定 價(jià):59 元
叢書名:21世紀(jì)高等院校電氣信息類系列教材
- 作者:史忠植
- 出版時(shí)間:2016/1/1
- ISBN:9787111521891
- 出 版 社:機(jī)械工業(yè)出版社
- 中圖法分類:TP18
- 頁(yè)碼:391
- 紙張:膠版紙
- 版次:1
- 開本:16開
本書系統(tǒng)地介紹了人工智能的基本原理、方法和應(yīng)用技術(shù),全面反映了國(guó)內(nèi)外人工智能研究領(lǐng)域的進(jìn)展和發(fā)展方向。全書共12章。第1章簡(jiǎn)要介紹了人工智能的概況。第2~6章闡述了人工智能的基本原理和方法,重點(diǎn)論述了知識(shí)表示、自動(dòng)推理、機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。第7章和第8章介紹了專家系統(tǒng)、自然語(yǔ)言處理等應(yīng)用技術(shù)。第9~11章闡述了當(dāng)前人工智能的研究熱點(diǎn),包括分布式人工智能與智能體、智能機(jī)器人和互聯(lián)網(wǎng)智能等。第12章探討了類腦智能,展望人工智能的發(fā)展。
本書力求科學(xué)性、實(shí)用性和先進(jìn)性,可讀性好。內(nèi)容由淺入深、循序漸進(jìn),條理清晰,讓學(xué)生在有限的時(shí)間內(nèi)掌握人工智能的基本原理與應(yīng)用技術(shù),提高對(duì)人工智能習(xí)題的求解能力。
本書可以作為高等院校計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、自動(dòng)化等相關(guān)專業(yè)的研究生和高年級(jí)本科生的人工智能課程教材,也可以供從事人工智能研究與應(yīng)用的科技人員學(xué)習(xí)參考。
一本全面闡述人工智能基礎(chǔ)理論、全面體現(xiàn)國(guó)際上人工智能領(lǐng)域先進(jìn)水平的書籍。
出版說明
前言
第1章緒論
11什么是人工智能
12人工智能的起源與發(fā)展歷史
13人工智能研究的基本內(nèi)容
131認(rèn)知建模
132知識(shí)表示
133自動(dòng)推理
134機(jī)器學(xué)習(xí)
14人工智能研究的主要學(xué)派
141符號(hào)主義
142連接主義
143行為主義
15人工智能的應(yīng)用
16小結(jié)和展望
習(xí)題
第2章知識(shí)表示
21概述
22謂詞邏輯
23產(chǎn)生式系統(tǒng)
24語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)
241語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)的概念和結(jié)構(gòu)
242復(fù)雜知識(shí)的表示
243常用的語(yǔ)義聯(lián)系
25框架
251框架結(jié)構(gòu)
252框架網(wǎng)絡(luò)
253推理方法
26狀態(tài)空間
27面向?qū)ο蟮闹R(shí)表示
28腳本
281腳本描述
282概念依賴關(guān)系
29本體
210小結(jié)
習(xí)題
第3章自動(dòng)推理
31概述
32三段論推理
33盲目搜索
331深度優(yōu)先搜索
332寬度優(yōu)先搜索
333迭代加深搜索
34回溯策略
35啟發(fā)式搜索
351啟發(fā)性信息和評(píng)估函數(shù)
352爬山算法
353模擬退火算法
354最好優(yōu)先算法
355通用圖搜索算法
356A*算法
357迭代加深A(yù)*算法
36與或圖啟發(fā)式搜索
361問題歸約的描述
362與或圖表示
363AO*算法
37博弈搜索
371極大極小過程
372α-β過程
38歸結(jié)演繹推理
381子句型
382置換和合一
383合一算法
384歸結(jié)式
385歸結(jié)反演
386答案的提取
387歸結(jié)反演的搜索策略
39產(chǎn)生式系統(tǒng)
391產(chǎn)生式系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)
392正向推理
393反向推理
394混合推理
310自然演繹推理
311非單調(diào)推理
3111默認(rèn)推理
3112限制推理
312小結(jié)
習(xí)題
第4章不確定性推理
41概述
411不確定性知識(shí)分類
412不確定性推理的基本問題
413不確定性推理方法分類
42可信度方法
421建造醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)時(shí)的問題
422可信度模型
423確定性方法的說明
43主觀貝葉斯方法
431貝葉斯公式
432知識(shí)不確定性的表示
433證據(jù)不確定性的表示
434組合證據(jù)不確定性的計(jì)算
435不確定性的傳遞算法
436結(jié)論不確定性的合成
44證據(jù)理論
441假設(shè)的不確定性
442證據(jù)的組合函數(shù)
443規(guī)則的不確定性
444不確定性的組合
45模糊邏輯和模糊推理
451模糊集合及其運(yùn)算
452語(yǔ)言變量
453模糊邏輯
454模糊推理
46小結(jié)
習(xí)題
第5章機(jī)器學(xué)習(xí)
51機(jī)器學(xué)習(xí)概述
511簡(jiǎn)單的學(xué)習(xí)模型
512什么是機(jī)器學(xué)習(xí)
513機(jī)器學(xué)習(xí)的研究概況
52歸納學(xué)習(xí)
521歸納學(xué)習(xí)的基本概念
522變型空間學(xué)習(xí)
523決策樹
53類比學(xué)習(xí)
531相似性
532轉(zhuǎn)換類比
533基于案例的推理
534遷移學(xué)習(xí)
54統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)
541邏輯回歸
542支持向量機(jī)
543提升方法
55強(qiáng)化學(xué)習(xí)
551強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型
552學(xué)習(xí)自動(dòng)機(jī)
553自適應(yīng)動(dòng)態(tài)程序設(shè)計(jì)
554Q-學(xué)習(xí)
56進(jìn)化計(jì)算
561達(dá)爾文進(jìn)化算法
562遺傳算法
563進(jìn)化策略
564進(jìn)化規(guī)劃
57群體智能
571蟻群算法
572粒子群優(yōu)化
58知識(shí)發(fā)現(xiàn)
59小結(jié)
習(xí)題
第6章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
61概述
62神經(jīng)信息處理的基本原理