相关商品推荐
·赢在用户
·CSS网站布局实录第2版
·搜索引擎营销
·Java编程思想(第4版
·CSS禅意花园
·XML HACKS 10
·JAVA JDK6学习笔
·Java编程思想(英文版
·Ajax模式与最佳实践
·Excel实战技巧精粹(
特价促销商品
您最近的浏览历史
暂无浏览历史人工智能及其应用(高等学校教材)
出 版 社:
高等教育出版社
- 出版时间:2005-3-1
- ISBN:7040170639
- 销售状态:在销
定价:¥24.50
时代网价:¥23.28 折扣:95折 节省:¥1.22
配送区域:成都市区免费送货上门、货到付款;四川其它地区送货上门、货到付款。全国范围内使用支付宝支付,先收货,后付款,安全方便(支付宝信任商家)。查看具体配送区域
购买过此商品的顾客还购买过
关注过此商品的顾客还关注过
内容简介
本书是一本内容基础性强,可读性好、适合讲授的人工智能教材。作者希望读者通过学习本书,能够掌握人工智能的基本内容,并能了解人工智能研究的一些前沿内容,为进一步学习和研究人工智能理论与应用奠定基础。
全书共9章。第1章绪论;第2章知识表示;第3章确定性推理方法;第4章不确定性推理方法;第5章搜索求解策略;第6章专家系统;第7章机器学习;第8章人工神经网络及其应用;第9章遗传算法及其应用。附录中给出了本书的习题解答。
本书可和为计算机、信息、控制、机电以及其他专业研究生、本科生学习人工智能课程的教材。由于书中几大部分内容相对独立,教师可以根据课程的学时计划灵活选择相关内容。本书也可供希望掌握人工智能技术的研究人员与工程技术人员学习参考。
全书共9章。第1章绪论;第2章知识表示;第3章确定性推理方法;第4章不确定性推理方法;第5章搜索求解策略;第6章专家系统;第7章机器学习;第8章人工神经网络及其应用;第9章遗传算法及其应用。附录中给出了本书的习题解答。
本书可和为计算机、信息、控制、机电以及其他专业研究生、本科生学习人工智能课程的教材。由于书中几大部分内容相对独立,教师可以根据课程的学时计划灵活选择相关内容。本书也可供希望掌握人工智能技术的研究人员与工程技术人员学习参考。
作者介绍
王万良 教授、硕士生导师、博士生导师,男,1957年6月出生。
研究方向:计算机控制与智能自动化,计算机网络控制系统,计算机集成自动化系统,计算机网络技术与应用,智能控制与智能管理,现代物流,数字图象处理。
为研究生讲授《人工智能及其应用》、《人工神经网络》、《智能控制》、《随机过程与控制》、《系统辨识》等课程,为本科生讲授《自动控制原理》、《现代控制理论》、《计算机控制技术》等课程。荣获校十佳中青年讲课教师称号,编著浙江省重点建设教材《自动控制原理》(科学出版社,2001),编著研究生教材《人工智能及其应用》(高等教育出版社,2005)。
目录介绍
第1章 绪论
1.1 人工智能的基本概念
1.2 人工智能的发展简史
1.3 人工智能研究的基本内容
1.4 人工智能的主要研究领域
思考题
第2章 知识表示
2.1 知识与知识表示的概念
2.2 一阶谓词逻辑表示法
2.3 产生式表示法
2.4 框架表示法
2.5 语义网络表示法
思考题
习题
第3章 确定性推理方法
3.1 推理的基本概念
3.2 自然演绎推理
3.3 谓词公式化为子句集的方法
3.4 海伯伦定理
3.5 鲁宾逊归结原理
3.6 归结反演
3.7 应用归结原理求解问题
思考题
习题
第4章 不确定性推理方法
4.1 不确定性推理的基本概念
4.2 概率方法
4.3 主观Bayes方法
4.4 可信度方法
4.5 证据理论
4.6 模糊推理方法
思考题
习题
第5章 搜索求解策略
5.1 搜索的概念
5.2 状态空间的搜索策略
5.3 盲目的图搜索策略
5.4 启发式图搜索策略
5.5 与/惑图搜索策略
思考题
习题
第6章 专家系统
6.1 专家系统的产生和发展
6.2 专家系统的概念
6.3 专家系统的工作原理
6.4 知识获取
6.5 专家系统的建立
6.6 专家系统实例
6.7 专家系统的开发工具
思考题
习题
第7章 机器学习
7.1 机器学习的基本概念
7.2 机械式学习
7.3 指导式学习
7.4 归纳学习
7.5 类比学习
7.6 解释学习
7.7 机器学习方法的比较与展望
思考题
第8章 人工神经网络及其应用
第9章 遗传算法及其应用
附录 习题解答
参考文献
1.1 人工智能的基本概念
1.2 人工智能的发展简史
1.3 人工智能研究的基本内容
1.4 人工智能的主要研究领域
思考题
第2章 知识表示
2.1 知识与知识表示的概念
2.2 一阶谓词逻辑表示法
2.3 产生式表示法
2.4 框架表示法
2.5 语义网络表示法
思考题
习题
第3章 确定性推理方法
3.1 推理的基本概念
3.2 自然演绎推理
3.3 谓词公式化为子句集的方法
3.4 海伯伦定理
3.5 鲁宾逊归结原理
3.6 归结反演
3.7 应用归结原理求解问题
思考题
习题
第4章 不确定性推理方法
4.1 不确定性推理的基本概念
4.2 概率方法
4.3 主观Bayes方法
4.4 可信度方法
4.5 证据理论
4.6 模糊推理方法
思考题
习题
第5章 搜索求解策略
5.1 搜索的概念
5.2 状态空间的搜索策略
5.3 盲目的图搜索策略
5.4 启发式图搜索策略
5.5 与/惑图搜索策略
思考题
习题
第6章 专家系统
6.1 专家系统的产生和发展
6.2 专家系统的概念
6.3 专家系统的工作原理
6.4 知识获取
6.5 专家系统的建立
6.6 专家系统实例
6.7 专家系统的开发工具
思考题
习题
第7章 机器学习
7.1 机器学习的基本概念
7.2 机械式学习
7.3 指导式学习
7.4 归纳学习
7.5 类比学习
7.6 解释学习
7.7 机器学习方法的比较与展望
思考题
第8章 人工神经网络及其应用
第9章 遗传算法及其应用
附录 习题解答
参考文献
顾客评论
(查看所有有关此商品的评论)
(查看所有有关此商品的评论)商品问答
(查看所有问答)















