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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　《人工智能及其應(yīng)用（第2版）》是一本內(nèi)容基礎(chǔ)性強(qiáng)、可讀性好、適合講授的人工智能教材。作者希望讀者通過(guò)學(xué)習(xí)《人工智能及其應(yīng)用（第2版）》，能夠掌握人工智能的基本內(nèi)容，并能了解人工智能研究的一些前沿內(nèi)容，為進(jìn)一步學(xué)習(xí)和研究人工智能理論與應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。全書共10章。第1章緒論；第2章知識(shí)表示；第3章確定性推理方法；第4章不確定性推理方法；第5章搜索求解策略；第6章專家系統(tǒng)；第7章機(jī)器學(xué)習(xí)；第8章人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用；第9章遺傳算法及其應(yīng)用；第10章自然語(yǔ)言理解及其應(yīng)用。附錄中給出了《人工智能及其應(yīng)用（第2版）》的部分習(xí)題解答。《人工智能及其應(yīng)用（第2版）》可作為計(jì)算機(jī)、信息、控制、機(jī)電以及其他專業(yè)本科生、研究生學(xué)習(xí)人工智能課程的教材。由于書中幾大部分內(nèi)容相對(duì)獨(dú)立，教師可以根據(jù)課程的學(xué)時(shí)計(jì)劃靈活選擇相關(guān)內(nèi)容?！度斯ぶ悄芗捌鋺?yīng)用（第2版）》也可供希望掌握人工智能技術(shù)的研究人員與工程技術(shù)人員學(xué)習(xí)參考。

作者簡(jiǎn)介

　　王萬(wàn)良，男，1957年出生，江蘇高郵人。1982年1月江蘇大學(xué)工業(yè)自動(dòng)化專業(yè)畢業(yè)。2001年8月同濟(jì)大學(xué)控制理論與控制工程專業(yè)博士研究生畢業(yè)，獲工學(xué)博士學(xué)位。1997年晉升教授?，F(xiàn)任浙江工業(yè)大學(xué)信息工程學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師、副院長(zhǎng)、自動(dòng)化研究所所長(zhǎng)、控制理論與控制工程（浙江省高校重點(diǎn)學(xué)科）學(xué)科帶頭人、博士點(diǎn)負(fù)責(zé)人、碩士點(diǎn)負(fù)責(zé)人。兼任中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)理事、智能系統(tǒng)工程專業(yè)委員會(huì)副主任、可拓工程專業(yè)委員會(huì)常務(wù)委員、智能控制與智能管理專業(yè)委員會(huì)委員、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與計(jì)算智能專業(yè)委員會(huì)委員、中國(guó)系統(tǒng)仿真學(xué)會(huì)理事、《系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào)》編委、中國(guó)電工技術(shù)學(xué)會(huì)高校工業(yè)自動(dòng)化教學(xué)委員會(huì)委員等職。入選“浙江省跨世紀(jì)學(xué)術(shù)和技術(shù)帶頭人”、“浙江省高校中青年學(xué)科帶頭人”。獲國(guó)務(wù)院“政府特殊津貼”。在人工智能及其應(yīng)用研究方面，主持完成國(guó)家自然科學(xué)基金、國(guó)家863計(jì)劃、省重大科技計(jì)劃、省自然科學(xué)基金等20多項(xiàng)，獲得省部級(jí)科技進(jìn)步獎(jiǎng)6項(xiàng)，在國(guó)內(nèi)外重要學(xué)術(shù)刊物和會(huì)議上發(fā)表100余篇學(xué)術(shù)論文。在教學(xué)方面，為本科生、研究生講授了“人工智能及其應(yīng)用”、“智能控制”、“自動(dòng)控制原理”、“現(xiàn)代控制理論”等多門課程，教學(xué)效果優(yōu)秀，獲得“中青年十佳講課教師”稱號(hào)。合著《計(jì)算機(jī)新型控制策略及其應(yīng)用》（清華大學(xué)出版社，1998）。編著浙江省高校重點(diǎn)建設(shè)教材《自動(dòng)控制原理》（科學(xué)出版社，2001）。

圖書目錄

第1章緒論
1.1 人工智能的基本概念
1.2 人工智能的發(fā)展簡(jiǎn)史
1.3 人工智能研究的基本內(nèi)容
1.4 人工智能的主要研究領(lǐng)域
1.5 小結(jié)
思考題
第2章知識(shí)表示
2.1 知識(shí)與知識(shí)表示的概念
2.2 一階謂詞邏輯表示法
2.3 產(chǎn)生式表示法
2.4 框架表示法
2.5 語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)表示法
2.6 小結(jié)
思考題
習(xí)題
第3章確定性推理方法
3.1 推理的基本概念
3.2 自然演繹推理
3.3 謂詞公式化為子句集的方法
3.4 海伯倫定理
3.5 魯賓遜歸結(jié)原理
3.6 歸結(jié)反演
3.7 應(yīng)用歸結(jié)原理求解問(wèn)題
3.8 小結(jié)
思考題
習(xí)題
第4章不確定性推理方法
4.1 不確定性推理中的基本問(wèn)題
4.2 概率方法
4.3 主觀bayes方法
4.4 可信度方法
4.5 證據(jù)理論
4.6 模糊推理方法
4.7 小結(jié)
思考題
習(xí)題
第5章搜索求解策略
5.1 搜索的概念
5.2 狀態(tài)空間知識(shí)表示方法
5.3 盲目的圖搜索策略
5.4 啟發(fā)式圖搜索策略
5.5 與／或圖搜索策略
5.6 小結(jié)
思考題
習(xí)題
第6章專家系統(tǒng)
6.1 專家系統(tǒng)的產(chǎn)生和發(fā)展
6.2 專家系統(tǒng)的概念
6.3 專家系統(tǒng)的工作原理
6.4 知識(shí)獲取
6.5 專家系統(tǒng)的建立
6.6 專家系統(tǒng)實(shí)例
6.7 專家系統(tǒng)的開發(fā)工具
6.8 小結(jié)
思考題
第7章機(jī)器學(xué)習(xí)
7.1 機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念
7.2 機(jī)械式學(xué)習(xí)
7.3 指導(dǎo)式學(xué)習(xí)
7.4 歸納學(xué)習(xí)
7.5 類比學(xué)習(xí)
7.6 解釋學(xué)習(xí)
7.7 機(jī)器學(xué)習(xí)方法的比較與展望
7.8 小結(jié)
思考題
第8章人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用
8.1 神經(jīng)元與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
8.2 bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其學(xué)習(xí)算法
8.3 bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用
8.4 hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其改進(jìn)
8.5 hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用
8.6 hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法求解jsp
8.7 小結(jié)
思考題
習(xí)題
第9章遺傳算法及其應(yīng)用
9.1 遺傳算法的產(chǎn)生與發(fā)展
9.2 遺傳算法的基本算法
9.3 遺傳算法的改進(jìn)算法
9.4 基于遺傳算法的生產(chǎn)調(diào)度方法
9.5 小結(jié)
思考題
習(xí)題
第10章自然語(yǔ)言理解及其應(yīng)用
10.1 自然語(yǔ)言理解的概念與發(fā)展歷史
10.2 語(yǔ)音分析
10.3 詞法分析
10.4 句法分析
10.5 語(yǔ)義分析
10.6 基于語(yǔ)料庫(kù)的大規(guī)模真實(shí)文本的處理
10.7 機(jī)器翻譯
10.8 語(yǔ)音識(shí)別
10.9 小結(jié)
思考題
習(xí)題
附錄部分習(xí)題解答
參考文獻(xiàn)