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人工�����教程学习(f��n)指导与习(f��n)题解�?nbsp; PDF 下蝲
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 资料���介：(x��) 本书是普通高�{�教�?ldquo;十一�?rdquo; 规划教材《�h工智能教�E�》的配套参考书�Q�本书对《�h工智能教�E�》各章中的学�?f��n)要点和基本知识点进行了�ȝ���Q��ƈ通过例题解析�Q�讲解�h工智能习(f��n)题的求解步骤和方法。对教材中的大多��C��(f��n)题都�l�出参考解�{�。全书共�?0章，和《�h工智能教�E�》的内容相对应�?/strong> 本书可作为高�{�学校计���机�U�学与技术专业及其相关专业本�U�生或硕士研�I�生学习(f��n)“人工�����原理”评���的教学参考书或自学用书，也可作�ؓ(f��)同等学力人员甌������士学位计算机科学与技术学�U�考试的参考用书，�q�可供参加其他考试的相关�h员参考�?/strong> 资料目录�Q?/strong> dy �?�l�论 1.1 基本知识�?/strong> 1.1.1 人工�����的诞生及发展 1.1.2 人工�����的定�?/strong> 1.1.3 人工�����的研�I�内�?/strong> 1.1.4 人工�����研究的方法及途径 1.1.5 人工�����的研�I�及应用领域 1.2 例题分析 1.3 �l�习(f��n)�?/strong> 1.4 解题指导与习(f��n)题解�{?/strong> �W?�?知识表示�Ҏ(gu��)�� 2.1 基本知识�?/strong> 2.1.1 知识及其表示 2.1.2 一阶谓词逻辑表示�?/strong> 2.1.3 产生式表�C�法 2.1.4 语义�|�络表示�?/strong> 2.1.5 框架表示�?/strong> 2.1.6 面向对象的表�C�法 2.1.7 状态空间表�C�法 2.2 例题分析 2.2.1 一阶谓词公式表�C�知识的举例 2.2.2 语义�|�络表示知识举例 2.2.3 框架表示知识举例 2.2.4 状态空间表�C�知识�D�?/strong> 2.3 �l�习(f��n)�?/strong> 2.4 解题指导与习(f��n)题解�{?/strong> �W?�?���定性推理方�?/strong> 3.1 基本知识�?/strong> 3.1.1 谓词公式的永真性和可满���x�?/strong> 3.1.2 �|�换与合一 3.1.3 归结推理�Ҏ(gu��)�� 3.1.4 利用归结原理�q�行定理证明 3.1.5 应用归结原理�q�行问题求解 3.1.6 归结�q�程的控制策�?/strong> 3.2 例题分析 3.3 �l�习(f��n)�?/strong> 3.4 解题指导与习(f��n)题解�{?/strong> �W?�?不确定推理方�?/strong> 4.1 基本知识�?/strong> 4.1.1 不确定推理概�q?/strong> 4.1.2 可信度方�?/strong> 4.1.3 主观Bayes�Ҏ(gu��)�� 4.1.4 证据理论 4.2 例题分析 4.3 �l�习(f��n)�?/strong> 4.4 解题指导与习(f��n)题解�{?/strong> �W?�?状态空间搜索策�?/strong> 5.1 基本知识�?/strong> 5.1.1 盲目搜烦�{�略 5.1.2 启发式搜索策�?/strong> 5.2 例题分析 5.3 �l�习(f��n)�?/strong> 5.4 解题指导与习(f��n)题解�{?/strong> �W?�?机器学习(f��n) 6.1 基本知识�?/strong> 6.1.1 机器学习(f��n)概述 6.1.2 机器学习(f��n)�pȝ��的基本模�?/strong> 6.1.3 机械学习(f��n) 6.1.4 传授式学�?/strong> 6.1.5 �c�L��学习(f��n) 6.1.6 归纳学习(f��n) 6.1.7 ��Z��解释的学�?/strong> 6.1.8 ID3判定�?w��i)算�?/strong> 6.2 例题分析 6.3 �l�习(f��n)�?/strong> 6.4 解题指导与习(f��n)题解�{?/strong> �W?�?自然语言理解 7.1 基本知识�?/strong> 7.1.1 自然语言及其理解 7.1.2 词法分析 7.1.3 句法分析 7.1.4 语义分析 7.1.5 大规模真实文本的处理 7.2 例题分析 7.3 �l�习(f��n)�?/strong> 7.4 解题指导与习(f��n)题解�{?/strong> �W?�?专家�pȝ�� 8.1 基本知识�?/strong> 8.1.1 专家�pȝ��概述 8.1.2 专家�pȝ��的基本结�?/strong> 8.1.3 知识获取 8.1.4 专家�pȝ��的设计与建�?/strong> 8.1.5 专家�pȝ��的评�?/strong> 8.1.6 专家�pȝ��开发工�?/strong> 8.1.7 ��C��代专家系�l�的发展 8.2 例题分析 8.3 �l�习(f��n)�?/strong> 8.4 解题指导与习(f��n)题解�{?/strong> �W?�?���经�|�络与遗传算�?/strong> 9.1 基本知识�?/strong> 9.1.1 人工���经�|�络概述 9.1.2 ��Z��反向传播的网�l�模�?/strong> 9.1.3 Hopfield�|�络模型 9.1.4 遗传���法的概念与原理 9.2 例题分析 9.3 �l�习(f��n)�?/strong> 9.4 解题指导与习(f��n)题解�{?/strong> dy 0�?数据挖掘与Agent技�?/strong> 10.1 基本知识�?/strong> 10.1.1 数据挖掘的概念与研究内容 10.1.2 数据挖掘的功能与作用 10.1.3 数据挖掘的模型与���法 10.1.4 数据挖掘的过�E?/strong> 10.1.5 数据挖掘的研�I�热点与发展���势 10.1.6 Agent的定义与体系�l�构 10.1.7 多Agent�pȝ�� 10.1.8 面向Agent的��Y件技�?/strong> 10.1.9 Agent技术所面��(f��)的挑�?/strong> 10.2 例题分析 10.3 �l�习(f��n)�?/strong> 10.4 解题指导与习(f��n)题解�{?/strong> 附录A《计���机�U�学与技术》综合考试真题 附录B《计���机�U�学与技术》综合考试真题参考解�{?/strong>
参考文�?/strong> |
苏公�|�安�?32061202001004�?/p>
