人工智能實現(xiàn)技術(shù)及發(fā)展研究

第1章 人工智能與智能控制概論
1．1 人工智能
1．2 智能控制
第2章 知識表示技術(shù)
2．1 知識與知識表示
2．2 謂詞邏輯表示法
2．3 語義網(wǎng)絡(luò)表示法
2．4 框架表示法
2．5 產(chǎn)生式表示法
2．6 狀態(tài)空間表示法
第3章 知識推理技術(shù)
3．1 知識推理概述
3．2 確定性推理方法
3．3 不確定性推理方法
第4章 模糊邏輯技術(shù)
4．1 模糊邏輯概述
4．2 模糊集合
4．3 模糊關(guān)系
4．4 模糊邏輯推理
4．5 模糊控制的原理與模糊控制器
第5章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)
5．1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述
5．2 前向網(wǎng)絡(luò)——BP網(wǎng)絡(luò)
5．3 前向網(wǎng)絡(luò)——RBF網(wǎng)絡(luò)
5．4 反饋網(wǎng)絡(luò)——Hopfield網(wǎng)絡(luò)
5．5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制
第6章 遺傳算法
6．1 遺傳算法概述
6．2 遺傳算法的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
6．3 遺傳算法的機理、求解步驟及改進
6．4 基于遺傳算法的智能控制
第7章 專家系統(tǒng)
7．1 專家系統(tǒng)概述
7．2 專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和原理
7．3 專家系統(tǒng)的設(shè)計與開發(fā)
7．4 專家控制系統(tǒng)
第8章 機器學(xué)習
8．1 機器學(xué)習概述
8．2 機械學(xué)習
8．3 類比學(xué)習
8．4 示例學(xué)習
8．5 解釋學(xué)習
8．6 決策樹學(xué)習
第9章 分布式人工智能與群體智能優(yōu)化算法
9．1 分布式人工智能
9．2 蟻群優(yōu)化算法
9．3 粒子群優(yōu)化算法
參考文獻