第一章 脑与智能 1
1.1 基本概念 1
目录 1
1.2 脑的结构与功能 7
1.3 意识与逻辑思维 18
1.4 思维的信息模型 23
本章小结 28
参考文献 29
2.1 早期神经网络 31
第二章 从神经网络到专家系统 31
2.2 结构主义的困难与功能主义的兴起 41
2.3 早期的通用智能理论 48
2.4 全能系统与专家系统 56
本章小结 61
参考文献 61
第三章 专家系统的知识获取 64
3.1 非自动型知识获取 66
3.2 机器感知 78
3.3 机器识别 96
3.4 机器学习 120
本章小结 128
参考文献 129
第四章 专家系统的知识表示 131
4.1 逻辑表示法与产生式系统 132
4.2 语义网络与概念相依 150
4.3 框架理论与剧本 169
4.4 不精确知识的表示 186
本章小结 194
参考文献 196
第五章 专家系统的知识处理 198
5.1 问题求解中的搜索与匹配 198
5.2 形式演绎推理与非单调推理 225
5.3 不精确推理 243
5.4 问题求解的规划方法 262
本章小结 285
参考文献 286
第六章 从专家系统到神经网络 289
6.1 MYCIN：一个医疗专家系统 289
6.2 专家系统的建造 305
6.3 专家系统的瓶颈与神经网络的复兴 311
6.4 神经网络通论 316
本章小结 328
参考文献 329
7.1 连续非线性动力学系统及其稳定性 332
第七章 神经网络理论 332
7.2 离散非线性动力学系统及其稳定性 350
7.3 联想记忆与信息容量 380
7.4 联想映射与模式分类 391
本章小结 402
参考文献 404
第八章 神经网络模型 406
8.1 反馈网络模型 408
8.2 前馈网络模型 436
8.3 随机网络模型 450
8.4 自组织网络模型 468
本章小结 485
参考文献 486
第九章 神经网络学习算法 489
9.1 模拟退火算法 489
9.2 δ-算法与BP算法 507
9.3 竞争学习与相互激励 523
9.4 其它学习算法 537
本章小结 554
参考文献 556
第十章 综合智能系统：人工智能与神经网络的合璧 559
10.1 作为专家系统的神经网络 560
10.2 神经网络的弱点 569
10.3 全信息与模糊集 578
10.4 综合智能系统模型 590
本章小结 600
参考文献 601
结束语 智能技术在通信中的应用提要 604