第1章 绪论.
1. 1 人工智能的内涵
1. 1. 1 人工智能的发展动力
1. 1. 2 人工智能的含义
1. 1. 3 人工智能的目标
1. 2 人工智能的研究领域
1. 2. 1 专家系统
1. 2. 2 计算智能
1. 2. 3 机器学习
1. 2. 4 自然语言处理
1. 2. 5 模式识别
1. 2. 6 机器人
1. 2. 7 分布式人工智能
1. 2. 8 数据挖掘
1. 2. 9 其他
1. 3 人工智能的发展简史
1. 3. 1 第1阶段
1. 3. 2 第2阶段
1. 3. 3 第3阶段
1. 3. 4 第4阶段
1. 3. 5 第5阶段
本章小结
习题1
实验1
第2章 知识表示
2. 1 知识与知识表示
2. 1. 1 知识的内涵
2. 1. 2 选择知识表示法
2. 2 一阶谓词逻辑表示法
2. 2. 1 一阶谓词逻辑表示法
2. 2. 2 一阶谓词逻辑表示法特性
2. 3 产生式表示法
2. 3. 1 运用规则
2. 3. 2 产生式系统
2. 3. 3 产生式系统分类
2. 3. 4 产生式表示法特点
2. 4 语义网络表示法
2. 4. 1 语义网络表示法概述
2. 4. 2 语义网络表示法运用与特性
2. 5 框架表示法
2. 5. 1 框架的组成与结构
2. 5. 2 框架表示法运用与特性
2. 6 其他知识表示法
2. 6. 1 脚本表示法
2. 6. 2 面向对象表示法
本章小结
习题2
实验2
第3章 推理
3. 1 推理的内涵
3. 1. 1 推理的基本概念
3. 1. 2 推理的分类
3. 2 确定性推理
3. 2. 1 推理的逻辑基础
3. 2. 2 自然演绎推理
3. 2. 3 归结推理
3. 3 不确定推理与非单调推理
3. 3. 1 不确定推理的概率论基础
3. 3. 2 主观Bayes方法
3. 3. 3 非单调推理
本章小结
习题3
实验3
第4章 搜索
4. 1 搜索概述
4. 1. 1 搜索的基本概念
4. 1. 2 搜索的分类
4. 2 状态空间搜索
4. 2. 1 状态空间盲目搜索
4. 2. 2 状态空间启发式搜索
4. 3 与／或树搜索
4. 3. 1 与／或树的盲目搜索
4. 3. 2 与／或树的启发式搜索
4. 4 博弈树的启发式搜索
4. 4. 1 博弈树的启发式搜索含义
4. 4. 2 示例
本章小结..
习题4
实验4
第5章 专家系统
5. 1 专家系统概述
5. 1. 1 专家系统的定义
5. 1. 2 专家系统的特点
5. 1. 3 专家系统的分类
5. 2 专家系统原理
5. 2. 1 专家系统一般结构
5. 2. 2 专家系统基本原理
5. 2. 3 知识获取
5. 3 专家系统开发
5. 3. 1 专家系统设计原则与评价
5. 3. 2 专家系统开发步骤
5. 3. 3 专家系统开发工具
5. 3. 4 应用实例
本章小结
习题5
实验5
第6章 计算智能
6. 1 人工神经网络
6. 1. 1 基本原理及学习机理
6. 1. 2 感知模型及其学习
6. 2 遗传算法
6. 2. 1 遗传算法的基本概念
6. 2. 2 简单遗传算法
6. 2. 3 遗传算法应用
6. 3 计算智能其他技术
6. 3. 1 模糊理论
6. 3. 2 免疫算法
6. 3. 3 蚁群算法
本章小结
习题6
实验6
第7章 机器学习
7. 1 机器学习概述
7. 1. 1 机器学习的基本概念
7. 1. 2 机器学习的实现方法
7. 2 机器学习的分类
7. 2. 1 机械学习
7. 2. 2 归纳学习
7. 2. 3 基于类比的学习
7. 2. 4 基于解释的学习
本章小结
习题7
实验7
第8章 分布式人工智能
8. 1 分布式人工智能概述
8. 1. 1 基本原理
8. 1. 2 分类
8. 2 多Agent系统概述
8. 2. 1 Agent概念和思想
8. 2. 2 体系结构
8. 3 面向Agent的软件开发
8. 3. 1 设计思想
8. 3. 2 设计工具
8. 3. 3 应用
本章小结
习题8
实验8
第9章 人工智能程序设计
9. 1 LISP语言
9. 1. 1 基本概念
9. 1. 2 基础功能
9. 2 Prolog语言
9. 2. 1 基本概念
9. 2. 2 基础语法
9. 2. 3 应用
9. 3 其他工具
9. 3. 1 C语言
9. 3. 2 JavaScript语言
本章小结
习题9
实验9
参考文献...
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