人工智能及其應(yīng)用：研究生用書（第三版）

定　價(jià)：￥48.00

作　者：	蔡自興，徐光祐編著
出版社：	清華大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787302085553	出版時(shí)間：	2004-08-01	包裝：	膠版紙
開本：	26cm	頁數(shù)：	487	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　本書共12章。第1章敘述人工智能的概況，列舉出人工智能的研究與應(yīng)用領(lǐng)域。第2章和第3章研究傳統(tǒng)人工智能的知識(shí)表示方法、搜索技術(shù)和高級(jí)知識(shí)推理。第4章闡述了計(jì)算智能的基本知識(shí)，包括神經(jīng)計(jì)算、模糊計(jì)算、粗糙集理論、進(jìn)化計(jì)算、人工生命、群智能、自然計(jì)算和免疫算法諸多內(nèi)容。第5章至第11章詳細(xì)討論了人工智能的主要應(yīng)用，包括專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、自動(dòng)規(guī)劃、艾真體（Agent）、機(jī)器視覺、自然語言理解和智能控制等。第12章評(píng)述近年來關(guān)于人工智能的爭論，討論人工智能對(duì)人類經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和文化的影響，展望人工智能的發(fā)展。與第二版相比，第三版的許多內(nèi)容都是第一次出現(xiàn)的，如高級(jí)知識(shí)推理、分布式人工智能與艾真體、計(jì)算智能、進(jìn)化計(jì)算、群智能優(yōu)化、自然計(jì)算、免疫計(jì)算以及知識(shí)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘等。其他章節(jié)也在第二版的基礎(chǔ)上做了相應(yīng)的修改、精簡或補(bǔ)充。本書可作為高等院校有關(guān)專業(yè)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(yīng)用的科技工作者學(xué)習(xí)參考。本科生教材請(qǐng)使用本書的姊妹篇"本科生用書"。

作者簡介

　　蔡自興，1962年畢業(yè)于西安交通大學(xué)電機(jī)工程系工業(yè)電氣化與自動(dòng)化專業(yè)。1983至1985年為美國普度（Purdue）大學(xué)和內(nèi)華達(dá)大學(xué)（UNR）訪問學(xué)者。1988年10月至1989年8月任中國科學(xué)院自動(dòng)化研究所客座研究員。1989年9月至1990年5月任北京大學(xué)信息科學(xué)中心客座研究員。1992年至1993年為美國倫塞勒工學(xué)院（RPI）客座教授?，F(xiàn)任中南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院學(xué)位委員會(huì)主席、首席教授、博士生導(dǎo)師，聯(lián)合國專家，紐約科學(xué)院院士，中國人工智能學(xué)會(huì)副理事長，智能機(jī)器人分會(huì)名譽(yù)理事長，中國計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)人工智能與模式識(shí)別專業(yè)委員會(huì)委員，中國自動(dòng)化學(xué)會(huì)理事，IEEE高級(jí)會(huì)員和全國政協(xié)委員等職，曾任湖南省政協(xié)副主席?！〔套耘d教授的主要研究領(lǐng)域?yàn)槿斯ぶ悄堋C(jī)器入學(xué)和智能控制等。1985年，在國際上首創(chuàng)機(jī)器人規(guī)劃專家系統(tǒng)。1986年，在國際上首次提出智能控制的四元交集結(jié)構(gòu)理論。1989年，提出智能控制學(xué)科體系的初步框架。已在國內(nèi)外發(fā)表論文400多篇，出版專著和教材20部，如《人工智能及其應(yīng)用》、《機(jī)器人學(xué)》、《智能控制》和《Intelligent Contrl：Principles Techniquses and Applications》等。他主持和參加國家級(jí)和省部級(jí)科教研究10多項(xiàng)，其中獲國家級(jí)獎(jiǎng)勵(lì)2項(xiàng)，省部級(jí)獎(jiǎng)勵(lì)7項(xiàng)，其他獎(jiǎng)勵(lì)5項(xiàng)，2003年獲國家級(jí)全國高校名師獎(jiǎng)。

圖書目錄

前沿學(xué)科的最精彩成就
代序--計(jì)算機(jī)時(shí)代的腦力勞動(dòng)機(jī)械化與科學(xué)技術(shù)現(xiàn)代化
第三版序
第二版序
前言
第1章緒論
1. 1 人工智能的定義與發(fā)展
1. 1. 1 人工智能的定義
1. 1. 2 人工智能的起源與發(fā)展
1. 2 人類智能與人工智能
1. 2. 1 智能信息處. 理系統(tǒng)的假設(shè)和認(rèn)知的研究層次
1. 2. 2 人類智能的計(jì)算機(jī)模擬
1. 3 人工智能各學(xué)派的認(rèn)知觀
1. 4 人工智能的研究與應(yīng)用領(lǐng)域
1. 4. 1 問題求解
1. 4. 2 邏輯推理與定理證明
1. 4. 3 自然語言理解
1. 4. 4 自動(dòng)程序設(shè)計(jì)
1. 4. 5 專家系統(tǒng)
1. 4. 6 機(jī)器學(xué)習(xí)
1. 4. 7 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
1. 4. 8 機(jī)器入學(xué)
1. 4. 9 模式識(shí)別
1. 4. 10 機(jī)器視覺
1. 4. 11 智能控制
1. 4. 12 智能檢索
1. 4. 13 智能調(diào)度與指揮
1. 4. 14 分布式人工智能與Agent
1. 4. 15 計(jì)算智能與進(jìn)化計(jì)算
1. 4. 16 數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)
1. 4. 17 人工生命
1. 4. 18 系統(tǒng)與語言工具
1. 5 本書概要
習(xí)題1
第2章知識(shí)表示與推理
2. 1 知識(shí)表示的一般方法
2. 2 圖搜索策略
2. 3 一般搜索與推理技術(shù)
2. 4 A算法
2. 5 消解原理
2. 5. 1 子句集的求取
2. 5. 2 消解推理規(guī)則
2. 5. 3 含有變量的消解式
2. 5. 4 消解反演求解過程
2. 5. 5 含狀態(tài)項(xiàng)的回答語句的求取
2. 6 規(guī)則演繹系統(tǒng)
2. 6. 1 規(guī)則正向演繹系統(tǒng)
2. 6. 2 規(guī)則逆向演繹系統(tǒng)
2. 6. 3 規(guī)則雙向演繹系統(tǒng)
2. 7 產(chǎn)生式系統(tǒng)
2. 7. 1 產(chǎn)生式系統(tǒng)的組成
2. 7. 2 產(chǎn)生式系統(tǒng)的推理
2. 7. 3 產(chǎn)生式系統(tǒng)舉例
2. 8 系統(tǒng)組織技術(shù)
2. 8. 1 議程表
2. 8. 2 黑板法
2. 8. 3 △-極小搜索法
2. 9 小結(jié)
習(xí)題2
第3章高級(jí)知識(shí)推理
3. 1 經(jīng)典推理和非經(jīng)典推理
3. 2 非單調(diào)推理
3. 2. 1 缺省推理
3. 2. 2 限定推理
3. 2. 3 真值維持系統(tǒng)
3. 3 時(shí)序推理
3. 3. 1 時(shí)間區(qū)間關(guān)系的表示
3. 3. 2 各種約束關(guān)系算法
3. 3. 3 時(shí)序關(guān)系表示和約束算法的拓廣
3. 4 不確定性推理
3. 4. 1 不確定性的表示與度量
3. 4. 2 不確定性的算法
3. 5 概率推理
3. 5. 1 概率的基本性質(zhì)和計(jì)算公式
3. 5. 2 概率推理方法
3. 6 主觀貝葉斯方法
3. 6. 1 知識(shí)不確定性的表示
3. 6. 2 證據(jù)不確定性的表示
3. 6. 3 主觀貝葉斯方法的推理過程
3. 7 可信度方法
3. 7. 1 基于可信度的不確定性表示
3. 7. 2 可信度方法的推理算法
3. 8 證據(jù)理論
3. 8. 1 證據(jù)理論的形式化描述
3. 8. 2 證據(jù)理論的不確定性推理模型
3. 8. 3 推理示例
3. 9 小結(jié)
習(xí)題3
第4章計(jì)算智能
4. 1 概述
4. 2 神經(jīng)計(jì)算
4. 2. 1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的進(jìn)展
4. 2. 2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
4. 2. 3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的典型模型
4. 2. 4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)示例及其算法
4. 2. 5 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)表示與推理
4. 3 模糊計(jì)算
4. 3. 1 模糊集合. 模糊邏輯及其運(yùn)算
4. 3. 2 模糊邏輯推理
4. 3. 3 模糊判決方法
4. 3. 4 模糊邏輯. 專家系統(tǒng)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在控制中的集成
4. 4 粗糙集理論
4. 4. 1 粗糙集理論的基本概念和特點(diǎn)
4. 4. 2 粗糙集理論的數(shù)據(jù)和決策表約簡
4. 5 遺傳算法
4. 5. 1 遺傳算法的基本機(jī)理
4. 5. 2 遺傳算法的求解步驟
4. 5. 3 遺傳算法的收斂性
4. 6 進(jìn)化策略
4. 6. 1 進(jìn)化策略的算法模型
4. 6. 2 進(jìn)化策略和遺傳算法的區(qū)別
4. 7 進(jìn)化編程
4. 7. 1 進(jìn)化編程的機(jī)理與表示
4. 7. 2 進(jìn)化編程的步驟
4. 8 人工生命
4. 8. 1 人工生命研究的起源和發(fā)展
4. 8. 2 人工生命的定義和研究意義
4. 8. 3 人工生命的研究內(nèi)容和方法
4. 8. 4 人工生命的實(shí)例
4. 9 粒群優(yōu)化
4. 9. 1 群智能和粒群優(yōu)化概述
4. 9. 2 粒群優(yōu)化算法
4. 10 蟻群算法
4. 10. 1 蟻群算法理論
4. 10. 2 蟻群算法的研究與應(yīng)用
4. 11 自然計(jì)算
4. 11. 1 自然計(jì)算的興起
4. 11. 2 自然計(jì)算的特征
4. 11. 3 自然計(jì)算的改進(jìn)映射模型
4. 12 免疫計(jì)算
4. 12. 1 免疫算法的提出
4. 12. 2 免疫算法
4. 12. 3 免疫算法的應(yīng)用與發(fā)展趨勢(shì)
4. 13 小結(jié)
習(xí)題4
第5章專家系統(tǒng)
5. 1 專家系統(tǒng)概述
5. 1. 1 專家系統(tǒng)的特點(diǎn)
5. 1. 2 專家系統(tǒng)的類型
5. 1. 3 專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和建造步驟
5. 2 基于規(guī)則的專家系統(tǒng)
5. 3 基于框架的專家系統(tǒng)
5. 4 基于模型的專家系統(tǒng)
5. 5 新型專家系統(tǒng)
5. 5. 1 新型專家系統(tǒng)的特征
5. 5. 2 分布式專家系統(tǒng)
5. 5. 3 協(xié)同式專家系統(tǒng)
5. 6 專家系統(tǒng)設(shè)計(jì)
5. 6. 1 專家知識(shí)的描述
5. 6. 2 知識(shí)的使用和決策解釋
5. 7 專家系統(tǒng)開發(fā)工具
5. 8 專家系統(tǒng)實(shí)例--MYCIN剖析
5. 8. 1 MYCIN概述
5. 8. 2 咨詢子系統(tǒng)
5. 8. 3 靜態(tài)數(shù)據(jù)庫
5. 8. 4 動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫
5. 8. 5 非精確推理
5. 8. 6 控制策略
5. 9 小結(jié)
習(xí)題5
第6章機(jī)器學(xué)習(xí)
6. 1 機(jī)器學(xué)習(xí)的定義和發(fā)展歷史
6. 1. 1 機(jī)器學(xué)習(xí)的定義
6. 1. 2 機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展史
6. 2 機(jī)器學(xué)習(xí)的主要策略與基本結(jié)構(gòu)
6. 2. 1 機(jī)器學(xué)習(xí)的主要策略
6. 2. 2 機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)
6. 3 機(jī)械學(xué)習(xí)
6. 4 歸納學(xué)習(xí)
6. 4. 1 歸納學(xué)習(xí)的模式和規(guī)則
6. 4. 2 歸納學(xué)習(xí)方法
6. 5 類比學(xué)習(xí)
6. 5. 1 類比推理和類比學(xué)習(xí)形式
6. 5. 2 類比學(xué)習(xí)過程與研究類型
6. 6 解釋學(xué)習(xí)
6. 6. 1 解釋學(xué)習(xí)過程和算法
6. 6. 2 解釋學(xué)習(xí)舉例
6. 7 神經(jīng)學(xué)習(xí)
6. 7. 1 基于反向傳播網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)
6. 7. 2 基于Hopfield網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)
6. 8 知識(shí)發(fā)現(xiàn)
6. 8. 1 知識(shí)發(fā)現(xiàn)的發(fā)展和定義
6. 8. 2 知識(shí)發(fā)現(xiàn)的處理過程
6. 8. 3 知識(shí)發(fā)現(xiàn)的方法
6. 8. 4 知識(shí)發(fā)現(xiàn)的應(yīng)用
6. 9 小結(jié)
習(xí)題6
第7章自動(dòng)規(guī)劃
7. 1 機(jī)器人規(guī)劃的作用與任務(wù)
7. 1. 1 規(guī)劃的作用與問題分解途徑
7. 1. 2 機(jī)器人規(guī)劃系統(tǒng)的任務(wù)與方法
7. 2 積木世界的機(jī)器人規(guī)劃
7. 2. 1 積木世界的機(jī)器人問題
7. 2. 2 用F規(guī)則求解規(guī)劃序列
7. 3 STRIPS規(guī)劃系統(tǒng)
7. 3. 1 STRIPS系統(tǒng)的組成
7. 3. 2 STRIPS系統(tǒng)規(guī)劃過程
7. 3. 3 含有多重解答的規(guī)劃
7. 4 具有學(xué)習(xí)能力的規(guī)劃系統(tǒng)
7. 4. 1 PULP-I系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與操作方式
7. 4. 2 PULP-I系統(tǒng)的世界模型和規(guī)劃結(jié)果
7. 5 分層規(guī)劃
7. 5. 1 長度優(yōu)先搜索
7. 5. 2 NOAH規(guī)劃系統(tǒng)
7. 6 基于專家系統(tǒng)的機(jī)器人規(guī)劃
7. 6. 1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和規(guī)劃機(jī)理
7. 6. 2 ROPES機(jī)器人規(guī)劃系統(tǒng)
7. 7 太空構(gòu)件裝配順序規(guī)劃系統(tǒng)
7. 7. 1 太空構(gòu)件裝配及其順序規(guī)劃
7. 7. 2 三維結(jié)構(gòu)裝配順序規(guī)劃示例
7. 8 小結(jié)
習(xí)題7
第8章 Agent 艾真體
8. 1 分布式人工智能
8. 2 Agent及其要素
8. 3 艾真體的結(jié)構(gòu)
8. 3. 1 艾真體的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)
8. 3. 2 艾真體的結(jié)構(gòu)分類
8. 4 艾真體通信
8. 4. 1 通信的過程
8. 4. 2 艾真體通信的類型和方式
8. 4. 3 交談的規(guī)劃與實(shí)現(xiàn)
8. 4. 4 艾真體的通信語言
8. 5 多艾真體系統(tǒng)
8. 5. 1 多艾真體系統(tǒng)的模型和結(jié)構(gòu)
8. 5. 2 多艾真體系統(tǒng)的協(xié)作. 協(xié)商和協(xié)調(diào)
8. 5. 3 多艾真體系統(tǒng)的學(xué)習(xí)與規(guī)劃
8. 5. 4 多艾真體系統(tǒng)的研究和應(yīng)用領(lǐng)域
8. 6 小結(jié)
習(xí)題8
第9章機(jī)器視覺
9. 1 圖像的理解與分析
9. 1. 1 視覺信息的表達(dá)方法
9. 1. 2 邊緣距離的計(jì)算
9. 1. 3 表面方向的計(jì)算
9. 2 積木世界的景物分析
9. 2. 1 積木世界景物的線條標(biāo)示方法
9. 2. 2 無斷裂和陰影時(shí)三面頂點(diǎn)的標(biāo)示方法
9. 2. 3 有斷裂和陰影時(shí)線條圖的分析
9. 3 視覺的知識(shí)表示與控制策略
9. 3. 1 視覺信息的語義網(wǎng)絡(luò)表示
9. 3. 2 位置網(wǎng)絡(luò)表示
9. 3. 3 視覺系統(tǒng)的控制策略
9. 4 物體形狀的分析與識(shí)別
9. 4. 1 復(fù)雜形狀物體的表示
9. 4. 2 三維物體的形狀描述
9. 4. 3 物體形狀識(shí)別方法
9. 5 機(jī)器人視覺系統(tǒng)舉例
9. 5. 1 EYECOMII機(jī)器人視覺系統(tǒng)
9. 5. 2 機(jī)器人三維視覺系統(tǒng)
9. 6 小結(jié)
習(xí)題9
第10章自然語言理解
10. 1 語言及其理解的一般問題
10. 1. 1 語言與語言理解
10. 1. 2 自然語言理解研究的進(jìn)展
10. 1. 3 自然語言理解過程的層次
10. 2 句法和語義的自動(dòng)分析
10. 2. 1 句法模式匹配和轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)
10. 2. 2 擴(kuò)充轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)
10. 2. 3 詞匯功能語法 LFG
10. 2. 4 語義的解析
10. 3 句子的自動(dòng)理解
10. 3. 1 簡單句的理解方法
10. 3. 2 復(fù)合句的理解方法
10. 4 語言的自動(dòng)生成
10. 5 文本的自動(dòng)翻譯--機(jī)器翻譯
10. 6 自然語言理解系統(tǒng)的主要模型
10. 7 自然語言理解系統(tǒng)應(yīng)用舉例
10. 7. 1 自然語言自動(dòng)理解系統(tǒng)
10. 7. 2 機(jī)器翻譯系統(tǒng)ARIANE
10. 7. 3 自然語言問答系統(tǒng)
10. 8 小結(jié)
習(xí)題10
第11章智能控制
11. 1 智能控制的發(fā)展與定義
11. 1. 1 智能控制的產(chǎn)生和發(fā)展
11. 1. 2 智能控制的定義
11. 2 智能控制的結(jié)構(gòu)理論與特點(diǎn)
11. 2. 1 智能控制的結(jié)構(gòu)理論
11. 2. 2 智能控制器的一般結(jié)構(gòu)
11. 2. 3 智能控制的特點(diǎn)
11. 3 智能控制的研究領(lǐng)域
11. 4 智能控制系統(tǒng)
11. 4. 1 遞階智能控制系統(tǒng)
11. 4. 2 專家控制系統(tǒng)
11. 4. 3 模糊控制系統(tǒng)
11. 4. 4 學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)
11. 4. 5 神經(jīng)控制系統(tǒng)
11. 5 智能控制應(yīng)用示例
11. 6 小結(jié)
習(xí)題11
第12章人工智能的爭論與展望
12. 1 人工智能的爭論
12. 1. 1 對(duì)人工智能理論的爭論
12. 1. 2 對(duì)人工智能方法的爭論
12. 1. 3 對(duì)人工智能技術(shù)路線的爭論
12. 2 人工智能對(duì)人類的影響
12. 2. 1 人工智能對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響
12. 2. 2 人工智能對(duì)社會(huì)的影響
12. 2. 3 人工智能對(duì)文化的影響
12. 3 智能認(rèn)識(shí)論的若干基礎(chǔ)問題
12. 4 對(duì)人工智能的展望
12. 4. 1 更新的理論框架
12. 4. 2 更好的技術(shù)集成
12. 4. 3 更成熟的應(yīng)用方法
12. 5 結(jié)束語
參考文獻(xiàn)
索引