人工智能：智能系统指南（澳）尼格尼维斯基

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1、封面书名版权前言目录第1章基于知识的智能系统概述1.1智能机1.2人工智能的发展历史，从“黑暗时代”到基于知识的系统1.2.1“黑暗时代”，人工智能的诞生（1943年~1956年）1.2.2人工智能的上升期，远大目标积极实现的年代（1956年～20世纪60年代晚期）1.2.3没有履行的诺言，来自现实的冲击（20世纪60年代晚期～20世纪70年代早期）1.2.4专家系统技术，成功的关键因素（20世纪70年代早期～20世纪80年代中期）1.2.5如何使机器学习，神经网络的重生（20世纪80年代中期至今）1.2.6进化计算

2、，在尝试中学习（20世纪70年代早期至今）1.2.7知识工程的新纪元，文字计算（20世纪80年代后期至今）1.3小结复习题参考文献第2章基于规则的专家系统2.1知识概述2.2知识表达技术——规则2.3专家系统研发团队的主要参与者2.4基于规则的专家系统的结构2.5专家系统的基本特征2.6前向链接和后向链接推理技术2.6.1前向链接2.6.2后向链接2.7MEDIAADVISOR：基于规则的专家系统实例2.8冲突消解2.9基于规则的专家系统的优点和缺点2.10小结复习题参考文献第3章基于规则的专家系统中的不确定性管理3

3、.1不确定性简介3.2概率论基本知识3.3贝叶斯推理3.4FORECAST：论据累积的贝叶斯方法3.5贝叶斯方法的偏差3.6确信因子理论和基于论据的推理3.7FORECAST：确信因子的应用3.8贝叶斯推理和确信因子的对比3.9小结复习题参考文献第4章模糊专家系统4.1概述4.2模糊集4.3语言变量和模糊限制语4.4模糊集的操作4.5模糊规则4.6模糊推理4.6.1Mamdani?style推理4.6.2Sugeno?style推理4.7建立模糊专家系统4.8小结复习题参考文献参考书目第5章基于框架的专家系统5.1框

4、架简介5.2知识表达技术——框架5.3基于框架的系统中的继承5.4方法和守护程序5.5框架和规则的交互5.6基于框架的专家系统实例：BuySmart5.7小结复习题参考文献参考书目第6章人工神经网络6.1人脑工作机制简介6.2作为简单计算元素的神经元6.3感知器6.4多层神经网络6.5多层神经网络的加速学习6.6Hopfield网络6.7双向联想记忆6.8自组织神经网络6.8.1Hebbian学习6.8.2竞争学习6.9小结复习题参考文献第7章进化计算7.1进化是智能的吗7.2模拟自然进化7.3遗传算法7.4遗传算法

5、为什么可行7.5案例研究：用遗传算法来维护调度7.6进化策略7.7遗传编程7.8小结复习题参考文献参考书目第8章混合智能系统8.1概述8.2神经专家系统8.3神经-模糊系统8.4ANFIS8.5进化神经网络8.6模糊进化系统8.7小结复习题参考文献第9章知识工程9.1知识工程简介9.1.1问题评估9.1.2数据和知识获取9.1.3原型系统开发9.1.4完整系统开发9.1.5系统评价和修订9.1.6系统集成和维护9.2专家系统可以解决的问题9.3模糊专家系统可以解决的问题9.4神经网络可以解决的问题9.5遗传算法可以解

6、决的问题9.6混合智能系统可以解决的问题9.7小结复习题参考文献第10章数据挖掘和知识发现10.1数据挖掘简介10.2统计方法和数据可视化10.3主成分分析10.4关系数据库和数据库查询10.5数据仓库和多维数据分析10.6决策树10.7关联规则和购物篮分析10.8小结复习题参考文献术语表附录人工智能工具和经销商索引