人工智能及其应用
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作者： 王宏生，孟国艳编著
出 版 社： 国防工业出版社
出版时间： 2009-1-1字数：版次： 1页数： 308印刷时间：开本： 16开印次：纸张：I S B N ： 9787118060218包装： 平装内容简介
本书是作者积累多年教学经验，参考国内外大量文献资料，追踪当代人工智能发展趋势而写成的著作。
全书共分7篇。第一篇讲述模拟人类自然推理的不确定性推理方法和非单调推理方法：包括专家系统MYCIN的不确定性推理方法、主观Bayes方法、模糊推理、证据理论和非单调推理；第二篇讲述机器学习的概念与方法：包括概念学习、决策树学习和学习规则集合；第三篇讲述计算智能：包括人工神经网络、遗传算法和其它计算智能方法；第四篇讲述如何在机器上实现人类的语言、视觉和听觉：包括语法和语义分析、基于语料库的自然语言理解、计算机视觉和语音处理；第五篇介绍蓬勃发展的分布式人工智能和Agent技术；第六篇介绍人工智能的三个应用领域：即汉语自然语言处理、光学文字识别及移动Agent技术；第七篇是作者对于人工智能的现在与未来的思考。
本书叙述简明清晰，逻辑性强，可作为高等学校相关专业研究生和高年级本科生的教材，也可供从事人工智能研究与应用的专业人员参考。
目录
第一篇高级护理技术
第1章传统的推理技术
第2章专家系统MYCIN的不确定性推理方法
第3章主观Bayes方法
第4章模糊推理
第5章证据理论
第6章非单调推理
第二篇机器学习
第7章机器学习概论
第8章概念学习
第9章决策树学习
第10章学习规则集合
第三篇计算智能
第11章人工神经网络
第12章遗传算法
第13章其它计算智能方法
第四篇自然语言理解与感知
第14章概述
第15章语法分析和语义分析
第16章基于语料库的自然语言理解
第17章计算机视觉
第18章语音处理
第五篇分布式人工智能
第19章概述
第20章Agent技术
第六篇人工智能的应用
第21章汉语自然语言处理
第22章光学字符识别技术
第23章移动Agent技术
第七篇人工智能的现在与未来
第24章对人工智能的思考
参考文献
书摘插图
第一篇高级推理技米
第1章传统的推理技术
推理能力是人类智能的重要组成部分，推理方法的研究源远流长，早在古希腊时代亚里士多德就提出了三段论，经过G..弗雷格、B.罗素和莱布尼茨等人的发展，在计算机诞生之前，传统的推理技术就已经十分成熟。
传统的推理技术包括命题逻辑和谓词逻辑，其推理的结果只有两个，要么是“是”，要么是“否”，这与人类推理中的“可能”与“大概”相差很远。
专家系统是以传统的推理技术为基础，并能够模拟人类思维中的模糊性，是高级的推理技术。本章回顾了命题逻辑和谓词逻辑的基本概念的推理方法，并以此为基础，给出了正、反向推理的程序流程图，为高级推理技术打下基础。
1.1.1命题逻辑
1.1命题逻辑与谓词逻辑概论
1.什么是命题
命题是具有真假意义的一句话。
例如：“雪是黑色的”，“北京是中华人民共和国的首都”，“今天下雨”。
命题是有真假之分的，真和假称为命题的真值。当命题为真命题时，其真值为真，记为T；当命题为假命题时，其真值为假，记为F。命题“雪是黑色的”，真值为假；命题“北京是中华人民共和国的首都”，真值为真；命题“今天下雨”，则要看当天的实际情况来确定其真值。
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