智能技术与信息处理PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载

智能技术与信息处理PDF格式电子书版下载

注意：本站所有压缩包均有解压码： 点击下载压缩包解压工具

第1章 信息处理与智能技术1

1.1 信息与信息处理1

1.1.1 信息的定义1

1.1.2 信息处理1

1.1.3 信息技术2

1.1.4 中文信息处理4

1.1.5 信息处理向知识处理过渡6

1.2 智能理论7

1.2.1 智能理论概述7

1.2.2 经典人工智能8

1.2.3 计算智能9

1.2.4 其他智能理论10

1.3 智能信息技术12

1.3.1 智能网技术12

1.3.2 网络管理和控制技术智能化13

1.3.3 网络信息搜索智能技术14

1.3.4 智能计算机技术16

1.3.5 智能控制技术19

1.3.6 智能Agent技术及其在网络搜索中的应用20

2.2 一阶谓词逻辑表示法22

2.1 综述22

第2章 信息的智能化表示22

2.1.1 一阶谓词逻辑的理论基础23

2.2.2 基于一阶谓词逻辑的知识表达27

2.3 产生式表示法28

2.3.1 产生式规则的基本形式28

2.3.2 产生式系统28

2.3.3 产生式系统的推理过程30

2.4 框架表示法31

2.4.1 知识的框架表示31

2.4.3 框架与规则的组合32

2.4.2 框架推理32

2.5 语义网络表示法33

2.5.1 语义网络的知识表示33

2.5.2 常用的语义联系33

2.5.3 语义网络的推理34

2.5.4 语义网络知识表示的特点35

2.6 面向对象表示法35

2.6.1 面向对象的基本概念和特征36

2.6.2 面向对象的知识表示37

3.1.2 推理的发展概述39

3.1.1 什么是推理39

第3章 智能化推理技术39

3.1 基本概念39

3.1.3 推理的控制策略40

3.2 经典逻辑推理技术43

3.2.1 自然演绎推理43

3.2.2 归结演绎推理45

3.2.3 基于规则的演绎推理52

3.3 搜索的基本策略58

3.3.1 状态空间表示的搜索策略58

3.3.2 与/树表示的搜索策略70

3.3.3 博弈树搜索策略76

3.4 不确定与非单调推理81

3.4.1 什么是不确定性推理81

3.4.2 不确定性推理中的基本问题82

3.4.3 不确定性推理方法85

3.4.4 什么是非单调推理87

3.4.5 非单调推理方法88

4.1 数据仓库概述91

4.1.1 数据仓库的起源91

第4章 数据仓库和数据挖掘91

4.1.2 数据仓库的定义92

4.1.3 数据仓库的特征92

4.2 数据仓库构建和优化94

4.2.1 数据仓库开发的生命周期94

4.2.2 数据仓库的数据结构96

4.2.3 高性能数据仓库平台的建立99

4.3 数据仓库管理和维护105

4.3.1 数据的更新和复制106

4.3.4 访问控制与安全性107

4.3.2 数据源的同步化107

4.3.3 故障恢复107

4.3.5 数据增长的管理108

4.3.6 数据库性能的管理108

4.3.7 数据仓库的增强与扩充109

4.4 数据挖掘概述110

4.4.1 数据挖掘概念110

4.4.2 数据挖掘的必要性111

4.4.3 数据挖掘的发展前景112

4.5.1 分类和预测113

4.5 数据挖掘技术简介113

4.5.2 基于关联规则的挖掘116

4.5.3 聚类分析技术121

4.5.4 基于Web的挖掘125

4.5.5 其他挖掘技术128

4.6 数据仓库与数据挖掘130

4.6.1 数据挖掘和数据仓库的关系130

4.6.2 基于数据仓库的数据挖掘131

5.1 信息搜索概述135

5.1.1 基本概念135

第5章 信息搜索及其智能化135

5.1.2 存在的问题137

5.2 搜索引擎概述138

5.2.1 搜索引擎发展历程138

5.2.2 搜索引擎的工作原理140

5.2.3 搜索模型144

5.2.4 搜索引擎的分类147

5.2.5 搜索引擎的现状及面临的挑战149

5.3 智能搜索引擎151

5.3.1 智能搜索引擎特征151

5.3.2 智能搜索引擎技术154

5.4 图像和动态网页的搜索159

5.4.1 图像信息的搜索159

5.4.2 动态网页的搜索162

第6章 智能决策支持系统165

6.1 决策支持系统概述165

6.1.1 决策支持系统的基本概念165

6.1.2 决策支持系统的形成和发展168

6.1.3 智能决策支持系统170

6.2 智能决策支持系统的体系结构171

6.2.1 智能决策支持系统的基本构件172

6.2.2 智能决策支持系统的系统结构177

6.3 智能决策支持系统集成技术180

6.3.1 模型生成技术和模型管理180

6.3.2 模型管理和数据管理的接口技术183

6.3.3 知识库与数据库的结合技术184

6.4 智能决策支持系统的建造和实现185

6.4.1 人机界面的设计与实现185

6.4.2 数据库的设计与实现186

6.4.3 模型库的设计与实现188

6.4.4 知识库的设计与实现190

7.1 智能体概述193

7.1.1 基本概念193

第7章 Agent与多Agent193

7.1.2 Agent理论194

7.1.3 Agent系统结构197

7.2 Agent的分类与应用199

7.2.1 接口型Agent200

7.2.2 流动型Agent201

7.2.3 信息型Agent203

7.3.1 多Agent系统结构205

7.3 多Agent系统205

7.3.2 多Agent特点207

7.4 多Agent的通信机制208

7.4.1 本体论208

7.4.2 KIF格式209

7.4.3 KQML210

7.4.4 SHADE211

7.5 多Agent间的协商与协调213

7.5.1 多Agent的协商213

7.5.2 多Agent的协调214

第8章 智能计算机218

8.1 概述218

8.1.1 智能计算机概念218

8.1.2 智能计算机体系结构研究219

8.2 人工神经网络计算机221

8.2.1 神经计算机系统背景及研究现状221

8.2.2 神经网络计算机的体系结构223

8.2.3 电子神经网络计算机224

8.2.4 光神经计算机228

8.2.5 总结231

8.3 网络计算机系统232

8.3.1 网格的起源与发展232

8.3.2 网格的关键技术问题233

8.3.3 研究现状236

8.4 生物计算机236

8.5 纳米计算机238

8.5.1 纳米计算机的分类238

8.5.2 纳米级的二态器件240

8.5.3 最新研究进展241