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】
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- (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
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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
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