注冊(cè) | 登錄讀書好,好讀書,讀好書!
讀書網(wǎng)-DuShu.com
當(dāng)前位置: 首頁(yè)出版圖書科學(xué)技術(shù)計(jì)算機(jī)/網(wǎng)絡(luò)人工智能人工智能原理及其應(yīng)用(第3版)

人工智能原理及其應(yīng)用(第3版)

人工智能原理及其應(yīng)用(第3版)

定 價(jià):¥35.00

作 者: 王萬(wàn)森 編著
出版社: 電子工業(yè)出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 人工智能

ISBN: 9787121172182 出版時(shí)間: 2012-09-01 包裝: 平裝
開(kāi)本: 16開(kāi) 頁(yè)數(shù): 262 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  《人工智能原理及其應(yīng)用(第3版)》是普通高等教育“十一五”國(guó)家級(jí)規(guī)劃教材和北京高等教育精品教材。全書共9章,分別是:第1章人工智能概述,第2章確定性知識(shí)系統(tǒng),第3章搜索策略,第4章計(jì)算智能,第5章不確定性推理,第6章符號(hào)學(xué)習(xí),第7章聯(lián)結(jié)學(xué)習(xí),第8章分布智能,第9章智能應(yīng)用簡(jiǎn)介。附錄A是人工智能課程實(shí)驗(yàn)大綱。本書為任課教師免費(fèi)提供電子課件。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《人工智能原理及其應(yīng)用(第3版)》作者簡(jiǎn)介

圖書目錄

第1章 人工智能概述
1.1 人工智能的基本概念
1.1.1 智能的概念
1.1.2 人工智能的概念
1.1.3 人工智能的研究目標(biāo)
1.2 人工智能的產(chǎn)生與發(fā)展
1.2.1 孕育期
1.2.2 形成期
1.2.3 知識(shí)應(yīng)用期
1.2.4 從學(xué)派分立走向綜合
1.2.5 智能科學(xué)技術(shù)學(xué)科的興起
1.3 人工智能研究的基本內(nèi)容
1.3.1 與腦科學(xué)和認(rèn)知科學(xué)的交叉研究
1.3.2 智能模擬的方法和技術(shù)研究
1.4 人工智能研究中的不同學(xué)派
1.4.1 符號(hào)主義
1.4.2 聯(lián)結(jié)主義
1.4.3 行為主義
1.5 人工智能的研究和應(yīng)用領(lǐng)域
1.5.1 機(jī)器思維
1.5.2 機(jī)器學(xué)習(xí)
1.5.3 機(jī)器感知
1.5.4 機(jī)器行為
1.5.5 計(jì)算智能
1.5.6 分布智能
1.5.7 智能系統(tǒng)
1.5.8 人工心理與人工情感
1.5.9 人工智能的典型應(yīng)用
1.6 人工智能的現(xiàn)狀與思考
習(xí)題1
第2章 確定性知識(shí)系統(tǒng)
2.1 確定性知識(shí)系統(tǒng)概述
2.1.1 確定性知識(shí)表示概述
2.1.2 確定性知識(shí)推理概述
2.2 確定性知識(shí)表示方法
2.2.1 謂詞邏輯表示法
2.2.2 產(chǎn)生式表示法
2.2.3 語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)表示法
2.2.4 框架表示法
2.3 確定性知識(shí)推理方法
2.3.1 產(chǎn)生式推理
2.3.2 自然演繹推理
2.3.3 歸結(jié)演繹推理
2.4 確定性知識(shí)系統(tǒng)簡(jiǎn)例
2.4.1 產(chǎn)生式系統(tǒng)簡(jiǎn)例
2.4.2 歸結(jié)演繹系統(tǒng)簡(jiǎn)例
習(xí)題2
第3章 搜索策略
3.1 搜索概述
3.1.1 搜索的含義
3.1.2 狀態(tài)空間問(wèn)題求解方法
3.1.3 問(wèn)題歸約求解方法
3.2 搜索的盲目策略
3.2.1 狀態(tài)空間的盲目搜索
3.2.2 代價(jià)樹(shù)的盲目搜索
3.3 狀態(tài)空間的啟發(fā)式搜索
3.3.1 啟發(fā)性信息和估價(jià)函數(shù)
3.3.2 A算法
3.3.3 A*算法
3.3.4 A*算法應(yīng)用舉例
3.4 與/或樹(shù)的啟發(fā)式搜索
3.4.1 解樹(shù)的代價(jià)與希望樹(shù)
3.4.2 與/或樹(shù)的啟發(fā)式搜索過(guò)程
3.5 博弈樹(shù)的啟發(fā)式搜索
3.5.1 概述
3.5.2 極大/極小過(guò)程
3.5.3 α-β剪枝
習(xí)題3
第4章 計(jì)算智能
4.1 計(jì)算智能概述
4.1.1 什么是計(jì)算智能
4.1.2 計(jì)算智能的產(chǎn)生與發(fā)展
4.1.3 計(jì)算智能與人工智能的關(guān)系
4.2 神經(jīng)計(jì)算
4.2.1 神經(jīng)計(jì)算基礎(chǔ)
4.2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的互聯(lián)結(jié)構(gòu)
4.2.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的典型模型
4.3 進(jìn)化計(jì)算
4.3.1 進(jìn)化計(jì)算概述
4.3.2 遺傳算法
4.4 模糊計(jì)算
4.4.1 模糊集及其運(yùn)算
4.4.2 模糊關(guān)系及其運(yùn)算
4.5 粗糙集
4.5.1 粗糙集概述
4.5.2 粗糙集的基本理論
4.5.3 決策表的約簡(jiǎn)
習(xí)題4
第5章 不確定性推理
5.1 不確定性推理概述
5.1.1 不確定性推理的含義
5.1.2 不確定性推理的基本問(wèn)題
5.1.3 不確定性推理的類型
5.2 可信度推理
5.2.1 可信度的概念
5.2.2 可信度推理模型
5.2.3 可信度推理的例子
5.3 主觀Bayes推理
5.3.1 主觀Bayes方法的概率論基礎(chǔ)
5.3.2 主觀Bayes方法的推理模型
5.3.3 主觀Bayes推理的例子
5.3.4 主觀Bayes推理的特性
5.4 證據(jù)理論
5.4.1 證據(jù)理論的形式化描述
5.4.2 證據(jù)理論的推理模型
5.4.3 推理實(shí)例
5.4.4 證據(jù)理論推理的特性
5.5 模糊推理
5.5.1 模糊知識(shí)表示
5.5.2 模糊概念的匹配
5.5.3 模糊推理的方法
5.6 概率推理
5.6.1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的概念及理論
5.6.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理的概念和類型
5.6.3 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的精確推理
5.6.4 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的近似推理
習(xí)題5
第6章 符號(hào)學(xué)習(xí)
6.1 符號(hào)學(xué)習(xí)概述
6.1.1 學(xué)習(xí)的概念
6.1.2 機(jī)器學(xué)習(xí)的概念
6.1.3 符號(hào)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的基本模型
6.2 記憶學(xué)習(xí)
6.3 示例學(xué)習(xí)
6.3.1 示例學(xué)習(xí)的類型
6.3.2 示例學(xué)習(xí)的模型
6.3.3 示例學(xué)習(xí)的歸納方法
6.4 決策樹(shù)學(xué)習(xí)
6.4.1 決策樹(shù)的概念
6.4.2 ID3算法
6.5 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)
6.5.1 小樣本統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論
6.5.2 支持向量機(jī)
習(xí)題
第7章 聯(lián)結(jié)學(xué)習(xí)
7.1 聯(lián)結(jié)學(xué)習(xí)概述
7.1.1 聯(lián)結(jié)學(xué)習(xí)的生理學(xué)基礎(chǔ)
7.1.2 聯(lián)結(jié)學(xué)習(xí)規(guī)則
7.2 感知器學(xué)習(xí)
7.2.1 單層感知器學(xué)習(xí)算法
7.2.2 單層感知器學(xué)習(xí)的例子
7.2.3 多層感知器學(xué)習(xí)問(wèn)題
7.3 BP網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)
7.3.1 BP網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)
7.3.2 BP算法的傳播公式
7.3.3 BP網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法
7.3.4 BP網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的討論
7.4 Hopfield網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)
7.4.1 Hopfield網(wǎng)絡(luò)的能量函數(shù)
7.4.2 Hopfield網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法
習(xí)題
第8章 分布智能
8.1 分布智能概述
8.1.1 分布智能的概念
8.1.2 分布式問(wèn)題求解
8.1.3 多Agent系統(tǒng)
Ⅹ 人工智能原理及其應(yīng)用第3版
8.2 Agent的結(jié)構(gòu)
8.2.1 Agent的機(jī)理
8.2.2 反應(yīng)Agent的結(jié)構(gòu)
8.2.3 認(rèn)知Agent的結(jié)構(gòu)
8.2.4 混合Agent的結(jié)構(gòu)
8.3 多Agent系統(tǒng)
8.3.1 Agent通信
8.3.2 多Agent合作
8.4 移動(dòng)Agent
8.4.1 移動(dòng)Agent系統(tǒng)的一般結(jié)構(gòu)
8.4.2 移動(dòng)Agent的實(shí)現(xiàn)技術(shù)及應(yīng)用
習(xí)題
第9章 智能應(yīng)用簡(jiǎn)介
9.1 自然語(yǔ)言理解簡(jiǎn)介
9.1.1 自然語(yǔ)言理解的基本概念
9.1.2 詞法分析
9.1.3 句法分析
9.1.4 語(yǔ)義分析
9.2 專家系統(tǒng)簡(jiǎn)介
9.2.1 專家系統(tǒng)概述
9.2.2 基于規(guī)則和基于框架的專家系統(tǒng)
9.2.3 模糊專家系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)
9.2.4 基于Web的專家系統(tǒng)
9.2.5 分布式和協(xié)同式專家系統(tǒng)
9.2.6 專家系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)
習(xí)題9
附錄A 人工智能課程實(shí)驗(yàn)大綱
A.1 分章實(shí)驗(yàn)
分章實(shí)驗(yàn)1 簡(jiǎn)單動(dòng)物識(shí)別系統(tǒng)的知識(shí)表示第2章
分章實(shí)驗(yàn)2 簡(jiǎn)單動(dòng)物識(shí)別系統(tǒng)的推理第2章
分章實(shí)驗(yàn)3 簡(jiǎn)單的一字棋游戲第3章
分章實(shí)驗(yàn)4 簡(jiǎn)單的遺傳優(yōu)化第4章
分章實(shí)驗(yàn)5 簡(jiǎn)單的可信度推理第5章
分章實(shí)驗(yàn)6 簡(jiǎn)單的單層感知器分類第7章
A.2 綜合實(shí)驗(yàn)
綜合實(shí)驗(yàn)1 智能五子棋游戲
綜合實(shí)驗(yàn)2 基于BP網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)或評(píng)價(jià)系統(tǒng)
綜合實(shí)驗(yàn)3 基于Web的不確定推理專家系統(tǒng)
參考文獻(xiàn)

本目錄推薦

掃描二維碼
Copyright ? 讀書網(wǎng) m.ranfinancial.com 2005-2020, All Rights Reserved.
鄂ICP備15019699號(hào) 鄂公網(wǎng)安備 42010302001612號(hào)