图书介绍

人工智能 智能系统指南 原书第3版【2025|PDF|Epub|mobi|kindle电子书版本百度云盘下载】

人工智能 智能系统指南 原书第3版
  • (澳)尼格尼维斯基著;陈薇等译 著
  • 出版社: 北京:机械工业出版社
  • ISBN:9787111384557
  • 出版时间:2012
  • 标注页数:320页
  • 文件大小:51MB
  • 文件页数:334页
  • 主题词:人工智能

PDF下载


点此进入-本书在线PDF格式电子书下载【推荐-云解压-方便快捷】直接下载PDF格式图书。移动端-PC端通用
种子下载[BT下载速度快]温馨提示:(请使用BT下载软件FDM进行下载)软件下载地址页直链下载[便捷但速度慢]  [在线试读本书]   [在线获取解压码]

下载说明

人工智能 智能系统指南 原书第3版PDF格式电子书版下载

下载的文件为RAR压缩包。需要使用解压软件进行解压得到PDF格式图书。

建议使用BT下载工具Free Download Manager进行下载,简称FDM(免费,没有广告,支持多平台)。本站资源全部打包为BT种子。所以需要使用专业的BT下载软件进行下载。如BitComet qBittorrent uTorrent等BT下载工具。迅雷目前由于本站不是热门资源。不推荐使用!后期资源热门了。安装了迅雷也可以迅雷进行下载!

(文件页数 要大于 标注页数,上中下等多册电子书除外)

注意:本站所有压缩包均有解压码: 点击下载压缩包解压工具

图书目录

第1章 基于知识的智能系统概述1

1.1智能机1

1.2人工智能的发展历史,从“黑暗时代”到基于知识的系统3

1.2.1“黑暗时代”,人工智能的诞生(1943~1956年)3

1.2.2人工智能的上升期,远大目标积极实现的年代(1956年~20世纪60年代晚期)4

1.2.3没有履行的诺言,来自现实的冲击(20世纪60年代晚期~20世纪70年代早期)5

1.2.4专家系统技术,成功的关键因素(20世纪70年代早期~20世纪80年代中期)5

1.2.5如何使机器学习,神经网络的重生(20世纪80年代中期至今)8

1.2.6进化计算,在尝试中学习(20世纪70年代早期至今)9

1.2.7知识工程的新纪元,文字计算(20世纪80年代后期至今)9

1.3小结11

复习题13

参考文献13

第2章 基于规则的专家系统16

2.1知识概述16

2.2知识表达技术——规则16

2.3专家系统研发团队的主要参与者18

2.4基于规则的专家系统的结构19

2.5专家系统的基本特征20

2.6前向链接和后向链接推理技术21

2.6.1前向链接22

2.6.2后向链接23

2.7 MEDIA ADVISOR:基于规则的专家系统实例25

2.8冲突消解29

2.9基于规则的专家系统的优点和缺点31

2.10小结32

复习题33

参考文献34

第3章 基于规则的专家系统中的不确定性管理35

3.1不确定性简介35

3.2概率论基本知识36

3.3贝叶斯推理39

3.4 FORECAST:论据累积的贝叶斯方法41

3.5贝叶斯方法的偏差46

3.6确信因子理论和基于论据的推理47

3.7 FORECAST:确信因子的应用51

3.8贝叶斯推理和确信因子的对比52

3.9小结53

复习题53

参考文献54

第4章 模糊专家系统56

4.1概述56

4.2模糊集57

4.3语言变量和模糊限制语60

4.4模糊集的操作63

4.5模糊规则66

4.6模糊推理68

4.6.1 Mamdani-style推理68

4.6.2 Sugeno-style推理73

4.7建立模糊专家系统75

4.8小结82

复习题83

参考文献83

参考书目84

第5章 基于框架的专家系统86

5.1框架简介86

5.2知识表达技术——框架87

5.3基于框架的系统中的继承91

5.4方法和守护程序94

5.5框架和规则的交互97

5.6基于框架的专家系统实例:Buy Smart99

5.7小结108

复习题109

参考文献109

参考书目110

第6章 人工神经网络111

6.1人脑工作机制简介111

6.2作为简单计算元素的神经元113

6.3感知器114

6.4多层神经网络117

6.5多层神经网络的加速学习123

6.6 Hopfield网络126

6.7双向联想记忆131

6.8自组织神经网络133

6.8.1 Hebbian学习133

6.8.2竞争学习136

6.9小结141

复习题143

参考文献143

第7章 进化计算145

7.1进化是智能的吗145

7.2模拟自然进化145

7.3遗传算法146

7.4遗传算法为什么可行153

7.5案例研究:用遗传算法来维护调度154

7.6进化策略160

7.7遗传编程161

7.8小结167

复习题167

参考文献168

参考书目169

第8章 混合智能系统170

8.1概述170

8.2神经专家系统171

8.3神经-模糊系统176

8.4 ANFIS182

8.5进化神经网络188

8.6模糊进化系统192

8.7小结195

复习题196

参考文献197

第9章 知识工程198

9.1知识工程简介198

9.1.1问题评估198

9.1.2数据和知识获取199

9.1.3原型系统开发200

9.1.4完整系统开发201

9.1.5系统评价和修订201

9.1.6系统集成和维护201

9.2专家系统可以解决的问题202

9.3模糊专家系统可以解决的问题209

9.4神经网络可以解决的问题214

9.5遗传算法可以解决的问题226

9.6混合智能系统可以解决的问题229

9.7小结236

复习题237

参考文献239

第10章 数据挖掘和知识发现241

10.1数据挖掘简介241

10.2统计方法和数据可视化243

10.3主成分分析247

10.4关系数据库和数据库查询255

10.5数据仓库和多维数据分析258

10.6决策树265

10.7关联规则和购物篮分析271

10.8小结277

复习题278

参考文献279

术语表281

附录 人工智能工具和经销商295

索引310

热门推荐