本书是普通高等教育“十一五”***规划教材和北京市精品教材立项项目，本次修订对第1版内容进行了大量调整与更新，既系统地阐述了人工智能的基本原理、方法和技术，又全面地反映了国内外人工智能领域的**进展。
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人工智能原理及其应用
扉页
版权页
内容简介
第2版前言
第1版前言
序言
目录
第1章 人工智能概述
1.1 人工智能的定义及其研究目标
1.2 人工智能的产生与发展
1.3 人工智能研究的基本内容
1.4 人工智能研究中的不同学派
1.5 人工智能的研究和应用领域
1.6 人工智能近期发展分析
习题1
第2章 知识表示方法
2.1 知识表示的基本概念
2.2 一阶谓词逻辑表示法
2.3 产生式表示法
2.4 语义网络表示法
2.5 框架表示法
2.6 过程表示法
习题2
第3章 确定性推理
3.1 推理的基本概念
3.2 推理的逻辑基础
3.3 自然演绎推理
3.4 归结演绎推理
3.5 基于规则的演绎推理
习题3
第4章 搜索策略
4.1 搜索的基本概念
4.2 状态空问的盲目搜索
4.3 状态空问的启发式搜索
4.4 与/或树的盲目搜索
4.5 与/或树的启发式搜索
4.6 博弈树的启发式搜索
习题4
第5章 计算智能
5.1 概述
5.2 神经计算
5.3 进化计算
5.4 模糊计算
习题5
第6章 不确定性推理
6.1 不确定性推理的基本概念
6.2 不确定性推理的概率论基础
6.3 确定性理论
6.4 主观Bayes方法
6.5 证据理论
6.6 模糊推理
习题6
第7章 机器学习
7.1 机器学习的基本概念
7.2 记忆学习
7.3 归纳学习
7.4 解释学习
7.5 神经学习
习题7
第8章 自然语言理解
8.1 语言及其理解的基本概念
8.2 词法分析
8.3 句法分析
8.4 语义分析
8.5 自然语言的生成
8.6 自然语言理解系统的层次模型
习题8
第9章 分布智能
9.1 分布智能概述
9.2 Agent的结构
9.3 Agent通信
9.4 多Agent合作
9.5 移动Agent
习题9
第10章 先进专家系统
10.1 专家系统概述
10.2 基于规则和基于框架的专家系统
10.3 模糊专家系统和神经网络专家系统
10.4 基于Web的专家系统
10.5 分布式和协同式专家系统
10.6 专家系统的开发
习题10
附录A 人工智能实验
实验1 基于Web的动物识别系统
实验2 基于可信度的不确定性推理系统
实验3 基于感知器学习算法的神经学习系统
实验4 基于剪枝技术的一字棋博弈系统
参考文献
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