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商品簡介
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本書介紹了人工智能的發展歷史、研究領域、基本結構和系統特徵；知識及其表示方法；智能求解及搜索策略；專家系統的組成結構、工作原理、設計思想及其評價原則；機器學習的原理、方法及新進展；遺傳算法的概念及原理；人工智能系統應用等。
本書凝聚了作者多年的教學實踐與科學研究成果，注重理論與實踐的結合，從人工智能的基本概念和發展過程出發，著重闡述了人工智能的原理、技術及其應用方法。
本書可作為高等院校計算機、自動化、系統工程、電子信息等專業學生人工智能課程的本科生、研究生教材，也可供從事人工智能研究與應用的科技工作者學習參考。
本書凝聚了作者多年的教學實踐與科學研究成果，注重理論與實踐的結合，從人工智能的基本概念和發展過程出發，著重闡述了人工智能的原理、技術及其應用方法。
本書可作為高等院校計算機、自動化、系統工程、電子信息等專業學生人工智能課程的本科生、研究生教材，也可供從事人工智能研究與應用的科技工作者學習參考。
目次
前言
第1章 緒論
1.1 人工智能概況
1.2 人工智能的學科范疇
1.3 人工智能的研究領域
1.4 人工智能系統結構及特點
習題
第2章 知識及其表示方法
2.1 知識表示技術
2.2 狀態空間表示表
2.3 與或圖表示法
2.4 知識的邏輯表示法
2.5 產生式表示法
2.6 語義網絡表示法
2.7 框架表示法
2.8 Petri網知識表示表
習題
第3章 智能求解及其搜索策略
3.1 搜索系統的組成
3.2 問題表示及求解方法
3.3 基本推理技術
3.4 搜索策略的效率
3.5 基本搜索策略
3.6 啟發式搜索策略
3.7 基於規劃的啟發式搜索原理
習題
第4章 專家系統
第5章 知識學習
第6章 遺傳算法
第7章 人工智能系統應用
參考文獻
第1章 緒論
1.1 人工智能概況
1.2 人工智能的學科范疇
1.3 人工智能的研究領域
1.4 人工智能系統結構及特點
習題
第2章 知識及其表示方法
2.1 知識表示技術
2.2 狀態空間表示表
2.3 與或圖表示法
2.4 知識的邏輯表示法
2.5 產生式表示法
2.6 語義網絡表示法
2.7 框架表示法
2.8 Petri網知識表示表
習題
第3章 智能求解及其搜索策略
3.1 搜索系統的組成
3.2 問題表示及求解方法
3.3 基本推理技術
3.4 搜索策略的效率
3.5 基本搜索策略
3.6 啟發式搜索策略
3.7 基於規劃的啟發式搜索原理
習題
第4章 專家系統
第5章 知識學習
第6章 遺傳算法
第7章 人工智能系統應用
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