1.1 智能与人工智能 1
第一章 智能理论与警用智能技术概述 1
1.2 人工智能的定义、内容、方法 2
1.3 AI的假设、分级、标准 6
1.4 几个AI经典问题的描述 7
1.5 什么是AI技术 10
1.6 关于人的智能研究 15
1.7 小结 17
1.8 练习 18
第二章 问题、问题空间、搜索 19
2.1 定义状态空间搜索问题 19
2.2 产生式系统 21
2.3 控制策略 25
2.6 练习 31
2.4 产生式系统问题求解的基本算法 31
2.5 小结 31
第三章 产生式系统启发式搜索技术 32
3.1 生成与测试法 32
3.2 登山法 34
3.3 最佳—优先搜索 36
3.4 AND—OR图与AO*算法 40
3.5 约束补偿 48
3.6 手段—目的分析 50
3.7 问题归约 52
3.8 小结 54
3.9 练习 55
4.1 知识的概念 57
第四章 知识表达 57
4.2 知识的表达方法 60
4.3 知识表达方式的分类 65
4.4 逻辑知识表达 66
4.5 语义网络表示 73
4.6 过程性知识的表达 77
4.7 框架知识表达 81
4.8 小结 84
4.9 练习 84
第五章 逻辑推理 85
5.1 经典逻辑推理 85
5.2 基于规则的演绎推理 99
5.3 非经典逻辑推理 108
5.4 逻辑编程 109
5.5 小结 112
5.6 练习 112
第六章 规划 114
6.1 概述 114
6.2 块世界——问题表达的实例 116
6.3 规划系统的功能 118
6.4 前向、后向搜索控制下的规划 119
6.5 目标堆栈规划 124
6.6 约束位置的非线性规划 127
6.7 分层规划 131
6.8 小结 134
6.9 练习 134
7.1 非单调推理 136
第七章 不确定的符号推理 136
7.2 极大极小推理 141
7.3 解决不确定性问题的正逆向推理 142
7.4 真值维持系统 144
7.5 小结 150
7.6 练习 150
第八章 统计推理 151
8.1 概率与贝叶斯（Bayes）理论 151
8.2 确定性系统和规则基系统 152
8.3 贝叶斯网络 155
8.4 证据理论 156
8.5 模糊逻辑与模糊推理 159
8.7 练习 163
8.6 小结 163
第九章 槽一填料结构 164
9.1 语义网络 164
9.2 概念从属关系 167
9.3 框架 171
9.4 居本 177
9.5 进程表示法 179
9.6 cyc 181
9.7 小结 183
9.8 练习 183
第十章 博弈 184
10.1 概述 184
10.2 最大最小搜索进程 184
10.3 α-β剪枝法 187
10.4 博弈实例 189
10.5 小结 193
10.6 练习 193
第十一章 理解与自然语言理解 194
11.1 什么是理解 194
11.2 影响理解的因素 194
11.3 用满足约束条件进行理解 196
11.4 自然语言理解 200
11.5 简单句理解 200
11.6 所有格语法 205
11.7 复合句理解 207
11.8 语言生成 208
11.11 练习 209
11.9 机器翻释 209
11.10 小结 209
第十二章 学习 210
12.1 机器学习的分类 210
12.2 类比学习 211
12.3 概念学习 211
12.4 基于解释的学习 215
12.5 机器学习的研究目标 217
12.6 小结 218
12.7 练习 218
第十三章 专家系统 219
13.1 什么是专家系统？ 219
13.2 专家系统的分类 221
13.4 专家系统的开发过程 222
13.3 专家系统的一般体系结构 222
13.5 专家系统开发工具 223
13.6 决策支持系统 224
13.7 专家系统实例剖析MYCIN 234
13.8 小结 253
13.9 练习 254
第十四章 连接模型 255
14.1 概述 255
14.2 感知器 260
14.3 霍普菲尔德网络（HopfieldNetworks） 264
14.4 自组织神经网络 270
14.5 神经网络学习 272
14.6 无监督学习 282
14.7 神经网络应用 284
14.8 小结 288
14.9 练习 288
第十五章 并行与分布式的人工智能系统 290
15.1 心理模型 290
15.2 推理过程的并行化 290
15.3 分布式推理系统 292
15.4 协同合作 292
15.5 分布式推理算法 296
15.6 小结 296
15.7 练习 297
第十六章 常识性推理 298
16.1 事件定性过程 298
16.2 常识的本质 301
16.3 记忆组织 305
16.4 相关推理 307
16.5 小结 307
16.6 练习 308
第十七章 感知和行动 309
17.1 感知和行动 309
17.2 视觉 310
17.3 语音识别 312
17.4 机器人结构 313
17.5 机器人的控制操作 314
17.6 小结 316
17.7 练习 316
18.1 国际刑警概况 317
第十八章 国际刑警 317
18.2 国际刑事犯罪及国际刑警组织的对策 319
18.3 国际刑警组织成员国知识库 322
18.4 小结 329
18.5 练习 329
第十九章 警用大型专家系统 330
19.1 问题的提出 330
19.2 警用大型专家系统的功能 330
19.3 警用大型专家系统的组成 331
19.4 知识的获取、表达、处理 336
19.5 PO大型专家系统实现的途径 338
19.6 小结 338
19.7 练习 339
20.1 概述 340
第二十章 机器人执法 340
20.2 机器人的基本组成与技术指标 341
20.3 机器人的位姿运动学基础 342
20.4 机器人力学基础 343
20.5 机器人的智能控制 344
20.6 神经网络在机器人中的控制作用 346
20.7 小结 351
20.8 练习 352
第二十一章 刑事侦察技术工作的知识表达 353
21.1 刑事侦察的基本步骤 353
21.2 爆炸案件中的侦察技术 356
21.3 涉外刑事案件的处理 357
21.4 毒品犯罪案件的侦察技术 358
21.6 有组织犯罪案件的侦察技术 359
21.5 疑难案件的侦察技术 359
21.7 刑事侦察指挥工作 361
21.8 小结 363
21.9 练习 363
第二十二章 公安领导决策支持系统 364
22.1 概述 364
22.2 公安管理与公安领导的知识表达 366
22.3 公安决策 369
22.4 公安领导方法、方式和艺术 371
22.5 领导政务活动辅助决策支持系统 372
22.6 行政单位固定资产管理决策支持系统 378
22.7 小结 379
22.8 练习 379
23.3 数据检测、故障诊断 380
23.2 数据压缩 380
第二十三章 公安通信中的智能技术 380
23.1 过滤、均衡与正交调幅QAM 380
23.4 信息编码 381
23.5 网络 381
23.6 B-ISDNATM控制 381
23.7 智能网 381
23.8 卫星通信电视会议系统 382
23.9 GPS卫星定位报警系统 382
23.10 小结 385
23.11 练习 385
第二十四章 防伪与识别 386
24.1 概述 386
24.2 人像识别的应用领域 386
24.3 两个人脸图象实时对比识别研究方案 387
24.4 可变姿态人脸识别 389
24.5 小结 394
24.6 练习 394
第二十五章 道路交通事故智能化分析 395
25.1 概述 395
25.2 碰撞速度的综合评判法 395
25.3 交通信息指挥系统 396
25.4 小结 397
25.5 练习 397
附录： 398
英汉人工智能术语对照表 398
参考文献 409