人工智能习题解析与实践PDF电子书下载
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- 作 者：朱福喜
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- 出版年份：2019
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图书介绍： 查看图书目录点击购买PDF全本电子书 上一篇：苕霅墨韵 湖州书画作品集下一篇：日本经济现状研究 《人工智能习题解析与实践》目录 标签：人工智能 习题 人工 解析 实践
第1章 概论1
1.1 学习目标与要求1
1.2 知识要点1
1.2.1 人工智能的概念1
1.2.2 人工智能的产生及主要学派2
1.2.3 人工智能、专家系统和知识工程3
1.2.4 图灵测试4
1.2.5 人工智能应用系统5
1.2.6 人工智能的技术特征7
1.3 习题解析8
1.4 补充习题9
1.5 课堂演示与实践指导10
第2章 用搜索求解问题的基本原理12
2.1 学习目标与要求12
2.2 知识要点12
2.2.1 搜索求解问题的基本思路12
2.2.2 实现搜索过程的三大要素12
2.2.3 通过搜索求解问题的方法14
2.2.4 问题特征分析14
2.3 习题解析15
2.4 补充习题16
2.5 课堂演示与实践指导18
2.5.1 课堂演示18
2.5.2 实践指导：分啤酒问题22
第3章 搜索的基本策略29
3.1 学习目标与要求29
3.2 知识要点29
3.2.1 盲目的搜索方法29
3.2.2 启发式搜索30
3.3 习题解析32
3.4 补充习题44
3.5 课堂演示与实践指导49
3.5.1 课堂演示49
3.5.2 实践指导：传教士—野人过河问题的实现57
第4章 图搜索策略71
4.1 学习目标与要求71
4.2 知识要点71
4.2.1 或图搜索策略71
4.2.2 与/或图搜索75
4.3 习题解析77
4.4 补充习题79
4.5 课堂演示与实践指导84
4.5.1 课堂演示84
4.5.2 实践指导：天平称球90
第5章 博弈与搜索93
5.1 学习目标与要求93
5.2 知识要点93
5.2.1 博弈与对策93
5.2.2 极小极大搜索算法93
5.2.3 α-β剪枝算法94
5.3 习题解析95
5.4 补充习题100
5.5 课堂演示与实践指导105
5.5.1 课堂演示105
5.5.2 实践指导：人机对战五子棋游戏的实现108
第6章 演化搜索算法130
6.1 学习目标与要求130
6.2 知识要点130
6.2.1 遗传算法的基本概念130
6.2.2 遗传编码131
6.2.3 适应值函数132
6.2.4 遗传操作133
6.2.5 初始化群体136
6.2.6 控制参数的选取136
6.2.7 算法的终止准则137
6.2.8 免疫算法137
6.3 习题解析141
6.4 补充习题148
6.5 课堂演示与实践指导149
6.5.1 课堂演示149
6.5.2 实践指导：遗传算法求解TSP问题151
第7章 群集智能算法158
7.1 学习目标与要求158
7.2 知识要点158
7.2.1 群集智能的基本算法介绍158
7.2.2 群集智能与人工鱼165
7.2.3 群集智能的优缺点166
7.3 习题解析167
7.4 补充习题169
7.5 课堂演示与实践指导169
7.5.1 课堂演示169
7.5.2 实践指导：蚁群算法的模拟实现174
第8章 记忆型搜索算法198
8.1 学习目标与要求198
8.2 知识要点198
8.2.1 禁忌搜索算法198
8.2.2 和声搜索算法202
8.3 习题解析205
第9章 基于Agent的搜索207
9.1 学习目标与要求207
9.2 知识要点207
9.2.1 DAI概述207
9.2.2 分布式问题求解208
9.2.3 Agent的定义208
9.2.4 Agent的分类209
9.2.5 Agent通信211
9.2.6 移动Agent213
9.2.7 典型的移动Agent平台215
9.3 习题解析216
9.4 补充习题221
9.5 实践指导：基于Agent实现的分布式计算221
第10章 知识表示与处理方法235
10.1 学习目标与要求235
10.2 知识要点235
10.2.1 知识表示概述235
10.2.2 逻辑表示法237
10.2.3 产生式表示法237
10.2.4 语义网络表示法240
10.2.5 框架表示法243
10.2.6 过程式知识表示244
10.3 习题解析244
10.4 补充习题250
第11章 谓词逻辑的归结原理及其应用257
11.1 学习目标与要求257
11.2 知识要点257
11.2.1 命题演算的归结方法257
11.2.2 谓词演算的归结258
11.2.3 归结原理260
11.2.4 归结过程的控制策略264
11.3 习题解析265
11.4 补充习题275
11.5 课堂演示与实践指导292
11.5.1 课堂演示292
11.5.2 实践指导295
第12章 非经典逻辑的推理299
12.1 学习目标与要求299
12.2 知识要点299
12.2.1 非单调推理299
12.2.2 Dempster-Shater（D-S）证据理论300
12.2.3 不确定性推理302
12.2.4 MYCIN系统的推理模型304
12.2.5 模糊推理305
12.3 习题解析308
12.4 补充习题320
第13章 机器学习327
13.1 学习目标与要求327
13.2 知识要点327
13.2.1 概述327
13.2.2 归纳学习329
13.2.3 基于解释的学习332
13.2.4 基于类比的学习333
13.3 习题解析334
13.4 补充习题336
13.5 实践指导337
第14章 人工神经网络346
14.1 学习目标与要求346
14.2 知识要点346
14.2.1 人工神经网络的特点346
14.2.2 人工神经网络的基本原理347
14.2.3 人工神经网络的基本结构模式349
14.2.4 人工神经网络互联结构350
14.2.5 神经网络模型分类351
14.2.6 基本的神经网络学习算法介绍352
14.2.7 典型神经网络简介354
14.2.8 人工神经网络与人工智能其他技术的比较359
14.3 习题解析360
14.4 补充习题363
14.5 实践指导365
第15章 数据挖掘与知识发现374
15.1 学习目标与要求374
15.2 知识要点374
15.2.1 数据挖掘374
15.2.2 Web挖掘385
15.2.3 文本挖掘389
15.3 习题解析391
15.4 补充习题393
15.5 实践指导：利用Weka挖掘关联规则394
第16章 专家系统405
16.1 学习目标与要求405
16.2 知识要点405
16.2.1 专家系统概述405
16.2.2 专家系统中的知识获取407
16.2.3 专家系统的解释机制408
16.2.4 专家系统开发工具与环境409
16.2.5 专家系统开发方法411
16.3 习题解析412
16.4 补充习题416
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