　　本書第5版共10章。第1章敘述人工智能的定義、起源、分類與發展。第2章和第3章研究人工智能的知識錶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章至第10章逐一討論瞭人工智能的主要應用領域，包括專傢係統、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4版相比，許多內容都是第*次齣現的，例如，人工智能的分類與計算方法、謂詞演算符號的規範、進化算法的框架與執行過程、專傢係統的設計方法和基於Web專傢係統的開發工具以及深度學習等。其他章節也在第4版的基礎上作瞭相應的修改、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。

作者簡介

　　蔡自興，中南大學信息科學與工程學院教授、博士生導師。聯閤國工業發展組織（UNIDO）審定的聯閤國專傢、國際導航與運動控製科學院院士、紐約科學院院士，首屆全國高校**級教學名師奬、寶鋼全國優秀教師奬特等奬、徐特立教育奬、吳文俊人工智能科技奬成就奬獲得者。曆任第八屆湖南省政協副主席兼文教衛體委員會主任，全國政協第九屆和第十屆委員會委員，兼任中國人工智能學會副理事長及智能機器人專業委員會主任、中國自動化學會理事、中國計算機學會人工智能與模式識彆專業委員會委員、IEEE計算智能學會評奬委員會委員和進化計算委員會委員等，並任美國倫塞勒大學、俄羅斯科學院聖彼德堡信息學與自動化研究所、丹麥技術大學、北京大學信息科學中心、中國科學院自動化研究所、國防科技大學、北京航空航天大學、北京郵電大學等校客座教授/研究員等。主要從事智能係統、人工智能、智能控製、智能機器人研究。主持並完成科教研究30多項,其中獲國際奬勵2項，**級奬勵3項，省部級以上奬勵10多項。己在國內外齣版專著、教材40餘部,發錶學術論文上韆篇。此外，還主持**級精品課程（2門）、**級精品資源共享課程（2門）、**級精品視頻公開課、**級優秀網絡課程、**級教學團隊和全國雙語教學示範課程等項國傢教育部質量工程項目。

內頁插圖

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智能信息處理係統的假設
1.3.2人類智能的計算機模擬
1.4人工智能係統的分類
1.5人工智能的研究目標和內容
1.5.1人工智能的研究目標
1.5.2人工智能研究的基本內容
1.6人工智能的研究與計算方法
1.6.1人工智能的研究方法
1.6.2人工智能的計算方法
1.7人工智能的研究與應用領域
1.8本書概要
習題1
第2章知識錶示方法
2.1狀態空間錶示
2.1.1問題狀態描述
2.1.2狀態圖示法
2.2問題歸約錶示
2.2.1問題歸約描述
2.2.2與或圖錶示
2.3謂詞邏輯錶示
2.3.1謂詞演算
2.3.2謂詞公式
2.3.3置換與閤一
2.4語義網絡錶示
2.4.1二元語義網絡的錶示
2.4.2多元語義網絡的錶示
2.4.3語義網絡的推理過程
2.5框架錶示
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過程錶示
2.8小結
習題2
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啓發式搜索
3.3.1啓發式搜索策略和估價函數
3.3.2有序搜索
3.3.3A*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規則演繹係統
3.5.1規則正嚮演繹係統
3.5.2規則逆嚮演繹係統
3.5.3規則雙嚮演繹係統
3.6産生式係統
3.6.1産生式係統的組成
3.6.2産生式係統的推理
3.6.3産生式係統舉例
3.7非單調推理
3.7.1缺省推理
3.7.2真值維持係統
3.8小結
習題3
第4章非經典推理
4.1經典推理和非經典推理
4.2不確定性推理
4.2.1不確定性的錶示與量度
4.2.2不確定性的算法
4.3概率推理
4.3.1概率的基本性質和計算公式
4.3.2概率推理方法
4.4主觀貝葉斯方法
4.4.1知識不確定性的錶示
4.4.2證據不確定性的錶示
4.4.3主觀貝葉斯方法的推理過程
4.5可信度方法
4.5.1基於可信度的不確定性錶示
4.5.2可信度方法的推理算法
4.6證據理論
4.6.1證據理論的形式化描述
4.6.2證據理論的不確定性推理模型
4.6.3推理示例
4.7小結
習題4
第5章計算智能
5.1概述
5.2神經計算
5.2.1人工神經網絡研究的進展
5.2.2人工神經網絡的結構
5.2.3人工神經網絡示例及其算法
5.2.4基於神經網絡的知識錶示與推理
5.3模糊計算
5.3.1模糊集閤、模糊邏輯及其運算
5.3.2模糊邏輯推理
5.4進化算法與遺傳算法
5.4.1進化算法原理
5.4.2進化算法框架
5.4.3遺傳算法的編碼與解碼
5.4.4遺傳算法的遺傳算子
5.4.5遺傳算法的執行過程
5.4.6遺傳算法的執行實例
5.5人工生命
5.5.1人工生命研究的起源和發展
5.5.2人工生命的定義和研究意義
5.5.3人工生命的研究內容和方法
5.5.4人工生命實例
5.6粒群優化算法
5.6.1群智能和粒群優化概述
5.6.2粒群優化算法
5.7蟻群算法
5.7.1蟻群算法理論
5.7.2蟻群算法的研究與應用

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