第1章 绪论 1
1.1 人工智能的概念 1
1.2 人工智能的发展和主要学派 4
1.3 人工智能的应用领域 11
第2章 基本搜索原理 18
2.1 问题及其求解过程的形式表示 18
2.2 状态空间的搜索策略 21
2.3 与/或树的搜索策略 27
2.4 博弈对策 29
第3章 知识表示及处理方法 31
3.1 相关概念 31
3.2 产生式表示法 35
3.3 语义网络表示法 42
3.4 框架表示法和过程表示法 53
3.5 面向对象表示法 58
第4章 基于逻辑的推理 64
4.1 一阶谓词逻辑基础 64
4.2 自然演绎推理 67
4.3 消解反演推理 69
4.4 规则演绎 72
第5章 不确定性推理 75
5.1 相关概念 75
5.2 概率贝叶斯方法 82
5.3 非单调推理 92
第6章 专家系统 98
6.1 相关概念 98
6.2 专家系统的结构 103
6.3 知识获取 109
6.4 专家系统的建造与评价 111
6.5 专家系统的开发工具与开发环境 119
6.6 新型专家系统介绍 119
第7章 机器学习 122
7.1 相关概念 122
7.2 机械学习 125
7.3 归纳学习 127
7.4 类比学习 130
7.5 解释学习 132
7.6 加强学习 135
7.7 基于范例的学习 139
第8章 机器感知 144
8.1 自然语言理解 144
8.2 机器翻译 152
8.3 语音识别 154
8.4 机器视觉 157
第9章 机器人路径规划与避障研究 175
9.1 A＊算法在移动机器人路径规划中的应用 175
9.2 机器人避障研究 184
参考文献 194