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内容简介

　　人工智能是研究解释和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科，建立智能信息处理理论，研制智能机器和智能系统，延伸和扩展人类智能。《BR》　　本书共16章。第1～6章讨论人工智能的认知问题和自动推理，论述逻辑基础、约束推理、定性推理、基于案例的推理、概率推理；第7～14章重点讨论机器学习和知识发现，包括归纳学习、支持向量机、解释学习、强化学习、无监督学习、关联规则、进化计算、知识发现；第15章阐述主体计算；第16章讨论互联网智能。与本书第二版相比，增加了两章新内容。其他章节也作了较大的修改和补充。

目录

《智能科学技术著作丛书》序
前言
第1章 绪论
1.1 人工智能的渊源
1.2 人工智能的认知问题
1.3 思维的层次模型
1.4 符号智能
1.5 人工智能的研究方法
1.5.1 认知学派
1.5.2 逻辑学派
1.5.3 行为学派
1.6 自动推理
1.7 机器学习
1.8 分布式人工智能
1.9 智能系统
习题

第2章 人工智能逻辑
2.1 概述
2.2 逻辑程序设计
2.2.1 逻辑程序定义
2.2.2 Prolog数据结构和递归
2.2.3 SLD归结
2.2.4 非逻辑成分：CUT
2.3 封闭世界假设
2.4 非单调逻辑
2.5 默认逻辑
2.6 限制逻辑
2.7 非单调逻辑NML
2.8 自认知逻辑
2.8.1 Moore系统幺
2.8.2 □逻辑
2.8.3 标准型定理
2.8.4 ◇-记号以及稳定扩张的一种判定过程
2.9 真值维护系统
2.10 情景演算
2.10.1 刻画情景演算的多类逻辑
2.10.2 LR中的基本动作理论
2.10.3 ConGolog
2.11 框架问题
2.11.1 积木世界
2.11.2 框架公理
2.11.3 框架问题解决方案的准则
2.11.4 框架问题的非单调解决方案
2.12 动态描述逻辑DDL
2.12.1 描述逻辑
2.12.2 动态描述逻辑的语法
2.12.3 动态描述逻辑的语义
习题

第3章 约束推理
3.1 概述
3.2 回溯法
3.3 约束传播
3.4 约束传播在树搜索中的作用
3.5 智能回溯与真值维护
3.6 变量例示次序与赋值次序
3.7 局部修正搜索法
3.8 基于图的回跳法
3.9 基于影响的回跳法
3.10 约束关系运算的处理
3.10.1 恒等关系的单元共享策略
3.10.2 区间传播
3.10.3 不等式图
3.10.4 不等式推理
3.11 约束推理系统
3.12 ILOG Solver
……

第4章 定性推理
第5章 基于案例的推理
第6章 贝叶斯网络
第7章 归纳学习
第8章 统计学习
第9章 解释学习
第10章 强化学习
第11章 元监督学习
第12章 关联规则
第13章 进化计算
第14章 知识发现
第15章 主体计算
第16章 互联网智能
参考文献
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