图书介绍
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- (日)沟口理一郎,(日)石田亨编;卢伯英译 著
- 出版社: 北京:科学出版社
- ISBN:7030108876
- 出版时间:2003
- 标注页数:178页
- 文件大小:9MB
- 文件页数:190页
- 主题词:经济 人工智能 计算机控制仿真与人工智能 计算机与互联网
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图书目录
第1章 人工智能概述1
1.1 什么是人工智能1
1.2 人工智能的历史5
第2章 基于搜索的问题求解9
2.1 搜索与人工智能的关系9
2.1.1 八数码魔方9
2.1.2 状态空间表示10
2.1.3 与图有关的术语11
2.2 逐个搜索12
2.2.1 随机搜索12
2.2.2 CLOSED 表的引入12
2.2.3 OPEN 表的引入13
2.2.4 纵向搜索14
2.2.5 横向搜索15
2.2.6 均一代价搜索17
2.3 应用智能的搜索19
2.3.1 启发式搜索19
2.3.2 登山法和最佳优先搜索20
2.3.3 A*算法20
2.3.4 约束的利用23
2.4 对问题进行分割后进行搜索23
2.4.1 与/或(AND/OR)图表示23
2.4.2 与/或(AND/OR)图搜索26
2.5 博弈树的搜索27
练习题31
3.1 知识与推理中的关系33
第3章 知识表示和推理33
3.2.1 产生式系统的构造34
3.2 产生式系统34
3.2.2 推理机构的运行37
3.2.3 理由(Why)和方法(How)41
3.2.4 产生式系统的特征42
3.3 框架42
3.3.1 典型知识与框架43
3.3.2 阶层知识与特征的继承45
3.3.3 程序知识及其启动47
3.3.4 框架的特征47
练习题48
4.1.1 什么是学习49
第4章 机器学习49
4.1 关于学习和机器学习49
4.1.2 机器学习的研究历史51
4.1.3 机器学习的分类标准52
4.2 应用归纳方法由示例学习概念的定义55
4.2.1 温斯顿的拱学习55
4.2.2 决策树的学习60
4.3 根据丰富的知识和经验提高推理效率68
4.3.1 效率化学习68
4.3.2 基于解释的学习(EBL)69
练习题73
5.1 模糊理论75
5.1.1 什么是模糊理论75
第5章 模糊理论-神经网络-遗传算法75
5.1.2 模糊集合与普通集合的区别76
5.1.3 模糊数也是数吗?78
5.1.4 模糊控制是一种方便的控制方法80
5.2 神经网络85
5.2.1 什么是神经网络85
5.2.2 神经元及其学习功能的研究85
5.2.2 神经元及其学习功能的研究85
5.2.3 误差反向传播学习是一种便利方法89
5.3 遗传算法94
5.3.1 什么是遗传算法94
5.3.2 单纯 GA 的基本步骤96
5.3.3 简单函数最优化举例98
5.3.4 单纯 GA 的扩张100
5.3.5 模式定理103
5.3.6 遗传算法的应用104
5.3.7 遗传算法的一些同类方法106
练习题106
第6章 模式识别109
6.1 什么是模式识别109
6.2 模式的特征110
6.3 根据特征模式匹配进行识别111
6.3.1 用一个参考模式代表类111
6.3.2 用多个参考模式代表类114
6.4 基于统计决策理论的识别116
6.5 对声音的识别117
6.5.1 根据与参考模式的匹配识别单词118
6.5.2 基于统计决策理论的单词识别122
6.5.3 基于统计决策理论的连续声音识别125
练习题127
第7章 人工智能语言129
7.1 人工智能语言是怎样一种语言129
7.2 函数型语言 Lisp133
7.2.1 表:具有递归结构的数据133
7.2.2 Lisp 程序的基本结构134
7.2.3 由程序到数据和由数据到程序:eval 和 quote136
7.2.4 表操作138
7.2.5 其他的 Lisp 函数142
7.2.6 Lisp 的执行例子143
7.3.1 项:具有递归结构的另一种数据结构148
7.3 逻辑型语言 Prolog148
7.3.2 逻辑型语言的计算方法:归结原理150
7.3.3 Prolog 的对象:Horn 逻辑式152
7.3.4 Prolog 程序的表示法154
7.3.5 单一化(unification)155
7.3.6 Protog 的表处理158
7.3.7 Prolog 的执行控制功能:自动回溯和截断符号159
7.3.8 把程序变成数据,把数据变成程序:assert,retract 及 univ162
7.3.9 其他的谓词164
7.3.10 Prolog 的执行例子164
练习题168
练习题简答169
参考文献175
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