前言
第1章 绪论
1.1 人工智能的定义
1.1.1 什么是人工智能
1.1.2 人工智能与人类智能
1.2 人工智能的发展概括
1.3 人工智能的研究途径及方法
1.4 人工智能的应用领域
第2章 人工智能的数学基础
2.1 谓词逻辑
2.1.1 谓词基本概念
2.1.2 谓词公式
2.1.3 谓词公式的解释
2.1.4 谓词公式的性质
2.2 概率论
2.2.1 随机现象
2.2.2 样本空间与随机事件
2.2.3 事件的概率
2.4.4 事件的独立性
2.3 模糊理论
2.3.1 模糊性
2.3.2 模糊集与隶属函数
2.3.3 模糊集的表示及运算
2.3.4 模糊集的水平截集
2.3.5 模糊度和模糊数
2.3.6 模糊关系及其合成
2.3.7 模糊变换
2.4 粗糙集理论
2.4.1 粗糙集的基本概念
2.4.2 粗糙集在知识发现中的应用
本章小结
课后练习题
第3章 知识表示方法
第4章 确定性推理
第5章 不确定推理方法
第6章 状态空间搜索
第7章 机器学习
第8章 专家系统
第9章 神经网络
参考文献