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目录1

第一章 人工智能系统1

1.1计算机问答系统1

1.2规划与问题求解5

1.3景物理解9

1.4专家系统11

1.5人工智能方法与传统程序14

第二章 知识的符号逻辑表示18

2.1一阶谓词逻辑表示法18

2.2谓词逻辑的演绎推理21

2.3逻辑程序设计24

2.4PROLOG语言30

2.5LISP语言35

第三章 产生式系统40

3.1事实的表示40

3.2规则的表示43

3.3知识表示的粒度48

第四章 框架理论53

4.1框架理论53

4.2知识的框架表示方法56

4.3框架表示的程序实现方法63

第五章 语义网络表示69

5.1简单事实的描述69

5.2复杂知识的表示71

5.3语义网络的推理76

5.4网络表示法存在的问题78

第六章 控制策略79

6.1元知识79

6.2盲目搜索81

6．3冲突仲裁策略83

6.4估价函数策略85

6.5显式控制策略89

第七章 机器推理93

7.1机器定理证明93

7.2不确定性推理的理论96

7.3置信度推理方法99

74修正的Bayes公式104

7.5非单调逻辑推理113

第八章 机器学习121

8.1概述121

8.2学习系统的简单模型122

8.3机械学习和指点学习127

8.4通过例子学习130

8.5通过类比学习146

第九章 建造专家系统的基本问题156

9.1领域专业知识问题156

9.2实用专家系统的类型及特点157

9.3建造专家系统的步骤161

9.4建造专家系统的方法问题163

9.5建造专家系统的开发工具165

10.1知识和表示方法169

第十章 符号积分系统169

10.2推理的控制过程176

10.3举例178

10.4符号积分系统存在的问题180

第十一章 课表编排系统TISER181

11.1概述181

11.2课表编排的基本问题185

11.3课表编排问题的形式化描述188

11.4课表编排系统TISER实现194

11.5课表编排系统TISER测试209

12.1问题的描述和计算复杂性210

第十二章 运输调度系统210

12.2系统的总体结构图212

12.3知识和知识表示213

12.4求解算法218

12.5最短距离计算219

第十三章 编组站作业计划调度管理系统223

13.1编组站作业计划调度管理问题223

13.2系统总体结构227

13.3规划模型MS228

13.4编组站阶段计划规划系统的实现233

13.5系统测试238

第十四章 古沉积环境分析系统242

14.1问题的描述242

14.2知识的获取和知识表示245

14.3推理机制246

14.4知识编译器和机器学习249

第十五章 建造专家系统的工具250

15.1概述250

15.2事实库的建造251

15.3规则库的建造258

15.4推理机制260

参考文献263