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深度學習
人工智能技術 版權信息
- ISBN：9787302218357
- 條形碼：9787302218357 ; 978-7-302-21835-7
- 裝幀：暫無
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
人工智能技術 內容簡介
《人工智能技術》系統介紹了人工智能技術的基本理論和應用技術。全書共9章，主要內容包括：知識表示技術，知識推理技術，模糊邏輯技術，神經網絡技術，遺傳算法，專家系統，機器學習，群集智能。該書是作者在總結近年來教學和科研成果，學習國內外人工智能技術領域新技術的基礎上編寫而成的。全書內容體系新穎，選材具有先進性、系統性和實用性的特點。 《人工智能技術》可作為高等學校計算機科學與技術專業、電子信息工程專業、電工及自動化類專業、機電一體化專業的高年級本科生和研究生的教材，也可供相關專業的工程技術人員參考。
人工智能技術 目錄
第1章 概論
1．1 人工智能
1．1．1 智能
1．1．2 人工智能的定義
1．1．3 人工智能的發展簡史
1．1．4 人工智能的目標與表現形式
1．1．5 人工智能的研究途徑
1．1．6 人工智能的研究領域
1．2 智能工程
1．2．1 智能工程的提出
1．2．2 智能工程與人工智能
1．2．3 智能制造系統
1．3 智能控制
1．3．1 智能控制的發展概況
1．3．2 智能控制系統的基本結構
1．3．3 智能控制的結構理論
1．3．4 智能控制的特點
1．3．5 智能控制研究的數學工具
1．3．6 智能控制的主要研究內容
習題和思考題
第2章 知識表示技術
2．1 概述
2．1．1 知識、信息和數據
2．1．2 知識的特性
2．1．3 知識的分類
2．1．4 知識的表示
2．2 邏輯表示法
2．2．1 命題邏輯
2．2．2 謂詞邏輯
2．2．3 謂詞邏輯表示法的特點
2．3 語義網絡表示法
2．3．1 語義網絡的概念
2．3．2 語義網絡表示知識的方法及步驟
2．3．3 語義網絡中常用的語義聯系
2．3．4 語義網絡表示下的推理過程
2．3．5 語義網絡表示法的特點
2．4 框架表示法
2．4．1 框架結構及知識表示
2．4．2 基于框架的推理
2．4．3 框架表示法的特點
2．5 產生式表示法
2．5．1 產生式的基本形式
2．5．2 產生式系統
2．5．3 產生式系統示例
2．5．4 產生式表示法的特點
2．6 狀態空間表示法
2．6．1 狀態空間表示法的描述
2．6．2 狀態空間表示法示例
2．7 問題歸約法
2．7．1 問題歸約描述
2．7．2 與或圖表示法
2．8 面向對象表示法
2．8．1 面向對象的基本概念
2．8．2 面向對象的知識表示
習題和思考題
第3章 知識推理技術
3．1 推理方式及其分類
3．1．1 演繹推理、歸納推理、默認推理
3．1．2 確定性推理、不確定性推理
3．1．3 單調推理、非單調推理
3．1．4 定性推理
3．2 推理的控制策略
3．2．1 正向推理
3．2．2 反向推理
3．2．3 正反向推理
3．3 搜索策略
3．3．1 狀態空間的一般搜索過程
3．3．2 寬度優先搜索策略
3．3．3 深度優先搜索策略
……
第4章 模糊邏輯技術
第5章 神經網絡技術
第6章 遺傳算法
第7章 專家系統
第8章 機器學習
第9章 群集智能
參考文獻
1．1 人工智能
1．1．1 智能
1．1．2 人工智能的定義
1．1．3 人工智能的發展簡史
1．1．4 人工智能的目標與表現形式
1．1．5 人工智能的研究途徑
1．1．6 人工智能的研究領域
1．2 智能工程
1．2．1 智能工程的提出
1．2．2 智能工程與人工智能
1．2．3 智能制造系統
1．3 智能控制
1．3．1 智能控制的發展概況
1．3．2 智能控制系統的基本結構
1．3．3 智能控制的結構理論
1．3．4 智能控制的特點
1．3．5 智能控制研究的數學工具
1．3．6 智能控制的主要研究內容
習題和思考題
第2章 知識表示技術
2．1 概述
2．1．1 知識、信息和數據
2．1．2 知識的特性
2．1．3 知識的分類
2．1．4 知識的表示
2．2 邏輯表示法
2．2．1 命題邏輯
2．2．2 謂詞邏輯
2．2．3 謂詞邏輯表示法的特點
2．3 語義網絡表示法
2．3．1 語義網絡的概念
2．3．2 語義網絡表示知識的方法及步驟
2．3．3 語義網絡中常用的語義聯系
2．3．4 語義網絡表示下的推理過程
2．3．5 語義網絡表示法的特點
2．4 框架表示法
2．4．1 框架結構及知識表示
2．4．2 基于框架的推理
2．4．3 框架表示法的特點
2．5 產生式表示法
2．5．1 產生式的基本形式
2．5．2 產生式系統
2．5．3 產生式系統示例
2．5．4 產生式表示法的特點
2．6 狀態空間表示法
2．6．1 狀態空間表示法的描述
2．6．2 狀態空間表示法示例
2．7 問題歸約法
2．7．1 問題歸約描述
2．7．2 與或圖表示法
2．8 面向對象表示法
2．8．1 面向對象的基本概念
2．8．2 面向對象的知識表示
習題和思考題
第3章 知識推理技術
3．1 推理方式及其分類
3．1．1 演繹推理、歸納推理、默認推理
3．1．2 確定性推理、不確定性推理
3．1．3 單調推理、非單調推理
3．1．4 定性推理
3．2 推理的控制策略
3．2．1 正向推理
3．2．2 反向推理
3．2．3 正反向推理
3．3 搜索策略
3．3．1 狀態空間的一般搜索過程
3．3．2 寬度優先搜索策略
3．3．3 深度優先搜索策略
……
第4章 模糊邏輯技術
第5章 神經網絡技術
第6章 遺傳算法
第7章 專家系統
第8章 機器學習
第9章 群集智能
參考文獻
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