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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5

1.3 人工智能研究的基本内容9

1.4 人工智能的主要研究领域11

思考题16

第2章 知识表示17

2.1 知识与知识表示的概念17

2.2 一阶谓词逻辑表示法21

2.3 产生式表示法30

2.4 框架表示法37

2.5 语义网络表示法42

思考题48

习题49

第3章 确定性推理方法51

3.1 推理的基本概念51

3.2 自然演绎推理61

3.3 谓词公式化为子句集的方法63

3.4 海伯伦定理68

3.5 鲁宾逊归结原理70

3.6 归结反演74

3.7 应用归结原理求解问题77

思考题80

习题80

第4章 不确定性推理方法83

4.1 不确定性推理的基本概念83

4.2 概率方法87

4.3 主观Bayes方法90

4.4 可信度方法101

4.5 证据理论105

4.6 模糊推理方法111

思考题126

习题126

第5章 搜索求解策略129

5.1 搜索的概念129

5.2 状态空间的搜索策略131

5.3 盲目的图搜索策略135

5.4 启发式图搜索策略144

5.5 与／或图搜索策略155

思考题157

习题157

第6章 专家系统159

6.1 专家系统的产生和发展159

6.2 专家系统的概念160

6.3 专家系统的工作原理165

6.4 知识获取168

6.5 专家系统的建立171

6.6 专家系统实例177

6.7 专家系统的开发工具186

思考题192

第7章 机器学习193

7.1 机器学习的基本概念193

7.2 机械式学习199

7.3 指导式学习200

7.4 归纳学习201

7.5 类比学习208

7.6 解释学习211

7.7 机器学习方法的比较与展望214

思考题216

第8章 人工神经网络及其应用217

8.1 神经元与神经网络217

8.2 BP神经网络及其学习算法221

8.3 BP神经网络在软测量中的应用225

8.4 Hopfield神经网络及其应用228

8.5 Hopfield神经网络优化方法求解TSP240

8.6 Hopfield神经网络优化方法求解JSP242

习题252

思考题252

第9章 遗传算法及其应用253

9.1 遗传算法的产生与发展253

9.2 遗传算法的基本算法256

9.3 遗传算法的改进算法271

9.4 基于遗传算法的生产调度方法277

思考题285

习题285

附录 习题解答286

参考文献301