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人工智能導論(韓敏)

包郵 人工智能導論(韓敏)

作者:韓敏
出版社:化學工業出版社出版時間:2021-06-01
開本: 16開 頁數: 221
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人工智能導論(韓敏) 版權信息

  • ISBN:9787122385123
  • 條形碼:9787122385123 ; 978-7-122-38512-3
  • 裝幀:一般膠版紙
  • 冊數:暫無
  • 重量:暫無
  • 所屬分類:>

人工智能導論(韓敏) 內容簡介

《人工智能導論》為大連理工大學“新工科”系列精品教材。 本書內容包括緒論、知識表示、確定性推理、不確定性推理、搜索求解策略、遺傳算法及其應用、群智能算法及其應用、人工神經網絡及其應用、機器學習、專家系統、自然語言理解及其應用等。 本書可供電子信息類專業本、?茖W生作為教材使用,也可供從事人工智能領域的技術人員參考。

人工智能導論(韓敏) 目錄

1緒論
1.1人工智能的定義001
1.2人工智能發展簡史003
1.3人工智能的研究方法006
1.3.1人工智能研究的特點006
1.3.2人工智能研究的途徑007
1.4人工智能的應用009
1.4.1無人駕駛009
1.4.2智能機器人009
1.4.3圖像識別010
1.4.4語音識別010
1.4.5智能控制011
1.4.6人工神經網絡011
1.4.7機器學習012
1.4.8專家系統013
1.4.9計算機視覺014
1.4.10人工生命015
1.5人工智能的發展趨勢與存在的問題016
1.5.1人工智能的發展趨勢016
1.5.2人工智能存在的問題016

2知識表示
2.1知識與知識表示的概念019
2.1.1知識的概念019
2.1.2知識的特性019
2.1.3知識的表示020
2.2一階謂詞邏輯表示法021
2.2.1基本概念021
2.2.2謂詞公式024
2.2.3謂詞邏輯表示法025
2.2.4謂詞邏輯表示法的特點026
2.3產生式表示法026
2.3.1產生式的知識表示027
2.3.2產生式系統的組成028
2.3.3基于產生式系統的推理029
2.3.4產生式表示法的特點030
2.4框架表示法031
2.4.1框架的一般結構032
2.4.2基于框架的推理034
2.4.3框架表示法的特點034
2.5語義網絡表示法035
2.5.1基本語義關系036
2.5.2復合語義關系037
2.5.3基于語義網絡的推理039
2.5.4語義網絡表示法的特點041

3確定性推理
3.1推理的基本概念042
3.1.1推理的定義042
3.1.2推理方式及其分類043
3.1.3推理的方向044
3.1.4沖突消解策略046
3.2自然演繹推理047
3.3歸結演繹推理049
3.3.1謂詞公式化為子句集的方法049
3.3.2海伯倫理論052
3.3.3魯賓孫歸結原理053
3.3.4歸結反演056
3.3.5應用歸結原理求解問題056
3.3.6歸結策略057
3.4與或型演繹推理062
3.4.1與或型正向演繹推理062
3.4.2與或形逆向演繹推理064
3.4.3與或型雙向演繹推理066

4不確定性推理
4.1不確定性推理概述068
4.2概率推理方法070
4.2.1純概率推理070
4.2.2主觀Bayes方法071
4.3證據理論074
4.3.1假設的不確定性074
4.3.2證據的組合函數076
4.3.3證據理論的不確定性推理算法076
4.4模糊推理系統078
4.4.1模糊集合及模糊關系078
4.4.2語言變量和模糊If-Then規則080
4.4.3模糊推理082

5搜索求解策略
5.1搜索的基本概念086
5.1.1搜索的過程086
5.1.2搜索的方向086
5.1.3搜索的種類086
5.2狀態空間表示法087
5.2.1狀態空間表示的基本概念087
5.2.2狀態空間的圖描述088
5.3盲目搜索策略090
5.3.1深度優先搜索策略090
5.3.2寬度優先搜索策略092
5.4代價樹搜索策略093
5.4.1*近擇優搜索093
5.4.2*小代價優先搜索094
5.5啟發式搜索策略095
5.5.1啟發信息和估價函數095
5.5.2啟發式策略096
5.5.3A搜索算法097
5.5.4A*搜索算法099
5.6與或圖搜索100
5.6.1問題的歸約描述100
5.6.2與或圖表示法101
5.6.3AO*算法102

6遺傳算法及應用
6.1遺傳算法概述104
6.1.1遺傳算法的發展歷史105
6.1.2遺傳算法的基本思想106
6.2編碼和種群107
6.2.1編碼107
6.2.2種群108
6.3適應度函數109
6.4遺傳算子110
6.4.1選擇算子110
6.4.2交叉算子112
6.4.3變異算子112
6.5遺傳算法的總體流程和特點113
6.6遺傳算法的改進算法114
6.6.1自適應遺傳算法114
6.6.2分層遺傳算法116
6.6.3并行遺傳算法117
6.7多目標遺傳算法118
6.8遺傳算法的應用119

7群智能算法及其應用
7.1群智感知的研究內容122
7.1.1眾包思想124
7.1.2社交活動感知124
7.1.3周圍環境感知124
7.2群智任務感知質量125
7.2.1機會覆蓋率125
7.2.2數據質量可靠性126
7.3群智感知網絡數據傳輸126
7.3.1信息擴散模型127
7.3.2機會數據收集128
7.4群智感知網絡的激勵機制129
7.4.1Game激勵130
7.4.2貨幣激勵131
7.5群智感知的應用場景133
7.5.1環境監測和災害防控133
7.5.2公共設施和安全134
7.5.3移動設備視頻眾包134

8人工神經網絡及其應用
8.1神經網絡的發展簡史136
8.2人工神經網絡的研究內容與特點137
8.2.1人工神經網絡的研究內容137
8.2.2人工神經網絡的特點138
8.3神經元和神經網絡138
8.3.1生物神經元結構138
8.3.2神經元的數學模型139
8.3.3神經網絡的結構140
8.3.4神經網絡的工作方式141
8.3.5神經網絡的學習141
8.4前饋神經網絡模型141
8.4.1感知機網絡141
8.4.2BP神經網絡142
8.4.3RBF徑向基網絡145
8.5反饋神經網絡147
8.5.1離散型Hopfield網絡147
8.5.2連續型Hopfield網絡149
8.5.3Hopfield網絡存在的問題150
8.6隨機神經網絡151
8.6.1模擬退火算法151
8.6.2玻爾茲曼機152
8.7神經網絡的應用154
8.7.1神經網絡在模式識別中的應用154
8.7.2神經網絡在軟測量中的應用156
8.7.3Hopfield神經網絡在優化上的應用156

9機器學習
9.1機器學習概述159
9.2決策樹學習161
9.3邏輯回歸164
9.4支持向量機165
9.5聚類分析168
9.5.1K均值算法168
9.5.2DBSCAN170
9.5.3模糊C均值171
9.6強化學習171

10專家系統
10.1專家系統的由來和發展175
10.1.1專家系統的提出175
10.1.2專家系統的發展175
10.2專家系統概述176
10.2.1專家系統的定義176
10.2.2專家系統的分類176
10.2.3專家系統的特點178
10.3專家系統的結構179
10.3.1專家系統的概念結構179
10.3.2專家系統的實際結構180
10.4知識獲取182
10.4.1知識獲取的過程與模式182
10.4.2知識的檢測與求精183
10.4.3知識的組織與管理185
10.5專家系統的建立186
10.5.1專家系統的選題原則186
10.5.2專家系統的設計原則187
10.5.3專家系統的開發步驟187
10.5.4專家系統的評價189
10.6專家系統實例190
10.6.1醫學專家系統——MYCIN190
10.6.2地質勘探專家系統——PROSPECTOR195
10.7專家系統的開發工具197
10.7.1研究開發工具的作用與意義197
10.7.2專家系統開發工具的類型197

11自然語言處理與應用
11.1自然語言處理概述200
11.1.1自然語言處理的基本方法200
11.1.2自然語言處理的發展歷史200
11.1.3自然語言處理的研究意義201
11.2詞法分析202
11.3句法分析203
11.3.1短語結構語法和Chomsky語法203
11.3.2句法分析樹205
11.4語義分析206
11.4.1邏輯形式表達及語義解析206
11.4.2義素分析法207
11.4.3語義分析文法208
11.5自然語言處理應用——信息檢索209
11.5.1向量空間模型209
11.5.2排序學習模型211
11.5.3信息檢索系統的評測212
11.6自然語言處理的應用——機器翻譯214
11.6.1機器翻譯的發展215
11.6.2機器翻譯方法215
11.6.3機器翻譯評估方法219

參考文獻

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人工智能導論(韓敏) 作者簡介

韓敏,大連理工大學,教授,博士生導師,大連理工大學模糊信息處理與機器智能研究所副所長。研究領域主要包括復雜系統建模與預測、時間序列分析、遙感影像智能信息處理、人工智能、數據挖掘等。先后承擔各類項目30余項,其中國家自然科學基金5項,國家重點基礎研究“973”發展計劃項目子課題3項,國家高技術研究“863”發展計劃項目2項,十一五國家科技支撐計劃項目1項,企事業單位合作項目20余項。在《IEEE Transactions on Cybernetics》、《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》、《IEEE Transactions on Signal Processing》、《IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems》等國內外重要期刊和會議上發表論文400余篇,其中被SCI或EI檢索380余篇次,出版專著5本,教材4本,獲國家發明專利6項,軟件著作權14項。2014年-2017年連續四年入選愛思唯爾中國高被引學者。本書主要編著人韓敏教授在自動控制原理教學方面具有十余年的教學經驗,曾先后獲得2005年《自動控制原理》遼寧省精品課程,2013年寶鋼you秀教師獎,2017年遼寧省教學名師獎等多項獎勵;

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