人工智能(OHM大学理工系列)

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  分類: 图书,计算机/网络,人工智能,

作者: (日)沟口理一郎,石田 亨 编,卢伯英 译

出 版 社: 科学出版社

出版时间: 2003-2-1字数: 144000版次: 1页数: 178印刷时间: 2005/03/01开本:印次:纸张: 胶版纸I S B N : 9787030108876包装: 平装编辑推荐

本书是“OHM大学理工系列”之一。书中简明扼要地介绍了基于搜索的问题求解、知识表示和推理、机器学习、模糊理论-精神网络-遗传算法、模糊识别,以及人工智能语言等。

内容简介

本书是“OHM大学理工系列”之一。书中简明扼要地介绍了基于搜索的问题求解、知识表示和推理、机器学习、模糊理论-精神网络-遗传算法、模糊识别,以及人工智能语言等。本书讲解条理清晰、通俗易懂,内容基本涵盖了人工智能学科的基础知识,选材上既注意了知识的系统性,也考虑了信息工程相关学科学生学习人工智能的需求。

本书可作为大学相关专业本科生的教材,也可作为相关专业技术人员及研究人员的参考用书;还可供信息工程相关学科的师生、技术人员及研究人员参考。

作者简介

目录

第1章 人工智能概述

11 什么是人工智能

12 人工智能的历史

第2章 基于搜索的问题求解

21 搜索与人工智能的关系

211 八数码魔方

212 状态空间表示

213 与图有关的术语

22 逐个搜索

221 随机搜索

222 CLOSED表的引入

223 OPEN表的引入

244 纵向搜索

225 横向搜索

226 均一代价搜索

23 应用智能的搜索

231 启发式搜索

232 登山法和最佳优先搜索

233 A*算法

234 约束的利用

24 对问题进行分割后进行搜索

241 与/或(AND/OR)图表示

242 与/或(AND/OR)图搜索

25 博弈树的搜索

练习题

第3章 知识表示和推理

31 知识与推理中的关系

32 产生式系统

321 产生式系统的构造

322 推理机构的运行

323 理由(Why)和方法(How)

324 产生式系统的特征

33 框架

331 典型知识与框架

332 阶层知识与特征的继承

333 程序知识及其启动

334 框架的特征

练习题

第4章 机器学习

41 关于学习和机器学习

411 什么是学习

412 机器学习的研究历史

413 机器学习的分类标准

42 应用归纳方法由示例学习概念的定义

421 温斯顿的拱学习

422 决策树的学习

43 根据丰富的知识和经验提高推理效率

431 效率化学习

432 基于解释的学习(EBL)

练习题

第5章 模糊理论-神经网络-遗传算法

51 模糊理论

511 什么是模糊理论

512 模糊集合与普通集合的区别

513 模糊数也是数吗?

514 模糊控制是一种方便的控制方法

52 神经网络

521 什么是神经网络

522 神经元及其学习功能的研究

523 误差反向传播学习是一种便利方法

53 遗传算法

531 什么是遗传算法

532 单纯GA的基本步骤

533 简单函数最优化举例

534 单纯GA的扩张

535 模式定理

536 遗传算法的应用

537 遗传算法的一些同类方法

练习题

第6章 模式识别

61 什么是模式识别

62 模式的特征

63 根据特征模式匹配进行识别

631 用一个参考模式代表类

632 用多个参考模式代表类

64 基于统计决策理论的识别

65 对声音的识别

651 根据与参考模式的匹配识别单词

652 基于统计决策理论的单词识别

653 基于统计决策理论的连续声音识别

练习题

第7章 人工智能语言

71 人工智能语言是怎样一种语言

72 函数型语言Lisp

721 表:具有递归结构的数据

722 Lisp程序的基本结构

723 由程序到数据和由数据到程序:eval和quote

724 表操作

725 其他的Lisp函数

726 Lisp的执行例子

73 逻辑型语言Prolog

731 项:具有递归结构的另一种数据结构

732 逻辑型语言的计算方法:归结原理

733 Prolog的对象:Horn逻辑式

734 Prolog程序的表示法

735 单一化(unification)

736 Prolog的表处理

737 Prolog的执行控制功能:自动回溯和截断符号

738 把程序变成数据,把数据变成程序:assert,retract及univ

739 其他的谓词

7310 Prolog的执行例子

练习题

练习题简答

参考文献

媒体评论

 
 
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