人工智能方法與應用（簡體書）

本書介紹人工智能的基本理論、方法及實現技術。全書共7章，分為兩部分。第一部分包括第1章至第4章，主要介紹人工智能的基本概念、方法和技術，包括知識表示方法和搜索、邏輯推理等問題求解的基本方法。第二部分包括第5章至第7章，討論產生式專家系統及其實現技術、不確定推理方法和機器學習方法及其應用實例。
本書內容詳實，層次清晰，詳略適當，重點突出，語言嚴謹，例題豐富。可作為高等學校計算機等信息類和管理類相關專業的本科生教材，也可供有關科技人員參考。

第1章 緒論
　1.1　人工智能及其發展
　1.2　人工智能的研究與應用領域
　習題一
第2章　知識表示方法
　2.1　一階謂詞邏輯表示方法
2.1.1　一階謂詞邏輯表示
2.1.2　一階謂詞邏輯表示方法的特點
　2.2　產生式表示方法
2.2.1　產生式與產生式系統
2.2.2　產生式系統的分類及其特點
2.3　框架表示方法
2.3.1　框架與框架網絡
2.3.2　框架推理及其特點
習題二
第3章　搜索方法
　3.1　問題求解過程的形式表示
3.1.1　狀態空間表示方法
3.1.2　與／或圖表示方法
　3.2　狀態空間的搜索方法
3.2.1　盲目搜索算法
3.2.2　啟發式搜索算法
3.2.3　狀態空間搜索算法的應用
3.2.4　A算法及其特性
　3.3　與／或圖的搜索方法
3.3.1　與／或圖的盲目搜索算法
3.3.2　與／或圖的啟發式搜索算法
3.3.3　與／或圖搜索算法的應用
　習題三
第4章　經典邏輯推理
　4.1　推理的基本概念
4.1.1　推理方式及其分類
4.1.2　推理的控制策略
4.1.3　模式匹配及其變量代換
4.2　歸結演繹推理
4.2.1　謂詞公式化為子句集的方法
4.2.2　歸結原理
4.2.3　歸結反演
4.3　基於歸結反演的問題求解
4.4　歸結反演的改進策略
4.4.1　刪除策略
4.4.2　限制策略
4.5　與／或形演繹推理
4.5.1　與／或形正向演繹推理
4.5.2　與／或形逆向演繹推理
4.5.3　代換的一致性與剪枝策略
　習題四
第5章　專家系統
5.1　專家系統概述
5.1.1　專家系統的類型與特點
5.1.2　專家系統的結構與開發方法
　5.2　LISP語言
5.2.1　LISP語言的特點與表達式
5.2.2　LISP語言的基本函數
5.2.3　迭代與遞歸
　5.3　知識庫與推理機
5.3.1　產生式規則與規則庫的存儲結構
5.3.2　推理機及其實現
5.3.3　元知識與元規則
　5.4　解釋機制與解釋器
5.4.1　解釋的方法
5.4.2　解釋器及其實現
　5.5　知識獲取
5.5.1　知識獲取的任務與方式
5.5.2　知識的檢測與求精
5.5.3　知識的檢測方法
　5.6　專家系統工具
　習題五
第6章　不確定推理方法
第7章　機器學習
習題七
主要參考文獻