人工智能與專家系統(tǒng)導(dǎo)論（高等學(xué)校教材計算機科學(xué)與技術(shù)）

緒言
0.1 什么是人工智能
0.2 人工智能的研究領(lǐng)域
0.3 人工智能的基本技術(shù)
第1章 知識表示
1.1 知識的概念
1.2 狀態(tài)空間表示法
1.3 產(chǎn)生式表示法
1.4 謂詞邏輯表示法
1.5 語義網(wǎng)絡(luò)表示法
1.6 框架表示法
習(xí)題
第2章 邏輯推理
2.1 命題邏輯
2.2 謂詞邏輯
2.3 海伯倫理論
2.4 歸結(jié)原理
2.5 定理證明
2.6 利用歸結(jié)原理求取問題的答案
2.7 歸結(jié)原理的改進
2.8 與/或形演繹推理
習(xí)題
第3章 搜索策略
3.1 關(guān)于搜索的基本概念
3.2 基本搜索策略
3.3 啟發(fā)式搜索
3.4 與/或樹的搜索策略
3.5 博弈樹的啟發(fā)式搜索
習(xí)題
第4章 不確定性推理
4.1 不確定性的主要表現(xiàn)
4.2 不確定性推理方法的分類
4.3 概率基礎(chǔ)
4.4 主觀Bayes方法
4.5 可信度方法
4.6 證據(jù)理論（D-S理論）
習(xí)題
第5章 Prolog語言的執(zhí)行機理
5.1 程序設(shè)計語言回顧
5.2 Prolog簡介
5.3 Prolog的三種基本語句
5.4 截斷（cut）和失?。╢ail)
習(xí)題
第6章 遞歸結(jié)構(gòu)和遞歸程序
6.1 Turbo Prolog的基本成分
6.2 Turbo Prolog的程序結(jié)構(gòu)
6.3 謂詞結(jié)構(gòu)
6.4 重復(fù)和遞歸方法
6.5 表處理
6.6 字符串程序設(shè)計
習(xí)題
第7章 文件處理與動態(tài)數(shù)據(jù)庫
7.1 Turbo Prolog的文件處理謂詞
7.2 文件謂詞的使用
7.3 隨機存取文件
7.4 Turbo Prolog的窗口功能
7.5 建立動態(tài)數(shù)據(jù)庫
習(xí)題
第8章 建造專家系統(tǒng)
8.1 專家系統(tǒng)簡介
8.2 專家系統(tǒng)的基本原理
8.3 用Turbo Prolog開發(fā)專家系統(tǒng)
第9章 專家系統(tǒng)的進一步研究
9.1 CITY（城市）庫
9.2 RICH（富有）庫
9.3 推理機研究
9.4 專家系統(tǒng)實例
參考文獻