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商品簡介
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目次
書摘/試閱
商品簡介
本書主要介紹了人工智能常用的基本方法及相應方法的VC++6．0程序設計。常用方法主要包括狀態圖搜索、樹式狀態圖搜索、加權狀態圖搜索、與或圖搜索、博弈樹搜索、基本遺傳算法、基于產生式規則的機器推理、決策樹學習、神經網絡學習。每個方法都以相關的應用實例進行程序設計。
本書的特點是所有方法都附有相應源程序代碼，且含有Vc+6．0的編程過程。本書可作為高等學校計算機科學與技術專業、電子信息類專業的本科生和研究生教材，也可作為從事人工智能工作的工程技術人員的參考書。
名人/編輯推薦
《人工智能基本方法及程序設計》的特點是所有方法都附有相應VC++源程序代碼，且含有VC++6.0的編程過程。《人工智能基本方法及程序設計》可作為高等學校計算機科學與技術專業、電子信息類專業的本科生和研究生教材，也可作為從事人工智能工作的工程技術人員的參考書。
目次
第1章狀態圖搜索
1.1狀態圖
1.2狀態圖搜索方式
1.3狀態圖搜索算法
1.4狀態圖搜索程序設計
第2章樹式狀態圖搜索
2.1窮舉式搜索
2.2啟發式搜索
第3章加權狀態圖搜索
3.1加權狀態圖與代價樹
3.2最小代價優先法
3.3 A與A算法
第4章與或圖搜索
4.1與或圖
4.2與或圖搜索
第5章博弈樹搜索
5.1博弈的基本概念
5.2博弈樹的基本概念
5.3極小極大搜索法
5.4一字棋游戲
第6章遺傳算法
6.1遺傳算法中相關基本概念
6.2遺傳操作
6.3基本遺傳算法
6.4遺傳算法應用舉例
6.5遺傳算法程序設計
第7章基于產生式規則的機器推理
7.1產生式規則
7.2產生式系統
7.3簡單的產生式系統程序設計
第8章決策樹學習
8.1機器學習概述
8.2決策樹學習概述
8.3 ID3算法
8.4 ID3算法程序設計
第9章神經網絡學習
9.1神經網絡概述
9.2神經網絡學習概述
9.3 BP神經網絡
9.4 BP算法程序設計
參考文獻
1.1狀態圖
1.2狀態圖搜索方式
1.3狀態圖搜索算法
1.4狀態圖搜索程序設計
第2章樹式狀態圖搜索
2.1窮舉式搜索
2.2啟發式搜索
第3章加權狀態圖搜索
3.1加權狀態圖與代價樹
3.2最小代價優先法
3.3 A與A算法
第4章與或圖搜索
4.1與或圖
4.2與或圖搜索
第5章博弈樹搜索
5.1博弈的基本概念
5.2博弈樹的基本概念
5.3極小極大搜索法
5.4一字棋游戲
第6章遺傳算法
6.1遺傳算法中相關基本概念
6.2遺傳操作
6.3基本遺傳算法
6.4遺傳算法應用舉例
6.5遺傳算法程序設計
第7章基于產生式規則的機器推理
7.1產生式規則
7.2產生式系統
7.3簡單的產生式系統程序設計
第8章決策樹學習
8.1機器學習概述
8.2決策樹學習概述
8.3 ID3算法
8.4 ID3算法程序設計
第9章神經網絡學習
9.1神經網絡概述
9.2神經網絡學習概述
9.3 BP神經網絡
9.4 BP算法程序設計
參考文獻
書摘/試閱
需要說明的是，節點對應的編輯框ID號順序是從上到下、從左到右順序遞增。例如，如果第一個編輯框（第一層的起始節點）的ID是IDC—EDIT1，則第二層左邊第一個編輯框的ID是IDC—EDIT2，以此類推，直到最后一個編輯框（第五層最右邊）的ID為IDC—EDIT65，同時也要保證ID的值是連續的。
在代價樹中，節點之間有權值，這些權值仍通過編輯框輸入。因此，需再建立多個編輯框，如圖3.4所示。該圖中的各編輯框中的值是圖3.1（b）中的數據。同樣，這些權值對應的編輯框ID號順序也是從上到下、從左到右順序遞增。例如，如果第一個權值的編輯框（圖3.4中A與Bl間的權值）的ID是IDC—EDIT66，則第二個權值的編輯框（圖3.4中A與D1間的權值）的ID是IDC—EDIT67，以此類推，直到最后一個權值編輯框的ID為IDC—ED—IT129。同時也要保證ID的值是連續的。
以上約定的目的是能夠方便使用數組成員與各個編輯框進行綁定。
圖3.4中的節點間的連線是在“最小代價Dlg.cpp”文件中的void CMyDlg：：OnPaint（）成員函數中的最后進行繪制。例如，繪制從第一個節點到第二個節點間的直線所添加的代碼如下。
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