第十一章 认知模型 1
A．概述 1
B．通用问题求解程序 9
目录 11
前言 11
对本手册有贡献者名单 11
C．机遇问题求解 20
D．EPAM 26
E1．Quillian的语义记忆系统 34
E．记忆的语义网络模型 34
E2．HAM 41
E3．ACT 49
E4．MEMOD 55
F．信念系统 65
第十二章 自动演绎 77
A．概述 77
B．推理的消解规则 86
C．非消解定理证明 94
D．Boyer-Moore定理证明程序 103
E．非单值逻辑 116
F．逻辑程序设计 123
第十三章 视觉 128
A．概述 128
B．积木块世界的理解 141
B1．识别三维物体 141
B2．划分线段图画为物体 145
B3．解释不完整的线条图画 149
B4．标记三角面中的线条图画 156
B5．在解释线条画图过程中限制的传播 161
B6．获得线条图画 167
B7．有关表面方向的推理 171
B8．Origami世界和形状复原 181
C．视觉数据的前期处理 192
C1．视觉输入 192
C2．颜色 201
C3．预处理 203
C4．边缘检测和线段查找 213
C5．区域分析 221
C6．纹理 227
D1．本征图像 234
D．景物特性的表达 234
D2．运动 240
D3．立体视觉 245
D4．测距仪 251
D5．间接获得形状的方法 257
D6．三维形状的描述和识别 266
E．用于视觉的算法 277
E1．金字塔和四分树 277
E2．模板匹配 281
E3．计算机视觉的语言学方法 286
E4．松弛算法 291
F．视觉系统 301
F1．机器人视觉 301
F2．视觉系统的组织和控制 306
F3．ACRONYM 313
第十四章 学习和归纳推理 323
A．概述 323
B．死记硬背式学习 334
B1．问题 334
B2．Samuel下棋程序中的死记硬背式学习 338
C1．问题 343
C．听取意见的学习 343
C2．Mostow的操作化程序 347
D．从例子学习 358
D1．问题 358
D2．控制和模式识别系统中的学习 372
D3．学习单个概念 381
D4．学习多重概念 417
D5．学习执行多步任务 448
A．概述 509
第十五章 规划和问题求解 509
B．STRIPS和ABSTRIPS 517
C．不分层规划 526
D．分层规划程序 535
D1．NOAH 535
D2．MOLGEN 546
E．框架规划的改进 552
文献目录 559
主题索引 581