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第1章 绪论1

1.1什么是人工智能2

1.1.1智能的概念2

1.1.2人工智能2

1.2人工智能的产生与发展3

1.2.1孕育期3

1.2.2形成期4

1.2.3发展期5

1.3人工智能的研究方法及基本内容6

1.3.1人工智能的研究方法6

1.3.2人工智能研究的基本内容8

1.4人工智能的研究领域10

习题116

第2章 知识表示方法17

2.1概述18

2.1.1什么是知识18

2.1.2知识的特性18

2.1.3知识的分类19

2.1.4知识的表示20

2.2一阶谓词逻辑表示法21

2.2.1逻辑基础21

2.2.2谓词逻辑表示方法24

2.2.3一阶谓词逻辑表示法的特点25

2.3产生式表示法26

2.3.1产生式的基本形式26

2.3.2产生式表示知识的方法27

2.3.3产生式系统的组成28

2.3.4产生式系统的推理方式29

2.3.5产生式表示法的特点30

2.4语义网络表示法30

2.4.1语义网络30

2.4.2基本命题的语义网络表示30

2.4.3连接词在语义网络中的表示方法32

2.4.4变元和量词在语义网络中的表示方法33

2.4.5语义网络的推理过程35

2.4.6语义网络表示法的特征36

2.5框架表示法36

2.5.1框架的结构37

2.5.2框架举例38

2.5.3框架表示法的特点40

2.6其他表示方法41

2.6.1面向对象的表示法41

2.6.2过程表示法42

习题243

第3章 确定性推理45

3.1推理的基本概念46

3.1.1什么叫推理46

3.1.2推理方式及其分类46

3.1.3推理的方向48

3.1.4冲突消解策略52

3.2推理的逻辑基础54

3.2.1谓词公式的解释54

3.2.2谓词公式的永真性与可满足性55

3.2.3谓词公式的等价性与永真蕴涵性55

3.2.4谓词公式的范式57

3.2.5置换与合一58

3.3自然演绎推理59

3.3.1自然演绎推理的概念59

3.3.2利用演绎推理解决问题60

3.3.3演绎推理的特点61

3.4归结演绎推理61

3.4.1子句62

3.4.2 Herbrand理论63

3.4.3鲁滨逊归结原理66

3.4.4归结策略68

3.4.5使用归结原理证明问题71

3.4.6用归结原理求解问题73

3.5基于规则的演绎推理75

3.5.1规则正向演绎推理76

3.5.2规则逆向演绎推理80

习题383

第4章 不确定性推理85

4.1不确定性推理概述86

4.1.1不确定性推理的概念86

4.1.2不确定性推理方法的分类86

4.1.3不确定性推理中的基本问题87

4.2可信度方法88

4.2.1可信度概念88

4.2.2 C-F模型89

4.2.3可信度方法应用举例91

4.3主观Bayes方法93

4.3.1基本Bayes公式93

4.3.2主观Bayes方法及其推理网络95

4.3.3知识不确定性的表示95

4.3.4证据不确定性的表示96

4.3.5不确定性的推理计算97

4.3.6结论不确定性的合成与更新算法102

4.3.7主观Bayes方法应用举例103

4.4证据理论108

4.4.1证据理论的形式化描述108

4.4.2证据理论的不确定性推理模型113

4.4.3推理示例118

习题4121

第5章 搜索策略123

5.1搜索的基本概念124

5.1.1搜索的概念124

5.1.2搜索的种类124

5.2状态空间搜索124

5.2.1状态空间法125

5.2.2状态空间盲目搜索法127

5.2.3启发式搜索法129

5.3问题归约法132

5.3.1问题归约描述132

5.3.2与或图表示133

5.3.3 AO*算法134

习题5138

第6章 机器学习139

6.1机器学习的概念140

6.1.1学习和机器学习140

6.1.2机器学习的发展过程141

6.1.3学习系统142

6.1.4机器学习的主要策略144

6.2记忆学习144

6.3归纳学习145

6.3.1示例学习146

6.3.2决策树学习149

6.4解释学习153

6.4.1解释学习概述154

6.4.2解释学习的基本原理155

6.4.3解释学习的基本过程156

6.4.4领域知识的完善性157

6.5基于案例的推理157

6.5.1 CBR系统的特点158

6.5.2 CBR系统的体系结构159

6.5.3学习方法160

6.5.4结论163

6.6案例推理在故障诊断系统中的应用163

6.6.1案例库的组织164

6.6.2案例检索策略166

6.6.3故障诊断流程166

6.6.4自行火炮发动机故障诊断167

习题6169

第7章 专家系统170

7.1专家系统概述171

7.1.1专家系统的产生与发展171

7.1.2专家系统的定义172

7.1.3专家系统的种类173

7.1.4专家系统的特点176

7.2专家系统的结构177

7.2.1综合数据库177

7.2.2知识库178

7.2.3知识获取178

7.2.4推理机178

7.2.5解释器179

7.2.6人-机接口179

7.3专家系统的设计179

7.3.1开发专家系统的基本要求180

7.3.2专家系统建造步骤181

7.4新型专家系统184

7.4.1新型专家系统的特征184

7.4.2分布式专家系统185

7.4.3协同式专家系统187

7.5空调机组故障诊断专家系统的设计189

7.5.1专家系统结构189

7.5.2系统总体设计流程189

7.5.3知识库的实现190

7.5.4推理机的实现191

习题7193

第8章 分布式人工智能194

8.1概述195

8.1.1分布式问题求解195

8.1.2多Agent系统196

8.2 Agent的结构198

8.2.1 Agent的基本结构198

8.2.2反应Agent的结构199

8.2.3慎思Agent的结构199

8.2.4混合Agent的结构201

8.3 Agent通信协议201

8.3.1 Agent通信与交互模型201

8.3.2 Agent通信202

8.3.3言语行为理论205

8.3.4 Agent通信语言208

8.3.5 Agent通信的本体210

8.4 Agent协作211

8.4.1协作的功能211

8.4.2协作的理论212

8.4.3协作的形式213

8.4.4协作的方法214

8.4.5协作的过程215

8.5移动Agent216

8.5.1移动Agent的结构216

8.5.2移动Agent的应用217

8.6多Agent柔性车间调度系统220

8.6.1多Agent柔性车间调度模型220

8.6.2仿真实验223

习题8225

第9章 人工生命226

9.1什么是人工生命227

9.1.1生命的概念227

9.1.2人工生命228

9.1.3广义人工生命229

9.2人工生命的产生与发展231

9.2.1孕育期231

9.2.2形成期232

9.2.3发展期233

9.3人工生命的研究方法及基本内容233

9.3.1人工生命的研究方法233

9.3.2人工生命研究的基本内容234

9.4人工生命的应用236

9.4.1基于人工生命的智能控制系统236

9.4.2基于人工生命的拟人智能管理系统240

习题9244

第10章 软件人245

10.1概述246

10.1.1“软件人”的概念246

10.1.2“软件人”的概念模型247

10.2“软件人”系统模型247

10.2.1“软件人”系统逻辑层次结构模型247

10.2.2“软件人”系统递阶控制结构模型248

10.2.3“软件人”构造分层体系249

10.3“软件人”群体252

10.3.1“软件人”群体组织模型252

10.3.2系统的管控功能253

10.3.3“软件人”群的管理策略254

10.3.4“软件人”的接口构造研究256

10.4“软件人”通信257

10.4.1常用智体通信模型258

10.4.2“软件人”通信模型259

10.4.3“软件人”通信层次结构与交互模型260

10.5“软件人”的应用262

10.5.1基于“软件人”的信息整合与数据交换262

10.5.2基于“软件人”的决策信息支持系统模型265

10.5.3基于“软件人”情感的自主非玩家角色模型267

习题10271

第11章 人工鱼272

11.1人工鱼的概念273

11.2人工鱼的典范——“晓媛的鱼”273

11.2.1计算机动画的人工生命方法273

11.2.2“晓媛的鱼”动画模型设计277

11.3人工鱼的认知模型285

11.4人工鱼的自进化286

习题11289

第12章 展望290

12.1“人工智能”发展与“智能科学技术”产生291

12.1.1广义智能291

12.1.2高等智能294

12.1.3智能科学技术296

12.2广义人工生命及其应用展望297

12.2.1工程人工生命展望297

12.2.2生物人工生命展望298

12.2.3生物工程人工生命展望299

参考文献300