高级人工智能

《高级人工智能(第三版)》

《智能科学技术著作丛书》序

前言

第1章绪论

1.1人工智能的渊源

1.2人工智能的认知问题

1.3思维的层次模型

1.4符号智能

1.5人工智能的研究方法

1.6自动推理

1.7机器学习

1.8分布式人工智能

1.9智能系统

习题

第2章人工智能逻辑

2.1概述

2.2逻辑程序设计

2.3封闭世界假设

2.4非单调逻辑

2.5默认逻辑

.2.6限制逻辑

2.7非单调逻辑nml

2.8自认知逻辑

2.9真值维护系统

2.10情景演算

2.11框架问题

2.12动态描述逻辑ddl

习题

第3章约束推理

3.1概述

3.2回溯法

3.3约束传播

3.4约束传播在树搜索中的作用

3.5智能回溯与真值维护

3.6变量例示次序与赋值次序

3.7局部修正搜索法

3.8基于图的回跳法

3.9基于影响的回跳法

3.10约束关系运算的处理

3.11约束推理系统cops

3.12ilogsolver

习题

第4章定性推理

4.1概述

4.2定性推理的基本方法

4.3定性模型推理

4.4定性进程推理

4.5定性仿真推理

4.6代数方法

4.7几何空间定性推理

习题

第5章基于案例的推理

5.1概述

5.2类比的形式定义

5.3相似性关系

5.4基于案例推理的工作过程

5.5案例的表示

5.6案例的索引

5.7案例的检索

5.8案例的利用

5.9案例的保存

5.10基于例示的学习

5.11案例工程

5.12中心渔场预报专家系统

习题

第6章贝叶斯网络

6.1概述

6.2贝叶斯概率基础

6.3贝叶斯问题的求解

6.4简单贝叶斯学习模型

6.5贝叶斯网络的建造

6.6贝叶斯潜在语义模型

6.7半监督文本挖掘算法

习题

第7章归纳学习

7.1概述

7.2归纳学习的逻辑基础

7.3偏置变换

7.4变型空间方法

7.5aq归纳学习算法

7.6cls学习算法

7.7id3学习算法

7.8单变量决策树的交行处理

7.9归纳学习的计算理论

习题

第8章统计学习

8.1统计方法

8.2统计学习问题

8.3学习过程的一致性

8.4结构风险最小归纳原理

8.5支持向量机

8.6核函数

8.7邻近支持向量机

8.8极端支持向量机

习题

第9章解释学习

9.1概述

9.2解释学习模型

9.3解释泛化学习方法

9.4全局取代解释泛化方法

9.5解释特化学习方法

9.6解释泛化的逻辑程序

9.7基于知识块的soar系统

9.8可操作性

9.9不完全领域知识下的解释学习

习题

第10章强化学习

10.1概述

10.2强化学习模型

10.3动态规划

10.4蒙特卡罗方法

10.5时序差分学习

10.6q学习

10.7强化学习中的函数估计

10.8强化学习的应用

习题

第11章无监督学习

11.1概述

11.2相似性度量

11.3划分方法

11.4层次聚类方法

11.5基于密度的聚类

11.6基于网络方法

11.7基于模型的方法

11.8模糊聚类

11.9蚁群聚类方法

11.10聚类方法的评价

习题

第12章关联规则

12.1概述

12.2基本概念

12.3二值型关联规则挖掘

12.4频繁模式树挖掘算法

12.5垂直挖掘算法

12.6挖掘关联规则的数组方法

12.7频繁闭项集的挖掘算法

12.8最大频繁项集的挖掘算法

12.9增量式关联规则挖掘

12.10模糊关联规则的挖掘

12.11任意多表间关联规则的并行挖掘

12.12基于分布式系统的关联规则挖掘算法

习题

第13章进化计算

13.1概述

13.2进化系统理论的形式模型

13.3达尔文进化算法

13.4基本遗传算法

13.5遗传算法的数学理论

13.6遗传算法的编码方法

13.7适应度函数

13.8遗传操作

13.9变长度染色体遗传算法

13.10小生境遗传算法

13.11混合遗传算法

13.12并行遗传算法

13.13分类器系统

习题

第14章知识发现

14.1概述

14.2知识发现的任务

14.3知识发现的工具

14.4msminer的体系结构

14.5分布式知识发现

习题

第15章主体计算

15.1概述

15.2分布式问题求解

15.3主体理论

15.4主体结构

15.5主体通信语言acl

15.6协调和协作

15.7移动主体

15.8多主体环境

习题

第16章互联网智能

16.1概述

16.2语义web

16.3本体知识管理

16.4web挖掘

16.5搜索引擎

16.6web技术的演化

16.7集体智能

16.8展望

习题

参考文献