人工智能原理及其应用 第3版

1 (p1): 第1章 人工智能概述
1 (p1-1): 1.1人工智能的基本概念
1 (p1-1-1): 1.1.1智能的概念
3 (p1-1-2): 1.1.2人工智能的概念
3 (p1-1-3): 1.1.3人工智能的研究目标
4 (p1-2): 1.2人工智能的产生与发展
4 (p1-2-1): 1.2.1孕育期
4 (p1-2-2): 1.2.2形成期
5 (p1-2-3): 1.2.3知识应用期
6 (p1-2-4): 1.2.4从学派分立走向综合
6 (p1-2-5): 1.2.5智能科学技术学科的兴起
7 (p1-3): 1.3人工智能研究的基本内容
7 (p1-3-1): 1.3.1与脑科学和认知科学的交叉研究
8 (p1-3-2): 1.3.2智能模拟的方法和技术研究
8 (p1-4): 1.4人工智能研究中的不同学派
9 (p1-4-1): 1.4.1符号主义
9 (p1-4-2): 1.4.2联结主义
10 (p1-4-3): 1.4.3行为主义
10 (p1-5): 1.5人工智能的研究和应用领域
10 (p1-5-1): 1.5.1机器思维
11 (p1-5-2): 1.5.2机器学习
13 (p1-5-3): 1.5.3机器感知
14 (p1-5-4): 1.5.4机器行为
15 (p1-5-5): 1.5.5计算智能
16 (p1-5-6): 1.5.6分布智能
16 (p1-5-7): 1.5.7智能系统
17 (p1-5-8): 1.5.8人工心理与人工情感
17 (p1-5-9): 1.5.9人工智能的典型应用
19 (p1-6): 1.6人工智能的现状与思考
21 (p1-7): 习题1
22 (p2): 第2章 确定性知识系统
22 (p2-1): 2.1确定性知识系统概述
22 (p2-1-1): 2.1.1确定性知识表示概述
24 (p2-1-2): 2.1.2确定性知识推理概述
26 (p2-2): 2.2确定性知识表示方法
26 (p2-2-1): 2.2.1谓词逻辑表示法
33 (p2-2-2): 2.2.2产生式表示法
34 (p2-2-3): 2.2.3语义网络表示法
40 (p2-2-4): 2.2.4框架表示法
47 (p2-3): 2.3确定性知识推理方法
47 (p2-3-1): 2.3.1产生式推理
52 (p2-3-2): 2.3.2自然演绎推理
55 (p2-3-3): 2.3.3归结演绎推理
65 (p2-4): 2.4确定性知识系统简例
65 (p2-4-1): 2.4.1产生式系统简例
67 (p2-4-2): 2.4.2归结演绎系统简例
69 (p2-5): 习题2
72 (p3): 第3章 搜索策略
72 (p3-1): 3.1搜索概述
72 (p3-1-1): 3.1.1搜索的含义
72 (p3-1-2): 3.1.2状态空间问题求解方法
76 (p3-1-3): 3.1.3问题归约求解方法
78 (p3-2): 3.2搜索的盲目策略
78 (p3-2-1): 3.2.1状态空间的盲目搜索
80 (p3-2-2): 3.2.2代价树的盲目搜索
81 (p3-3): 3.3状态空间的启发式搜索
82 (p3-3-1): 3.3.1启发性信息和估价函数
82 (p3-3-2): 3.3.2 A算法
84 (p3-3-3): 3.3.3 A算法
88 (p3-3-4): 3.3.4 A算法应用举例
89 (p3-4): 3.4与/或树的启发式搜索
89 (p3-4-1): 3.4.1解树的代价与希望树
90 (p3-4-2): 3.4.2与/或树的启发式搜索过程
92 (p3-5): 3.5博弈树的启发式搜索
92 (p3-5-1): 3.5.1概述
93 (p3-5-2): 3.5.2极大/极小过程
93 (p3-5-3): 3.5.3 α-β剪枝
95 (p3-6): 习题3
97 (p4): 第4章 计算智能
97 (p4-1): 4.1计算智能概述
97 (p4-1-1): 4.1.1什么是计算智能
97 (p4-1-2): 4.1.2计算智能的产生与发展
98 (p4-1-3): 4.1.3计算智能与人工智能的关系
98 (p4-2): 4.2神经计算
99 (p4-2-1): 4.2.1神经计算基础
102 (p4-2-2): 4.2.2人工神经网络的互联结构
104 (p4-2-3): 4.2.3人工神经网络的典型模型
108 (p4-3): 4.3进化计算
108 (p4-3-1): 4.3.1进化计算概述
112 (p4-3-2): 4.3.2遗传算法
123 (p4-4): 4.4模糊计算
123 (p4-4-1):…