人工智能實(shí)踐教程

前言
教學(xué)建議
第1章　緒論1
1.1　人工智能的基本概念1
1.2　人類(lèi)智能與人工智能1
1.3　人工智能各學(xué)派的認(rèn)知觀3
1.4　人工智能的研究與應(yīng)用領(lǐng)域4
1.4.1　智能感知4
1.4.2　智能推理6
1.4.3　智能學(xué)習(xí)8
1.4.4　智能行動(dòng)10
1.5　人工智能發(fā)展動(dòng)態(tài)14
1.6　案例分析17
1.6.1　SP先生謎題17
1.6.2　NIM問(wèn)題18
1.7　習(xí)題22
1.8　思考題22
第2章　知識(shí)表示和推理24
2.1　概述24
2.2　命題邏輯25
2.3　謂詞邏輯28
2.3.1　語(yǔ)法28
2.3.2　語(yǔ)義30
2.3.3　謂詞邏輯形式系統(tǒng)FC32
2.4　歸結(jié)推理33
2.4.1　命題演算中的歸結(jié)推理33
2.4.2　謂詞演算中的歸結(jié)推理35
2.4.3　謂詞演算歸結(jié)反演的合理性和完備性38
2.5　產(chǎn)生式系統(tǒng)40
2.6　知識(shí)表示的其他方法43
2.6.1　語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)43
2.6.2　框架45
2.6.3　腳本46
2.7　基于知識(shí)的系統(tǒng)47
2.7.1　知識(shí)獲取47
2.7.2　知識(shí)組織49
2.7.3　知識(shí)應(yīng)用49
2.7.4　常識(shí)知識(shí)和大規(guī)模知識(shí)處理50
2.8　案例分析51
2.8.1　傳教士和野人問(wèn)題51
2.8.2　量水問(wèn)題52
2.8.3　漢諾塔問(wèn)題57
2.8.4　一個(gè)基于邏輯的財(cái)務(wù)顧問(wèn)61
2.8.5　電路領(lǐng)域的知識(shí)工程64
2.9　習(xí)題67
2.10　思考題70
第3章　搜索技術(shù)73
3.1　概述73
3.2　盲目搜索方法74
3.3　啟發(fā)式搜索76
3.3.1　啟發(fā)性信息和評(píng)估函數(shù)76
3.3.2　最好優(yōu)先搜索算法77
3.3.3　貪婪最好優(yōu)先搜索算法78
3.3.4　A算法和A算法79
3.3.5　迭代加深A(yù)算法81
3.4　問(wèn)題歸約和AND-OR圖啟發(fā)式搜索82
3.4.1　問(wèn)題歸約的描述82
3.4.2　問(wèn)題的AND-OR圖表示83
3.4.3　AO算法85
3.5　博弈88
3.5.1　極大極小過(guò)程90
3.5.2　α-β過(guò)程92
3.6　案例分析94
3.6.1　八皇后問(wèn)題94
3.6.2　洞穴探寶95
3.6.3　五子棋97
3.7　習(xí)題102
3.8　思考題103
第4章　高級(jí)搜索107
4.1　爬山法搜索107
4.2　模擬退火搜索109
4.2.1　模擬退火搜索的基本思想110
4.2.2　模擬退火算法111
4.2.3　模擬退火算法關(guān)鍵參數(shù)和操作的設(shè)計(jì)112
4.3　遺傳算法114
4.3.1　遺傳算法的基本思想114
4.3.2　遺傳算法的基本操作115
4.4　案例分析120
4.4.1　爬山算法求解旅行商問(wèn)題120
4.4.2　模擬退火算法求解旅行商問(wèn)題121
4.4.3　遺傳算法求解旅行商問(wèn)題122
4.5　習(xí)題124
4.6　思考題124
第5章　不確定知識(shí)表示和推理125
5.1　概述125
5.2　非單調(diào)邏輯127
5.2.1　單調(diào)性與非單調(diào)性127
5.2.2　缺省推理邏輯127
5.2.3　非單調(diào)邏輯系統(tǒng)128
5.2.4　非單調(diào)規(guī)則129
5.3　主觀Bayes方法130
5.3.1　全概率公式和Bayes公式131
5.3.2　主觀Bayes方法132
5.4　確定性理論137
5.4.1　建造醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)時(shí)的問(wèn)題137
5.4.2　C-F模型138
5.5　證據(jù)理論142
5.5.1　假設(shè)和證據(jù)的不確定性142
5.5.2　證據(jù)的組合函數(shù)144
5.5.3　規(guī)則的不確定性145
5.5.4　不確定性的傳遞145
5.5.5　不確定性的組合145
5.6　模糊邏輯和模糊推理146
5.6.1　模糊集合及其運(yùn)算146
5.6.2　模糊關(guān)系147
5.6.3　模糊邏輯148
5.6.4　模糊推理148
5.7　案例分析150
5.7.1　有經(jīng)紀(jì)人的交易150
5.7.2　小型動(dòng)物分類(lèi)專家系統(tǒng)152
5.8　習(xí)題155
5.9　思考題157
第6章　智能體和多智能體系統(tǒng)158
6.1　概述158
6.1.1　智能體的概念與示例158
6.1.2　多智能體系統(tǒng)的概念
與示例160
6.2　智能體的體系結(jié)構(gòu)161
6.2.1　知識(shí)型體系結(jié)構(gòu)161
6.2.2　反應(yīng)型體系結(jié)構(gòu)163
6.2.3　認(rèn)知型體系結(jié)構(gòu)164
6.2.4　混合型體系結(jié)構(gòu)167
6.3　智能體間的交互與協(xié)同169
6.3.1　智能體間的交互方式170
6.3.2　智能體通信語(yǔ)言ACL171
6.3.3　交互協(xié)議和協(xié)同模型174
6.4　多智能體系統(tǒng)的應(yīng)用177
6.4.1　多智能體系統(tǒng)技術(shù)的適應(yīng)系統(tǒng)178
6.4.2　多智能體系統(tǒng)技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域179
6.5　多智能體系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方式181
6.6　多智能體系統(tǒng)開(kāi)發(fā)框架JADE184
6.6.1　程序模型186
6.6.2　可重用開(kāi)發(fā)包186
6.6.3　開(kāi)發(fā)和運(yùn)行的支持工具191
6.7　火星探礦機(jī)器人案例分析193
6.7.1　需求分析193
6.7.2　設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)194
6.8　習(xí)題198
6.9　思考題199
第7章　自然語(yǔ)言處理技術(shù)200
7.1　自然語(yǔ)言理解的一般問(wèn)題200
7.2　詞法分析202
7.3　句法分析202
7.4　語(yǔ)義分析205
7.5　大規(guī)模真實(shí)文本的處理205
7.6　信息搜索206
7.7　機(jī)器翻譯208
7.8　語(yǔ)音識(shí)別210
7.9　案例分析213
7.9.1　在線漢英互譯舉例分析213
7.9.2　單詞音節(jié)劃分214
7.9.3　中文文本的詞頻統(tǒng)計(jì)215
7.9.4　中文語(yǔ)句自動(dòng)分析218
7.9.5　美國(guó)地理信息查詢系統(tǒng)223
7.10　習(xí)題231
7.11　思考題232
第8章　機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)234
8.1　機(jī)器學(xué)習(xí)概述234
8.2　基于符號(hào)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法236
8.2.1　機(jī)械學(xué)習(xí)236
8.2.2　歸納學(xué)習(xí)237
8.2.3　決策樹(shù)學(xué)習(xí)238
8.2.4　基于范例的學(xué)習(xí)240
8.2.5　解釋學(xué)習(xí)244
8.2.6　強(qiáng)化學(xué)習(xí)246
8.3　基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)247
8.3.1　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述247
8.3.2　基于反向傳播網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)250
8.3.3　Hopfield網(wǎng)絡(luò)模型258
8.4　知識(shí)發(fā)現(xiàn)261
8.5　案例分析262
8.5.1　感知器分類(lèi)262
8.5.2　非線性可分的分類(lèi)問(wèn)題264
8.5.3　基于反向傳播網(wǎng)絡(luò)擬合曲線266
8.6　習(xí)題271
8.7　思考題274
第9章　智能規(guī)劃276
9.1　規(guī)劃問(wèn)題276
9.2　狀態(tài)空間搜索規(guī)劃279
9.3　偏序規(guī)劃282
9.4　命題邏輯規(guī)劃286
9.5　分層任務(wù)網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃288
9.6　非確定性規(guī)劃290
9.7　多智能體規(guī)劃292
9.8　案例分析296
9.8.1　Shakey世界296
9.8.2　規(guī)劃問(wèn)題的建模與規(guī)劃系統(tǒng)的求解過(guò)程297
9.9　習(xí)題299
9.10　思考題300
第10章　機(jī)器人學(xué)301
10.1　概述301
10.1.1　機(jī)器人的分類(lèi)302
10.1.2　機(jī)器人的特性303
10.1.3　機(jī)器人學(xué)的研究領(lǐng)域303
10.2　機(jī)器人系統(tǒng)304
10.2.1　機(jī)器人系統(tǒng)的組成304
10.2.2　機(jī)器人的工作空間305
10.2.3　機(jī)器人的性能指標(biāo)307
10.3　機(jī)器人的編程模式與語(yǔ)言308
10.4　機(jī)器人的應(yīng)用與展望309
10.4.1　機(jī)器人應(yīng)用310
10.4.2　機(jī)器人發(fā)展展望313
10.5　機(jī)器人足球案例分析315
10.5.1　仿真平臺(tái)316
10.5.2　機(jī)器人運(yùn)動(dòng)程序318
10.5.3　動(dòng)作函數(shù)321
10.5.4　足球比賽策略322
10.5.5　定位球狀態(tài)的判斷方法325
10.5.6　比賽規(guī)則326
10.6　習(xí)題326
10.7　思考題326
參考文獻(xiàn)328