版時(shí)間: 1999-01-01 包裝: 平裝
開(kāi)本: 26cm 頁(yè)數(shù): 361 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  內(nèi)容簡(jiǎn)介本書(shū)系統(tǒng)地介紹了人工智能學(xué)科的基本原理和應(yīng)用技術(shù),特別是各種類(lèi)型的專(zhuān)家系統(tǒng)的構(gòu)造。還涉及人工智能研究的一些前沿課題,如智能Agent系統(tǒng)、計(jì)算智能和從數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)現(xiàn)知識(shí)等。本書(shū)共分十一章,前五章介紹了人工智能的基本原理與方法,包括程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言、知識(shí)表示、搜索策略和演繹推理,第六、七章介紹了建造專(zhuān)家系統(tǒng)的實(shí)用技術(shù),第八、九、十章介紹了一些更深入的課題,包括機(jī)器學(xué)習(xí)、智能Agent和計(jì)算智能,第十一章詳細(xì)地介紹了一個(gè)新型的專(zhuān)家系統(tǒng)工具。本書(shū)注重實(shí)用性與先進(jìn)性,并附有習(xí)題,可作為大學(xué)計(jì)算機(jī)及有關(guān)專(zhuān)業(yè)高年級(jí)學(xué)生和研究生的教材,也可供從事智能系統(tǒng)開(kāi)發(fā)的科技人員參考。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《人工智能與知識(shí)工程》作者簡(jiǎn)介

圖書(shū)目錄

     目 錄
   第一章 緒 論
    1.1人工智能的發(fā)展概況
    1.1.1什么是人工智能
    1.1.2人工智能的研究途徑
    1.1.3人工智能學(xué)科的發(fā)展
    1.2人工智能的應(yīng)用
    1.2.1人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域
    1.2.2專(zhuān)家系統(tǒng)
   第二章 人工智能程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言
    2.1LISP語(yǔ)言
    2.1.1概 述
    2.1.2LISP的基本功能
    2.1.3遞歸與迭代
    2.1.4輸入輸出功能
    2.1.5LISP的其他功能
    2.2PROLOG語(yǔ)言
    2.2.1概 述
    2.2.2重復(fù)與遞歸
    2.2.3表處理方法
    2.2.4字符串處理方法
    2.2.5輸入輸出功能
    習(xí) 題
   第三章 知識(shí)表示
    3.1概 述
    3.1.1知識(shí)與知識(shí)表示
    3.1.2知識(shí)表示的方法
    3.2邏輯表示法
    3.2.1一階謂詞邏輯
    3.2.2謂詞邏輯用于知識(shí)表示
    3.3規(guī)則表示法
    3.3.1產(chǎn)生式規(guī)則與產(chǎn)生式系統(tǒng)
    3.3.2Markov算法與Rete算法
    3.3.3控制策略的類(lèi)型
    3.4語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)表示法
    3.4.1語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)的基本概念
    3.4.2語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用
    3.5框架表示法
    3.5.1框架的基本概念
    3.5.2框架表示的應(yīng)用
    3.6概念從屬與劇本表示法
    3.6.1概念從屬
    3.6.2劇 本
    習(xí) 題
   第四章 基本的問(wèn)題求解方法
    4.1狀態(tài)空間搜索
    4.1.1概 述
    4.1.2回溯策略
    4.1.3圖搜索策略
    4.1.4任一路徑的圖搜索
    4.1.5最佳路徑的圖搜索
    4.1.6與或圖的搜索
    4.2博弈樹(shù)搜索
    4.2.1概 述
    4.2.2極小極大過(guò)程
    4.2.3α-β過(guò)程
    4.3約束滿足搜索
    4.3.1概 述
    4.3.2生長(zhǎng)法
    4.3.3修改法
    4.4通用問(wèn)題求解
    4.4.1手段目的分析
    4.4.2生成與測(cè)試(Generate-and-test)
    習(xí) 題
   第五章 基本的推理方法
    5.1歸結(jié)反演系統(tǒng)
    5.1.1謂詞演算基礎(chǔ)
    5.1.2歸結(jié)反演(refutation)
    5.1.3歸結(jié)反演的控制策略
    5.1.4從歸結(jié)反演中提取解答
    5.2基于規(guī)則的演繹系統(tǒng)
    5.2.1正向演繹系統(tǒng)
    5.2.2逆向演繹系統(tǒng)
    5.3規(guī)劃生成系統(tǒng)
    5.3.1機(jī)器人問(wèn)題求解
    5.3.2正向系統(tǒng)
    5.3.3規(guī)劃的表示
    5.3.4逆向系統(tǒng)
    習(xí) 題
   第六章 實(shí)用推理技術(shù)
    6.1推理的類(lèi)型
    6.1.1從邏輯基礎(chǔ)上的分類(lèi)
    6.1.2從推理方法上的分類(lèi)
    6.2非單調(diào)推理
    6.2.1概 述
    6.2.2非單調(diào)邏輯
    6.2.3非單調(diào)系統(tǒng)
    6.3不精確推理
    6.3.1概 述
    6.3.2概率方法
    6.3.3可信度方法
    6.3.4主觀Bayes方法
    6.3.5證據(jù)理論
    6.3.6可能性理論
    6.4基于模型的推理
    6.4.1基本原理
    6.4.2基于規(guī)則與模型的系統(tǒng)
    6.4.3基于模型的故障診斷系統(tǒng)
    6.5基于事例的推理
    6.5.1基本概念
    6.5.2基本方法
    6.5.3與基于規(guī)則的系統(tǒng)的比較
    6.5.4實(shí)例系統(tǒng)
    習(xí) 題
   第七章 專(zhuān)家系統(tǒng)
    7.1基本結(jié)構(gòu)
    7.2元知識(shí)結(jié)構(gòu)
    7.2.1什么是元知識(shí)
    7.2.2元知識(shí)的作用
    7.2.3元知識(shí)在專(zhuān)家系統(tǒng)中的應(yīng)用
    7.3黑板系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
    7.3.1黑板模型
    7.3.2黑板結(jié)構(gòu)
    7.3.3知識(shí)源
    7.3.4控制策略
    7.3.5黑板模型的優(yōu)越性
    7.4黑板控制結(jié)構(gòu)
    7.4.1基本概念
    7.4.2知識(shí)源的表示
    7.4.3控制黑板的組織
    7.4.4調(diào)度機(jī)制
    7.4.5黑板控制結(jié)構(gòu)的優(yōu)點(diǎn)與不足
    7.5實(shí) 例
    7.5.1MYCIN系統(tǒng)
    7.5.2AM系統(tǒng)
    習(xí) 題
   第八章 知識(shí)獲取與機(jī)器學(xué)習(xí)
    8.1概 述
    8.1.1知識(shí)獲取的基本過(guò)程
    8.1.2知識(shí)獲取的主要手段
    8.1.3機(jī)器學(xué)習(xí)
    8.1.4知識(shí)獲取工具
    8.2通過(guò)例子學(xué)習(xí)
    8.2.1概 述
    8.2.2學(xué)習(xí)單個(gè)概念
    8.2.3學(xué)習(xí)多個(gè)概念
    8.2.4學(xué)習(xí)執(zhí)行多步任務(wù)
    8.3通過(guò)類(lèi)比學(xué)習(xí)
    8.3.1概 述
    8.3.2類(lèi)比學(xué)習(xí)與推理系統(tǒng)
    8.3.3轉(zhuǎn)換類(lèi)比與派生類(lèi)比系統(tǒng)
    8.4基于解釋的學(xué)習(xí)
    8.4.1概 述
    8.4.2基于解釋的抽象
    8.5通過(guò)觀察學(xué)習(xí)
    8.5.1合取概念聚類(lèi)系統(tǒng)
    8.5.2結(jié)構(gòu)對(duì)象的概念聚類(lèi)
    8.6從數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)習(xí)
    8.6.1數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)
    8.6.2數(shù)據(jù)挖掘方法
    習(xí) 題
   第九章 計(jì)算智能
    9.1演化計(jì)算
    9.1.1遺傳算法概述
    9.1.2遺傳算法的理論基礎(chǔ)
    9.1.3演化策略與演化規(guī)劃
    9.2連接計(jì)算
    9.2.1概 述
    9.2.2感知機(jī)
    9.2.3多層前向網(wǎng)絡(luò)
    9.2.4Hopfield網(wǎng)絡(luò)
    9.3混合系統(tǒng)
    9.3.1混合系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
    9.3.2用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表示符號(hào)知識(shí)
   第十章 智能Agent
    10.1關(guān)于智能Agent
    10.1.1基本概念
    10.1.2Agent理論
    10.1.3Agent系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
    10.1.4Agent程序設(shè)計(jì)
    10.1.5Agent的應(yīng)用
    10.2多Agent系統(tǒng)
    10.2.1概 述
    10.2.2多Agent系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)
    10.2.3Agent通信語(yǔ)言
    10.2.4多Agent系統(tǒng)的協(xié)商機(jī)制
   第十一章 分布式專(zhuān)家系統(tǒng)工具DEST
    11.1分布式系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
    11.2面向?qū)ο蟮闹R(shí)表示
    11.2.1對(duì)象的表示
    11.2.2規(guī)則的表示
    11.2.3方法的表示
    11.3問(wèn)題求解機(jī)制
    11.3.1概 述
    11.3.2模糊規(guī)則推理
    11.3.3模糊決策樹(shù)推理
    11.3.4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬
    11.3.5實(shí) 例
   附錄 DEST系統(tǒng)函數(shù)
   參考文獻(xiàn)
   

本目錄推薦

掃描二維碼
Copyright ? 讀書(shū)網(wǎng) www.afriseller.com 2005-2020, All Rights Reserved.
鄂ICP備15019699號(hào) 鄂公網(wǎng)安備 42010302001612號(hào)