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第1章 绪论 1

1．1人工智能的意义 1

1．2 AI系统与控制系统的发展 4

1．3多种模型的集成与综合集成 10

1．3．1基于逻辑的心理模型 11

1．3．2神经元网络模型 14

1．3．3定性物理模型 15

1．3．4可视知识模型 17

1．4思维与智能模拟 19

第2章 基于规则的知识系统 22

2．1起源 22

2．2基于规则的系统框架 23

2．3规则表达 24

2．4知识获取 26

2．5推理机 27

2．5．1搜索策略 27

2．5．2验证机制 27

2．6不确定性推理 28

2．6．1概率决策 29

2．6．2模糊推理 30

2．6．3可信度计算 30

第3章 人工神经网络及其应用 32

3．1神经生理学基础 32

3．2人工神经网络的基本原理 33

3．3几种典型的模型及其应用 36

3．3．1 Hopfieid网络 36

3．3．2反向传播BP模型 39

3．3．3自适应共振理论ART模型 42

3．4人工智能应用举例——连接主义与知识工程 43

第4章 适应性智能系统 47

4．1人工智能发展的几个阶段 47

4．2智能系统及其应用 53

4．3智能控制在交通、家居、楼宇方面的应用 55

4．3．1智能交通 55

4．3．2智能家居 59

4．3．3智能楼宇 63

5．1．1国际农业信息技术发展概况 67

5．1农业信息化发展概况 67

第5章 农业专家系统及其应用 67

5．1．2我国农业信息技术发展概况 68

5．2专家系统技术在农业领域的应用 69

5．2．1专家系统技术概述 70

5．2．2农业专家系统发展概况 72

5．3农业专家系统对我国农业发展的重要作用 76

第6章 知识管理与知识服务 79

6．1概述 79

6．2知识管理的发展历程 80

6．3知识管理的现状 81

6．3．1 IBM Lotus的知识管理解决方案 82

6．3．2 Microsoft的知识管理方案 83

6．3．3清华同方的知识管理方案 83

6．4研究方向与对策 84

6．5概念和概念网络 86

6．5．1作为知识核心的概念网络 86

6．5．2概念网络如何应用于知识管理 87

第7章 智能机器人 89

7．1．1信息收集 90

7．1智能机器人的感知 90

7．1．2多传感器信息融合 92

7．1．3机器人视觉 92

7．1．4机器人语言理解 94

7．2智能机器人的决策 95

7．2．1智能机器人的规划 95

7．2．2典型的机器人规划系统 97

7．3智能机器人的动作 98

7．3．1智能机器人的控制 98

7．3．2智能机器人的语言与表情 103

7．4智能机器人的交互 104

7．4．1多机器人系统 104

7．4．2多机器人仿真实验典型系统 106

第8章 人机结构的智能系统 110

8．1计算机的特长与不足 110

8．2人的心智（human mind）的作用 111

8．3集成型模式识别系统的设计 114

8．4人机结合的互联网系统 120

参考文献 135