人工智能與專家系統(tǒng)導(dǎo)論

內(nèi)容概要

本書將人工智能的基本原理和人工智能程序設(shè)計(jì)融為一體，重點(diǎn)介紹了人工智能在專家系統(tǒng)方面的應(yīng)用。    通過(guò)本書的學(xué)習(xí)，讀者可以掌握人工智能的基本原理和核心知識(shí)，以及人工智能程序設(shè)計(jì)的常用語(yǔ)言PROLOG，學(xué)習(xí)用該語(yǔ)言進(jìn)行編程，體會(huì)邏輯程序設(shè)計(jì)的思想，提高邏輯思考能力，并在此基礎(chǔ)上學(xué)習(xí)如何構(gòu)造實(shí)用的專家系統(tǒng)。    本書重點(diǎn)突出，敘述簡(jiǎn)潔，實(shí)例豐富，適合作為高等院校計(jì)算機(jī)類、信息管理類及其他相關(guān)專業(yè)本科生的教材，也可供有關(guān)的科研人員參考。

書籍目錄

緒言  0.1 什么是人工智能  0.2 人工智能的研究領(lǐng)域  0.3 人工智能的基本技術(shù)第1章  知識(shí)表示  1.1 知識(shí)的概念  1.2 狀態(tài)空間表示法  1.3 產(chǎn)生式表示法  1.4 謂詞邏輯表示法  1.5 語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)表示法  1.6 框架表示法  習(xí)題第2章  邏輯推理  2.1 命題邏輯  2.2 謂詞邏輯  2.3 海伯倫理論  2.4 歸結(jié)原理  2.5 定理證明  2.6 利用歸結(jié)原理求取問(wèn)題的答案  2.7 歸結(jié)原理的改進(jìn)  2.8 與/或形演繹推理  習(xí)題第3章  搜索策略  3.1 關(guān)于搜索的基本概念  3.2 基本搜索策略  3.3 啟發(fā)式搜索  3.4 與/或樹的搜索策略  3.5 博弈樹的啟發(fā)式搜索  習(xí)題第4章  不確定性推理  4.1 不確定性的主要表現(xiàn)  4.2 不確定性推理方法的分類  4.3 概率基礎(chǔ)  4.4 主觀Bayes方法  4.5 可信度方法  4.6 證據(jù)理論（D-S理論）  習(xí)題第5章  Prolog語(yǔ)言的執(zhí)行機(jī)理  5.1 程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言回顧  5.2 Prolog簡(jiǎn)介  5.3 Prolog的三種基本語(yǔ)句  5.4 截?cái)啵╟ut）和失?。╢ail)  習(xí)題第6章  遞歸結(jié)構(gòu)和遞歸程序  6.1 Turbo Prolog的基本成分  6.2 Turbo Prolog的程序結(jié)構(gòu)  6.3 謂詞結(jié)構(gòu)  6.4 重復(fù)和遞歸方法  6.5 表處理  6.6 字符串程序設(shè)計(jì)  習(xí)題第7章  文件處理與動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)  7.1 Turbo Prolog的文件處理謂詞  7.2 文件謂詞的使用  7.3 隨機(jī)存取文件  7.4 Turbo Prolog的窗口功能  7.5 建立動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)  習(xí)題第8章  建造專家系統(tǒng)  8.1 專家系統(tǒng)簡(jiǎn)介  8.2 專家系統(tǒng)的基本原理  8.3 用Turbo Prolog開發(fā)專家系統(tǒng)第9章  專家系統(tǒng)的進(jìn)一步研究  9.1 CITY（城市）庫(kù)  9.2 RICH（富有）庫(kù)  9.3 推理機(jī)研究  9.4 專家系統(tǒng)實(shí)例參考文獻(xiàn)

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