第1章人工智能研究的发展和基本原则1.1人工智能的研究和应用1.2人工智能研究的发展1.3人工智能研究的成果1.4人工智能研究的基本原则1.5存在的问题和发展前景习题参考文献第2章问题求解的基本方法2.1一般图搜索2.1.1状态空间搜索2.1.2启发式搜索2.1.3状态空间抽象和生成一测试法2.1.4启发式搜索的适用性讨论2.2问题归约2.2.1问题归约的描述2.2.2与或图搜索2.2.3与或图的启发式搜索2.3基于归结的演绎推理2.3.1谓词演算2.3.2归结演绎方法2.3.3归结反演2.4基于规则的演绎推理2.4.1基于规则的正向演绎推理2.4.2基于规则的逆向演绎推理2.4.3演绎推理的应用讨论2.4.4逻辑编程语言Prolog本章小结习题参考文献第3章知识表示3.1知识和知识表示3.1.1知识原则3.1.2知识表示的作用3.1.3知识表示的功能3.1.4知识表示的性能3.1.5基本的知识表示方式3.2产生式表示3.2.1产生式系统3.2.2控制策略3.2.3产生式系统的分类3.3结构化表示3.3.1语义网络3.3.2框架表示法3.3.3面向对象的表示法3.4知识表示的实用化问题3.4.1程序性和陈述性知识3.4.2表示能力和推理效率之间的制约关系3.5基于本体的语义知识表示3.5.1语义知识表示和共享本体3.5.2本体表示语言的研究3.5.3Web本体语言OWL3.5.4语义Web的应用情景和支持技术本章小结习题参考文献第4章基于知识的系统4.1KB系统的开发4.1.1KB系统的一般概念4.1.2KB系统的体系结构原则4.1.3KB系统的开发过程4.1.4KB系统的开发工具和环境4.2设计基于产生式表示的KB系统开发工具4.2.1总体设计4.2.2xps的实现4.2.3应用实例——家族树4.2.4性能改进4.2.5开发工具OPS54.3专家系统实例——MYCIN4.3.1知识库的构造4.3.2推理机的设计4.3.3系统服务设施4.3.4开发工具EMYCIN4.4问题求解的结构化组织4.4.1结构化组织的需求4.4.2事务表4.4.3黑板法4.4.4问题求解建模4.4.5KB系统的高级技术4.5基于本体的知识系统4.5.1基础级本体工程4.5.2高级本体工程4.5.3开发基于本体的知识系统本章小结习题参考文献第5章自动规划和配置5.1经典规划技术5.1.1经典规划技术的发展5.1.2规划的基本概念5.1.3早期的自动规划技术5.1.4部分排序规划技术5.2自动规划技术的新进展5.2.1非经典规划技术的开发5.2.2自动规划技术的实用化5.2.3智能的调度、规划和项目管理5.3自动配置5.3.1配置的一般概念5.3.2自动配置的建模5.3.3XCON——计算机自动配置系统本章小结习题参考文献第6章机器学习6.1机器学习概论6.1.1机器学习的基本概念6.1.2机器学习的发展历史6.1.3机器学习分类6.2示例学习6.2.1示例学习的基本策略6.2.2决策树构造法ID36.3基于解释的学习6.3.1基于解释的泛化(EBG)6.3.2基于解释学习的若干基本问题6.4遗传算法6.4.1简单遗传算法6.4.2分类系统6.5加强学习6.5.1加强学习的基本方法6.5.2p学习6.5.3有关加强学习的进一步讨论6.6基于范例的学习6.6.1基于范例推理的过程6.6.2应用实例:智能饲料配方系统IcMIx6.7知识发现与数据挖掘6.7.1定理发现6.7.2数据挖掘6.7.3关联规则挖掘6.7.4数据库及网络中的知识发现本章小结习题参考文献第7章人工智能高级技术综述参考文献第二版本前面6章内容基本相同以下附带:第一版的第七章到第九章第七章 非单调推理和软计算1 传统逻辑系统的局限性2 非单调推理3 不确定推理4 模糊逻辑和模糊推理5 神经网络本章小结习题参考文献第八章 机器感知1 视觉与视觉图像2 图像特征提取3 视觉模型与识别4 自然语言理解5 机器翻译本章小结习题参考文献第九章 Agent技术和信息基础设施智能化1 Agent技术的研究和发展2 多Agent协作3 Agent通信4 信息基础设施的智能化本章小结习题参考文献……