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第1章 绪论1

1.1 人工智能的基本概念1

1.2 人工智能的发展简史6

1.3 人工智能研究的基本内容10

1.4 人工智能的主要研究领域12

1.5 小结22

思考题22

第2章 知识表示23

2.1 知识与知识表示的概念23

2.2 一阶谓词逻辑表示法27

2.3 产生式表示法36

2.4 框架表示法44

2.5 语义网络表示法49

2.6 小结56

思考题57

习题58

第3章 确定性推理方法60

3.1 推理的基本概念60

3.2 自然演绎推理69

3.3 谓词公式化为子句集的方法71

3.4 海伯伦定理76

3.5 鲁宾逊归结原理78

3.6 归结反演82

3.7 应用归结原理求解问题85

3.8 小结88

思考题89

习题89

第4章 不确定性推理方法92

4.1 不确定性推理中的基本问题92

4.2 概率方法95

4.3 主观 Bayes方法98

4.4 可信度方法109

4.5 证据理论112

4.6 模糊推理方法120

4.7 模糊控制136

4.8 小结148

思考题150

习题150

第5章 搜索求解策略154

5.1 搜索的概念154

5.2 状态空间知识表示方法156

5.3 盲目的图搜索策略160

5.4 启发式图搜索策略169

5.5 与/或图搜索策略179

5.6 小结182

思考题183

习题184

第6章 进化算法及其应用185

6.1 进化算法的产生与发展185

6.2 基本遗传算法187

6.3 遗传算法的改进算法206

6.4 基于遗传算法的生产调度方法212

6.5 差分进化算法及其应用219

6.6 量子进化算法及其应用223

6.7 小结233

思考题234

习题234

第7章 群智能算法及其应用236

7.1 群智能算法产生的背景236

7.2 粒子群优化算法237

7.3 量子粒子群优化算法241

7.4 粒子群优化算法的应用245

7.5 基本蚁群算法248

7.6 改进蚁群算法252

7.7 蚁群算法的应用257

7.8 小结259

思考题260

第8章 人工神经网络及其应用261

8.1 神经元与神经网络261

8.2 BP神经网络及其学习算法264

8.3 BP神经网络的应用268

8.4 Hopfield神经网络及其改进273

8.5 Hopfield神经网络的应用283

8.6 Hopfield神经网络优化方法求解JSP289

8.7 卷积神经网络及其应用300

8.8 小结308

思考题309

习题310

第9章 机器学习313

9.1 机器学习的基本概念313

9.2 符号学习320

9.3 知识发现与数据挖掘335

9.4 深度学习340

9.5 小结351

思考题352

第10章 专家系统354

10.1 专家系统的产生和发展354

10.2 专家系统的概念355

10.3 专家系统的工作原理360

10.4 知识获取的主要过程与模式363

10.5 专家系统的建立367

10.6 专家系统实例372

10.7 专家系统的开发工具381

10.8 小结387

思考题387

第11章 自然语言理解及其应用388

11.1 自然语言理解的概念与发展历史388

11.2 语言处理过程的层次390

11.3 词法分析391

11.4 句法分析392

11.5 语义分析398

11.6 基于语料库的大规模文本处理401

11.7 机器翻译405

11.8 语音识别409

11.9 基于隐马尔可夫模型的语音识别方法413

11.10 小结416

思考题418

习题418

附录A 部分习题解答419

附录B 实验指导书436

参考文献450