第1章人工智能研究的发展和基本原则1．1人工智能的研究和应用1．2人工智能研究的发展1．3人工智能研究的成果1．4人工智能研究的基本原则1．5存在的问题和发展前景习题参考文献第2章问题求解的基本方法2．1一般图搜索2．1．1状态空间搜索2．1．2启发式搜索2．1．3状态空间抽象和生成一测试法2．1．4启发式搜索的适用性讨论2．2问题归约2．2．1问题归约的描述2．2．2与或图搜索2．2．3与或图的启发式搜索2．3基于归结的演绎推理2．3．1谓词演算2．3．2归结演绎方法2．3．3归结反演2．4基于规则的演绎推理2．4．1基于规则的正向演绎推理2．4．2基于规则的逆向演绎推理2．4．3演绎推理的应用讨论2．4．4逻辑编程语言Prolog本章小结习题参考文献第3章知识表示3．1知识和知识表示3．1．1知识原则3．1．2知识表示的作用3．1．3知识表示的功能3．1．4知识表示的性能3．1．5基本的知识表示方式3．2产生式表示3．2．1产生式系统3．2．2控制策略3．2．3产生式系统的分类3．3结构化表示3．3．1语义网络3．3．2框架表示法3．3．3面向对象的表示法3．4知识表示的实用化问题3．4．1程序性和陈述性知识3．4．2表示能力和推理效率之间的制约关系3．5基于本体的语义知识表示3．5．1语义知识表示和共享本体3．5．2本体表示语言的研究3．5．3Web本体语言OWL3．5．4语义Web的应用情景和支持技术本章小结习题参考文献第4章基于知识的系统4．1KB系统的开发4．1．1KB系统的一般概念4．1．2KB系统的体系结构原则4．1．3KB系统的开发过程4．1．4KB系统的开发工具和环境4．2设计基于产生式表示的KB系统开发工具4．2．1总体设计4．2．2xps的实现4．2．3应用实例——家族树4．2．4性能改进4．2．5开发工具OPS54．3专家系统实例——MYCIN4．3．1知识库的构造4．3．2推理机的设计4．3．3系统服务设施4．3．4开发工具EMYCIN4．4问题求解的结构化组织4．4．1结构化组织的需求4．4．2事务表4．4．3黑板法4．4．4问题求解建模4．4．5KB系统的高级技术4．5基于本体的知识系统4．5．1基础级本体工程4．5．2高级本体工程4．5．3开发基于本体的知识系统本章小结习题参考文献第5章自动规划和配置5．1经典规划技术5．1．1经典规划技术的发展5．1．2规划的基本概念5．1．3早期的自动规划技术5．1．4部分排序规划技术5．2自动规划技术的新进展5．2．1非经典规划技术的开发5．2．2自动规划技术的实用化5．2．3智能的调度、规划和项目管理5．3自动配置5．3．1配置的一般概念5．3．2自动配置的建模5．3．3XCON——计算机自动配置系统本章小结习题参考文献第6章机器学习6．1机器学习概论6．1．1机器学习的基本概念6．1．2机器学习的发展历史6．1．3机器学习分类6．2示例学习6．2．1示例学习的基本策略6．2．2决策树构造法ID36．3基于解释的学习6．3．1基于解释的泛化(EBG)6．3．2基于解释学习的若干基本问题6．4遗传算法6．4．1简单遗传算法6．4．2分类系统6．5加强学习6．5．1加强学习的基本方法6．5．2p学习6．5．3有关加强学习的进一步讨论6．6基于范例的学习6．6．1基于范例推理的过程6．6．2应用实例：智能饲料配方系统IcMIx6．7知识发现与数据挖掘6．7．1定理发现6．7．2数据挖掘6．7．3关联规则挖掘6．7．4数据库及网络中的知识发现本章小结习题参考文献第7章人工智能高级技术综述参考文献第二版本前面6章内容基本相同以下附带：第一版的第七章到第九章第七章 非单调推理和软计算1 传统逻辑系统的局限性2 非单调推理3 不确定推理4 模糊逻辑和模糊推理5 神经网络本章小结习题参考文献第八章 机器感知1 视觉与视觉图像2 图像特征提取3 视觉模型与识别4 自然语言理解5 机器翻译本章小结习题参考文献第九章 Agent技术和信息基础设施智能化1 Agent技术的研究和发展2 多Agent协作3 Agent通信4 信息基础设施的智能化本章小结习题参考文献……
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