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21世紀(jì)高等學(xué)校計(jì)算機(jī)專業(yè)實(shí)用規(guī)劃教材人工智能習(xí)題解析與實(shí)踐/朱福喜等
包郵 21世紀(jì)高等學(xué)校計(jì)算機(jī)專業(yè)實(shí)用規(guī)劃教材人工智能習(xí)題解析與實(shí)踐/朱福喜等
作者：朱福喜 朱麗達(dá)
開本：
其他
頁數(shù)：
420
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21世紀(jì)高等學(xué)校計(jì)算機(jī)專業(yè)實(shí)用規(guī)劃教材人工智能習(xí)題解析與實(shí)踐/朱福喜等 版權(quán)信息
- ISBN：9787302519669
- 條形碼：9787302519669 ; 978-7-302-51966-9
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊(cè)數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
21世紀(jì)高等學(xué)校計(jì)算機(jī)專業(yè)實(shí)用規(guī)劃教材人工智能習(xí)題解析與實(shí)踐/朱福喜等 本書特色
本書作為作者已出版多次的《人工智能》教材的配套教輔材料，其章節(jié)與原教材基本對(duì)應(yīng)，但內(nèi)容分為學(xué)習(xí)目標(biāo)與要求、知識(shí)要點(diǎn)、原教材對(duì)應(yīng)的習(xí)題解析、補(bǔ)充題、課堂演示與實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)5個(gè)部分。其中，學(xué)習(xí)目標(biāo)與要求為每章要達(dá)到的學(xué)習(xí)目標(biāo)；知識(shí)點(diǎn)與原教材的內(nèi)容對(duì)應(yīng)，基本上全面介紹了人工智能的理論與技術(shù)；習(xí)題解析對(duì)每章的習(xí)題進(jìn)行了解答；補(bǔ)充題對(duì)原教材的習(xí)題進(jìn)行了補(bǔ)充，并給出了解答。
21世紀(jì)高等學(xué)校計(jì)算機(jī)專業(yè)實(shí)用規(guī)劃教材人工智能習(xí)題解析與實(shí)踐/朱福喜等 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書作為作者已出版多次的《人工智能》教材的配套教輔材料，其章節(jié)與原教材基本對(duì)應(yīng)，但內(nèi)容分為學(xué)習(xí)目標(biāo)與要求、知識(shí)要點(diǎn)、原教材對(duì)應(yīng)的習(xí)題解析、補(bǔ)充題、課堂演示與實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)5個(gè)部分。其中，學(xué)習(xí)目標(biāo)與要求為每章要達(dá)到的學(xué)習(xí)目標(biāo)；知識(shí)點(diǎn)與原教材的內(nèi)容對(duì)應(yīng)，基本上全面介紹了人工智能的理論與技術(shù)；習(xí)題解析對(duì)每章的習(xí)題進(jìn)行了解答；補(bǔ)充題對(duì)原教材的習(xí)題進(jìn)行了補(bǔ)充，并給出了解答。
21世紀(jì)高等學(xué)校計(jì)算機(jī)專業(yè)實(shí)用規(guī)劃教材人工智能習(xí)題解析與實(shí)踐/朱福喜等 目錄
目錄
第1章概論 1.1學(xué)習(xí)目標(biāo)與要求 1.2知識(shí)要點(diǎn) 1.2.1人工智能的概念 1.2.2人工智能的產(chǎn)生及主要學(xué)派 1.2.3人工智能、專家系統(tǒng)和知識(shí)工程 1.2.4圖靈測(cè)試 1.2.5人工智能應(yīng)用系統(tǒng) 1.2.6人工智能的技術(shù)特征 1.3習(xí)題解析 1.4補(bǔ)充習(xí)題 1.5課堂演示與實(shí)踐指導(dǎo) 第2章用搜索求解問題的基本原理 2.1學(xué)習(xí)目標(biāo)與要求 2.2知識(shí)要點(diǎn) 2.2.1搜索求解問題的基本思路 2.2.2實(shí)現(xiàn)搜索過程的三大要素 2.2.3通過搜索求解問題的方法 2.2.4問題特征分析 2.3習(xí)題解析 2.4補(bǔ)充習(xí)題 2.5課堂演示與實(shí)踐指導(dǎo) 2.5.1課堂演示 2.5.2實(shí)踐指導(dǎo)： 分啤酒問題 第3章搜索的基本策略 3.1學(xué)習(xí)目標(biāo)與要求 3.2知識(shí)要點(diǎn) 3.2.1盲目的搜索方法 3.2.2啟發(fā)式搜索 3.3習(xí)題解析 3.4補(bǔ)充習(xí)題 3.5課堂演示與實(shí)踐指導(dǎo) 3.5.1課堂演示 3.5.2實(shí)踐指導(dǎo)： 傳教士—野人過河問題的實(shí)現(xiàn) 第4章圖搜索策略 4.1學(xué)習(xí)目標(biāo)與要求 4.2知識(shí)要點(diǎn) 4.2.1或圖搜索策略 4.2.2與/或圖搜索 4.3習(xí)題解析 4.4補(bǔ)充習(xí)題 4.5課堂演示與實(shí)踐指導(dǎo) 4.5.1課堂演示 4.5.2實(shí)踐指導(dǎo)： 天平稱球 第5章博弈與搜索 5.1學(xué)習(xí)目標(biāo)與要求 5.2知識(shí)要點(diǎn) 5.2.1博弈與對(duì)策 5.2.2極小極大搜索算法 5.2.3αβ剪枝算法 5.3習(xí)題解析 5.4補(bǔ)充習(xí)題 5.5課堂演示與實(shí)踐指導(dǎo) 5.5.1課堂演示 5.5.2實(shí)踐指導(dǎo)： 人機(jī)對(duì)戰(zhàn)五子棋游戲的實(shí)現(xiàn) 第6章演化搜索算法 6.1學(xué)習(xí)目標(biāo)與要求 6.2知識(shí)要點(diǎn) 6.2.1遺傳算法的基本概念 6.2.2遺傳編碼 6.2.3適應(yīng)值函數(shù) 6.2.4遺傳操作 6.2.5初始化群體 6.2.6控制參數(shù)的選取 6.2.7算法的終止準(zhǔn)則 6.2.8免疫算法 6.3習(xí)題解析 6.4補(bǔ)充習(xí)題 6.5課堂演示與實(shí)踐指導(dǎo) 6.5.1課堂演示 6.5.2實(shí)踐指導(dǎo)： 遺傳算法求解TSP問題 第7章群集智能算法 7.1學(xué)習(xí)目標(biāo)與要求 7.2知識(shí)要點(diǎn) 7.2.1群集智能的基本算法介紹 7.2.2群集智能與人工魚 7.2.3群集智能的優(yōu)缺點(diǎn) 7.3習(xí)題解析 7.4補(bǔ)充習(xí)題 7.5課堂演示與實(shí)踐指導(dǎo) 7.5.1課堂演示 7.5.2實(shí)踐指導(dǎo)： 蟻群算法的模擬實(shí)現(xiàn) 第8章記憶型搜索算法 8.1學(xué)習(xí)目標(biāo)與要求 8.2知識(shí)要點(diǎn) 8.2.1禁忌搜索算法 8.2.2和聲搜索算法 8.3習(xí)題解析 第9章基于Agent的搜索 9.1學(xué)習(xí)目標(biāo)與要求 9.2知識(shí)要點(diǎn) 9.2.1DAI概述 9.2.2分布式問題求解 9.2.3Agent的定義 9.2.4Agent的分類 9.2.5Agent通信 9.2.6移動(dòng)Agent 9.2.7典型的移動(dòng)Agent平臺(tái) 9.3習(xí)題解析 9.4補(bǔ)充習(xí)題 9.5實(shí)踐指導(dǎo)： 基于Agent實(shí)現(xiàn)的分布式計(jì)算 第10章知識(shí)表示與處理方法 10.1學(xué)習(xí)目標(biāo)與要求 10.2知識(shí)要點(diǎn) 10.2.1知識(shí)表示概述 10.2.2邏輯表示法 10.2.3產(chǎn)生式表示法 10.2.4語義網(wǎng)絡(luò)表示法 10.2.5框架表示法 10.2.6過程式知識(shí)表示 10.3習(xí)題解析 10.4補(bǔ)充習(xí)題 第11章謂詞邏輯的歸結(jié)原理及其應(yīng)用 11.1學(xué)習(xí)目標(biāo)與要求 11.2知識(shí)要點(diǎn) 11.2.1命題演算的歸結(jié)方法 11.2.2謂詞演算的歸結(jié) 11.2.3歸結(jié)原理 11.2.4歸結(jié)過程的控制策略 11.3習(xí)題解析 11.4補(bǔ)充習(xí)題 11.5課堂演示與實(shí)踐指導(dǎo) 11.5.1課堂演示 11.5.2實(shí)踐指導(dǎo) 第12章非經(jīng)典邏輯的推理 12.1學(xué)習(xí)目標(biāo)與要求 12.2知識(shí)要點(diǎn) 12.2.1非單調(diào)推理 12.2.2DempsterShater(DS)證據(jù)理論 12.2.3不確定性推理 12.2.4MYCIN系統(tǒng)的推理模型 12.2.5模糊推理 12.3習(xí)題解析 12.4補(bǔ)充習(xí)題 第13章機(jī)器學(xué)習(xí) 13.1學(xué)習(xí)目標(biāo)與要求 13.2知識(shí)要點(diǎn) 13.2.1概述 13.2.2歸納學(xué)習(xí) 13.2.3基于解釋的學(xué)習(xí) 13.2.4基于類比的學(xué)習(xí) 13.3習(xí)題解析 13.4補(bǔ)充習(xí)題 13.5實(shí)踐指導(dǎo) 第14章人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 14.1學(xué)習(xí)目標(biāo)與要求 14.2知識(shí)要點(diǎn) 14.2.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn) 14.2.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理 14.2.3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)模式 14.2.4人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)結(jié)構(gòu) 14.2.5神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分類 14.2.6基本的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法介紹 14.2.7典型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介 14.2.8人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與人工智能其他技術(shù)的比較 14.3習(xí)題解析 14.4補(bǔ)充習(xí)題 14.5實(shí)踐指導(dǎo) 第15章數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn) 15.1學(xué)習(xí)目標(biāo)與要求 15.2知識(shí)要點(diǎn) 15.2.1數(shù)據(jù)挖掘 15.2.2Web挖掘 15.2.3文本挖掘 15.3習(xí)題解析 15.4補(bǔ)充習(xí)題 15.5實(shí)踐指導(dǎo)： 利用Weka挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則 第16章專家系統(tǒng) 16.1學(xué)習(xí)目標(biāo)與要求 16.2知識(shí)要點(diǎn) 16.2.1專家系統(tǒng)概述 16.2.2專家系統(tǒng)中的知識(shí)獲取 16.2.3專家系統(tǒng)的解釋機(jī)制 16.2.4專家系統(tǒng)開發(fā)工具與環(huán)境 16.2.5專家系統(tǒng)開發(fā)方法 16.3習(xí)題解析 16.4補(bǔ)充習(xí)題 參考文獻(xiàn)
第1章概論 1.1學(xué)習(xí)目標(biāo)與要求 1.2知識(shí)要點(diǎn) 1.2.1人工智能的概念 1.2.2人工智能的產(chǎn)生及主要學(xué)派 1.2.3人工智能、專家系統(tǒng)和知識(shí)工程 1.2.4圖靈測(cè)試 1.2.5人工智能應(yīng)用系統(tǒng) 1.2.6人工智能的技術(shù)特征 1.3習(xí)題解析 1.4補(bǔ)充習(xí)題 1.5課堂演示與實(shí)踐指導(dǎo) 第2章用搜索求解問題的基本原理 2.1學(xué)習(xí)目標(biāo)與要求 2.2知識(shí)要點(diǎn) 2.2.1搜索求解問題的基本思路 2.2.2實(shí)現(xiàn)搜索過程的三大要素 2.2.3通過搜索求解問題的方法 2.2.4問題特征分析 2.3習(xí)題解析 2.4補(bǔ)充習(xí)題 2.5課堂演示與實(shí)踐指導(dǎo) 2.5.1課堂演示 2.5.2實(shí)踐指導(dǎo)： 分啤酒問題 第3章搜索的基本策略 3.1學(xué)習(xí)目標(biāo)與要求 3.2知識(shí)要點(diǎn) 3.2.1盲目的搜索方法 3.2.2啟發(fā)式搜索 3.3習(xí)題解析 3.4補(bǔ)充習(xí)題 3.5課堂演示與實(shí)踐指導(dǎo) 3.5.1課堂演示 3.5.2實(shí)踐指導(dǎo)： 傳教士—野人過河問題的實(shí)現(xiàn) 第4章圖搜索策略 4.1學(xué)習(xí)目標(biāo)與要求 4.2知識(shí)要點(diǎn) 4.2.1或圖搜索策略 4.2.2與/或圖搜索 4.3習(xí)題解析 4.4補(bǔ)充習(xí)題 4.5課堂演示與實(shí)踐指導(dǎo) 4.5.1課堂演示 4.5.2實(shí)踐指導(dǎo)： 天平稱球 第5章博弈與搜索 5.1學(xué)習(xí)目標(biāo)與要求 5.2知識(shí)要點(diǎn) 5.2.1博弈與對(duì)策 5.2.2極小極大搜索算法 5.2.3αβ剪枝算法 5.3習(xí)題解析 5.4補(bǔ)充習(xí)題 5.5課堂演示與實(shí)踐指導(dǎo) 5.5.1課堂演示 5.5.2實(shí)踐指導(dǎo)： 人機(jī)對(duì)戰(zhàn)五子棋游戲的實(shí)現(xiàn) 第6章演化搜索算法 6.1學(xué)習(xí)目標(biāo)與要求 6.2知識(shí)要點(diǎn) 6.2.1遺傳算法的基本概念 6.2.2遺傳編碼 6.2.3適應(yīng)值函數(shù) 6.2.4遺傳操作 6.2.5初始化群體 6.2.6控制參數(shù)的選取 6.2.7算法的終止準(zhǔn)則 6.2.8免疫算法 6.3習(xí)題解析 6.4補(bǔ)充習(xí)題 6.5課堂演示與實(shí)踐指導(dǎo) 6.5.1課堂演示 6.5.2實(shí)踐指導(dǎo)： 遺傳算法求解TSP問題 第7章群集智能算法 7.1學(xué)習(xí)目標(biāo)與要求 7.2知識(shí)要點(diǎn) 7.2.1群集智能的基本算法介紹 7.2.2群集智能與人工魚 7.2.3群集智能的優(yōu)缺點(diǎn) 7.3習(xí)題解析 7.4補(bǔ)充習(xí)題 7.5課堂演示與實(shí)踐指導(dǎo) 7.5.1課堂演示 7.5.2實(shí)踐指導(dǎo)： 蟻群算法的模擬實(shí)現(xiàn) 第8章記憶型搜索算法 8.1學(xué)習(xí)目標(biāo)與要求 8.2知識(shí)要點(diǎn) 8.2.1禁忌搜索算法 8.2.2和聲搜索算法 8.3習(xí)題解析 第9章基于Agent的搜索 9.1學(xué)習(xí)目標(biāo)與要求 9.2知識(shí)要點(diǎn) 9.2.1DAI概述 9.2.2分布式問題求解 9.2.3Agent的定義 9.2.4Agent的分類 9.2.5Agent通信 9.2.6移動(dòng)Agent 9.2.7典型的移動(dòng)Agent平臺(tái) 9.3習(xí)題解析 9.4補(bǔ)充習(xí)題 9.5實(shí)踐指導(dǎo)： 基于Agent實(shí)現(xiàn)的分布式計(jì)算 第10章知識(shí)表示與處理方法 10.1學(xué)習(xí)目標(biāo)與要求 10.2知識(shí)要點(diǎn) 10.2.1知識(shí)表示概述 10.2.2邏輯表示法 10.2.3產(chǎn)生式表示法 10.2.4語義網(wǎng)絡(luò)表示法 10.2.5框架表示法 10.2.6過程式知識(shí)表示 10.3習(xí)題解析 10.4補(bǔ)充習(xí)題 第11章謂詞邏輯的歸結(jié)原理及其應(yīng)用 11.1學(xué)習(xí)目標(biāo)與要求 11.2知識(shí)要點(diǎn) 11.2.1命題演算的歸結(jié)方法 11.2.2謂詞演算的歸結(jié) 11.2.3歸結(jié)原理 11.2.4歸結(jié)過程的控制策略 11.3習(xí)題解析 11.4補(bǔ)充習(xí)題 11.5課堂演示與實(shí)踐指導(dǎo) 11.5.1課堂演示 11.5.2實(shí)踐指導(dǎo) 第12章非經(jīng)典邏輯的推理 12.1學(xué)習(xí)目標(biāo)與要求 12.2知識(shí)要點(diǎn) 12.2.1非單調(diào)推理 12.2.2DempsterShater(DS)證據(jù)理論 12.2.3不確定性推理 12.2.4MYCIN系統(tǒng)的推理模型 12.2.5模糊推理 12.3習(xí)題解析 12.4補(bǔ)充習(xí)題 第13章機(jī)器學(xué)習(xí) 13.1學(xué)習(xí)目標(biāo)與要求 13.2知識(shí)要點(diǎn) 13.2.1概述 13.2.2歸納學(xué)習(xí) 13.2.3基于解釋的學(xué)習(xí) 13.2.4基于類比的學(xué)習(xí) 13.3習(xí)題解析 13.4補(bǔ)充習(xí)題 13.5實(shí)踐指導(dǎo) 第14章人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 14.1學(xué)習(xí)目標(biāo)與要求 14.2知識(shí)要點(diǎn) 14.2.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn) 14.2.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理 14.2.3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)模式 14.2.4人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)結(jié)構(gòu) 14.2.5神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分類 14.2.6基本的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法介紹 14.2.7典型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介 14.2.8人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與人工智能其他技術(shù)的比較 14.3習(xí)題解析 14.4補(bǔ)充習(xí)題 14.5實(shí)踐指導(dǎo) 第15章數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn) 15.1學(xué)習(xí)目標(biāo)與要求 15.2知識(shí)要點(diǎn) 15.2.1數(shù)據(jù)挖掘 15.2.2Web挖掘 15.2.3文本挖掘 15.3習(xí)題解析 15.4補(bǔ)充習(xí)題 15.5實(shí)踐指導(dǎo)： 利用Weka挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則 第16章專家系統(tǒng) 16.1學(xué)習(xí)目標(biāo)與要求 16.2知識(shí)要點(diǎn) 16.2.1專家系統(tǒng)概述 16.2.2專家系統(tǒng)中的知識(shí)獲取 16.2.3專家系統(tǒng)的解釋機(jī)制 16.2.4專家系統(tǒng)開發(fā)工具與環(huán)境 16.2.5專家系統(tǒng)開發(fā)方法 16.3習(xí)題解析 16.4補(bǔ)充習(xí)題 參考文獻(xiàn)
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21世紀(jì)高等學(xué)校計(jì)算機(jī)專業(yè)實(shí)用規(guī)劃教材人工智能習(xí)題解析與實(shí)踐/朱福喜等 作者簡(jiǎn)介
朱福喜，男，1957年出生，博士，武漢大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師。浙江大學(xué)數(shù)學(xué)系獲學(xué)士學(xué)位、武漢大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系獲碩士學(xué)位和博士學(xué)位。一直從事人工智能方面的教學(xué)和科研工作。曾主持了國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目《用戶自適應(yīng)的社會(huì)標(biāo)簽生成和優(yōu)化模型研究》、湖北省自然科學(xué)基金項(xiàng)目《優(yōu)化IPQoS系統(tǒng)模型研究與實(shí)現(xiàn)》。參與了國(guó)家自然科學(xué)基金重大研究計(jì)劃《網(wǎng)上信息收集和分析的基礎(chǔ)問題和模型研究》、《面向威脅的軟件可信性分析模型》《專家系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境與推理工具系統(tǒng)（87102034）》、國(guó)家863項(xiàng)目《國(guó)家科委辦公知識(shí)信息系統(tǒng)（863-306-04-04-6）》和國(guó)防軍工預(yù)演項(xiàng)目《支撐Ada語言的并行分布計(jì)算環(huán)境》的開發(fā)項(xiàng)目的研究、主持企業(yè)開發(fā)項(xiàng)目多項(xiàng)。1993年3月赴美國(guó)加州Alpha Omega公司從事項(xiàng)目合作半年，2000年8月訪問美國(guó)西東(Seton Hall Uni.)大學(xué)，從事遠(yuǎn)程教育和數(shù)據(jù)挖掘研究一年。發(fā)表論文70余篇(其中20余篇被SCI或EI檢索，包括SCI二區(qū)論文、ESI論文、計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)、計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展、電子學(xué)報(bào)論文)，編寫教材和專著18部。
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