人工智能與專家系統(tǒng)導(dǎo)論

第1章 人生智能概述
1.1 人工智能的基本概念
1.2 人工智能的科學(xué)范疇
1.3 人工智能的研究途徑與方法
1.4 人工智能的產(chǎn)生與發(fā)展
1.5 人工智能的研究和應(yīng)用領(lǐng)域
習(xí)題
第2章 知識表示
2.1 知識與知識表示的概念
2.2 狀態(tài)空間表示法
2.3 與/或圖知識表示
2.4 產(chǎn)生式知識表示
2.5 語義網(wǎng)絡(luò)
習(xí)題
第3章 圖搜索方法
3.1 圖搜索及其分類
3.2 窮舉式搜索
3.3 啟發(fā)式搜索
習(xí)題
第4章 邏輯的知識表示和推理
4.1 命題與邏輯
4.2 謂詞邏輯知識表示
4.3 邏輯推理的技術(shù)與算法
習(xí)題
第5章 智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)
5.1 機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念
5.2 智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)的基本模型
5.3 機(jī)器學(xué)習(xí)的幾種常用方法
習(xí)題
第6章 PDC Prolog語言及其實現(xiàn)技術(shù)
6.1 Prolog語言簡介
6.2 PDC Prolog的基本語句
6.3 程序結(jié)構(gòu)及其說明
6.4 PDC Prolog的基本搜索方法
6.5 PDC Prolog的數(shù)據(jù)處理
6.6 PDC Prolog的多媒體技術(shù)
習(xí)題
第7章 專家系統(tǒng)
7.1 專家系統(tǒng)的基本知識
7.2 專家系統(tǒng)的設(shè)計
7.3 專家系統(tǒng)的評價
7.4 專家系統(tǒng)的實例
7.5 專家系統(tǒng)的開發(fā)工具與環(huán)境
習(xí)題
第8章 不精確推理
8.1 不精確推理的基本理論
8.2 主觀Bayes推理方法
習(xí)題
參考文獻(xiàn)