人工智能及其应用（第5版）
第1章绪论
1.1人工智能的定义与发展
1.1.1人工智能的定义
1.1.2人工智能的起源与发展
1.2人工智能的各种认知观
1.2.1人工智能各学派的认知观
1.2.2人工智能的争论
1.3人类智能与人工智能
1.3.1智能信息处理系统的假设
1.3.2人类智能的计算机模拟
1.4人工智能系统的分类
1.5人工智能的研究目标和内容
1.5.1人工智能的研究目标
1.5.2人工智能研究的基本内容
1.6人工智能的研究与计算方法
1.6.1人工智能的研究方法
1.6.2人工智能的计算方法
1.7人工智能的研究与应用领域
1.8本书概要
习题1
第2章知识表示方法
2.1状态空间表示
2.1.1问题状态描述
2.1.2状态图示法
2.2问题归约表示
2.2.1问题归约描述
2.2.2与或图表示
2.3谓词逻辑表示
2.3.1谓词演算
2.3.2谓词公式
2.3.3置换与合一
2.4语义网络表示
2.4.1二元语义网络的表示
2.4.2多元语义网络的表示
2.4.3语义网络的推理过程
2.5框架表示
2.5.1框架的构成
2.5.2框架的推理
2.6本体技术
2.6.1本体的概念
2.6.2本体的组成与分类
2.6.3本体的建模
2.7过程表示
2.8小结
习题2
第3章确定性推理
3.1图搜索策略
3.2盲目搜索
3.2.1宽度优先搜索
3.2.2深度优先搜索
3.2.3等代价搜索
3.3启发式搜索
3.3.1启发式搜索策略和估价函数
3.3.2有序搜索
3.3.3A*算法
3.4消解原理
3.4.1子句集的求取
3.4.2消解推理规则
3.4.3含有变量的消解式
3.4.4消解反演求解过程
3.5规则演绎系统
3.5.1规则正向演绎系统
3.5.2规则逆向演绎系统
3.5.3规则双向演绎系统
3.6产生式系统
3.6.1产生式系统的组成
3.6.2产生式系统的推理
3.6.3产生式系统举例
3.7非单调推理
3.7.1缺省推理
3.7.2真值维持系统
3.8小结
习题3
第4章非经典推理
4.1经典推理和非经典推理
4.2不确定性推理
4.2.1不确定性的表示与量度
4.2.2不确定性的算法
4.3概率推理
4.3.1概率的基本性质和计算公式
4.3.2概率推理方法
4.4主观贝叶斯方法
4.4.1知识不确定性的表示
4.4.2证据不确定性的表示
4.4.3主观贝叶斯方法的推理过程
4.5可信度方法
4.5.1基于可信度的不确定性表示
4.5.2可信度方法的推理算法
4.6证据理论
4.6.1证据理论的形式化描述
4.6.2证据理论的不确定性推理模型
4.6.3推理示例
4.7小结
习题4
第5章计算智能
5.1概述
5.2神经计算
5.2.1人工神经网络研究的进展
5.2.2人工神经网络的结构
5.2.3人工神经网络示例及其算法
5.2.4基于神经网络的知识表示与推理
5.3模糊计算
5.3.1模糊集合、模糊逻辑及其运算
5.3.2模糊逻辑推理
5.4进化算法与遗传算法
5.4.1进化算法原理
5.4.2进化算法框架
5.4.3遗传算法的编码与解码
5.4.4遗传算法的遗传算子
5.4.5遗传算法的执行过程
5.4.6遗传算法的执行实例
5.5人工生命
5.5.1人工生命研究的起源和发展
5.5.2人工生命的定义和研究意义
5.5.3人工生命的研究内容和方法
5.5.4人工生命实例
5.6粒群优化算法
5.6.1群智能和粒群优化概述
5.6.2粒群优化算法
5.7蚁群算法
5.7.1蚁群算法理论
5.7.2蚁群算法的研究与应用
人工智能及其应用（第5版）蔡自兴
人工智能及其应用（第5版）.蔡自兴-4章课后习题。【部分参考答案】原创dream666uping2022-07-0608:11:36博主文章分类：本科-人工智能©著作权
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