人工智能

引言                  
 第一部分  知識表示                  
 第一章 演繹系統                  
 1·1 謂詞演算                  
 1·2 自然演繹系統                  
 1·3 與或句演繹系統                  
 1·4 子句演繹系統                  
 習題                  
                   
 第二章 產生式系統                  
 2·1 緒論                  
 2·2 產生式系統的基本特征                  
 2·3 產生式的知識元                  
 2·4 推理的方向                  
 2·5 框架問題                  
 2·6 非確定性匹配                  
 2·7 匹配沖突的解決                  
 習題                  
                   
 第三章 框架結構                  
 3·1 事物的屬性                  
 3·2 框架                  
 習題                  
                   
 第四章 語義網絡                  
 4·1 命題語義網絡                  
 4·2 數據語義網絡                  
 4·3 語言語義網絡                  
 4·4 幾種特殊的語義網絡                  
 4·5 網絡上的推理                  
 習題                  
                   
 第五章 過程性知識                  
 5·1 狀態(tài)空間                  
 5·2 時序框架                  
 5·3 概念依賴理論和劇本                  
 5·4 說明性表示中的過程知識                  
 習題                  
                   
 第二部分 搜索技術                  
 第六章 無變量盲目搜索算法                  
 6·1 狀態(tài)空間的盲目搜索                  
 6·2 問題空間的盲目搜索                  
 習題                  
                   
 第七章 帶變量盲目搜索算法                  
 7·1 通代算法                  
 7·2 帶變量的狀態(tài)空間盲目搜索                  
 7·3 帶變量的問題空間盲目搜索                  
 習題                  
                   
 第八章 啟發(fā)式搜索算法                  
 8·1 單值有序搜索和多值有序搜索                  
 8·2 H*算法和A*算法                  
 8·3 估值函數的選擇                  
 8·4 B算法和B'算法                  
 8·5 雙向啟發(fā)式搜索                  
 習題                  
                   
 第九章 啟發(fā)式搜索算法（續(xù)）                  
 9·1 幾種特殊的啟發(fā)式搜索                  
 9·2 通用弱方法                  
 9·3 與或樹的啟發(fā)式搜索                  
 習題                  
                   
 第十章 博弈樹搜索                  
 10·1 極小極大樹算法                  
 10·2 B*算法                  
 10·3 SSS*算法                  
 10·4 綜合運用博弈樹搜索技術                  
 習題                  
 參考文獻