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第1章　绪论1

1.1　人工智能及其发展1

1.2　人工智能的研究与应用领域8

习题一12

第2章　知识表示方法13

2.1　一阶谓词逻辑表示方法13

2.1.1　一阶谓词逻辑表示13

2.1.2　一阶谓词逻辑表示方法的特点18

2.2　产生式表示方法20

2.2.1　产生式与产生式系统21

2.2.2　产生式系统的分类及其特点24

2.3　框架表示方法27

2.3.1　框架与框架网络27

2.3.2　框架推理及其特点30

习题二33

第3章　搜索方法35

3.1　问题求解过程的形式表示35

3.1.1　状态空间表示方法35

3.1.2　与／或图表示方法37

3.2　状态空间的搜索方法39

3.2.1　盲目搜索算法40

3.2.2　启发式搜索算法46

3.2.3　状态空间搜索算法的应用52

3.2.4　A＊算法及其特性63

3.3　与／或图的搜索方法66

3.3.1　与／或图的盲目搜索算法66

3.3.2　与／或图的启发式搜索算法68

3.3.3　与／或图搜索算法的应用71

习题三75

第4章　经典逻辑推理77

4.1　推理的基本概念77

4.1.1　推理方式及其分类77

4.1.2　推理的控制策略79

4.1.3　模式匹配及其变量代换83

4.2　归结演绎推理86

4.2.1　谓词公式化为子句集的方法86

4.2.2　归结原理87

4.2.3　归结反演91

4.3　基于归结反演的问题求解93

4.4　归结反演的改进策略95

4.4.1　删除策略95

4.4.2　限制策略96

4.5　与／或形演绎推理99

4.5.1　与／或形正向演绎推理99

4.5.2　与／或形逆向演绎推理102

4.5.3　代换的一致性与剪枝策略105

习题四106

第5章　专家系统109

5.1　专家系统概述109

5.1.1　专家系统的类型与特点109

5.1.2　专家系统的结构与开发方法111

5.2　LISP语言114

5.2.1　LISP语言的特点与表达式114

5.2.2　LISP语言的基本函数116

5.2.3　迭代与递归122

5.3　知识库与推理机125

5.3.1　产生式规则与规则库的存储结构125

5.3.2　推理机及其实现129

5.3.3　元知识与元规则138

5.4　解释机制与解释器140

5.4.1　解释的方法141

5.4.2　解释器及其实现142

5.5　知识获取145

5.5.1　知识获取的任务与方式145

5.5.2　知识的检测与求精147

5.5.3　知识的检测方法150

5.6　专家系统工具152

习题五155

第6章　不确定推理方法157

6.1　知识的不确定性157

6.2　基于可信度的不确定推理方法160

6.2.1　可信度与可信度推理计算方法160

6.2.2　带有阈限的可信度推理方法164

6.2.3　加权的可信度推理方法165

6.3　模糊推理方法169

6.3.1　模糊集合的定义与运算169

6.3.2　模糊知识表示与模糊匹配175

6.3.3　简单模糊推理方法180

6.3.4　多维模糊推理方法188

6.3.5　带有可信度的模糊推理方法191

习题六193

第7章　机器学习196

7.1　机器学习的概念与方法196

7.2　归纳学习197

7.2.1　CLS归纳学习方法197

7.2.2　ID3算法200

7.2.3　归纳学习方法的应用204

7.3　遗传算法216

7.3.1　遗传算法的概念与计算方法216

7.3.2　遗传算法的应用220

7.4　人工神经网络224

7.4.1　人工神经元与感知器225

7.4.2　人工神经网络模型228

7.4.3　BP神经网络的学习算法230

7.4.4　BP学习算法的改进234

7.4.5　人工神经网络的应用237

习题七248

主要参考文献252