目录 1
第一章 人工智能系统 1
1.1计算机问答系统 1
1.2规划与问题求解 5
1.3景物理解 9
1.4专家系统 11
1.5人工智能方法与传统程序 14
第二章 知识的符号逻辑表示 18
2.1一阶谓词逻辑表示法 18
2.2谓词逻辑的演绎推理 21
2.3逻辑程序设计 24
2.4PROLOG语言 30
2.5LISP语言 35
第三章 产生式系统 40
3.1事实的表示 40
3.2规则的表示 43
3.3知识表示的粒度 48
第四章 框架理论 53
4.1框架理论 53
4.2知识的框架表示方法 56
4.3框架表示的程序实现方法 63
第五章 语义网络表示 69
5.1简单事实的描述 69
5.2复杂知识的表示 71
5.3语义网络的推理 76
5.4网络表示法存在的问题 78
第六章 控制策略 79
6.1元知识 79
6.2盲目搜索 81
6．3冲突仲裁策略 83
6.4估价函数策略 85
6.5显式控制策略 89
第七章 机器推理 93
7.1机器定理证明 93
7.2不确定性推理的理论 96
7.3置信度推理方法 99
74修正的Bayes公式 104
7.5非单调逻辑推理 113
第八章 机器学习 121
8.1概述 121
8.2学习系统的简单模型 122
8.3机械学习和指点学习 127
8.4通过例子学习 130
8.5通过类比学习 146
第九章 建造专家系统的基本问题 156
9.1领域专业知识问题 156
9.2实用专家系统的类型及特点 157
9.3建造专家系统的步骤 161
9.4建造专家系统的方法问题 163
9.5建造专家系统的开发工具 165
10.1知识和表示方法 169
第十章 符号积分系统 169
10.2推理的控制过程 176
10.3举例 178
10.4符号积分系统存在的问题 180
第十一章 课表编排系统TISER 181
11.1概述 181
11.2课表编排的基本问题 185
11.3课表编排问题的形式化描述 188
11.4课表编排系统TISER实现 194
11.5课表编排系统TISER测试 209
12.1问题的描述和计算复杂性 210
第十二章 运输调度系统 210
12.2系统的总体结构图 212
12.3知识和知识表示 213
12.4求解算法 218
12.5最短距离计算 219
第十三章 编组站作业计划调度管理系统 223
13.1编组站作业计划调度管理问题 223
13.2系统总体结构 227
13.3规划模型MS 228
13.4编组站阶段计划规划系统的实现 233
13.5系统测试 238
第十四章 古沉积环境分析系统 242
14.1问题的描述 242
14.2知识的获取和知识表示 245
14.3推理机制 246
14.4知识编译器和机器学习 249
第十五章 建造专家系统的工具 250
15.1概述 250
15.2事实库的建造 251
15.3规则库的建造 258
15.4推理机制 260
参考文献 263