人工智能與專家系統(tǒng)

前言
第1章  緒論
  1.1  人工智能的定義
  　1.1.1  什么是人工智能
  　1.1.2  人工智能與人類智能
  1.2  人工智能的發(fā)展概括
  1.3  人工智能的研究途徑及方法
  1.4  人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域
第2章  人工智能的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
  2.1  謂詞邏輯
    2.1.1  謂詞基本概念
    2.1.2  謂詞公式
    2.1.3  謂詞公式的解釋
    2.1.4  謂詞公式的性質(zhì)
  2.2  概率論
    2.2.1  隨機現(xiàn)象
    2.2.2  樣本空間與隨機事件
    2.2.3  事件的概率
    2.4.4  事件的獨立性
  2.3  模糊理論
    2.3.1  模糊性
    2.3.2  模糊集與隸屬函數(shù)
    2.3.3  模糊集的表示及運算
    2.3.4  模糊集的水平截集
    2.3.5  模糊度和模糊數(shù)
    2.3.6  模糊關(guān)系及其合成
    2.3.7  模糊變換
　2.4  粗糙集理論
 　 2.4.1  粗糙集的基本概念
 　 2.4.2  粗糙集在知識發(fā)現(xiàn)中的應(yīng)用
 　 本章小結(jié)
  　課后練習(xí)題
第3章　知識表示方法
第4章　確定性推理
第5章　不確定推理方法
第6章　狀態(tài)空間搜索
第7章　機器學(xué)習(xí)
第8章　專家系統(tǒng)
第9章　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
參考文獻