人工智能引论（朱福喜等）
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作者： 朱福喜，杜友福，夏定纯 主编
出 版 社： 武汉大学出版社
出版时间： 2006-9-1字数： 463000版次： 1页数： 344印刷时间： 2006/09/01开本： 16开印次： 1纸张： 胶版纸I S B N ： 9787307051393包装： 平装内容简介
本书系统地阐述了人工智能的基本理论和基本技术及其应用，比较全面系统地反映了国内外人工智能研究的最新进展。全书共十一章，其中介绍传统的人工智能原理和方法的内容包括搜索技术、各种知识表示和处理技术、各种典型（精确的和非精确的）的推理技术、专家系统开发技术、机器学习、自然语言处理技术，这些内容能够使读者对人工智能的基本概念和人工智能系统的构造技术和方法有一个比较清楚的认识；介绍人工智能研究领域里的最新成果的内容有分布式人工智能、数据挖掘与知识发现、遗传算法。这几个方面是目前人工智能研究最活跃的领域。本书强调具有先进性、实用性和可读性，可作为计算机、信息处理、自动化和电信等专业的高年级本科生和研究生学习人工智能的教材，也可供从事计算机科学研究、开发和应用的教学和科研人员参考。
目录
第一章人工智能概述
1.1人类智能与人工智能
1.2AI的起源及研究学派
1.3人工智能的发展
1.4人工智能的基本技术
1.5人工智能的研究与应用领域
1.6小结
习题1
第二章问题求解与搜索技术
2.1问题的状态和状态空间
2.2或图通用搜索算法
2.3盲目的搜索方法
2.4启发式搜索方法
2.5局部与全局搜索算法
2.6博弈搜索算法
2.7问题归约与AO*算法
习题2
第三章知识表示与处理方法
3.1概述
3.2逻辑表示法
3.3产生式表示法
3.4语义网络表示法
3.5框架表示法
3.6小结
习题3
第四章归结推理及其应用
4.1自然演绎推理
4.2归结演绎推理
4.3归结方法
4.4归结原理的理论依据
4.5小结
习题4
第五章不确定性推理
5.1不确定性推理概述
5.2MYCIN模型
5.3主观Bayes方法
5.4证据理论
5.5模糊集合
5.6小结
习题5
第六章专家系统
6.1专家系统概述
6.2专家系统的结构
6.3专家系统开发阶段与过程
6.4专家系统开发工具与环境
6.5专家系统发展趋势
6.6小结
习题6
第七章机器学习
7.1概述
7.2基于解释的学习
7.3基于类比的学习
7.4归纳学习
7.5基于神经网络的学习
7.6小结
习题7
第八章自然语言理解
8.1自然语言及其理解
8.2词法分析
8.3句法和语意分析
8.4自然语言理解系统的模型
8.5自然语言理解系统应用实例
8.6小结
习题8
第九章分布式人工智能
9.1概述
9.2分布式问题求解
9.3主体理论
9.5主体结构
9.6主体通信
9.7主体的协调与协作
9.8小结
习题9
第十章知识发现与数据挖掘
10.1概述
10.2数据挖掘与KDD
10.3数据挖掘功能
10.4数据挖掘技术和方法
10.5关联分析
10.6聚类分析
10.7小结
习题10
第十一章遗传算法
11.1遗传算法概述
11.2基本遗传算法
11.3模式理论
11.4遗传算法的进一步讨论
11.5小结
习题11
参考文献
