《廣義人工智慧》主要講述了，人工智慧經過50多年的研究開發，已經從傳統的、學派分立、層次分離的“狹義人工智慧”，發展成為現代的、多學派兼容、多層次結合、多智體協同的“廣義人工智慧”。 現代“廣義人工智慧”學科體系包括：“機器智慧型、智慧型機器”2個方面，“高層思維智慧型、中層感知智慧型、基層行為智慧型”3個層次，以及多個“人工智慧”學科分支。為此，《廣義人工智慧》圍繞3個層次和2個方面，論述“機器思維與思維機器”、“機器感知與感知機器”及“機器行為與行為機器”。
基本介紹
- 書名：廣義人工智慧
- 作者：塗序彥 馬忠貴
- 出版日期：2012年8月1日
- 語種：簡體中文
- ISBN：9787118081763, 7118081760
- 外文名：Generalized Artificial Intelligence
- 出版社：國防工業出版社
- 頁數：258頁
- 開本：16
- 品牌：國防工業出版社
基本介紹,內容簡介,作者簡介,圖書目錄,
基本介紹
內容簡介
《廣義人工智慧》可供從事智慧型科學與技術、信息科學、控制科學與工程等領域研究的科技工作者及高等院校相關專業的師生參考。
作者簡介
塗序彥教授，博士生導師，中國人工智慧學會榮譽理事長、學術指導委員會主席，北京市人工智慧學會名譽理事長，“擬人系統”國際學術會議主席。曾任中國人工智慧學會理事長、中國自動化學會常務理事、中國軟體行業協會常務理事，全球華人智慧型控制與智慧型自動化大會主席、世界專家系統大會（遠東區）主席。兼任中國軍事科學院特邀研究員，清華大學智慧型技術與系統國家實驗室學術委員等。塗序彥教授創立多變數協調控制理論，最經濟控制理論；倡導人體控制論、大系統控制論新學科，開拓人工智慧、專家系統、智慧型控制、智慧型管理，以及人工生命新方法、新技術。出版學術論著多部，發表學術論文三百多篇。
馬忠貴，1974年出生，工學博士，北京科技大學計算機與通信工程學院副教授，現任通信工程系副主任。主要研究方向為：智慧型通信、移動計算、智慧型信息處理。作為課題負責人主持國家自然科學基金項目、物聯網專項、北京市自然科學基金等縱向課題4項。作為主要研究人員參加國家“863”計畫重點項目、“十一五”科技支撐計畫項目、教育部科學技術研究重大項目、國家自然科學基金項目、北京市自然科學基金課題8項。已發表論文40餘篇，其中三大檢索30餘篇次，編著學術著作3部，出版教材1部。已申請國家發明專利1項，獲得計算機軟體著作權2項。郭燕慧，2003年獲北京郵電大學信號與信息處理專業博士學位。2004在北京科技大學控制理論與科學博士後流動站工作3年。2006年被評為副教授，2009年由國家基金委派出至美國匹茲堡大學做訪問學者1年。研究方向為數字內容信息安全、智慧型信息處理。發表論文20餘篇（6篇EI檢索），參與編寫和翻譯的教材5部，擁有多項專利和軟體著作權。
馬忠貴，1974年出生，工學博士，北京科技大學計算機與通信工程學院副教授，現任通信工程系副主任。主要研究方向為：智慧型通信、移動計算、智慧型信息處理。作為課題負責人主持國家自然科學基金項目、物聯網專項、北京市自然科學基金等縱向課題4項。作為主要研究人員參加國家“863”計畫重點項目、“十一五”科技支撐計畫項目、教育部科學技術研究重大項目、國家自然科學基金項目、北京市自然科學基金課題8項。已發表論文40餘篇，其中三大檢索30餘篇次，編著學術著作3部，出版教材1部。已申請國家發明專利1項，獲得計算機軟體著作權2項。郭燕慧，2003年獲北京郵電大學信號與信息處理專業博士學位。2004在北京科技大學控制理論與科學博士後流動站工作3年。2006年被評為副教授，2009年由國家基金委派出至美國匹茲堡大學做訪問學者1年。研究方向為數字內容信息安全、智慧型信息處理。發表論文20餘篇（6篇EI檢索），參與編寫和翻譯的教材5部，擁有多項專利和軟體著作權。
圖書目錄
第1章緒論
1.1人工智慧的歷史回顧
1.1.1人工智慧的歷史背景
1.1.2啟發程式→專家系統
1.1.3人工神經細胞→人工神經網路
1.1.4控制論動物鬥智能機器人
1.2人工智慧的學派分歧
1.2.1“功能模擬”學派
1.2.2“結構模擬”學派
1.2.3“行為模擬”學派
1.3廣義人工智慧的提出
1.3.1廣義人工智慧的概念
1.3.2廣義人工智慧的學科體系
1.3.3廣義人工智慧的理論基礎
1.3.4廣義人工智慧的科學方法
1.4中國人工智慧的進展
1.4.1迎接中國人工智慧大發展
1.4.2慶祝人工智慧誕生50周年
第一篇 機器思維與思維機器
第2章機器推理與機器證明
2.1機器推理
2.2謂詞邏輯
2.3子句集及其簡化
2.3.1子句和子句集
2.3.2子句集的簡化
2.4魯賓遜歸結原理
2.4.1命題邏輯的歸結
2.4.2謂詞邏輯的歸結
第3章機器搜尋與機器博弈
3.1搜尋與博弈概述
3.2狀態空間搜尋
3.3狀態空間的盲目搜尋
3.3.1廣度優先搜尋
3.3.2深度優先搜尋
3.3.3代價樹搜尋
3.4狀態空間的啟發式搜尋
3.4.1啟發信息與估價函式
3.4.2最佳優先搜尋
3.4.3A*算法
3.5基於問題歸約的與/或樹搜尋
3.5.1問題歸約法
3.5.2與/或樹的盲目搜尋
3.5.3與/或樹的啟發式搜尋
3.6機器博弈
3.6.1極大極小原則
3.6.2αβ剪枝
第4章專家系統與知識工程
4.1專家系統與知識工程概述
4.2專家系統的概念與結構
4.3專家系統的設計和開發
4.3.1專家系統的可行性分析
4.3.2專家系統的設計原則與開發步驟
4.3.3專家系統的評價
4.3.4專家系統的開發工具與環境
4.4 中國第一個專家系統
4.4.1中醫肝炎診療專家系統的研發背景
4.4.2中醫肝炎診療專家系統的總體方案
4.4.3中醫肝炎診療專家系統的關鍵技術
4.4.4中醫肝炎診療專家系統的測試鑑定
4.4.5中醫肝炎診療專家系統的套用推廣
4.4.6中醫肝炎診療專家系統的經驗啟示
4.5知識工程
4.5.1知識獲取
4.5.2知識表示
4.5.3知識利用
4.6數據挖掘與知識發現
4.6.1知識發現的功能
4.6.2知識發現的步驟
4.6.3知識發現的方法
第5章進化計算與機器學習
5.1概述
5.2進化計算
5.2.1進化計算的生物學基礎
5.2.2進化計算的基本結構
5.2.3進化計算的主要特徵
5.3遺傳算法
5.3.1遺傳算法的概念
5.3.2遺傳算法的結構
5.3.3遺傳編碼
5.3.4適應度函式
5.3.5遺傳算法的基本遺傳操作
5.4進化策略與進化編程
5.4.1進化策略
5.4.2進化編程
5.5機器學習
5.5.1機器學習的概念
5.5.2機器學習的策略
第6章腦模型與擬人腦
6.1腦模型概述
6.2生物神經元
6.3人工神經元
6.3.1人工神經元的“M—P模型”
6.3.2常用人工神經元的模型
6.4人工神經網路
6.4.1人工神經網路的互聯結構
6.4.2人工神經網路的學習規則
6.4.3誤差反向傳播BP網路
6.4.4全互連Hopfield網路
6.5擬人腦模型
6.5.1意志中樞簡化模型研究
6.5.2感覺中樞簡化模型研究
6.5.3行為中樞簡化模型研究
6.6多中樞自協調擬人腦模型協調機制
6.6.1大腦的全局協調機制
6.6.2丘腦的感覺協調機制
6.6.3小腦的行為協調機制
第二篇機器感知與感知機器
第7章模式識別與機器視覺
7.1統計模式識別
7.1.1模板匹配分類法
7.1.2最小距離分類法
7.1.3相似係數分類法
7.1.4幾何分類法
7.1.5Bayes分類法
7.1.6聚類分析法
7.2結構模式識別
7.2.1基元抽取與模式文法
7.2.2模式識別與分析
7.3機器視覺
7.3.1機器視覺的發展歷史
7.3.2機器視覺基本原理
7.4語音識別
7.4.1語音識別的發展歷史
7.4.2語音識別的基本原理
第8章語言理解與語言生成
8.1 語言理解
8.1.1語言的體系結構
8.1.2語言的分析過程
8.2詞法分析
8.2.1詞法分析的任務
8.2.2詞法分析的效用
8.3句法分析
8.3.1短語結構語法
8.3.2喬姆斯基語法體系
8.3.3句法分析的策略
8.4語義分析
8.4.1語義語法
8.4.2格語法
8.5 自然語言生成
8.5.1內容規劃器
8.5.2微觀規劃
8.5.3表層生成
第9章智慧型檢測與智慧型儀表
9.1檢測儀表概述
9.2智慧型檢測
9.3智慧型儀表
9.3.1智慧型感測器
9.3.2智慧型儀器
9.3.3虛擬儀器
9.4通用智慧型檢測系統
第三篇機器行為與行為機器
第10章智慧型控制與智慧型管理
10.1控制理論概述
10.1.1控制理論的“三代”進展
10.1.2第四代控制理論的預測
10.2智慧型控制
10.2.1智慧型控制系統的類型
10.2.2智慧型控制系統的方法
10.3 自適應控制
10.3.1自適應模型
10.3.2自適應控制系統
10.4自學習控制
10.4.1自學習模型
10.4.2自學習控制系統
10.5 智慧型管理
10.5.1智慧型管理系統的特點
10.5.2智慧型管理系統的設計思想
10.5.3智慧型管理系統的關鍵技術
10.5.4智慧型管理系統的開發策略
第11章智慧型機器人與廣義人工生命
11.1機器人概述
11.2智慧型機器人的基本結構
11.2.1智慧型機器人的硬體系統
11.2.2智慧型機器人的軟體系統
11.3智慧型機器人的感知
11.3.1智慧型機器人的感測器
11.3.2多感測器信息融合
11.3.3智慧型機器人的規劃
11.3.4機器人規劃系統
11.3.5智慧型機器人任務規劃
11.3.6非層次規劃
11.3.7層次規劃
11.4人工生命
11.4.1狹義人工生命的基本概念
11.4.2廣義人工生命的基本概念
11.5廣義人工生命
11.5.1廣義人工生命的概念模型
11.5.2廣義人工生命的主要類型
11.5.3廣義人工生命的理論基礎
11.5.4廣義人工生命的研究方法
11.5.5廣義人工生命的實現技術
11.5.6廣義人工生命的套用價值
第12章網路智慧型與智慧型網路
12.1智慧型網
12.2網路管理與控制
12.3 網路信息檢索
12.4 Web數據挖掘
12.5語義Web
12.5.1語義Web體系結構
12.5.2語義Web的關鍵技術
12.6網路演化
第13章展望
13.1廣義智慧型
13.1.1廣義人工智慧
13.1.2廣義智慧型學
13.2 高等智慧型
13.2.1高等人工智慧
13.2.2高等智慧型
13.3智慧型科學技術
13.3.1智慧型科學技術的學科產生
13.3.2智慧型科學技術的學科架構
廣義人工智慧哲理·詩三首
參考文獻
後記
致謝
第一篇機器思維與思維機器
第2章機器推理與機器證明
第3章機器搜尋與機器博弈
第4章專家系統與知識工程
第5章進化計算與機器學習
第6章腦模型與擬人腦
第二篇機器感知與感知機器
第7章模式識別與機器視覺
第8章語言理解與語言生成
第9章智慧型檢測與智慧型儀表
第三篇機器行為與行為機器
第10章智慧型控制與智慧型管理
第11章智慧型機器人與廣義人工生命
第12章網路智慧型與智慧型網路
第13章展望
廣義人工智慧哲理·詩三首
參考文獻
後記
致謝
1.1人工智慧的歷史回顧
1.1.1人工智慧的歷史背景
1.1.2啟發程式→專家系統
1.1.3人工神經細胞→人工神經網路
1.1.4控制論動物鬥智能機器人
1.2人工智慧的學派分歧
1.2.1“功能模擬”學派
1.2.2“結構模擬”學派
1.2.3“行為模擬”學派
1.3廣義人工智慧的提出
1.3.1廣義人工智慧的概念
1.3.2廣義人工智慧的學科體系
1.3.3廣義人工智慧的理論基礎
1.3.4廣義人工智慧的科學方法
1.4中國人工智慧的進展
1.4.1迎接中國人工智慧大發展
1.4.2慶祝人工智慧誕生50周年
第一篇 機器思維與思維機器
第2章機器推理與機器證明
2.1機器推理
2.2謂詞邏輯
2.3子句集及其簡化
2.3.1子句和子句集
2.3.2子句集的簡化
2.4魯賓遜歸結原理
2.4.1命題邏輯的歸結
2.4.2謂詞邏輯的歸結
第3章機器搜尋與機器博弈
3.1搜尋與博弈概述
3.2狀態空間搜尋
3.3狀態空間的盲目搜尋
3.3.1廣度優先搜尋
3.3.2深度優先搜尋
3.3.3代價樹搜尋
3.4狀態空間的啟發式搜尋
3.4.1啟發信息與估價函式
3.4.2最佳優先搜尋
3.4.3A*算法
3.5基於問題歸約的與/或樹搜尋
3.5.1問題歸約法
3.5.2與/或樹的盲目搜尋
3.5.3與/或樹的啟發式搜尋
3.6機器博弈
3.6.1極大極小原則
3.6.2αβ剪枝
第4章專家系統與知識工程
4.1專家系統與知識工程概述
4.2專家系統的概念與結構
4.3專家系統的設計和開發
4.3.1專家系統的可行性分析
4.3.2專家系統的設計原則與開發步驟
4.3.3專家系統的評價
4.3.4專家系統的開發工具與環境
4.4 中國第一個專家系統
4.4.1中醫肝炎診療專家系統的研發背景
4.4.2中醫肝炎診療專家系統的總體方案
4.4.3中醫肝炎診療專家系統的關鍵技術
4.4.4中醫肝炎診療專家系統的測試鑑定
4.4.5中醫肝炎診療專家系統的套用推廣
4.4.6中醫肝炎診療專家系統的經驗啟示
4.5知識工程
4.5.1知識獲取
4.5.2知識表示
4.5.3知識利用
4.6數據挖掘與知識發現
4.6.1知識發現的功能
4.6.2知識發現的步驟
4.6.3知識發現的方法
第5章進化計算與機器學習
5.1概述
5.2進化計算
5.2.1進化計算的生物學基礎
5.2.2進化計算的基本結構
5.2.3進化計算的主要特徵
5.3遺傳算法
5.3.1遺傳算法的概念
5.3.2遺傳算法的結構
5.3.3遺傳編碼
5.3.4適應度函式
5.3.5遺傳算法的基本遺傳操作
5.4進化策略與進化編程
5.4.1進化策略
5.4.2進化編程
5.5機器學習
5.5.1機器學習的概念
5.5.2機器學習的策略
第6章腦模型與擬人腦
6.1腦模型概述
6.2生物神經元
6.3人工神經元
6.3.1人工神經元的“M—P模型”
6.3.2常用人工神經元的模型
6.4人工神經網路
6.4.1人工神經網路的互聯結構
6.4.2人工神經網路的學習規則
6.4.3誤差反向傳播BP網路
6.4.4全互連Hopfield網路
6.5擬人腦模型
6.5.1意志中樞簡化模型研究
6.5.2感覺中樞簡化模型研究
6.5.3行為中樞簡化模型研究
6.6多中樞自協調擬人腦模型協調機制
6.6.1大腦的全局協調機制
6.6.2丘腦的感覺協調機制
6.6.3小腦的行為協調機制
第二篇機器感知與感知機器
第7章模式識別與機器視覺
7.1統計模式識別
7.1.1模板匹配分類法
7.1.2最小距離分類法
7.1.3相似係數分類法
7.1.4幾何分類法
7.1.5Bayes分類法
7.1.6聚類分析法
7.2結構模式識別
7.2.1基元抽取與模式文法
7.2.2模式識別與分析
7.3機器視覺
7.3.1機器視覺的發展歷史
7.3.2機器視覺基本原理
7.4語音識別
7.4.1語音識別的發展歷史
7.4.2語音識別的基本原理
第8章語言理解與語言生成
8.1 語言理解
8.1.1語言的體系結構
8.1.2語言的分析過程
8.2詞法分析
8.2.1詞法分析的任務
8.2.2詞法分析的效用
8.3句法分析
8.3.1短語結構語法
8.3.2喬姆斯基語法體系
8.3.3句法分析的策略
8.4語義分析
8.4.1語義語法
8.4.2格語法
8.5 自然語言生成
8.5.1內容規劃器
8.5.2微觀規劃
8.5.3表層生成
第9章智慧型檢測與智慧型儀表
9.1檢測儀表概述
9.2智慧型檢測
9.3智慧型儀表
9.3.1智慧型感測器
9.3.2智慧型儀器
9.3.3虛擬儀器
9.4通用智慧型檢測系統
第三篇機器行為與行為機器
第10章智慧型控制與智慧型管理
10.1控制理論概述
10.1.1控制理論的“三代”進展
10.1.2第四代控制理論的預測
10.2智慧型控制
10.2.1智慧型控制系統的類型
10.2.2智慧型控制系統的方法
10.3 自適應控制
10.3.1自適應模型
10.3.2自適應控制系統
10.4自學習控制
10.4.1自學習模型
10.4.2自學習控制系統
10.5 智慧型管理
10.5.1智慧型管理系統的特點
10.5.2智慧型管理系統的設計思想
10.5.3智慧型管理系統的關鍵技術
10.5.4智慧型管理系統的開發策略
第11章智慧型機器人與廣義人工生命
11.1機器人概述
11.2智慧型機器人的基本結構
11.2.1智慧型機器人的硬體系統
11.2.2智慧型機器人的軟體系統
11.3智慧型機器人的感知
11.3.1智慧型機器人的感測器
11.3.2多感測器信息融合
11.3.3智慧型機器人的規劃
11.3.4機器人規劃系統
11.3.5智慧型機器人任務規劃
11.3.6非層次規劃
11.3.7層次規劃
11.4人工生命
11.4.1狹義人工生命的基本概念
11.4.2廣義人工生命的基本概念
11.5廣義人工生命
11.5.1廣義人工生命的概念模型
11.5.2廣義人工生命的主要類型
11.5.3廣義人工生命的理論基礎
11.5.4廣義人工生命的研究方法
11.5.5廣義人工生命的實現技術
11.5.6廣義人工生命的套用價值
第12章網路智慧型與智慧型網路
12.1智慧型網
12.2網路管理與控制
12.3 網路信息檢索
12.4 Web數據挖掘
12.5語義Web
12.5.1語義Web體系結構
12.5.2語義Web的關鍵技術
12.6網路演化
第13章展望
13.1廣義智慧型
13.1.1廣義人工智慧
13.1.2廣義智慧型學
13.2 高等智慧型
13.2.1高等人工智慧
13.2.2高等智慧型
13.3智慧型科學技術
13.3.1智慧型科學技術的學科產生
13.3.2智慧型科學技術的學科架構
廣義人工智慧哲理·詩三首
參考文獻
後記
致謝
第一篇機器思維與思維機器
第2章機器推理與機器證明
第3章機器搜尋與機器博弈
第4章專家系統與知識工程
第5章進化計算與機器學習
第6章腦模型與擬人腦
第二篇機器感知與感知機器
第7章模式識別與機器視覺
第8章語言理解與語言生成
第9章智慧型檢測與智慧型儀表
第三篇機器行為與行為機器
第10章智慧型控制與智慧型管理
第11章智慧型機器人與廣義人工生命
第12章網路智慧型與智慧型網路
第13章展望
廣義人工智慧哲理·詩三首
參考文獻
後記
致謝
