人工智能原理及其应用
前言
随着智能技术研究和应用的不断深入，人工智能越来越受到社会的关注。在中国科协2008年举办的“十项引领未来的科学技术”网络评选中，“人工智能技术”名列第4。人工智能作为一项引领未来的科学技术，正在以其无限的潜力，影响着未来科学技术的发展，改变着人类的生产生活方式。人工智能就是要用机器模拟、延伸和扩展人的智能。智能就像人类生命体的精髓一样，人工智能则是人造智能系统的精髓。今天，从智能理论到智能应用，从智能产品到智能产业，从个体智能到群体智能，从智能家居到智能社会，人工智能已无处不在，其新理论、新方法、新技术、新系统、新应用如雨后春笋般不断涌现。创新智能技术，深化智能应用是人工智能发展的根本。本教材自出版以来，得到众多读者的厚爱，第2版和第1版均先后印刷了9次，两版共印刷18次。同时，本书先后被评为普通高等教育“十一五”国家级规划教材和北京高等教育精品教材。在此，也向所有关心和支持本教材建设的专家和读者表示感谢。作为一本人工智能教材，为尽量反映人工智能技术的发展，适应人工智能的应用需求，本次修订适当压缩了第2版中的一些陈旧技术，增加了一些流行的常用技术。与第2版相比，本次修订的主要改动如下：（1）对第2版的部分章节进行了拆分和合并，全书由第2版的10章修改为9章。（2）将第2版的第2章确定性知识表示和第3章确定性推理合并，修订为第3版的第2章确定性知识系统。（3）将第2版的第7章机器学习拆分，修订为第3版的第6章符号学习和第7章联结学习。（4）将第2版的第8章自然语言理解和第10章高级专家系统合并，修订为第3版的第9章人工智能应用简介。（5）在确定性知识表示方面，删除了第2版的过程知识表示方法和语义网络知识表示中的逻辑关系表示方法。（6）在确定性推理方面，删除了第2版中基于规则的演绎推理。并将第2版第2章中关于产生式系统的内容与第3章关于推理方向的内容合并，修订为第3版第2章中的产生式推理。（7）在搜索策略方面，删除了第2版中的一般图搜索过程，压缩了第2版中的盲目搜索算法，使第3版更加突出了启发式搜索的内容。（8）在计算智能方面，第3版新增了粗糙集的概念、理论和方法，丰富了计算智能方面的相关内容。（9）在不确定推理方面，第3版新增了基于贝叶斯网络的概率推理，并对证据理论推理进行了修订，跳过了普通概率分配函数，直接从一个特殊的概率分配函数开始讨论其推理问题。（10）在符号学习方面，删除了第2版中的解释学习，新增第3版中基于支持向量机的统计学习。（11）在联结学习方面，第3版对BP网络学习进行了改写和充实。（12）根据人工智能技术的发展，对第1章的有关内容进行了修改。本教材第3版共分9章。第1章人工智能概述，主要讨论人工智能的定义、形成过程、研究内容、学派之争、应用领域和发展趋势等，以使读者建立人工智能的初步概念。第2章确定性知识系统，包括确定性知识的表示和推理。第3章搜索策略，重点关注启发式搜索策略。第4章计算智能，包括神经计算、进化计算、模糊计算和粗糙集。第5章不确定性推理，全面反映不确定性人工智能的思想。第6章符号学习，包括机器学习概述、记忆学习、示例学习、决策树学习和统计学习等。第7章联结学习，包括感知器学习、BP网络学习和Hopfield网络学习等。第8章分布智能，主要基于多Agent技术进行讨论。第9章为智能应用简介，主要包括自然语言理解和高级专家系统。附录A是人工智能课程的实验大纲。本教材建议总学时为48学时（标准），其中课堂教学42学时，实验6学时，具体分配如下：章次123456789理论课实验课合计学时27599431242648若课时不足，可根据课时情况依次删去：附录A的实验；5.4节证据理论；5.6.4小节贝叶斯网络的近似推理；4.5节粗糙集等。本教材的编写吸取了众多国内外同行在其报告、演讲、专著、教材和论文中的精华。在此，谨向这些专家和作者表示感谢。本教材第3版承蒙何新贵院士作序，在此深表谢意。马献英副编审精心校对了全部书稿，在此也深表谢意。本教材第3版的修订和出版，同样得到了电子工业出版社的大力支持，在此也表示诚挚的谢意。人工智能是一门正在快速发展的年轻学科，其研究和应用领域十分宽广。由于作者水平有限、时间仓促，教材中难免存在一些缺点和错误，恳请各位专家和读者不吝指教。序人工智能是智能科学与技术学科的核心，在现代科学技术发展和未来信息社会进程中具有重要的支撑和引领作用。今天，智能技术已渗透到人类社会的各个领域和人们生活的各个方面，人工智能的学术意义和应用价值已被越来越多的人所认识。王万森教授长期从事人工智能方面的研究和教学工作，有着丰富的研究经历和教学经验。此外，该同志现任中国人工智能学会秘书长、教育工作委员会主任，对人工智能的学术和教学内容有较深入的思考和认识。这本教材是王万森教授《人工智能原理及其应用》的第3版。该书前两版共印刷18次，并先后被评为普通高等教育“十一五”国家级规划教材和北京市高等教育精品教材，在学术界享有良好的声誉。在本次修订过程中，作者对该书上一版的知识结构及教学内容进行了精心推敲和认真修改，其主要特点如下：（1）在保证人工智能学术体系完整性的同时，适当压缩传统智能理论和方法，突出现代智能方法和技术，准确地反映了人工智能学科的研究现状和应用需求。（2）从符号智能与计算智能并重，机器思维与机器学习并重的角度出发，合理安排教学内容，科学地优化了人工智能教材的知识结构。（3）遵循教材编写规律，注重教材写作技巧，尤其是对一些现代智能方法，采用由浅入深、实例引导的方式，有效地提高了该教材的可读性和可理解性。该书理论描述准确，技术讨论恰当，系统结构完整，重点内容突出，既是高校相关专业人工智能教学方面的一本好教材，也是社会相关领域人工智能研究与应用的一本有价值的参考书。该书的出版必将对我国智能科学技术的学科建设和教学工作起到积极的促进作用。特此作序。北京大学教授、中国工程院院士何新贵编著者内容概要
《人工智能原理及其应用（第3版）》是普通高等教育“十一五”国家级规划教材和北京高等教育精品教材。全书共9章，分别是：第1章人工智能概述，第2章确定性知识系统，第3章搜索策略，第4章计算智能，第5章不确定性推理，第6章符号学习，第7章联结学习，第8章分布智能，第9章智能应用简介。附录Ａ是人工智能课程实验大纲。本书为任课教师免费提供电子课件。书籍目录
目录第１章人工智能概述（１）１．１人工智能的基本概念（１）１．１．１智能的概念（１）１．１．２人工智能的概念（３）１．１．３人工智能的研究目标（３）１．２人工智能的产生与发展（４）１．２．１孕育期（４）１．２．２形成期（４）１．２．３知识应用期（５）１．２．４从学派分立走向综合（６）１．２．５智能科学技术学科的兴起（６）１．３人工智能研究的基本内容（７）１．３．１与脑科学和认知科学的交叉研究（７）１．３．２智能模拟的方法和技术研究（８）１．４人工智能研究中的不同学派（８）１．４．１符号主义（９）１．４．２联结主义（９）１．４．３行为主义（１０）１．５人工智能的研究和应用领域（１０）１．５．１机器思维（１０）１．５．２机器学习（１１）１．５．３机器感知（１３）１．５．４机器行为（１４）１．５．５计算智能（１５）１．５．６分布智能（１６）１．５．７智能系统（１６）１．５．８人工心理与人工情感（１７）１．５．９人工智能的典型应用（１７）１．６人工智能的现状与思考（１９）习题１（２１）第２章确定性知识系统（２２）２．１确定性知识系统概述（２２）２．１．１确定性知识表示概述（２２）２．１．２确定性知识推理概述（２４）２．２确定性知识表示方法（２６）２．２．１谓词逻辑表示法（２６）２．２．２产生式表示法（３３）２．２．３语义网络表示法（３４）２．２．４框架表示法（４０）２．３确定性知识推理方法（４７）２．３．１产生式推理（４７）２．３．２自然演绎推理（５２）２．３．３归结演绎推理（５５）２．４确定性知识系统简例（６５）２．４．１产生式系统简例（６５）２．４．２归结演绎系统简例（６７）习题２（６９）第３章搜索策略（７２）３．１搜索概述（７２）３．１．１搜索的含义（７２）３．１．２状态空间问题求解方法（７２）３．１．３问题归约求解方法（７６）３．２搜索的盲目策略（７８）３．２．１状态空间的盲目搜索（７８）３．２．２代价树的盲目搜索（８０）３．３状态空间的启发式搜索（８１）３．３．１启发性信息和估价函数（８２）３．３．２A算法（８２）３．３．３A*算法（８４）３．３．４A*算法应用举例（８８）３．４与／或树的启发式搜索（８９）３．４．１解树的代价与希望树（８９）３．４．２与／或树的启发式搜索过程（９０）３．５博弈树的启发式搜索（９２）３．５．１概述（９２）３．５．２极大／极小过程（９３）３．５．３α-β剪枝（９３）习题３（９５）第４章计算智能（９７）４．１计算智能概述（９７）４．１．１什么是计算智能（９７）４．１．２计算智能的产生与发展（９７）４．１．３计算智能与人工智能的关系（９８）４．２神经计算（９８）４．２．１神经计算基础（９９）!４．２．２人工神经网络的互联结构（１０２）４．２．３人工神经网络的典型模型（１０４）４．３进化计算（１０８）４．３．１进化计算概述（１０８）４．３．２遗传算法（１１２）４．４模糊计算（１２３）４．４．１模糊集及其运算（１２３）４．４．２模糊关系及其运算（１２６）４．５粗糙集（１２８）!４．５．１粗糙集概述（１２８）４．５．２粗糙集的基本理论（１２８）４．５．３决策表的约简（１３１）习题４（１３５）第５章不确定性推理（１３７）５．１不确定性推理概述（１３７）５．１．１不确定性推理的含义（１３７）５．１．２不确定性推理的基本问题（１３８）５．１．３不确定性推理的类型（１３９）５．２可信度推理（１３９）５．２．１可信度的概念（１４０）５．２．２可信度推理模型（１４０）５．２．３可信度推理的例子（１４４）５．３主观Bayes推理（１４５）５．３．１主观Bayes方法的概率论基础（１４５）５．３．２主观Bayes方法的推理模型（１４６）５．３．３主观Bayes推理的例子（１５０）５．３．４主观Bayes推理的特性（１５２）５．４证据理论（１５２）５．４．１证据理论的形式化描述（１５２）５．４．２证据理论的推理模型（１５６）５．４．３推理实例（１５７）５．４．４证据理论推理的特性（１５９）５．５模糊推理（１５９）５．５．１模糊知识表示（１５９）５．５．２模糊概念的匹配（１６１）５．５．３模糊推理的方法（１６２）５．６概率推理（１６６）５．６．１贝叶斯网络的概念及理论（１６６）５．６．２贝叶斯网络推理的概念和类型（１６９）５．６．３贝叶斯网络的精确推理（１７０）５．６．４贝叶斯网络的近似推理（１７１）习题５（１７２）第６章符号学习（１７５）６．１符号学习概述（１７５）６．１．１学习的概念（１７５）６．１．２机器学习的概念（１７６）６．１．３符号学习系统的基本模型（１７８）６．２记忆学习（１７９）６．３示例学习（１８０）６．３．１示例学习的类型（１８１）６．３．２示例学习的模型（１８１）６．３．３示例学习的归纳方法（１８３）６．４决策树学习（１８４）６．４．１决策树的概念（１８４）６．４．２ID3算法（１８５）６．５统计学习（１８８）６．５．１小样本统计学习理论（１８８）６．５．２支持向量机（１９０）习题６（１９５）第７章联结学习（１９６）７．１联结学习概述（１９６）７．１．１联结学习的生理学基础（１９６）７．１．２联结学习规则（１９７）７．２感知器学习（１９８）７．２．１单层感知器学习算法（１９８）７．２．２单层感知器学习的例子（１９９）７．２．３多层感知器学习问题（２００）７．３BP网络学习（２０１）７．３．１BP网络学习的基础（２０１）７．３．２BP算法的传播公式（２０２）７．３．３BP网络学习算法（２０５）７．３．４BP网络学习的讨论（２０６）７．４Hopfield网络学习（２０６）７．４．１Hopfield网络的能量函数（２０６）７．４．２Hopfield网络学习算法（２０７）习题７（２０８）第８章分布智能（２０９）８．１分布智能概述（２０９）８．１．１分布智能的概念（２０９）８．１．２分布式问题求解（２１０）!８．１．３多Agent系统（２１１）Ⅹ人工智能原理及其应用（第３版）８．２Agent的结构（２１３）８．２．１Agent的机理（２１３）８．２．２反应Agent的结构（２１４）８．２．３认知Agent的结构（２１４）８．２．４混合Agent的结构（２１５）８．３多Agent系统（２１５）８．３．１Agent通信（２１５）８．３．２多Agent合作（２２０）８．４移动Agent（２２６）８．４．１移动Agent系统的一般结构（２２６）８．４．２移动Agent的实现技术及应用（２２７）习题８（２２９）第９章智能应用简介（２３０）９．１自然语言理解简介（２３０）９．１．１自然语言理解的基本概念（２３０）９．１．２词法分析（２３２）９．１．３句法分析（２３３）９．１．４语义分析（２３７）９．２专家系统简介（２３９）９．２．１专家系统概述（２３９）９．２．２基于规则和基于框架的专家系统（２４３）９．２．３模糊专家系统和神经网络专家系统（２４５）!９．２．４基于Web的专家系统（２４７）９．２．５分布式和协同式专家系统（２４８）９．２．６专家系统的开发（２５０）习题９（２５５）附录A人工智能课程实验大纲（２５７）Ａ．１分章实验（２５７）分章实验１简单动物识别系统的知识表示（第２章）（２５７）分章实验２简单动物识别系统的推理（第２章）（２５７）分章实验３简单的一字棋游戏（第３章）（２５８）分章实验４简单的遗传优化（第４章）（２５８）分章实验５简单的可信度推理（第５章）（２５８）分章实验６简单的单层感知器分类（第７章）（２５９）Ａ．２综合实验（２５９）综合实验１智能五子棋游戏（２５９）综合实验２基于BP网络的预测或评价系统（２５９）综合实验３基于Web的不确定推理专家系统（２６０）参考文献（２６１）编辑推荐
作为一本人工智能教材，为尽量反映人工智能技术的发展，适应人工智能的应用需求，《人工智能原理及其应用(第3版)》修订适当压缩了第2版中的一些陈旧技术，增加了一些流行的常用技术。全书共9章，分别是：第1章人工智能概述，第2章确定性知识系统，第3章搜索策略，第4章计算智能，第5章不确定性推理，第6章符号学习，第7章联结学习，第8章分布智能，第9章智能应用简介。附录A是人工智能课程实验大纲。本书由王万森编著。图书封面
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人工智能原理及其应用（第3版）
人工智能原理及其应用（第3版）作者：王万森其他责任人：王万森出版日期：2012-09-01出版社：电子工业出版社页数：272中图分类：工业技术->自动化技术、计算机技术->自动化基础理论->人工智能理论出版社分类：教育->本科研究生->计算机类￥31.50（9.00折）定价：￥35.00
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内容概要
本书全面系统地介绍了人工智能的基本原理、方法及研究应用领域。全书共10章，分为三大部分，第一部分第1章至第5章，介绍人工智能的基本原理和方法，包括人工智能概述和人工智能的三大技术；第二部分第6章至第8章，介绍人工智能的三个重要研究领域；第三部分第9章至第10章，介绍人工智能的两个重要应用领域。全书内容既符合国家学位委员会1998年11月颁发的《同等学历人员申请硕士学位计算机科学与技术学科综合水平全国统一考试大纲及指南》中的“人工智能考试大纲”的要求，也充分考虑到了人工智能学科的整体结构和最新研究进展。本书可作为计算机学科申请硕士学位人员的学习用书，也可作为计算机、信息处理、自动化等学科的研究生和本科高年级学生教材，还可供相关专业科技人员使用。书籍目录
第1章人工智能概述?1.1人工智能及其研究目标?1.1.1人工智能的定义?1.1.2人工智能的研究目标?1.2人工智能的产生与发展?1.2.1孕育期?1.2.2形成期?1.2.3知识应用期?1.2.4综合集成期?1.3人工智能研究的基本内容及其特点?1.3.1人工智能研究的基本内容?1.3.2人工智能研究的特点?1.4人工智能的研究和应用领域?1.4.1机器学习?1.4.2自然语言理解?1.4.3专家系统?1.4.4模式识别?1.4.5计算机视觉?1.4.6机器人学?1.4.7博弈?1.4.8自动定理证明?1.4.9自动程序设计?1.4.10智能控制?1.4.11智能决策支持系统?1.4.12人工神经网络?1.4.13知识发现和数据挖掘?1.4.14分布式人工智能?1.5人工智能研究的不同学派及其争论?1.5.1人工智能的三大学派?1.5.2人工智能理论的争论?1.5.3人工智能研究方法的争论?1.6人工智能的近期发展分析?习题?第2章知识表示?2.1知识与知识表示的概念?2.1.1知识?2.1.2知识表示?2.2一阶谓词逻辑表示法?2.2.1一阶谓词逻辑表示的逻辑基础2.2.2谓词逻辑表示方法?2.2.3谓词逻辑表示的应用?2.2.4谓词逻辑表示的特性?2.3产生式表示法?2.3.1产生式表示的基本方法及特性2.3.2产生式系统的基本结构?2.3.3产生式系统的基本过程?2.3.4产生式系统的控制策略?2.3.5产生式系统的类型?2.3.6产生式系统的特点?2.4语义网络表示法?2.4.1语义网络的基本概念?2.4.2事物和概念的表示?2.4.3情况和动作的表示?2.4.4逻辑关系的表示?2.4.5语义网络的推理过程2.4.6语义网络表示法的特征?2.5框架表示法?2.5.1框架理论?2.5.2框架和实例框架?2.5.3框架系统?2.5.4框架系统的问题求解过程?2.5.5框架表示法的特性?2.6脚本表示法?2.6.1脚本的结构?2.6.2脚本的推理?2.7过程表示法?2.7.1表示知识的方法?2.7.2过程表示的问题求解过程?2.7.3过程表示的特性?2.8面向对象表示法?2.8.1面向对象的基本概念和特征?2.8.2知识的面向对象表示?习题?第3章确定性推理第4章不确定与非单调推理第5章搜索策略第6章机器学习?第7章神经网络及连接学习第8章自然语言理解第9章专家系统第10章智能决策支持系统参考文献图书封面
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前言
2016年3月，在人工智能迈向其60“寿辰”的脚步中，一声春雷，AlphaGo的横空出世，人工智能随之强势兴起，并迅速进入了一个空前的热潮时期。
认真分析本轮人工智能热潮的起因，AlphaGo仅仅是一根导火索，其深层的根源在于云计算为人工智能跨越式发展提供了强大的计算能力、大数据为人工智能大规模机器学习提供了丰富的数据资源、深度学习为人工智能认知模拟提供了一条有效途径，尤其是经济社会智能化进程的加速为人工智能落地带来了巨大的应用需求。
与以往人工智能的几度兴衰相比，本次热潮有四大特点，即技术引领、政府主导、企业推动、需求牵引。从国家层面，世界各国政府近年纷纷出台政策，迅速将人工智能上升为国家战略，并将其视为国家核心竞争力的基本要素和重要标志。例如，美国政府于2016年10月13日发布了《国家人工智能研究与发展策略规划》，英国政府于2017年10月15日再次发布了名为《在英国发展人工智能》的报告，我国政府也于2017年7月8日发布了《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》等。从企业层面，全球各科技巨头之间的人工智能竞争愈演愈烈，美国的谷歌、微软、脸书、IBM、亚马逊企业等，我国的百度、讯飞、华为、阿里等企业，都不惜重金，投入巨资，抢占人工智能的高地。
纵观当今人工智能，其技术发展之迅猛、政府热情之高涨、企业竞争之激烈、社会需求之巨大，均前所未有。正因为有这些坚实基础的强力支撑和社会需求的大力牵引，相信本轮人工智能热潮将会在一个较长时期内持续，并将为整个人类的科技进步和社会文明做出巨大贡献。
本次教材修订正是在这一大背景下进行的。希望修订后的第4版能不负时代所望，能对我国人工智能教育及人才培养有所贡献。其实，本教材自第1版以来，一直备受读者的支持与厚爱，前3版分别印刷了9次、9次、10次，共28次。同时，本教材先后被评为普通高等教育“十一五”国家级规划教材、“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材，以及北京高等教育精品教材。在此，先向所有关心和支持过本教材建设，阅读或使用过本教材的各位专家、学者和读者表示深深的感谢。
本次修订的基本思路是：在保证教材内容系统性、完整性的前提下，尽量反映人工智能技术的最新进展，以适应人工智能技术发展的时代需求。修订后的第4版与第3版相比，主要改动情况如下：
（1）新增了集成学习的内容。集成学习作为一种集众多个体学习器学习结果为一体的机器学习方法，具有较多的优越性和较广的应用价值。
（2）新增了深层神经网络模型和深度学习方法。其中，深度学习方面较详细地讨论了深度卷积神经网络的学习问题。
（3）重写了ID3算法的算法描述及例子。在ID3算法中明确定义了信息增益的概念，给出了由信息增益引导的ID3算法的过程描述，并完善了ID3算法例子的整个求解过程。
（4）充实了Hopfield网络学习的推导过程。给出了Hopfield网络能量函数的完整描述和详细推导过程，改善了该内容的可读性和可理解性。
（5）补充了人工神经网络的生物机理。包括生物神经元的基本结构、工作方式、连接方法及突触传递过程等，为读者对人工神经网络的深入认知提供了机理方面的基础。
（6）修改和部分重写了第1章的有关内容。结合人工智能的最新进展，对原第1章的部分内容做了适当修改，并重写了1.5.9节。同时，把原1.6节改写为“新一代人工智能简介”，并作为附录A放在了全书最后，实际上是对全书内容的提升和深化。
（7）全书组织架构做了适当调整。本次修订撤销了原第3版中的第4章计算智能，有关内容在第4版中调整如下：
①神经计算作为连接学习的人工神经网络基础，放到了第4版的第6章人工神经网络与连接学习中。
②进化计算作为一种随机（或演化）搜索方法，放到了第4版的第4章智能搜索技术中。
③模糊计算作为模糊推理的数学和逻辑基础，放到了第4版的第3章不确定性知识系统中。
④粗糙集作为一种知识发现方法，放到了第4版的第5章机器学习中。
（8）调整了原第3章和第5章的次序。在调整后的第4版中，第3章为不确定性知识系统，第4章为智能搜索技术。
（9）删除了个别陈旧内容。结合人工智能发展，删除了第3版中的个别陈旧内容，如框架知识表示的推理过程、用归结反演求取问题答案等。
通过本次修订，第4版的知识更加系统、结构更加完整、内容更加新颖、方法更加明确、技术更趋可用、例子更切实际，可更好地满足人工智能教学需求。
修订后的第4版共8章，新增一个附录。其中：
第1章为人工智能概述，主要介绍人工智能的定义、形成过程、研究内容、学派之争、应用领域等，以建立起人工智能的初步概念。
第2章为确定性知识系统，包括确定性知识的表示和推理。
第3章为不确定性知识系统，给出了5种不确定性推理方法。
第4章为智能搜索技术，包括基于搜索空间的启发式搜索方法和基于生物演化过程的进化搜索方法。
第5章为机器学习，主要讨论基于符号主义人工智能的机器学习方法。
第6章为神经网络与连接学习，包括浅层神经网络模型及学习方法和深层神经网络模型及深度学习方法。
第7章为分布智能，主要讨论基于多Agent的分布智能技术及分布智能系统。
第8章为智能应用。包括对自然语言理解和专家系统两个方面的简单介绍。
附录A是新一代人工智能的简单介绍及讨论。新一代人工智能作为我国人工智能发展的国家战略，深化其认识、加深其理解，无论从人工智能理论、技术发展的角度，还是从人工智能研究、应用的角度都十分必要。
本教材可为任课老师免费提供电子课件和重要练习题的参考答案，需要者可到华信教育网http://www.hxedu.com.cn注册下载。
本教材建议总学时为48学时。其中，课堂教学42学时，实验6学时（实验内容由任课老师根据需要和条件确定），具体分配如下：
章次12345678理论课实验课合计
学时27108652242648
若课时不足，可依此删除证据理论不确定性推理，概率推理中的贝叶斯网络近似推理，以及粗糙集等内容。
本教材的编写吸取了众多国内外同行的报告、演讲、专著、教材和论文中的精华。在此，谨向这些专家和作者表示真诚的感谢。
本教材的修订和出版，同样得到了电子工业出版社的大力支持，在此表示诚挚的谢意。马献英副编审参加了本书的资料、文稿整理和部分内容编写等工作，在此也深表感谢。
人工智能是一门正在快速发展的年轻学科，其研究和应用领域十分宽广。由于作者水平有限，加之时间仓促，教材中难免存在一些缺点和错误，恳请各位专家和读者不吝赐教。
王万森
2018年5月于北京
人工智能及其应用（第三版） mobi epub pdf txt 电子书 下载 2023
评分☆☆☆☆☆印刷质量还可以，内容较丰富，有可读性。
评分☆☆☆☆☆开始复习了，希望能有好成绩吧，学习人工
评分☆☆☆☆☆内容一般
评分☆☆☆☆☆1234567890000000
评分☆☆☆☆☆超级无敌好好好下次还会在京东购买哈哈哈
评分☆☆☆☆☆印刷质量还可以，内容较丰富，有可读性。
评分☆☆☆☆☆质量很好
评分☆☆☆☆☆觊觎已久，好书！
评分☆☆☆☆☆帮同学买的。。。不知道怎样
人工智能原理及其应用
内容概要
本书是普通高等教育“十一五”国家级规划教材和北京市精品教材立项项目，本次修订对第1版内容进行了大量调整与更新，既系统地阐述了人工智能的基本原理、方法和技术，又全面地反映了国内外人工智能领域的最新进展。本书共10章，除第1章人工智能概述外，其余内容可划分为四大部分。第一部分为确定性人工智能的三大基本技术，包括第2,3,4章的知识表示、确定性推理和搜索策略。第二部分为计算智能和不确定性人工智能，包括第5,6章的计算智能和不确定性推理。第三部分为人工智能的两个重要研究领域，包括第7,8章的机器学习和自然语言理解。第四部分人工智能的两个重要应用技术，包括第9,10章的分布智能和先进专家系统。此外，还新增了人工智能实验，放在附录中。本书还为任课教师免费提供电子课件及部分习题解答。本书可作为高等院校计算机、自动化、通信、电子信息、信息管理、智能科学技术及其他相关学科专业的本科高年级学生和研究生教材，也可供从事相关领域研究、开发和应用的科技工作者参考。书籍目录
第1章人工智能概述1.1人工智能的定义及其研究目标1.2人工智能的产生与发展1.3人工智能研究的基本内容1.4人工智能研究中的不同学派1.5人工智能的研究和应用领域1.6人工智能近期发展分析习题1第2章知识表示方法2.1知识表示的基本概念2.2一阶谓词逻辑表示2.3产生式表示法2.4语义网络表示法2.5框架表示法2.6过程表示法习题2第3章确定性推理3.1推理的基本概念3.2推理的逻辑基础3.3自然演绎推理3.4归结演绎推理3.5基于规则的演绎推理习题3第4章搜索策略4.1搜索的基本概念4.2状态空间的盲目搜索4.3状态空间的启发式搜索4.4与/或树的盲目搜索4.5与/或树的启发式搜索4.6博弈树的启发式搜索习题4第5章计算智能第6章不确定性推理第7章机器学习第8章自然语言理解第9章分布智能第10章先进专家系统附录A人工智能实验参考文献编辑推荐
《人工智能原理及其应用》(第2版)可作为高等院校计算机、自动化、通信、电子信息、信息管理、智能科学技术及其他相关学科专业的本科高年级学生和研究生教材，也可供从事相关领域研究、开发和应用的科技工作者参考。图书封面
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