人工智能及其應用(第4版)（簡體書）

本書第4版共10章。第1章敘述人工智能的概況和不同學派的認知觀。第2章和第3章研究人工智能的知識表示方法和搜索推理技術。第4章探討不確定性推理的主要方法。第5章闡述計算智能的基本知識。第6章~第10章逐一討論了人工智能的主要應用領域，包括專家系統、機器學習、自動規劃、分布式人工智能和自然語言理解等。與第三版本科生用書相比，許多內容都是第一次出現的，如本體論和非經典推理、粒群優化和蟻群計算、決策樹學習和增強學習、詞法分析和語料庫語言學，以及路徑規劃和基於Web的專家系統等。其他章節也在第三版的基礎上作了相應的修改、精簡或補充。
本書可作為高等院校有關專業本科生和研究生的人工智能課程教材，也可供從事人工智能研究與應用的科技工作者學習參考。

第1章　緒論
　1.1　人工智能的定義與發展
1.1.1　人工智能的定義
1.1.2　人工智能的起源與發展
　1.2　人工智能的各種認知觀
1.2.1　人工智能各學派的認知觀
1.2.2　人工智能的爭論
　1.3　人類智能與人工智能
1.3.1　智能信息處理系統的假設
1.3.2　人類智能的計算機模擬
　1.4　人工智能的研究目標和內容
1.4.1　人工智能的研究目標
1.4.2　人工智能研究的基本內容
　1.5　人工智能研究的主要方法
　1.6　人工智能的研究與應用領域
　1.7　本書概要
　習題
第2章　知識表示方法
　2.1　狀態空間表示
2.1.1　問題狀態描述
2.1.2　狀態圖示法
　2.2　問題歸約表示
2.2.1　問題歸約描述
2.2.2　與或圖表示
　2.3　謂詞邏輯表示
2.3.1　謂詞演算
2.3.2　謂詞公式
2.3.3　置換與合一
　2.4　語義網絡表示
2.4.1　二元語義網絡的表示
2.4.2　多元語義網絡的表示
2.4.3　語義網絡的推理過程
　2.5　框架表示
2.5.1　框架的構成
2.5.2　框架的推理
　2.6　本體技術
2.6.1　本體的概念
2.6.2　本體的組成與分類
2.6.3　本體的建模
　2.7　過程表示
　2.8　小結
　習題
第3章　確定性推理
　3.1　圖搜索策略
　3.2　盲目搜索
3.2.1　寬度優先搜索
3.2.2　深度優先搜索
3.2.3　等代價搜索
　3.3　啟發式搜索
3.3.1　啟發式搜索策略和估價函數
3.3.2　有序搜索
3.3.3　A*算法
　3.4　消解原理
3.4.1　子句集的求取
3.4.2　消解推理規則
3.4.3　含有變量的消解式
3.4.4　消解反演求解過程
　3.5　規則演繹系統
3.5.1　規則正向演繹系統
3.5.2　規則逆向演繹系統
3.5.3　規則雙向演繹系統
　3.6　產生式系統
3.6.1　產生式系統的組成
3.6.2　產生式系統的推理
3.6.3　產生式系統舉例
　3.7　非單調推理
3.7.1　缺省推理
3.7.2　真值維持系統
　3.8　小結
　習題
第4章　非經典推理
第5章　計算智能
第6章　專家系統
第7章　機器學習
第8章　自動規劃
第9章　分布式人工智能與Agent(真體)
第10章　自然語言理解
結束語
參考文獻
索引