《人工智慧及其套用》是2020年中國鐵道出版社出版的圖書。
基本介紹
- 中文名：人工智慧及其套用
- 作者：李媛媛,游曉明,羅曉
- 類別：工學類圖書
- 出版社：中國鐵道出版社
- 出版時間：2020年
- 開本：16 開
- 裝幀：平裝-膠訂
- ISBN：9787113271282
內容簡介,圖書目錄,作者簡介,
內容簡介
人工智慧是研究理解和模擬人類智慧型、智慧型行為及其規律的一門學科。本書系統地闡述了人工智慧的基本理論、基本技術、研究方法和套用領域等內容,比較全面地反映了國內外人工智慧研究領域的*進展和發展方向,包括智慧型最佳化算法及套用研究。本書共6章,主要內容包括:人工智慧的定義、起源、分類與發展,人工智慧的知識表示方法,確定性推理的主要方法,非經典推理的主要方法,機器學習的各種基本方法,智慧型算法原理和套用,著重闡述當前領先的群智慧型算法及套用。本書適合作為高等院校相關專業本科生和研究生的人工智慧課程教材,也可供從事人工智慧研究與套用的科技工作者學習參考。
圖書目錄
第 1章 緒論 ……………… 1
1.1 人工智慧的起源與發展 ………………… 1
1.1.1 孕育階段 ……… 2
1.1.2 形成階段 ……… 2
1.1.3 發展階段 ……… 2
1.2 人工智慧的研究目標和內容 …………… 3
1.2.1 人工智慧的研究目標 ……………… 3
1.2.2 人工智慧研究的基本內容 ………… 4
1.3 人工智慧研究的主要途徑 ……………… 5
1.3.1 人工智慧研究的特點 ……………… 5
1.3.2 研究人工智慧的方法 ……………… 5
1.4 人工智慧的研究與套用領域 …………… 7
1.4.1 自動定理證明 … 7
1.4.2 博弈 …………… 7
1.4.3 專家系統 ……… 8
1.4.4 機器視覺 ……… 8
1.4.5 人工神經網路 … 9
小結 …… 9
思考與練習 ……………… 10
第 2章 知識 表示方法 11
2.1 狀態空間表示 ……… 12
2.1.1 問題狀態描述 12
2.1.2 狀態圖示法 … 13
2.2 問題歸約表示 ……… 16
2.2.1 問題歸約描述 16
2.2.2 與或圖表示 … 17
2.3 謂詞邏輯表示 ……… 19
Ⅰ
人工智慧及其套用
2.3.1 謂詞演算 …… 20
2.3.2 謂詞公式 …… 20
2.3.3 置換與合一 … 22
2.4 語義網路表示 ……… 22
2.4.1 二元語義網路的表示 …………… 23
2.4.2 多元語義網路的表示 …………… 24
2.4.3 語義網路的推理過程 …………… 24
2.5 框架表示 …………… 26
2.5.1 框架的構成 … 26
2.5.2 框架的推理 … 29
2.6 腳本表示法 ………… 31
2.6.1 腳本的定義與組成 ……………… 31
2.6.2 用腳本表示知識的步驟 ………… 33
2.6.3 用腳本表示知識的推理方法 …… 33
2.6.4 腳本表示法的特點 ……………… 34
2.7 面向對象的知識表示 34
2.7.1 面向對象的基本概念 …………… 34
2.7.2 面向對象的知識表示 …………… 35
2.7.3 面向對象方法學的主要觀點 …… 36
小結…… 36
思考與練習 ……………… 37
第 3章 確定 性推理…… 38
3.1 圖搜尋策略 ………… 38
3.2 盲目搜尋 …………… 39
3.3 啟發式搜尋 ………… 44
3.4 消解原理 …………… 49
3.5 規則演繹系統 ……… __________54
3.6 產生式系統 ………… 59
小結…… 63
思考與練習 ……………… 64
第 4章 非經 典推理…… 65
4.1 經典推理和非經典推理………………… 65
4.2 不確定性推理 ……… 66
4.3 機率推理 …………… 67
4.4 主觀貝葉斯方法 …… 69
4.5 可信度方法 ………… 73
4.6 證據理論 …………… 76
小結…… 79
思考與練習 ……………… 80
第 5章 機器 學習 ……… 81
5.1 機器學習概述 ……… 81
5.1.1 機器學習的概念 ………………… 81
5.1.2 機器學習的發展過程 …………… 82
5.1.3 機器學習系統的基本模型 ……… 82
5.1.4 機器學習的主要策略 …………… 83
5.1.5 機器學習的問題 ………………… 84
5.2 記憶學習 …………… 85
5.2.1 概念 ………… 85
5.2.2 學習模型 …… 85
5.3 歸納學習 …………… 85
5.3.1 示例學習 …… 85
5.3.2 決策樹學習 … 88
5.4 基於神經網路的學習 93
5.4.1 神經元與神經網路 ……………… 93
5.4.2 前向神經網路 97
5.4.3 動態神經網路 102
5.4.4 徑向基神經網路 ………………… 105
5.4.5 CMAC神經網路………………… 107
5.4.6 Hopfield神經網路 ……………… 110
小結 … 115
思考與練習 ……………… 115
第 6章 智慧型 算法及其套用 …………… 116
6.1 遺傳算法 ………… 116
6.1.1 遺傳算法概述 116
6.1.2 遺傳算法研究與套用 …………… 123
6.2 粒子群最佳化算法 … 126
6.2.1 粒子群最佳化概述 ………………… 127
6.2.2 粒子群最佳化算法研究與套用 …… 135
6.3 蟻群算法 ………… 140
6.3.1 蟻群算法的生物基礎 …………… 141
6.3.2 旅行商問題 … 142
6.3.3 基於TSP問題的螞蟻系統 (AS) ………………… 143
6.3.4 基於TSP的蟻群系統 (ACS)… 145
6.3.5 小螞蟻系統 (MMAS)… 146
6.3.6 蟻群算法與機器人路徑規劃 …… 149
6.4 人工魚群算法 …… 153
6.4.1 人工魚群算法概述 …………… 154
6.4.2 人工魚群算法研究與套用 ……… 158
小結 … 161
思考與練習 ……………… 161
參考文獻 ……… …………… 162
作者簡介
李媛媛，游曉明，羅曉，上海工程技術大學
