人工智慧控制

本書介紹了智慧型與智慧型控制概況、人工智慧的基本知識、與智慧型控制密切相關的人工智慧的主要套用等。《人工智慧 智慧型系統指南》是一本很好的人工智慧入門書籍,內容豐富、淺顯易懂。作者根據自己多年的教學、實踐經驗，並結合實際代碼、圖示、案例等講解了人工智慧的基本知識。全書共分10章，主要內容包括：基於規則的專家系統、不確定性管理技術、模糊專家系統、基於框架的專家系統、人工神經網路、進化計算、混合智慧型系統、知識工程、數據挖掘等。另外，本書還提供了一個人工智慧相關術語表和包含商業化的人工智慧工具的附錄。《人工智慧 智慧型系統指南》既可以作為計算機科學相關專業本科生的入門教材，也可以作為非計算機科學專業讀者的自學參考書。

目錄

1 引論

1.1 人工智慧的定義與發展

1.1.1 人工智慧的定義

1.1.2 人工智慧的起源與發展

1.2 人類智慧型與人工智慧

1.2.1 智慧型信息處理系統的假設

1.2.2 人類智慧型的計算機模擬

1.3 人工智慧的各種認知觀

1.4 智慧型控制的進展7

1.4.1 自動控制的機遇與挑戰

1.4.2 自動化與人工智慧

1.4.3 智慧型控制的發展

1.5 智慧型控制的定義、特點與一般結構

1.5.1 智慧型控制的定義與特點

1.5.2 智慧型控制器的一般結構

1.6 智慧型控制的學科結構理論

1.6.1 二元結構理論

1.6.2 三元結構理論

1.6.3 四元結構理論

1.7 本書概要

習題1

2 知識表示與推理

2.1 知識表示的一般方法

2.2 圖搜尋策略

2.3 一般搜尋與推理技術

2.4 A*算法

2.5 消解原理

2.5.1 子句集的求取

2.5.2 消解推理規則

2.5.3 含有變數的消解式

2.5.4 消解反演求解過程

2.6 規則演繹系統

2.6.1 規則正向演繹系統

2.6.2 規則逆向演繹系統

2.6.3 規則雙向演繹系統

2.7 產生式系統

2.7.1 產生式系統的組成

2.7.2 產生式系統的推理

2.7.3 產生式系統舉例

2.8 非單調推理

2.8.1 預設推理

2.8.2 限定推理

2.8.3 真值維持系統

2.9 不確定性推理

2.9.1 不確定性的表示與度量

2.9.2 不確定性的算法

2.10 小結

習題2

3 計算智慧型

3.1 概述

3.2 神經計算

3.2.1 人工神經網路研究的進展

3.2.2 人工神經網路的結構與模型

3.2.3 基於神經網路的知識表示與推理

3.3 模糊計算

3.3.1 模糊集合、模糊邏輯及其運算

3.3.2 模糊邏輯推理

3.3.3 模糊判決方法

3.4 遺傳算法

3.4.1 遺傳算法的基本機理

3.4.2 遺傳算法的求解步驟

3.5 人工生命

3.5.1 人工生命研究的起源和發展

3.5.2 人工生命的定義

3.5.3 人工生命的研究內容和方法

3.6 粒群最佳化

3.6.1 群智慧型和粒群最佳化概述

3.6.2 粒群最佳化算法

3.7 蟻群算法

3.7.1 蟻群算法理論

3.7.2 蟻群算法的研究與套用

3.8 小結

習題3

4 專家系統

4.1 專家系統概述

……

5 艾真體(agent)

6 遞階控制系統

7 專家控制系統

8 模糊控制系統

9 神經控制系統

10 學習控制系統

11 其他智慧型控制

12 人工智慧控制的展望

參考文獻