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人工智能及其應用（第4版）

定　價：￥39.00

作　者：	蔡自興，徐光祐主編
出版社：	清華大學出版社
叢編項：
標　簽：	人工智能

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ISBN：	9787302220428	出版時間：	2010-05-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	397	字數(shù)：

內容簡介

　　《人工智能及其應用（第4版）》共10章。第1章敘述人工智能的概況和不同學派的認知觀。第2章和第3章研究人工智能的知識表示方法和搜索推理技術。第4章探討不確定性推理的主要方法。第5章闡述計算智能的基本知識。第6章~第10章逐一討論了人工智能的主要應用領域，包括專家系統(tǒng)、機器學習、自動規(guī)劃、分布式人工智能和自然語言理解等。與第三版本科生用書相比，許多內容都是第一次出現(xiàn)的，如本體論和非經典推理、粒群優(yōu)化和蟻群計算、決策樹學習和增強學習、詞法分析和語料庫語言學，以及路徑規(guī)劃和基于Web的專家系統(tǒng)等。其他章節(jié)也在第三版的基礎上作了相應的修改、精簡或補充?！度斯ぶ悄芗捌鋺茫ǖ?版）》可作為高等院校有關專業(yè)本科生和研究生的人工智能課程教材，也可供從事人工智能研究與應用的科技工作者學習參考。

作者簡介

　　蔡自興，中南大學信息科學與工程學院教授、博士生導師、學位委員會主席。聯(lián)合國工業(yè)與發(fā)展組織（UNIDO）審定的聯(lián)合國專家、國際導航與運動控制科學院院士、紐約科學院院士、IEEE高級會員、首屆全國高校國家級教學名師。歷任第八屆湖南省政協(xié)副主席兼文教衛(wèi)體委員會主任，全國政協(xié)第九屆和第十屆委員會委員，兼任中國人工智能學會副理事長及智能機器人專業(yè)委員會主任、中國自動化學會理事、中國計算機學會模式識別與人工智能專業(yè)委員會委員等，并任美國倫塞勒大學、俄羅斯科學院圣彼德堡自動化與信息學研究所、丹麥技術大學、北京大學信息科學中心、中國科學院自動化研究所、國防科技大學、北京航空航天大學、北京郵電大學等?？妥淌冢妥芯繂T等。主要從事智能系統(tǒng)、人工智能、智能控制、智能機器人研究。主持并完成科教研究30多項，其中獲國際獎勵2項，國家級獎勵2項，省部級以上獎勵12項。已在國內外發(fā)表學術論文600多篇，出版專著、教材30多部，如《人工智能及其應用》、《機器人學》、《智能控制》和Intelligent Control， Principles，Techniques and Applications等。此外，還主持國家級精品課程（2門）、國家級教學團隊和全國雙語教學示范課程等國家教育部質量工程項目。徐光祐，1963年畢業(yè)于清華大學自動控制系并留校任教。1982年至1984年美國普度（Purdue）大學訪問學者。1993年至1994年美國伊利諾伊（lllinois）大學訪問教授。1998年至1999年德國西門子公司研究所訪問科學家。現(xiàn)為清華大學計算機系責任教授，博士生導師，IEEE高級會員，國際測量學會IMEKO，Tc-10中國代表，International Journal of Biomedical Soft Computing and Human Sciences副主編，曾任中國圖象圖形學會多媒體技術委員會主席，中國圖象圖形學報副主編。主持和完成近20項“863”、國家自然科學基金、國家科技攻關等重要的國家科研任務.其中包括自然科學重點基金項目“分布式多媒體信息處理方法學及支撐平臺研究”（1993-1995）和“211”重點項目“分布式人機交互”（1997-2000），均取得優(yōu)秀成果。還是第一屆全國優(yōu)秀博士學位論文的導師。已獲得國家和部委各種科技進步獎勵11項。

圖書目錄

第1章緒論
1．1 人工智能的定義與發(fā)展
1．1．1 人工智能的定義
1．1．2 人工智能的起源與發(fā)展
1．2 人工智能的各種認知觀
1．2．1 人工智能各學派的認知觀
1. 2．2 人工智能的爭論
1．3 人類智能與人工智能
1．3．1 智能信息處理系統(tǒng)的假設
1．3．2 人類智能的計算機模擬
1．4 人工智能的研究目標和內容
1．4．1 人工智能的研究目標
1．4．2 人工智能研究的基本內容
1．5 人工智能研究的主要方法
1．6 人工智能的研究與應用領域
1．7 本書概要
習題
第2章知識表示方法
2．1 狀態(tài)空間表示
2．1．1 問題狀態(tài)描述
2．1．2 狀態(tài)圖示法
2．2 問題歸約表示
2．2．1 問題歸約描述
2．2．2 與或圖表示
2．3 謂詞邏輯表示
2．3．1 謂詞演算
2．3．2 謂詞公式
2．3．3 置換與合一
2．4 語義網絡表示
2．4．1 二元語義網絡的表示
2．4．2 多元語義網絡的表示
2．4．3 語義網絡的推理過程
2．5 框架表示
2．5．1 框架的構成
2．5．2 框架的推理
2．6 本體技術
2．6．1 本體的概念
2．6．2 本體的組成與分類
2．6．3 本體的建模
2．7 過程表示
2．8 小結
習題
第3章確定性推理
3．1 圖搜索策略
3．2 盲目搜索
3．2．1 寬度優(yōu)先搜索
3．2．2 深度優(yōu)先搜索
3．2．3 等代價搜索
3．3 啟發(fā)式搜索
3．3．1 啟發(fā)式搜索策略和估價函數(shù)
3．3．2 有序搜索
3．3．3 A＃算法
3．4 消解原理
3．4．1 子句集的求取
3．4．2 消解推理規(guī)則
3．4．3 含有變量的消解式
3．4．4 消解反演求解過程
3．5 規(guī)則演繹系統(tǒng)
3．5．1 規(guī)則正向演繹系統(tǒng)
3．5．2 規(guī)則逆向演繹系統(tǒng)
3．5．3 規(guī)則雙向演繹系統(tǒng)
3．6 產生式系統(tǒng)
3．6．1 產生式系統(tǒng)的組成
3．6．2 產生式系統(tǒng)的推理
3．6．3 產生式系統(tǒng)舉例
3．7 非單調推理
3．7．1 缺省推理
3．7．2 真值維持系統(tǒng)
3．8 小結
習題
第4章非經典推理
4．1 經典推理和非經典推理
4．2 不確定性推理
4．2．1 不確定性的表示與量度
4．2．2 不確定性的算法
4．3 概率推理
4．3．1 概率的基本性質和計算公式
4．3．2 概率推理方法
4．4 主觀貝葉斯方法
4．4．1 知識不確定性的表示
4．4．2 證據不確定性的表示
4．4．3 主觀貝葉斯方法的推理過程
4．5 可信度方法
4．5．1 基于可信度的不確定性表示
4．5．2 可信度方法的推理算法
4．6 證據理論
4．6．1 證據理論的形式化描述
4．6．2 證據理論的不確定性推理模型
4．6．3 推理示例
4．7 小結
習題
第5章計算智能
5．1 概述
5．2 神經計算
5．2．1 人工神經網絡研究的進展
5．2．2 人工神經網絡的結構
5．2．3 人工神經網絡示例及其算法
5．2．4 基于神經網絡的知識表示與推理
5．3 模糊計算
5．3．1 模糊集合、模糊邏輯及其運算
5．3．2 模糊邏輯推理
5．4 遺傳算法
5．4．1 遺傳算法的基本機理
5．4．2 遺傳算法的求解步驟
5．5 人工生命
5．5．1 人工生命研究的起源和發(fā)展
5．5．2 人工生命的定義和研究意義
5．5．3 人工生命的研究內容和方法
5．5．4 人工生命實例
5．6 粒群優(yōu)化
5．6．1 群智能和粒群優(yōu)化概述
5．6．2 粒群優(yōu)化算法
5．7 蟻群算法
5．7．1 蟻群算法理論
5．7．2 蟻群算法的研究與應用
5．8 小結
習題
第6章專家系統(tǒng)
6．1 專家系統(tǒng)概述
6．1．1 專家系統(tǒng)的特點
6．1．2 專家系統(tǒng)的結構和建造步驟
6．2 基于規(guī)則的專家系統(tǒng)
6．2．1 基于規(guī)則專家系統(tǒng)的工作模型和結構
6．2．2 基于規(guī)則專家系統(tǒng)的特點
6．3 基于框架的專家系統(tǒng)
6．3．1 基于框架專家系統(tǒng)的定義、結構和設計方法
6．3．2 基于框架專家系統(tǒng)的繼承、槽和方法
6．4 基于模型的專家系統(tǒng)
6．4．1 基于模型專家系統(tǒng)的提出
6．4．2 基于神經網絡的專家系統(tǒng)
6．5 基于Web的專家系統(tǒng)
6．5．1 基于Web專家系統(tǒng)的結構
6．5．2 基于Web專家系統(tǒng)的實例
6．6 新型專家系統(tǒng)
6．6．1 新型專家系統(tǒng)的特征
6．6．2 分布式專家系統(tǒng)
6．6．3 協(xié)同式專家系統(tǒng)
6．7 專家系統(tǒng)設計
6．7．1 專家知識的描述
……
第7章機器學習
第8章自動規(guī)劃
第9章分布式人工智能與Agent（真體）
第10章自然語言理解
結束語
參考文獻
索引