計算智能（簡體書）

本書共9章，介紹了傳統智能技術的主要原理與技術、方法，主要包括知識的表示、基本推理、不確定推理、搜索原理等。同時，還介紹了現代智能技術主要的研究與發展方向，主要包括模糊邏輯、神經網絡、進化計算等，并從工程應用的角度討論人工智能的實際問題及其解決方法。 本書可作為應用數學、計算數學、運籌與控制、信息科學、計算機科學、系統科學、控制科學等專業教材用書，也可作為從事計算智能研究與應用的科研技術人員參考用書。

第1章 緒論
1.1 智能基礎
1.1.1 智能的含義
1.1.2 人工智能的含義
1.1.3 研究方法
1.2 發展階段
1.2.1 形成及第一個興旺期（1956～1966年）
1.2.2 蕭條波折期（1967～1974年）
1.2.3 第二個興旺期（1975～1998年）
1.3 研究應用
第2章 知識表示
2.1 知識的基本概念
2.1.1 知識的特性
2.1.2 知識的分類
2.1.3 知識的表示方法
2.2 謂詞邏輯表示
2.2.1 命題邏輯
2.2.2 謂詞邏輯
2.3 產生式表示
2.3.1 產生式表示法
2.3.2 產生式系統
2.4 語義網絡
2.5 框架表示
2.6 腳本表示
第3章 基本推理原理
3.1 推理的基本概念
3.1.1 推理的定義
3.1.2 推理方法及其分類
3.1.3 推理的控制策略及其分類
3.2 自然演繹推理
3.3 歸結反演推理
3.3.1 子句集及其化簡
3.3.2 魯濱孫歸結原理
3.4 不確定推理概述
3.4.1 不確定推理的概念
3.4.2 不確定推理的基本問題
3.4.3 不確定性推理的方法
第4章 搜索原理
4.1 搜索原理概述
4.1.1 搜索的概念
4.1.2 搜索方法的分類
4.1.3 狀態空間、搜索空間與解路徑
4.1.4 搜索成本
4.2 盲目搜索策略
4.2.1 回溯策略
4.2.2 圖搜索策略
4.2.3 深度優先搜索
4.2.4 寬度優先搜索
4.2.5 等代價搜索
4.3 啟發式搜索
4.3.1 啟發式搜索的概念與必要性
4.3.2 啟發式搜索算法A
4.3.3 爬山策略搜索
4.3.4 啟發式搜索算法A
4.4 博弈樹搜索
4.4.1 博弈樹搜索的概念
4.4.2 Grundy博弈
4.4.3 極小極大分析法
4.4.4 α-β剪枝
4.4.5 其他改進方法
第5章 模糊邏輯
5.1 模糊集合
5.1.1 集合的概念
5.1.2 模糊集合
5.1.3 模糊集合表示方法
5.1.4 模糊集合的運算
5.1.5 隸屬函數
5.1.6 分解定理
5.1.7 擴展原理
5.2 模糊關系與推理
5.2.1 模糊語言
5.2.2 模糊關系
5.2.3 模糊規則與推理
……
第6章 神經網絡
第7章 進化計算
第8章 群體智能
第9章 數據挖掘 More