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內(nèi)容簡介

　　本書的內(nèi)容涉及到人工智能、專家系統(tǒng)和實現(xiàn)語言三個方面；系統(tǒng)地闡述了人工智能的基本原理、研究進展、研究方法和應用領域，重點突出人工智能的基本技術，包括5種主要的知識表示（狀態(tài)空間、與或圖、產(chǎn)生式、語義網(wǎng)絡、謂詞邏輯表示法）、2種搜索（一般搜索和啟發(fā)式搜索）、2種推理（邏輯推理和算法推理）以及機器學習；詳細地介紹了專家系統(tǒng)的原理、發(fā)展方向、結(jié)構(gòu)、開發(fā)步驟、設計原則、評價方法、系統(tǒng)工具和環(huán)境以及專家系統(tǒng)的不精確性推理；另外，對人工智能與專家系統(tǒng)的核心語言pdc prolog的語句、語法、應用、程序設計技巧與方法進行了高度和全面的概括。本書可作為自動控制、自動化、計算機、信息處理、系統(tǒng)工程等專業(yè)的研究生和本科生的必修課和選修課教材，也可作為業(yè)余愛好者的科普讀物，還可供從事相關專業(yè)的教師和廣大科技人員作為參考書。

作者簡介

暫缺《人工智能與專家系統(tǒng)導論（高等學校教材計算機科學與技術）》作者簡介

圖書目錄

緒言
0.1 什么是人工智能
0.2 人工智能的研究領域
0.3 人工智能的基本技術
第1章知識表示
1.1 知識的概念
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 語義網(wǎng)絡表示法
1.6 框架表示法
習題
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)原理求取問題的答案
2.7 歸結(jié)原理的改進
2.8 與/或形演繹推理
習題
第3章搜索策略
3.1 關于搜索的基本概念
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
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）
習題
第5章 Prolog語言的執(zhí)行機理
5.1 程序設計語言回顧
5.2 Prolog簡介
5.3 Prolog的三種基本語句
5.4 截斷（cut）和失敗（fail)
習題
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 重復和遞歸方法
6.5 表處理
6.6 字符串程序設計
習題
第7章文件處理與動態(tài)數(shù)據(jù)庫
7.1 Turbo Prolog的文件處理謂詞
7.2 文件謂詞的使用
7.3 隨機存取文件
7.4 Turbo Prolog的窗口功能
7.5 建立動態(tài)數(shù)據(jù)庫
習題
第8章建造專家系統(tǒng)
8.1 專家系統(tǒng)簡介
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)的進一步研究
9.1 CITY（城市）庫
9.2 RICH（富有）庫
9.3 推理機研究
9.4 專家系統(tǒng)實例
參考文獻