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第一部分 知识表示 5

第一章 演绎系统 5

1.1 谓词演算 5

1.2 自然演绎系统 18

1.3 与或句演绎系统 23

1.4 子句演绎系统 30

习题 35

第二章 产生式系统 39

2.1 绪论 39

2.2 产生式系统的基本特征 40

2.3 产生式的知识元 44

2.4 推理的方向 48

2.5 框架问题 57

2.6 非确定性匹配 64

2.7 匹配冲突的解决 68

习题 81

第三章 框架结构 84

3.1 事物的属性 84

3.2 框架 91

习题 104

第四章 语义网络 107

4.1 命题语义网络 107

4.2 数据语义网络 117

4.3 语言语义网络 130

4.4 几种特殊的语义网络 137

4.5 网络上的推理 144

习题 150

第五章 过程性知识 152

5.1 状态空间 152

5.2 时序框架 156

5.3 概念依赖理论和剧本 159

5.4 说明性表示中的过程知识 167

习题 173

第二部分 搜索技术 180

第六章 无变量盲目搜索算法 180

6.1 状态空间的盲目搜索 180

6.2 问题空间的盲目搜索 193

习题 208

第七章 带变量盲目搜索算法 213

7.1 通代算法 213

7.2 带变量的状态空间盲目搜索 218

7.3 带变量的问题空间盲目搜索 223

习题 237

第八章 启发式搜索算法 239

8.1 单值有序搜索和多值有序搜索 240

8.2 H＊算法和A＊算法 246

8.3 估值函数的选择 259

8.4 B算法和B'算法 272

8.5 双向启发式搜索 284

习题 294

第九章 启发式搜索算法（续） 297

9.1 几种特殊的启发式搜索 297

9.2 通用弱方法 310

9.3 与或树的启发式搜索 326

习题 339

第十章 博弈树搜索 344

10.1 极小极大树算法 344

10.2 B算法 363

10.3 SSS算法 374

10.4 综合运用博弈树搜索技术 387

习题 407

参考文献 412