人工智能技术 -
《人工智能技术》系统介绍了人工智能技术的基本理论和应用技术。全书共9章，主要内容包括：知识表示技术，知识推理技术，模糊逻辑技术，神经网络技术，遗传算法，专家系统，机器学习，。《人工智能技术》是作者在总结近年来教学和科研成果，学习国内外人工智能技术领域最新技术的基础上编写而成的。全书内容体系新颖，选材具有先进性、系统性和实用性的特点。&　　《人工智能技术》可作为高等学校计算机科学与技术专业、电子信息工程专业、电工及自动化类专业、机电一体化专业的高年级本科生和研究生的教材，也可供相关专业的工程技术人员参考。
人工智能技术 -
第1章&概论&　　1.1&人工智能&　　1.1.1&智能&　　1.1.2&人工智能的定义&　　1.1.3&人工智能的发展简史&　　1.1.4&人工智能的目标与表现形式&　　1.1.5&人工智能的研究途径&　　1.1.6&人工智能的研究领域&　　1.2&智能工程&　　1.2.1&智能工程的提出&　　1.2.2&智能工程与人工智能&　　1.2.3&智能制造系统&　　1.3&智能控制&　　1.3.1&智能控制的发展概况&　　1.3.2&智能控制系统的基本结构&　　1.3.3&智能控制的结构理论&　　1.3.4&智能控制的特点&　　1.3.5&智能控制研究的数学工具&　　1.3.6&智能控制的主要研究内容&　　习题和思考题&　　第2章&知识表示技术&　　2.1&概述&　　2.1.1&知识、信息和数据&　　2.1.2&知识的特性&　　2.1.3&知识的分类&　　2.1.4&知识的表示&　　2.2&法&　　2.2.1&命题逻辑&　　2.2.2&谓词逻辑&　　2.2.3&谓词逻辑表示法的特点&　　2.3&语义网络表示法&　　2.3.1&语义网络的概念&　　2.3.2&语义网络表示知识的方法及步骤&　　2.3.3&语义网络中常用的语义联系&　　2.3.4&语义网络表示下的推理过程&　　2.3.5&语义网络表示法的特点&　　2.4&框架表示法&　　2.4.1&框架结构及知识表示&　　2.4.2&基于框架的推理&　　2.4.3&框架表示法的特点&　　2.5&产生式表示法&　　2.5.1&产生式的基本形式&　　2.5.2&&　　2.5.3&产生式系统示例&　　2.5.4&产生式表示法的特点&　　2.6&状态空间表示法&　　2.6.1&状态空间表示法的描述&　　2.6.2&状态空间表示法示例&　　2.7&&　　2.7.1&问题归约描述&　　2.7.2&与或图表示法&　　2.8&面向对象表示法&　　2.8.1&面向对象的基本概念&　　2.8.2&面向对象的知识表示&　　习题和思考题&　　第3章&知识推理技术&　　3.1&推理方式及其分类&　　3.1.1&演绎推理、归纳推理、&　　3.1.2&确定性推理、不确定性推理&　　3.1.3&单调推理、非单调推理&　　3.1.4&定性推理&　　3.2&推理的控制策略&　　3.2.1&&　　3.2.2&反向推理&　　3.2.3&正反向推理&　　3.3&搜索策略&　　3.3.1&状态空间的一般搜索过程&　　3.3.2&策略&　　3.3.3&深度优先搜索策略&　　3.3.4&启发式搜索策略&　　习题和思考题&　　第4章&模糊逻辑技术&　　4.1&模糊逻辑的数学基础&　　4.1.1&模糊集合&　　4.1.2&模糊集合的表示方法&　　4.1.3&模糊集合的运算&　　4.1.4&隶属函数确定方法&　　4.1.5&模糊关系&　　4.2&模糊逻辑的推理&　　4.2.1&模糊命题&　　4.2.2&模糊逻辑&　　4.2.3&模糊语言&　　4.2.4&模糊推理&　　4.3&模糊控制系统概述&　　4.3.1&模糊控制系统的构成&　　4.3.2&模糊控制系统的原理&　　4.4&模糊控制器原理&　　4.5&模糊控制器设计基础&　　4.6&双人单出模糊控制器设计&　　4.6.1&模糊化&　　4.6.2&模糊控制规则、模糊关系的推理&　　4.6.3&清晰化&　　4.6.4&控制表计算程序&　　习题和思考题&　　第5章&神经网络技术&　　5.1&神经网络基础&　　5.1.1&生物神经元结构&　　5.1.2&神经元数学模型&　　5.2&神经网络的结构和学习规则&　　5.2.1&神经网络的结构&　　5.2.2&神经网络的学习&　　5.2.3&神经网络的记忆&　　5.3&典型前向网络——BP网络&　　5.3.1&感知机&　　5.3.2&BP网络&　　5.4&典型反馈网络——Hopfield网络&　　5.4.1&离散型Hopfield网络&　　5.4.2&连续型Hopfield网络&　　5.5&应用神经网络产生模糊集的隶属函数&　　5.6&神经网络控制原理&　　5.6.1&神经网络控制的基本思想&　　5.6.2&神经网络在控制中的作用&　　5.7&神经网络在工程中的应用&　　5.7.1&基于神经网络的系统辨识&　　5.7.2&基于神经网络的自适应控制&　　5.8&单神经元控制的直流调速系统&　　5.8.1&系统组成&　　5.8.2&单神经元控制器及其学习算法设计&　　5.8.3&单神经元直流调速系统参数设计&　　5.9&模糊神经网络&　　5.9.1&模糊系统的标准模型&　　5.9.2&模糊神经网络的结构&　　5.9.3&学习算法&　　5.9.4&应用模糊神经网络在线检测参数&　　习题和思考题&　　第6章&遗传算法&　　6.1&遗传算法的基本原理&　　6.1.1&遗传算法的基本遗传学基础&　　6.1.2&遗传算法的原理和特点&　　6.1.3&遗传算法的基本操作&　　6.2&遗传算法的模式理论&　　6.2.1&模式&　　6.2.2&复制对模式的影响&　　6.2.3&交叉对模式的影响&　　6.2.4&变异对模式的影响&　　6.2.5&遗传算法有效处理的模式数量&　　6.3&遗传算法应用中的一些基本问题&　　6.3.1&目标函数值到适值形式的映射&　　6.3.2&适值的调整&　　6.3.3&编码原则&　　6.3.4&多参数级联定点映射编码&　　6.4&高级遗传算法&　　6.4.1&改进的复制方法&　　6.4.2&高级GA算法&　　6.5&基于遗传算法的模糊控制&　　6.6&免疫遗传算法&　　6.6.1&免疫遗传算法的基本概念&　　6.6.2&免疫算子的机理与构造&　　6.6.3&TSP问题的免疫遗传算法&　　习题和思考题&　　第7章&专家系统&　　7.1&专家系统的概念&　　7.1.1&什么是专家系统&　　7.1.2&专家系统的产生和发展&　　7.1.3&专家系统的特点&　　7.1.4&专家系统的类型&　　7.1.5&专家系统与知识系统&　　7.1.6&专家系统与知识工程&　　7.2&专家系统的结构与工作原理&　　7.2.1&专家系统的一般结构&　　7.2.2&专家系统的工作原理&　　7.3&知识的获取&　　7.3.1&知识获取的方式&　　7.3.2&知识获取的步骤&　　7.4&专家系统的建造与评价&　　7.4.1&专家系统的建造原则&　　7.4.2&专家系统的建造步骤&　　7.4.3&专家系统的评价&　　7.5&专家系统设计举例&　　7.5.1&&　　7.5.2&专家生产指导系统&　　7.6&专家控制系统&　　7.6.1&专家控制系统的工作原理&　　7.6.2&专家控制系统的类型&　　7.6.3&直接专家控制系统&　　7.6.4&间接专家控制系统&　　7.6.5&实时专家控制系统&　　7.7&新一代的专家系统&　　7.7.1&深层知识专家系统&　　7.7.2&&　　7.7.3&神经网络专家系统&　　7.7.4&大型协同分布式专家系统&　　7.7.5&网上专家系统&　　习题和思考题&　　第8章&机器学习&　　8.1&机器学习的基本概念&　　8.1.1&什么是机器学习&　　8.1.2&学习系统&　　8.1.3&机器学习的主要策略&　　8.1.4&机器学习系统的基本结构&　　8.2&机械学习&　　8.2.1&机械学习的模式&　　8.2.2&机械学习的主要问题&　　8.3&指导学习&　　8.4&&　　8.4.1&类比推理&　　8.4.2&属性类比学习&　　8.4.3&转换类比学习&　　8.5&归纳学习&　　8.5.1&实例学习&　　8.5.2&观察与发现学习&　　8.6&解释学习&　　8.6.1&解释学习的概念&　　8.6.2&解释学习的过程&　　8.6.3&解释学习的例子&　　8.6.4&领域知识的完善性&　　8.7&知识发现与数据挖掘&　　8.7.1&知识发现&　　8.7.2&数据挖掘概述&　　8.7.3&数据挖掘技术简介&　　8.8&学习控制系统&　　8.8.1&基于模式识别的学习控制&　　8.8.2&反复学习控制&　　8.8.3&自学习控制系统&　　习题和思考题&　　第9章&群集智能&　　9.1&群集智能概述&　　9.1.1&群集智能的基本概念&　　9.1.2&群集智能研究方法的主要优缺点&　　9.1.3&群集智能的底层机制&　　9.1.4&群集智能不同算法的比较&　　9.2&蚁群算法&　　9.2.1&蚁群算法的生物原型&　　9.2.2&基本蚁群算法的原理&　　9.2.3&的特点及收敛性&　　9.2.4&基本蚁群算法的数学模型&　　9.2.5&蚁群算法的参数设置&　　9.2.6&改进的蚁群算法&　　9.3&算法&　　9.3.1&粒子群优化算法的生物原型&　　9.3.2&标准粒子群优化算法&　　9.3.3&改进粒子群优化算法&　　9.3.4&改进粒子群算法对BP神经网络的优化&　　9.4&&　　9.4.1&人工鱼群算法的来源&　　9.4.2&基本人工鱼群算法&　　9.4.3&改进人工鱼群算法&　　9.4.4&改进人工鱼群算法优化BP神经网络&　　9.4.5&改进人工鱼群算法优化BP神经网络的在线运行&　　习题和思考题&
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