人工智能是研究理解和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科。本书系统地阐述了人工智能的基本理论、基本技术、研究方法和应用领域等内容,比较全面地反映了国内外人工智能研究领域的*进展和发展方向,包括智能优化算法及应用研究。本书共6章,主要内容包括:人工智能的定义、起源、分类与发展,人工智能的知识表示方法,确定性推理的主要方法,非经典推理的主要方法,机器学习的各种基本方法,智能算法原理和应用,着重阐述当前领先的群智能算法及应用。本书适合作为高等院校相关专业本科生和研究生的人工智能课程教材,也可供从事人工智能研究与应用的科技工作者学习参考。
本书简明而全面地介绍了人工智能的基础理论、基本技术和应用领域，取材新颖、通俗易懂。
人工智能是一门前沿和交叉学科,具有多学科综合、高度复杂、渗透力和支撑性强等特点。人工智能的迅速发展将深刻改变人类生活,改变世界。目前,全国许多院校都在纷纷开设人工智能专业方向课程。由于人工智能课程内容艰深、发展迅速,因此开发教材十分不易。本书简明而全面地介绍了人工智能的基础理论、基本技术和应用领域,力求做到取材新颖、通俗易懂。
全书共分6章,第1章讲述人工智能的定义、起源、分类与发展;第2章讲述人工智能的知识表示方法;第3章讲述确定性推理的主要方法;第4章讲述非经典推理的主要方法;第5章讲述机器学习的各种基本方法;第6章讲述智能算法原理和应用,着重阐述当前领先的群智能算法及应用。
本书由李媛媛、游晓明、罗晓主编,具体编写分工如下:第1章由李媛媛编写,第2、6章由游晓明编写,第3、4、5章由罗晓编写。全书由游晓明、李媛媛和罗晓共同完成统稿,并由陈剑雪完成格式调整。
在本书编写过程中,黄正能教授和方志军教授给予了帮助和指导,并得到上海工程技术大学和中国铁道出版社有限公司的帮助和支持,在此深表感谢。
由于编者水平有限,书中难免存在疏漏和不足之处,恳切希望广大读者批评指正。
编者
2020年6月
第 1章 绪论 ……………… 1
1.1 人工智能的起源与发展 ………………… 1
1.1.1 孕育阶段 ……… 2
1.1.2 形成阶段 ……… 2
1.1.3 发展阶段 ……… 2
1.2 人工智能的研究目标和内容 …………… 3
1.2.1 人工智能的研究目标 ……………… 3
1.2.2 人工智能研究的基本内容 ………… 4
1.3 人工智能研究的主要途径 ……………… 5
1.3.1 人工智能研究的特点 ……………… 5
1.3.2 研究人工智能的方法 ……………… 5
1.4 人工智能的研究与应用领域 …………… 7
1.4.1 自动定理证明 … 7
1.4.2 博弈 …………… 7
1.4.3 专家系统 ……… 8
1.4.4 机器视觉 ……… 8
1.4.5 人工神经网络 … 9
小结 …… 9
思考与练习 ……………… 10
第 2章 知识 表示方法 11
2.1 状态空间表示 ……… 12
2.1.1 问题状态描述 12
2.1.2 状态图示法 … 13
2.2 问题归约表示 ……… 16
2.2.1 问题归约描述 16
2.2.2 与或图表示 … 17
2.3 谓词逻辑表示 ……… 19
Ⅰ
人工智能及其应用
2.3.1 谓词演算 …… 20
2.3.2 谓词公式 …… 20
2.3.3 置换与合一 … 22
2.4 语义网络表示 ……… 22
2.4.1 二元语义网络的表示 …………… 23
2.4.2 多元语义网络的表示 …………… 24
2.4.3 语义网络的推理过程 …………… 24
2.5 框架表示 …………… 26
2.5.1 框架的构成 … 26
2.5.2 框架的推理 … 29
2.6 脚本表示法 ………… 31
2.6.1 脚本的定义与组成 ……………… 31
2.6.2 用脚本表示知识的步骤 ………… 33
2.6.3 用脚本表示知识的推理方法 …… 33
2.6.4 脚本表示法的特点 ……………… 34
2.7 面向对象的知识表示 34
2.7.1 面向对象的基本概念 …………… 34
2.7.2 面向对象的知识表示 …………… 35
2.7.3 面向对象方法学的主要观点 …… 36
小结…… 36
思考与练习 ……………… 37
第 3章 确定 性推理…… 38
3.1 图搜索策略 ………… 38
3.2 盲目搜索 …………… 39
3.3 启发式搜索 ………… 44
3.4 消解原理 …………… 49
3.5 规则演绎系统 ……… __________54
3.6 产生式系统 ………… 59
小结…… 63
思考与练习 ……………… 64
第 4章 非经 典推理…… 65
4.1 经典推理和非经典推理………………… 65
4.2 不确定性推理 ……… 66
4.3 概率推理 …………… 67
4.4 主观贝叶斯方法 …… 69
4.5 可信度方法 ………… 73
4.6 证据理论 …………… 76
小结…… 79
思考与练习 ……………… 80
第 5章 机器 学习 ……… 81
5.1 机器学习概述 ……… 81
5.1.1 机器学习的概念 ………………… 81
5.1.2 机器学习的发展过程 …………… 82
5.1.3 机器学习系统的基本模型 ……… 82
5.1.4 机器学习的主要策略 …………… 83
5.1.5 机器学习的问题 ………………… 84
5.2 记忆学习 …………… 85
5.2.1 概念 ………… 85
5.2.2 学习模型 …… 85
5.3 归纳学习 …………… 85
5.3.1 示例学习 …… 85
5.3.2 决策树学习 … 88
5.4 基于神经网络的学习 93
5.4.1 神经元与神经网络 ……………… 93
5.4.2 前向神经网络 97
5.4.3 动态神经网络 102
5.4.4 径向基神经网络 ………………… 105
5.4.5 CMAC神经网络………………… 107
5.4.6 Hopfield神经网络 ……………… 110
小结 … 115
思考与练习 ……………… 115
第 6章 智能 算法及其应用 …………… 116
6.1 遗传算法 ………… 116
6.1.1 遗传算法概述 116
6.1.2 遗传算法研究与应用 …………… 123
6.2 粒子群优化算法 … 126
6.2.1 粒子群优化概述 ………………… 127
6.2.2 粒子群优化算法研究与应用 …… 135
6.3 蚁群算法 ………… 140
6.3.1 蚁群算法的生物基础 …………… 141
6.3.2 旅行商问题 … 142
6.3.3 基于TSP问题的蚂蚁系统 (AS) ………………… 143
6.3.4 基于TSP的蚁群系统 (ACS)… 145
6.3.5 小蚂蚁系统 (MMAS)… 146
6.3.6 蚁群算法与机器人路径规划 …… 149
6.4 人工鱼群算法 …… 153
6.4.1 人工鱼群算法概述 …………… 154
6.4.2 人工鱼群算法研究与应用 ……… 158
小结 … 161
思考与练习 ……………… 161
参考文献 ……… …………… 162
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