A. 人工智能及其应用的目录

前沿学科的最精彩成就
代序－－计算机时代的脑力劳动机械化与科学技术现代化
第三版序
第二版序
前言
第1章绪论
1.1人工智能的定义与发展
1.1.1人工智能的定义
1.1.2人工智能的起源与发展
1.2人类智能的与人工智能
1.2.1智能信息处理系统的假设和认知的研究层次
1.2.2人类智能的计算机模似
1.3人工智能各学派的认知观
1.4人工智能的研究与应用领域
1.4.1问题求解
1.4.2逻辑推理与定理证明
1.4.3自然语言理解
1.4.4自动程序设计
1.4.5专家系统
1.4.6机器学习
1.4.7神经网络
1.4.8机器人学
1.4.9模式识别
1.4.10机器视觉
1.4.11智能控制
1.4.12智能检察
1.4.13智能调度与指挥
1.4.14分布式人工智能与Agent
1.4.15计算智能与进化计算
1.4.16数据挖掘与知识发展
1.4.17人工生命
1.4.18系统与语言工具
1.5本书概要
习题1
第2章知识表示与推理
2.1知识表示的一般方法
2.2图搜索策略
2.3一般搜索与推理技术
2.4A算法
2.5消解原理
2.5.1子句集的求取
2.5.2消解推理规则
2.5.3含有变量的消解式
2.5.4消解反演求解过程
2.5.5含状态项的回答语句的求取
2.6规则演绎系统
2.6.1规则正向演绎系统
2.6.2规则逆向演绎系统
2.6.3规则双向演绎系统
2.7产生式系统
2.7.1产生式系统的组成
2.7.2产生式系统的推理
2.7.3产生式系统举例
2.8系统组织技术
2.8.1议程表
2.8.2黑板法
2.8.3极小搜索法
2.9小结
习题2
第3章高级知识推理
3.1经典推理和非经典推理
3.2非单调推理
3.2.1缺省推理
3.2.2限定推理
3.2.3真值维持系统
3.3时序推理
3.3.1时间区间关系的表示
3.3.2各种约束关系算法
3.3.3时序关系表示和约束算法的拓广
3.4不确定推理
3.4.1不确定性的表示与度量
3.4.2不确定性的算法
3.5概率推理
3.5.1概率的基本性质和计算公式
3.5.2概率推理方法
3.6可信度方法
3.6.1知识不确定性的表示
3.6.2证据不确定的表示
3.6.3主观贝叶斯方法的推理算法
3.7可信度方法
3.7.1基于可信度的不确定性表示
3.7.2可信度方法的推理算法
3.8证据理论
3.8.1证据理论的形式化描述
3.8.2证据理论的不确定性推理模型
3.8.3推理示例
3.9小结
习题3
第4章计算智能
第5章专家系统
第6章机器学习
第7章自动规划
第8章Agent（艾真体）
第9章机器视觉
第10章自然语言理解
第11章智能控制
第12章人工智能的争论与发展望
参考文献
索引

B. 人工智能技术及应用的目录

序言
前言
第1章绪论
1.1人工智能的概念
1.2人工智能的学派与研究途径
1.3人工智能研究的内容与应用领域
1.4人工智能的发展
第2章人工智能基础知识
2.1符号智能与计算智能
2.2模糊理论
2.3人工神经网络
2.4进化计算
2.5模拟退火算法
2.6知识表示
2.7搜索原理
2.8基本的推理方法
2.9机器学习
第3章专家系统
3.1专家系统概述
3.2不确定性推理
3.3专家系统的开发工具与建造步骤
3.4专家系统实例
第4章智能控制
4.1简述
4.2专家控制
4.3模糊控制
4.4神经网络控制
4.5基于信息论的智能控制
第5章计算智能及其应用
5.1计算智能
5.2计算智能应用实例
第6章数据挖掘与智能决策
6.1数据挖掘
6.2分布式人工智能
6.3智能决策与群体决策
第7章智能制造
7.1智能制造的含义
7.2智能制造系统的特点
7.3智能制造研究的主要内容
7.4智能制造的支撑技术
7.5基于Agent的分布式网络化智能制造系统
7.6基于自治及合作的整子制造系统
第8章智能机器人
8.1机器人的原理
8.2智能机器人的传感与信息融合
8.3机器人的规划与控制
第9章综合集成智能系统
第10章智能系统及装备实例
参考文献

C. 人工智能原理及其应用的目录

第1章人工智能概述
1.1人工智能的定义及其研究目标
1.2人工智能的产生与发展
1.3人工智能研究的基本内容
1.4人工智能研究中的不同学派
1.5人工智能的研究和应用领域
1.6人工智能近期发展分析
习题1
第2章知识表示方法
2.1知识表示的基本概念
2.2一阶谓词逻辑表示
2.3产生式表示法
2.4语义网络表示法
2.5框架表示法
2.6过程表示法
习题2
第3章确定性推理
3.1推理的基本概念
3.2推理的逻辑基础
3.3自然演绎推理
3.4归结演绎推理
3.5基于规则的演绎推理
习题3
第4章搜索策略
4.1搜索的基本概念
4.2状态空间的盲目搜索
4.3状态空间的启发式搜索
4.4与/或树的盲目搜索
4.5与/或树的启发式搜索
4.6博弈树的启发式搜索
习题4
第5章计算智能
第6章不确定性推理
第7章机器学习
第8章自然语言理解
第9章分布智能
第10章先进专家系统
附录A人工智能实验
参考文献

D. 智能机器人的目录

第1章机器人概述
1.1机器人的定义
1.2机器人的发展历程
1.3智能机器人的关键技术
习题
第2章空间投影与射影几何学
2.1透视变换与射影几何学
2.2齐次坐标
2.3用齐次坐标表现运动
2.4射影变换
2.5射影变换与图像的形成
2.6射影几何学与复比
习题
第3章立体视觉与三维重构
3.1摄像机校正
3.2立体视觉
3.3从对象的移动来再现其外形
3.4立体视觉系统应用
习题
第4章图像处理与机器视觉
4.1图像处理
4.2机器视觉理论基础
4.3机器视觉与视觉跟踪
4.4图像形态学处理
习题
第5章主动视觉与目标跟踪
5.1主动视觉系统
5.2目标跟踪算法
5.3CAMShift跟踪算法
5.4结合颜色、特征点和运动预测的跟踪方法
5.5主动视觉系统控制
5.6主动视觉试验
习题
第6章智能机器人自主导航
6.1智能机器人导航
6.2局部导航
6.3视觉导航技术
6.4智能机器人运动学
6.5导航系统设计
习题
第7章智能机器人路径规划
7.1路径规划概述
7.2路径规划研究现状
7.3人工势场法
7.4栅格法
7.5路径规划的未来发展
7.6势场栅格法与动态路径规划
7.7局部导航方法
习题
第8章智能机器人设计与实现
8.1智能机器人的特点
8.2PC机与智能机器人
8.3智能机器人的控制器
8.4智能机器人的软件体系
习题
参考文献

E. 智能简史的目录

第1章 导言
第2章 我正在进行的工作
自传
我的工作
基因算法
神经系统进化
FPGA技术的应用
未来的任务和内理想
第3章 使人工容智能成为可能的关键技术
摩尔定律
可逆计算
纳米科技：分子级工程
人工胚胎形成学
进化工程学
自我装配
综合所有的技术
量子计算的人工智能
作为人脑科学工具的纲术技术
第4章 宇宙主义者
“全局”的论据
“科学宗教”的论据
“制造人工智能上帝”的论据
“人类奋斗”的论据
“经济动力”的论据
“军事动力”的论据
第5章 地球主义者
“自卫”的论据
“畏惧差异”的论据
“拒绝半机器人”的论据
“不可预知复杂性”的论据
“宇宙主义者的不体谅”的论据
第6章 人工智能的战争
第7章 人工智能时代
第8章 问题和解答
问题1．“时间问题——如果人工智能发展得太快以至于关于人工智能的辩论来不及展开将怎么办？”
问题2．“那么第三群体——半机器人是怎么回事呢？”
……
第9章 总结
术语表
参考文献
后记
编辑手记

F. 人工智能原理与应用的图书目录

第1章 绪论
1．1 什么是人工智能
1．1．1 智能的解释
1．1．2 人工智能的解释
1．1．3 计算机与人工智能
1．1．4 人类智能与人工智能
1．1．5 人工智能的研究目标
1．1．6 人工智能中的通用问题求解方法
1．2 人工智能的发展简史
1．3 人工智能的研究方法及基本内容
1．3．1 人工智能的研究方法
1．3．2 人工智能研究的基本内容
1．4 人工智能的基本技术
1．5 人工智能的主要研究领域及实践
1．5．1 人工智能的主要研究领域
1．5．2 人工智能实践
1．6 人工智能在中国
1．6．1 数学机械化
1．6．2 机器学习
1．6．3 自动推理
1．6．4 时间和空间知识表示和推理
1．6．5 自然语言处理
1．6．6 智能体技术及应用
1．6．7 图像识别
习题
第2章 知识及知识的表示
2．1 概述
2．1．1 知识的基本概念
2．1．2 知识表示
2．2 一阶谓词逻辑表示法
2．2．1 知识的谓词逻辑表示法
2．2．2 谓词逻辑表示知识举例
2．2．3 一阶谓词逻辑表示法的特点
2．3 产生式表示法
2．3．1 产生式的基本形式
2．3．2 产生式表示知识的方法
2．3．3 产生式系统的组成
2．3．4 产生式系统的推理方式
2．3．5 产生式系统应用举例
2．3．6 产生式表示法的特点
2．4 框架表示法
2．4．1 框架的构成
2．4．2 框架表示知识举例
2．4．3 框架系统的推理
2．4．4 框架表示法的特点
2．5 语义网络表示法
2．5．1 语义网络的概念及结构
2．5．2 语义网络的基本语义联系
2．5．3 语义网络表示知识的方法及步骤
2．5．4 语义网络知识表示举例
2．5．5 语义网络的推理过程
2．5．6 语义网络表示法的特点
2．6 面向对象表示法
2．6．1 面向对象的基本概念
2．6．2 面向对象的知识表示
2．6．3 面向对象的知识表示举例
习题
第3章 经典逻辑推理
3．1 概述
3．1．1 推理定义
3．1．2 推理方式及分类
3．2 推理的逻辑基础
3．2．1 谓词公式的解释
3．2．2 谓词公式的等价性与永真蕴含性
3．2．3 置换与合一
3．2．4 谓词公式的范式
3．3 产生式系统推理
3．3．1 产生式系统的基本结构
3．3．2 推理方向
3．3．3 冲突消解策略
3．4 自然演绎推理
3．4．1 自然演绎推理的基本概念
3．4．2 利用演绎推理解决问题
3．5 归结演绎推理
3．5．1 子句集及其化简
3．5．2 Herbrand理论
3．5．3 Robinson归结原理
3．5．4 应用归结原理证明问题
3．5．6 用归结原理求解问题
3．5．7 归结策略
习题
第4章 不确定性推理
4．1 不确定性推理中的基本问题
4．2 不确定性推理方法分类
4．3 概率方法
4．3．1 经典概率方法
4．3．2 Bayes定理
4．3．3 逆概率方法的基本思想
4．3．4 逆概率方法的优缺点
4．4 主观Bayes方法
4．4．1 知识不确定性的表示
4．4．2 证据不确定性的表示
4．4．3 不确定性的传递算法
4．4．4 结论不确定性的合成算法
4．4．5 例子
4．4．6 主观Bayes方法的主要优缺点
4．5 可信度方法
4．5．1 可信度概念
4．5．2 C-F模型
4．5．3 可信度方法应用举例
4．6 证据理论
4．6．1 基本概念
4．6．2 D-S理论
4．6．3 知识的不确定性的表示
4．6．4 证据的不确定性的表示
4．6．5 例子
4．6．6 证据理论的主要优缺点
习题
第5章 搜索问题求解
5．1 基本概念
5．2 状态空间搜索
5．2．1 问题的状态空间表示
5．2．2 状态空间的穷搜索法
5．2．3 启发式搜索法
5．3 问题归约法
5．3．1 问题归约描述
5．3．2 与或图表示
5．3．3 AO*算法
5．4 博弈树搜索
5．4．1 极大极小过程
5．4．2 α-β过程
习题
第6章 遗传算法
6．1 遗传算法简介
6．1．1 遗传算法的起源
6．1．2 遗传算法的基本思想
6．1．3 遗传算法的主要特点
6．1．4 遗传算法的应用
6．2 函数优化实例
6．2．1 问题描述
6．2．2 种群的初始化
6．2．3 选择策略
6．2．4 遗传算子
6．3 基本遗传算法
6．3．1 编码表示
6．3．2 适应度函数
6．3．3 选择策略
6．3．4 遗传算子的设计
6．4 遗传算法的应用举例
6．4．1 函数最优化问题
6．4．2 旅行商问题
6．4．3 排课表问题
习题
第7章 人工智能在教育教学领域中的应用
7．1 遗传算法在教育教学领域中的应用
7．1．1 基于遗传算法的智能组卷策略
7．1．2 基于遗传算法和模糊综合评价的课堂效果评价方
7．1．3 基于遗传算法的网络教学资源共享优化调度
7．2 专家系统在教育教学领域中的应用
7．2．1 智能教学专家系统的形式化模型
7．2．2 计算机编程辅助教学专家系统的构建
7．2．3 专家系统在计算机辅助教学系统中的应用
7．2．4 智能计算机辅助教学系统中学生模型库的设计
7．2．5 计算机智能导师系统的知识表示
7．3 数据挖掘在教育教学领域中的应用
7．3．1 数据挖掘在本科教学评估中的应用
7．3．2 关联规则挖掘在学分制教学管理中的应用
7．3．3 多维关联规则挖掘在高校就业领域中的应用
7．4 神经网络在教育教学领域中的应用
7．4．1 神经网络在教学工作水平评估中的应用
7．4．2 基于BP神经网络的编译原理学绩评估方法
附录简单函数优化的遗传算法C代码
参考文献

G. 游戏开发中的人工智能的图书目录

前言 .
第一章 游戏人工智能简介
定性与非定性ai
现有的游戏ai技术
游戏ai的未来
第二章 追逐和闪躲
基本的追逐和闪躲
视线追逐
砖块环境中的视线追逐
拦截
第三章 移动模式
标准算法
砖块环境中的移动模式
仿真物理环境中的移动模式
第四章 群聚
基本群聚
群聚实例
避开障碍物
跟随领头者
第五章 以势函数实现移动
.游戏软件ai中如何使用势函数？
追逐闪躲
避开障碍物
成群结队
关于最佳化的建议
第六章 基本路径寻找及航点应用
基本的路径寻找
以面包屑寻找路径
遵循路径走
沿着墙走
航点导航
第七章 a路径寻找算法
定义搜寻区域
开始搜寻
记分
搜寻死路
地形成本
影响力对应
其他信息
第八章 描述式ai及描述引擎
描述机制技巧
描述对手属性
脚本的基本分析
描述对手行为
描述口语互动
描述事件
其他信息
第九章 有限状态机 ..
状态机的基本模型
设计有限状态机
蚂蚁实例
其他信息
第十章 模糊逻辑
如何在游戏中使用模糊逻辑？
模糊逻辑基础
控制实例
威胁评估实例
第十一章 规则式ai
规则系统基础
对战游戏攻击预测
其他信息
第十二章 概率概论
如何在游戏中使用概率？
何谓概率？
概率规则
条件概率
第十三章 不确定状态下的决策：贝叶斯技术
何谓贝叶斯网络？
设置陷阱？
宝物何在？
空战或陆战
功夫游戏
其他信息
第十四章 神经网络
分析神经网络
训练
编写神经网络的程序
用大脑解决追逐和闪躲之决策
其他信息
第十五章 遗传算法
演化过程
植物生命的演化
遗传在游戏开发中的应用
其他信息
附录 向量的运算
索引 ...

H. 高级人工智能的目录

《智能科学技术著作丛书》序
前言
第1章 绪论
1.1 人工智能的渊源
1.2 人工智能的认版知问题
1.3 思维的层次权模型
1.4 符号智能
1.5 人工智能的研究方法
1.6 自动推理
1.7 机器学习
1.8 分布式人工智能
1.9 人工思维模型
1.10 知识系统
习题
第2章 人工智能逻辑
2.1 概述
2.2 逻辑程序设计
2.3 非单调逻辑
2.4 封闭世界假设
2.5 默认逻辑
2.6 限制逻辑
2.7 非单调逻辑NML
2.8 自认知逻辑
2.9 真值维护系统
2.10 情景演算的逻辑基础
2.11 框架问题
2.12 动态描述逻辑DDL
习题
第3章 约束推理
第4章 定性推理
第5章 基于范例推理
第6章 概率推理
第7章 归纳学习
第8章 类比学习
第9章 解释学习
第10章 粗糙集
第11章 支持向量机
第12章 关联规则
第13章 知识发现
第14章 分布智能
第15章 进化计算
第16章 人工生命

I. 人工智能智能系统指南的目录

出版者的话
专家指导委员会
译者序
序
第2版序
致谢
第1章 基于知识的智能系统概述
1.1 智能机器概述
1.2 人工智能发展历史
1.3 小结
复习题
参考文献
第2章 基于规则的专家系统
2.1 知识概述
2.2 规则是一种知识表达技术
2.3 专家系统研发团队中的主要参与者
2.4 基于规则的专家系统的结构
2.5 专家系统的基本特征
2.6 前向链接和后向链接推理技术
2.7 实例
2.8 冲突的解决方案
2.9 基于规则的专家系统的优缺点
2.10 小结
复习题
参考文献
第3章 基于规则的专家系统的不确定管理
3.1 不确定性简介
3.2 基本概率论
3.3 贝叶斯推理
3.4 FORECAST：贝叶斯证据累积
3.5 贝叶斯方法的偏差
3.6 确定因子理论和证据推理
3.7 FORECAST：确定因子的应用
3.8 贝叶斯推理和确定因子的比较
3.9 小结
复习题
参考文献
第4章 模糊专家系统
4.1 概述
4.2 模糊集
4.3 语言变量和模糊限制语
4.4 模糊集的操作
4.5 模糊规则
4.6 模糊推理
4.7 建立模糊专家系统
4.8 小结
复习题
参考文献
参考书目
第5章 基于框架的专家系统
5.1 框架简介
5.2 作为知识表达技术的框架
5.3 基于框架系统中的继承
5.4 方法和守护程序
5.5 框架和规则的交互
5.6 基于框架的专家系统实例：Buy Smart
5.7 小结
复习题
参考文献
参考书目
第6章 人工神经网络
6.1 人脑工作机制简介
6.2 作为简单计算元素的神经元
6.3 感知器
6.4 多层神经网络
6.5 多层神经网络的加速学习
6.6 Hopfield神经网络
6.7 双向相关记忆
6.8 自组织神经网络
6.9 小结
复习题
参考文献
第7章 进化计算
7.1 进化是智能的吗
7.2 模拟自然进化
7.3 遗传算法
7.4 遗传算法如何工作
7.5 实例：用遗传算法来维护计划
7.6 进化策略
7.7 遗传编程
7.8 小结
复习题
参考文献
参考书目
第8章 混合智能系统
8.1 概述
8.2 神经专家系统
8.3 神经模糊系统
8.4 ANFIS：自适应性神经模糊推理系统
8.5 进化神经网络
8.6 模糊进化系统
8.7 小结
复习题
参考文献
第9章 知识工程和数据挖掘
9.1 知识工程简介
9.2 专家系统可以解决的问题
9.3 模糊专家系统可以解决的问题
9.4 神经网络可以解决的问题
9.5 遗传算法可以解决的问题
9.6 混合智能系统可以解决的问题
9.7 数据挖掘和知识发现
9.8 小结
复习题
参考文献
术语表
附录 人工智能工具和厂商

J. 中国人工智能进展的目录

上册
特邀报告
生物世界的自组织现象与可能的机理
关于知识更新的演算系统
仿生模式识别新进展
仿生模式识别新进展
自然计算
人工智能研究的新方向——网络化智能
智能制造：回顾与展望
机制主义：人工智能的统一理论
广义智能学
论智能的研究
机器学习研究进展
对智能科学逻辑基础研究的战略思考
基于粗糙集理论的不确定性信息处理研究
拉马克进化、班德文效应与自然计算
论文
人工智能的基础理论
从脑可塑性与认识可塑性看人工智能的研究取向
对影响驾驶操作的言语交流任务的探讨
基于自然观的人工智能MAEI模型的研究
基于一级泛与运算模型的命题模糊逻辑
常识推理中一种分层隔离矛盾的修正策略
一种心理情绪状态网络的学习机制
人工情才与人工心理
变论域模糊控制在一类非线性问题中的研究
主机环境中的数据挖掘的研究
一种大规模呼叫图最大团发现算法
协调试人工智能研究
本体映射研究
八识与数字化世界
论智科学的理论信息学基础
语义Web上本体与规则
一种基于改进模糊C均值算法的去噪声建模方法
知识激活理论的统一集建模初探
一种新的数据清洗方法的研究与实现
面向信息系统的本体建模方法
基于大型样本笔迹库的笔迹信息挖掘
基于伪相关反馈的主动模样例挑选
人工智能的极限
自然计算与计算主义
知识工程与分布智能
机器学习
神经网络与计算智能
粗糙集与软计算
模糊集和模糊设计
可拓工程
下册
集对分析
机器感知与虚拟现实
智能机器人
智能控制与智能管理
自然语言处理与理解
生物信息学与人工生命
智能CAD与数字艺术
智能系统工程
机器人足球
计算机辅助教育和人工智能教育
智能能制造
智能交通和智能电力