“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材 人工智能导论 第4版PDF电子书下载

第1章 绪论 1

1.1 人工智能的基本概念 1

1.1.1 智能的概念 1

1.1.2 智能的特征 2

1.1.3 人工智能 4

1.2 人工智能的发展简史 5

1.2.1 孕育 5

1.2.2 形成 6

1.2.3 发展 7

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

1.5 小结 21

思考题 21

第2章 知识表示 23

2.1 知识与知识表示的概念 23

2.1.1 知识的概念 23

2.1.2 知识的特性 24

2.1.3 知识的表示 25

2.2 一阶谓词逻辑表示法 25

2.2.1 命题 25

2.2.2 谓词 26

2.2.3 谓词公式 27

2.2.4 谓词公式的性质 30

2.2.5 一阶谓词逻辑知识表示方法 32

2.2.6 一阶谓词逻辑表示法的特点 33

2.3 产生式表示法 34

2.3.1 产生式 34

2.3.2 产生式系统 36

2.3.3 产生式系统的例子——动物识别系统 37

2.3.4 产生式表示法的特点 39

2.4 框架表示法 40

2.4.1 框架的一般结构 41

2.4.2 用框架表示知识的例子 42

2.4.3 框架表示法的特点 44

2.5 小结 45

思考题 46

习题 47

第3章 确定性推理方法 49

3.1 推理的基本概念 49

3.1.1 推理的定义 49

3.1.2 推理方式及其分类 50

3.1.3 推理的方向 52

3.1.4 冲突消解策略 56

3.2 自然演绎推理 58

3.3 谓词公式化为子句集的方法 59

3.4 鲁宾孙归结原理 64

3.5 归结反演 68

3.6 应用归结原理求解问题 70

3.7 小结 73

思考题 74

习题 74

第4章 不确定性推理方法 77

4.1 不确定性推理的概念 77

4.2 可信度方法 80

4.3 证据理论 84

4.3.1 概率分配函数 84

4.3.2 信任函数 85

4.3.3 似然函数 86

4.3.4 概率分配函数的正交和（证据的组合） 86

4.3.5 基于证据理论的不确定性推理 87

4.4 模糊推理方法 89

4.4.1 模糊逻辑的提出与发展 89

4.4.2 模糊集合 90

4.4.3 模糊集合的运算 93

4.4.4 模糊关系与模糊关系的合成 94

4.4.5 模糊推理 97

4.4.6 模糊决策 98

4.4.7 模糊推理的应用 100

4.5 小结 101

思考题 102

习题 102

第5章 搜索求解策略 105

5.1 搜索的概念 105

5.1.1 搜索的基本问题与主要过程 105

5.1.2 搜索策略 106

5.2 状态空间的搜索策略 106

5.2.1 状态空间表示法 106

5.2.2 状态空间的图描述 108

5.3 盲目的图搜索策略 110

5.3.1 回溯策略 110

5.3.2 宽度优先搜索策略 113

5.3.3 深度优先搜索策略 116

5.4 启发式图搜索策略 118

5.4.1 启发式策略 118

5.4.2 启发信息和估价函数 121

5.4.3 A搜索算法 123

5.4.4 A＊搜索算法及其特性分析 126

5.5 小结 128

思考题 129

习题 129

第6章 智能计算及其应用 131

6.1 进化算法的产生与发展 131

6.1.1 进化算法的概念 131

6.1.2 进化算法的生物学背景 132

6.1.3 进化算法的设计原则 133

6.2 基本遗传算法 133

6.2.1 遗传算法的基本思想 134

6.2.2 遗传算法的发展历史 134

6.2.3 编码 135

6.2.4 群体设定 136

6.2.5 适应度函数 137

6.2.6 选择 139

6.2.7 交叉 141

6.2.8 变异 143

6.2.9 遗传算法的一般步骤 144

6.2.10 遗传算法的特点 144

6.3 遗传算法的改进算法 145

6.3.1 双倍体遗传算法 145

6.3.2 双种群遗传算法 146

6.3.3 自适应遗传算法 149

6.4 遗传算法的应用 150

6.5 群智能算法产生的背景 153

6.6 粒子群优化算法及其应用 154

6.6.1 粒子群优化算法的基本原理 154

6.6.2 粒子群优化算法的参数分析 156

6.6.3 粒子群优化算法的应用领域 157

6.6.4 粒子群优化算法在车辆路径问题中的应用 158

6.7 蚁群算法及其应用 160

6.7.1 基本蚁群算法模型 160

6.7.2 蚁群算法的参数选择 162

6.7.3 蚁群算法的应用 163

6.8 小结 164

思考题 166

习题 166

第7章 专家系统与机器学习 169

7.1 专家系统的产生和发展 169

7.2 专家系统的概念 170

7.2.1 专家系统的定义 170

7.2.2 专家系统的特点 170

7.2.3 专家系统的类型 172

7.2.4 专家系统的应用 174

7.3 专家系统的工作原理 175

7.3.1 专家系统的一般结构 175

7.3.2 知识库 175

7.3.3 推理机 176

7.3.4 综合数据库 176

7.3.5 知识获取机构 176

7.3.6 人机接口 177

7.3.7 解释机构 177

7.4 知识获取的主要过程与模式 177

7.4.1 知识获取的过程 177

7.4.2 知识获取的模式 179

7.5 机器学习 180

7.5.1 机器学习的基本概念 181

7.5.2 机器学习的分类 182

7.5.3 机械式学习 183

7.5.4 指导式学习 184

7.5.5 示例学习 185

7.6 知识发现与数据挖掘 186

7.6.1 知识发现与数据挖掘的概念 186

7.6.2 知识发现的一般过程 187

7.6.3 知识发现的任务 187

7.6.4 知识发现的方法 188

7.6.5 知识发现的对象 189

7.7 专家系统的建立 190

7.8 专家系统实例 193

7.8.1 医学专家系统——MYCIN 193

7.8.2 地质勘探专家系统——PROSPECTOR 199

7.9 专家系统的开发工具 201

7.9.1 骨架系统 201

7.9.2 通用型知识表达语言 204

7.9.3 专家系统开发环境 205

7.9.4 专家系统程序设计语言 205

7.10 小结 206

思考题 207

第8章 人工神经网络及其应用 209

8.1 神经元与神经网络 209

8.1.1 生物神经元结构 209

8.1.2 神经元数学模型 210

8.1.3 神经网络的结构与工作方式 211

8.1.4 神经网络的学习 212

8.2 BP神经网络及其学习算法 213

8.2.1 BP神经网络的结构 213

8.2.2 BP学习算法 214

8.2.3 BP学习算法的实现 216

8.3 BP神经网络的应用 217

8.3.1 BP神经网络在模式识别中的应用 217

8.3.2 BP神经网络在软测量中的应用 218

8.4 Hopfield神经网络及其改进 221

8.4.1 离散型Hopfield神经网络 221

8.4.2 连续型Hopfield神经网络及其VLSI实现 223

8.4.3 随机神经网络 225

8.5 Hopfield神经网络的应用 226

8.5.1 Hopfield神经网络在联想记忆中的应用 227

8.5.2 Hopfield神经网络优化方法 229

8.6 小结 233

思考题 234

习题 234

第9章 智能体与多智能体系统 241

9.1 智能体的概念与结构 241

9.1.1 智能体的概念 241

9.1.2 智能体的特性 242

9.1.3 智能体的结构 243

9.1.4 反应式Agent 243

9.1.5 慎思式Agent 244

9.1.6 复合式Agent 244

9.1.7 Agent的应用 245

9.2 多智能体系统的概念与结构 246

9.2.1 多智能体系统的特点 246

9.2.2 多智能体系统的基本类型 247

9.2.3 多智能体系统的体系结构 247

9.3 多智能体系统的通信 248

9.3.1 智能体通信的类型 248

9.3.2 Agent通信的方式 249

9.3.3 智能体通信语言 251

9.4 多智能体系统的协调 253

9.5 多智能体系统的协作 254

9.5.1 多智能体的协作类型 254

9.5.2 合同网协作方法 255

9.5.3 黑板模型协作方法 256

9.5.4 市场机制协作方法 256

9.6 多智能体系统的协商 257

9.7 小结 258

思考题 259

第10章 自然语言处理及其应用 261

10.1 自然语言理解的概念与发展历史 261

10.2 语言处理过程的层次 263

10.3 机器翻译 265

10.3.1 机器翻译方法概述 265

10.3.2 翻译记忆 267

10.4 语音识别 267

10.4.1 语音识别的概念 267

10.4.2 语音识别的主要过程 268

10.4.3 隐马尔可夫模型 270

10.4.4 基于隐马尔可夫模型的语音识别方法 271

10.5 小结 273

思考题 274

第11章 人工智能在游戏设计中的应用 275

11.1 人工智能游戏 275

11.2 游戏人工智能 278

11.2.1 游戏人工智能的概念与分类 278

11.2.2 基本的游戏人工智能技术 279

11.3 游戏中的角色与分类 282

11.4 智能游戏角色设计基本技术 283

11.4.1 游戏角色的指导与运动 283

11.4.2 游戏角色的追逐与躲避 284

11.4.3 游戏角色的群聚 285

11.4.4 游戏角色的路径搜索 286

11.4.5 智能搜索引擎 286

11.5 智能游戏开发方法与开发工具 287

11.5.1 智能游戏开发方法 287

11.5.2 智能游戏开发工具 288

11.6 扫雷机智能游戏开发 288

11.7 人工智能游戏的现状与未来 290

11.8 小结 290

思考题 291

附录A 部分习题解答 293

附录B 实验指导书 301

参考文献 316