基本信息
人工智慧技術與智慧型機器人
作者：李征宇、郭彤穎 等編著
出版日期：2018年1月
書號：978-7-122-31038-5
開本：16K 787×1092 1/16
裝幀：平
版次：1版1次
頁數：165頁
內容簡介
本書全面地介紹了人工智慧的主要理論、技術和方法，主要包括：搜尋策略、確定性推理、不確定性推理、專家系統、機器學習、自然語言理解和遺傳算法。本書著重展現人工智慧技術的基礎方法和理論，同時引入了人工智慧技術在機器人領域的研究套用實例，為讀者知識進階作鋪墊。
本書內容豐富，深入淺出，通俗易懂，以基礎理論為主，兼顧實用技術，可作為高等院校計算機、自動化、機器人及相關專業的教材或教輔，也可供相關領域的工程技術人員與科研人員閱讀參考。
目錄信息
第1章搜尋策略
1.1搜尋概述
1.2狀態圖搜尋
1.2.1盲目搜尋4
1.2.2啟發式搜尋7
1.2.3A和A*搜尋8
1.2.4A*算法在移動機器人路徑規劃中的套用10
1.3與或樹搜尋
1.3.1與或樹基礎14
1.3.2代價計算16
1.3.3有序搜尋17
1.4博弈對策
1.4.1博弈樹18
1.4.2極大極小分析法19
1.4.3α-β剪枝技術19
第2章確定性推理
2.1推理概述
2.1.1推理定義21
2.1.2推理方式及分類21
2.1.3推理方向23
2.1.4模式匹配與衝突消解27
2.2自然演繹推理
2.3消解原理
2.3.1子句集31
2.3.2海伯倫理論32
2.3.3魯賓遜消解原理33
2.4規則演繹
2.4.1基於規則的正向演繹推理34
2.4.2基於規則的逆向演繹推理35
2.4.3規則雙向演繹推理36
第3章不確定性推理
3.1不確定性推理概述
3.1.1不確定性的類型37
3.1.2不確定性知識表示38
3.2機率貝葉斯方法
3.2.1簡單貝葉斯推理44
3.2.2主觀貝葉斯方法45
3.3非單調推理
3.3.1單調推理與非單調推理54
3.3.2非單調推理系統54
3.4模糊推理在機器人避障中的套用
3.4.1救援機器人的運動學模型59
3.4.2環境信息分類及其避障行為60
3.4.3基於模糊推理的避障控制62
第4章專家系統
4.1專家系統概述
4.1.1專家系統的類型67
4.1.2專家系統的套用68
4.1.3專家系統的特點69
4.2專家系統的結構與工作原理
4.3知識獲取
4.3.1知識獲取的過程72
4.3.2知識獲取的直接方法72
4.3.3知識獲取的新方法73
4.4專家系統的建造與評價
4.4.1一般步驟與方法74
4.4.2知識表示77
4.4.3知識庫及其管理系統77
4.4.4推理機及解釋機構79
4.4.5接口設計80
4.4.6專家系統評價80
4.5專家系統的開發工具與開發環境
4.6新型專家系統
4.7專家系統在智慧型機器人領域的套用
第5章機器學習
5.1機械學習
5.1.1主要模式及問題88
5.1.2套用舉例89
5.2歸納學習
5.2.1歸納學習概述90
5.2.2歸納學習方法91
5.2.3決策樹學習92
5.3基於案例的推理
5.3.1基於案例的推理過程93
5.3.2基於案例的推理優點及套用94
5.4解釋學習
5.4.1解釋學習概述97
5.4.2解釋學習框架97
5.4.3解釋學習過程98
5.5強化學習在機器人系統中的套用
5.6自主學習在機器人系統中的套用
第6章自然語言理解
6.1自然語言概述
6.2語法分析
6.2.1轉移網路117
6.2.2擴充轉移網路118
6.3語義解釋
6.4語言理解
6.4.1簡單句理解121
6.4.2複合句理解123
6.5機器翻譯
6.6語音識別
6.7自然語言理解系統在機器人中的套用
6.7.1湖水清污機器人中的自然語言理解系統128
6.7.2ASP在服務機器人中的套用129
第7章遺傳算法
7.1概述
7.1.1遺傳算法與進化論136
7.1.2遺傳算法的發展史136
7.1.3遺傳算法設計的原則及內容137
7.1.4遺傳算法的魯棒性138
7.2遺傳算法的工作原理
7.2.1基本思想139
7.2.2基本操作139
7.3經典遺傳算法
7.3.1參數編碼144
7.3.2種群設定145
7.3.3適應度函式145
7.3.4選擇147
7.3.5交叉149
7.3.6變異151
7.4高級遺傳算法
7.4.1選擇方法的改進153
7.4.2遺傳算法的改進154
7.5改進的遺傳算法在機器人路徑規劃中的套用
7.6免疫遺傳算法在機器人路徑規劃中的套用
7.6.1一種改進的免疫遺傳算法160
7.6.2基於免疫遺傳算法的最優路徑規劃162
參考文獻
