人工智能导论(第3版)/丁世飞 本书特色

本书主要阐述人工智能的基本原理、方法和应用技术。全书共13章，除第1章讨论人工智能基本概念、第13章讨论人工智能的争论与展望外，其余11章按照“基本智能 典型应用 计算智能”三个模块编排内容。*个模块为人工智能经典的三大技术，分别为知识表示技术、搜索技术和推理技术，主要包括知识表示、确定性推理、搜索策略、不确定性推理；第二个模块为人工智能的典型应用领域，包括机器学习、支持向量机和专家系统；第三个模块为计算智能与群智能，包括神经计算、进化计算、模糊计算和群智能。本书力求科学性、模块化、实用性。内容由浅入深、循序渐进，条理清晰，让读者在有限的时间内，掌握人工智能的基本原理、基本方法和应用技术。本书为教师提供习题答案。本书可作为计算机科学与技术、智能科学与技术、人工智能、自动化、机器人工程等相关专业的教材，也可供从事人工智能研究与应用的科技工作者学习参考。

人工智能导论(第3版)/丁世飞 内容简介

本书主要阐述人工智能的基本原理、方法和应用技术。全书共13章，除章讨论人工智能基本概念、3章讨论人工智能的争论与展望外，其余11章按照“基本智能+典型应用+计算智能”三个模块编排内容。个模块为人工智能经典的三大技术，分别为知识表示技术、搜索技术和推理技术，主要包括知识表示、确定性推理、搜索策略、不确定性推理；第二个模块为人工智能的典型应用领域，包括机器学习、支持向量机和专家系统；第三个模块为计算智能与群智能，包括神经计算、进化计算、模糊计算和群智能。本书力求科学性、模块化、实用性。内容由浅入深、循序渐进，条理清晰，让读者在有限的时间内，掌握人工智能的基本原理、基本方法和应用技术。本书为教师提供习题答案。本书可作为计算机科学与技术、智能科学与技术、人工智能、自动化、机器人工程等相关专业的教材，也可供从事人工智能研究与应用的科技工作者学习参考。

人工智能导论(第3版)/丁世飞 目录

目 录
第1章 绪论 1
1.1 人工智能的概念 1
1.1.1 智能的定义 1
1.1.2 人工智能的定义 3
1.2 人工智能的产生和发展 5
1.2.1 孕育期（20世纪50年代中期以前） 5
1.2.2 形成及**个兴旺期（20世纪50年代中期至60年代中期） 6
1.2.3 萧条波折期（20世纪60年代中期至70年代中期） 7
1.2.4 第二个兴旺期（20世纪70年代中期至80年代中期） 8
1.2.5 稳步增长期（20世纪80年代中期至今） 10
1.2.6 中国的人工智能发展 11
1.3 人工智能的主要学派 12
1.3.1 符号主义学派 12
1.3.2 连接主义学派 13
1.3.3 行为主义学派 14
1.4 人工智能的主要研究内容 14
1.5 人工智能的主要应用领域 17
小结 24
习题1 24
第2章 知识表示 25
2.1 知识表示概述 25
2.1.1 知识的概念 25
2.1.2 知识表示的概念 26
2.2 一阶谓词逻辑表示法 27
2.2.1 命题 27
2.2.2 谓词 28
2.2.3 谓词公式 29
2.2.4 谓词逻辑表示 30
2.2.5 谓词逻辑表示法的特点 33
2.3 产生式表示法 33
2.3.1 产生式表示的基本方法 33
2.3.2 产生式系统的基本结构 35
2.3.3 产生式系统的分类 36
2.3.4 产生式表示法的特点 37
2.4 语义网络表示法 39
2.4.1 语义网络的基本概念 39
2.4.2 语义网络的基本语义关系 39
2.4.3 语义网络表示知识的方法 41
2.4.4 语义网络的推理过程 45
2.4.5 语义网络表示法的特点 46
2.5 框架表示法 46
2.5.1 框架结构 46
2.5.2 框架表示 48
2.5.3 框架表示的推理过程 50
2.5.4 框架表示法的特点 50
2.6 脚本表示法 50
2.7 面向对象表示法 54
小结 56
习题2 57
第3章 确定性推理 59
3.1 推理概述 59
3.1.1 推理的概念 59
3.1.2 推理的分类 59
3.1.3 推理的控制策略 61
3.2 推理的逻辑基础 63
3.2.1 谓词公式的永真性和可满足性 63
3.2.2 置换与合一 65
3.3 自然演绎推理 68
3.4 归结演绎推理 69
3.4.1 子句型 69
3.4.2 鲁滨逊归结原理 72
3.4.3 归结演绎推理的归结策略 76
3.4.4　用归结原理求取问题的答案 81
小结 81
习题3 82
第4章 搜索策略 85
4.1 搜索概述 85
4.2 一般图搜索 86
4.2.1 图搜索的基本概念 86
4.2.2 状态空间搜索 87
4.2.3 一般图搜索过程 91
4.3 盲目搜索 92
4.3.1 宽度优先搜索 93
4.3.2 深度优先搜索 95
4.3.3 有界深度搜索和迭代加深搜索 97
4.3.4 搜索*优策略的比较 98
4.4 启发式搜索 99
4.4.1 启发性信息和评估函数 99
4.4.2 启发式搜索A算法 100
4.4.3 实现启发式搜索的关键因素 102
4.4.4 A*算法 103

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