第章 绪
工智定义
类然智（类智）伴着类活动时时处处存类许活动棋竞技解算题猜谜语进行讨编制计划编写计算机程序甚驾驶汽车骑行车等需智果机器够执行种务认机器已具某种性质工智科学学科背景学者工智理解提出观点称观点符号义连接义行义等者做逻辑学派仿生学派生理学派哲学家类思维非类思维研究工作已进行两千年然没获满意解答
智智类理解学事物力者说智思考理解力做事力种定义：智种应知识处理环境力目标准衡量抽象思考力
智机器智机器种够呈现出类智行机器种智行类脑考虑问题创造思想种定义：智机器种够确定环境中执行种拟务达预期目标机器
工智（学科）长期工智研究者认：工智（学科）计算机科学中涉研究设计应智机器分支期目标研究机摇模仿执行脑某智力功开发相关理技术
年许工智智系统研究者认：工智（学科）智科学中涉研究设计应智机器智系统分支智科学门计算机科学行学科工智底属计算机科学智科学需段时间探讨实践实践检验真理标准实践做出权威回答
工智（力）智机器执行通常类智关智行智行涉学感知思考理解识判断推理证明通信设计规划行动问题求解等活动
什工智试学科力两方面加说明
学科角度：工智计算机科学中涉研究设计应智机器分支期目标研究机器模仿执行脑某智功开发相关理技术力角度：工智智机器执行通常类智关功判断推理证明识感知理解设计思考规划学问题求解等思维活动
工智发展程中思想思潮起项作
控制父维纳1940年张计算机五原开始考虑计算机脑样工作系统创建控制根理机桢系统完全进行运算记忆
帕梅拉·麦考达克著名工智历史研究机器思维(MachineWhoThink1979)中指出：复杂机械装置智佪存着长期联系
著名英国科学家图灵称工智父图灵仅创造简单通非数字计算模型直接证明计算机某种理解智方法工作提出著名图灵测试
数理逻辑19世纪末起获迅速发展20世纪30年代开始描述智行计算机出现计算机实现逻辑演绎系统
1943年生理学家麦卡洛克(McCulloch)数理逻辑学家皮茨(Pitts)创立脑模型MP模型6070年代联结义尤感知机(perceptron)代表脑模型研究出现热泭]控制思想早
4050年代成时代思潮重部分影响早期工智工作者6070年代控制系统研究取定进展播智控制智机器种子
什够机器（计算机）模仿智
物理符号系统假设：系统果够表现出智必定执行输入符号输出符号存储符号复制符号建立符号结构条件性迁移6种功反系统果具6种功够表现出智（类具智）
物理符号系统假设伴3推推然具智（）定物理符号系统推二然计算机物理符号系统定够表现出智推三然物理符号系统计算机物理符号系统够计算机模拟活动
现工智学派认知观什
符号义(Symbolisms)称逻辑义(Logicism)心理学派(Psychlogism)计算机学派(Computerism)［原理物理符号系统（符号操作系统）假设限合理性原理］认认知基元符号认知程符号操作程认物理符号系统计笋机物理符号系统够计算机模拟智行知识信息种形式构成智基础工智核心问题知识表示知识推理知识运
联结义(Connectionism)称仿生学派(Bionicsism)生理学派(Physiologism)［原理神网络神悯络间连接机制学算法］认思维基元神元符号处理程认脑电脑提出联结义脑工作模式千取代符号操作电脑工作模式
行义(Actionism)称进化义(Eovlutionism)控制学派(Cyberneticsism)［原理控制感知动作型控制系统］认智取决千感知行动认智需知识需表示需萝推理工智象类智样逐步进化智行现实世界中周围环境交互作表现出符号义联结义真实世界客观事物描述智行工作模式简化抽象真实反映客观存
工智研究目标
前面学科力定义工智时指出： 工智期研究目标千研究机器模仿执行脑某智力功开发相关理技术智力功涉学感知思考理解识判断推理证明通信设计规划行动问题求解等活动
工智般研究目标：(1 ) 更理解类智通编写程序模仿检验关类智理( 2 ) 创造灵巧程序该程序够执行般需类专家实现务
般工智研究目标分期研究目标远期研究目标两种工智期研究目标建造智计算机代类某智力活动工智远期目标动机模仿类思维活动智力功
工智研究基容
工智学科着十分广泛极丰富研究容工智研究者角度工智研究容进行分类例基脑功模拟基认知观基应领域应系统基系统结构支撑环境等工智研究容进行全面系统介绍较困难没必
工智研究基容包括：认知建模知识表示知识推理知识应机器感知机器思维机器学机器学智系统构建
工智研究方法
研究者专业研究领域智质理解异形成工智学派采研究方法符号义连接义行义相应工智研究方法功模拟法结构模拟法行模拟法
工智计算方法
基符号逻辑工智学派强询基知识表示推理强调计算非没计算图搜索谓词演箕规运算属广义计算显然计算传统采数理方程状态方程差分方程传递函数脉传递函数矩阵方程等数值分析计算根区着T智发展出现种新智计算技术 模糊计算神计算进化计算免疫计算粒子群计算等算法基础数值分析计算方法
层次认知行进行研究
心理活动高层级思维策略中间层初级信息处理低层级生理程相应计绑机程序语言硬件研究认知程务探求高层次思维决策初级信息处理关系计算机程序模拟思维策略水计算机语言模拟初级信息处理程
工智耍研究应领域什中新研究热点
问题求解（棋程序）逻辑推理定理证明（四色定理证明）然语言理解动程序设计专家系统机器学神网络机器学（星际探索机器）模式识（手写识汽车牌识指纹识）机器视觉（机器装配卫星图处理）智控制智检索智调度指挥（汽车运输高度列车编组指挥）系统语言工具新研究热点：分布式工智Agent计绑智进化计算数挖掘知识发现（超市市场商品数分析）工生命
第二章 知识表示方法
章讨知识表示问题工智研究核心问题知识表示新方法混合表示方法研究然许工智专家学者感兴趣研究方适选择正确知识表示方法极提高工智问题求解效率总希够行效知识表示方法解决面问题
知识表示方法章介绍中7 种图示法公式法结构化方法陈述式表示程式表示等
状态空间法种基千解答空间问题表示求解方法状态操作符基础利状态空间图表示时某初始状态开始次加操作符递增建立起操作符试验序列 直达目标状态止状态空间法需扩展节点容易出现组合爆炸适表示较简单问题
问题约法目标（ 解决问题）出发逆推理通系列变换初始问题变换子问题集合子子问题集合直约原问题集合原问题解直接解决初始问题图效说明问题约法求解途径问题约法够状态空间法更效表示问题状态空间法问题约法种特例问题约法图中包含节点节点状态空间法中含节点
谓词逻辑法采谓词合式公式阶谓词演算解决问题变证明问题然采消解定理消解反演证明新语句已知正确语句导出证明新语句正确谓词逻辑种形式语言够数学中逻辑证符号化谓词逻辑法常表示方法混合 灵活方便表示较复杂问题
语义网络种结构化表示方法节点弧线链线组成节点表示物体概念状态弧线千表示节点间关系语义网络解答推理匹配具明确结果新语义网络语义网络表示元关系扩展表示更复杂问题
框架种结构化表示方法框架通常指定事物方面槽组成槽拥干侧面侧面拥干值数实系统必须时许框架联成框架系统框架表示已获广泛应然非问题框架表示
体概念化显式规范说明表示体定义享概念化形式规范说明章述体基概念 讨体组成分类建模体种框架更效表示方法
程种知识程式表示某关问题领域知识方法起隐式表示问题求解程程表示程序描述问题具高问题求解效率千知识隐含程序中难操作 适范围较窄
间题许表示方法特定间题表示方法较效表示方法适者表示方法
表示求解较复杂问题时采单知识表示方法远远够必须采种方法混合表示例综合采框架体语义网络谓词逻辑程表示方法（两种） 研究问题获更效解决
外选择知识表示方法时考虑程序设计语言提供功特点便够更描述表示方法
第三章 确定性推理
章讨知识搜索推理工智研究核心问题问题研究十分活跃乏高层次研究课题正知识表示样知识搜索推理众方法问题采搜索策略中较效适合具体问题
应盲目搜索进行求解程中般＂盲目穷举运特信息盲目搜索包括宽度优先搜索深度优先搜索等代价搜索等中界深度优先搜索某种意义讲具定启发性搜索效率般说界深度优先搜索较宽度优先搜索次深度优先搜索较差果解宽度优先搜索深度优先搜索定够找解答付出代价界深度优先搜索丢失某解
启发式搜索讨序搜索（优先搜索）优搜索A·算法盲目搜索启发式搜索运启发信息引某准验重新排列OPEN表中节点序搜索着某认希前区段扩展正确选择估价函数千寻求代价路径解树关重启发式搜索盲目搜索效应较普遍
求解问题时问题表示证明问题定理然消解原理消解反演程证明证明时采推理规进行正搜索希够问题（定理）终获证明种策略采反演方法证明某定理否定成立首先假定该定理否定正确接着证明公理假定定理否定组成集合成立导致矛盾结该定理否定成立证明该定理必定成立种通证明定理否定成立方法做反演证明
问题搜索正搜索逆搜索混合两搜索方进行搜索双搜索两方搜索边域某种形式会合时搜索成功告终
规演绎系统采IFTHEN规求解问题中IF前项前提THEN项结推理方式规演绎系统分3种正规演绎系统逆规演绎系统双规演绎系统正规演绎系统事实目标进行操作状况条件动作进行推理IFTHEN方进行推理称种推理规正推理规F规F规应图结构图结构发生变化直求目标止时图包含终止目标节点求解程求目标解图成功结束目标节点目标子句等价
逆规演绎系统THENIF进行推理目标动作事实状况条件进行推理称种推理规逆推理规B规B规应千图结构发生变化直求某含终止事实节点致解图成功终止逆规演绎系统够处理形式目标表达式较普遍应
正规演绎系统逆规演绎系统具局限性前者够处理意形式事实表达式适文字析取组成目标表达式者够处理意形式目标表达式适文字合取组成事实表达式双规演绎系统组合正逆两种规演绎系统优点克服缺点具更高搜索求解效率双组合系统建立正反两系统相结合基础综合数库表示目标表示事实两图组成分F规B规扩展修正图结构两图结构间某适交接处出现匹配时求解成功系统停止搜索
规演绎系统密切关系产生式系统总数库产生式规控制策略3部分组成产生式系统推理分正推理逆推理双推理3种形式章讨非单调推理非单调推理够处理适合谓词逻辑表示知识够较处理完全信息断变化情况求解复杂问题程中生成假设具较效求解效率缺省推理正确性维持系统TMS非单调推理两种技术
第四章 非典推理
确定性推理方法许情况法解决面现实问题需应确定性推理等高级知识推理方法包括非单调推理时序推理确定性推理等属非典推理
42节起阐述确定性推理确定性表示推理进行般叙述4节分介绍概率推理(4 3节）观贝叶斯方法(44节）信度方法(4 5节）证理(4 6节）
确定性推理种建立非典逻辑基础基确定性知识推理确定性初始证出发通应确定性知识推出具定程度确定性合理结
顾名思义概率推理应概率基性质计算方法进行推理具较强理基础较数字描述概率推理采贝叶斯公式进行计算
千许实际问题直接应贝叶斯公式计算种相关概率难实现贝叶斯公式基础提出观贝叶斯方法建立精确推理模型应观贝叶斯方法表示知识确定性证确定性通CP 公式初始证进行推理通EH 公式推理中间结证进行推理求概率函数解析式观贝叶斯方法已专家系统（PROSPECTOR)中成功应
信度方法确定性理基础结合概率等提出种精确推理模型信度方法表示确定时引入信度子信增长度信增长度等概念种信度方法推理算法组合证确定算法确定性传递算法独立证推出假设合成算法等4 5 节详细讨算法举例加证明
4 6 节讨种确定性推理方法——证理称DS 理该理集合表示问题证理中充分利概率分配函数信函数似然函数等描述处理知识确定性4 6节首先述函数进行定义研究性质举例说明函数值定义证明信函数似然函数关系计算概率分配函数正交等接着出特殊概率分配函数该函数基础建立具体确定性推理模型举例说明证理推理程计算出结确定性
章介绍讨确定性推理方法外性理模糊推理等方法限篇幅方法予介绍方法（模糊推理等）书续章节中进行叙述
第五章 计算智
计算智含义什涉研究分支
贝兹德克认计算智取决制造者提供数值数赖知识计算智智力低层认知研究领域神计算模糊计算进化计算工生命
试述计算智CI工智AI生物智BI关系
计算智智力低层认知取决数值数赖知识工智计算智基础引入知识产生智力中层认知生物智尤类智高层智CI包含AI包含BI
工神网络发展前景应领域
工神网络具关重特性：(1)行分布处理适实时动态处理(2)非线性映射处理非线性问题带新希(3)通训练进行学适训练神网络具纳全部数力够解决数学模型描述规难处理问题(4)适应集成神网络强适应信息触合力时输入显控制信号实现信息悚成融合适复杂规模变显系统(5)硬件实现超规模栠成电路实现硬件已问世神网络成具快速规模处理力限络
生物神元
生物神元数神元细胞体(cellbodysoma)突(process)两部分组成突分两类轴突(axon)树突(dendrite)轴突突出部分长度达lm神元输出发送相连接神元树突突出部分般较短分枝神元轴突相连接收神元生物信号
轴突未端树突进行信号传递界面称突触(synpase)通突触神元发送信息某突触刺激促神元触发(fire)神元愉入总效应达闾值电开始工作时神元产生全强度输出窄脉细胞体轴突进入轴突分枝时神元称触发突触神元轴突脉转化神元兴奋抑制学发生突触附
脑约含10^1110^12神元神元约10^310^4突触神元通突触形成网络传递神元间兴奋抑制脑全部神元构成极复杂拓扑网络群体实现记忆思维
工神网络结构
工神网络结构工神网络神元模型构成神元具单输出够神元连接存许输出连接方法种连接方法应连接权系数
工神网络结构分2类：递（反馈）网络神元轴出反馈层前层神元信号够正反流通Hopfield网络Elmman网络Jordan网络代表前馈网络具递阶分层结构层神元间存互连层级组成输入层输出层信号通单连接流通神元层连接层存层神元间连接层感知器(MLP)学矢量量化网络(LVQ)脑模型连接控制网络(CMAC)数处理方法网络(GMDH)代表
工神网络学算法
工神限络学镜法：指导式（师）学根期实际网络偷出间差调整神元连接强度权包括Delta规广义Delta规反传播算法LVQ算法非指导（导师）学训练程中神网络动适应连接权便相似特征输入模式分组聚媒包括Kohonen算法CarpenterGrossberg适应谐振理(ART)强化学师学种特例需老师出目标输出评员评介定输入相应神网络输出优度例遗传绰法(GA)
神网络知识表示
传统工智系统中方法知识显式表示神网络中知识表示种隐式表示方法神网络系统中知识神网络应权图邻接矩阵阙值蜇表示
神网络表示种方法 里仅仅邻接矩阵例千网络表示 相应运算处理方法改变年学者神网络权值结构统编码表示成维量 结合进化算法进行处理取效果
神网络知识推理
基神网络知识推理实质已训练成熟网络基础未知样进行反应者判断神网络训练网络训练样规律学程 网络进行训练目网络模型训练样外数具正确映射力通常定义神网络泛化力称推广力 指神网络训练完成输入训练样外新数时获正确输出力
泛化特性工神网络应程中表现出 网络设计建模程决定质说插泛化外推泛化 泛化特
性坏取决工神网络否训练样中找部真正规律影响泛化力素： 心训练样质量数量 ＠网络结构 ＠问题身复杂程度
神网络训练次数称神网络学时间试验结果出 定范陨 训练次数增加提高神网络泛化力然．神网络训练程中常出现种拟合现象误差逐渐减达某定值 会出现网络训练样外测试样误差反开始增加情况网络训练 训练误差越越实际出发提高训练样外数映射力泛化性
基神网络推理通网络计算实现户提供初始证作网络输入通网络计算终输出结果例出网络推理致程般说 正网络推理步骤：( 1 )已知数输入网络输入层节点( 2 ) 利特性函数分计算网络中层输出计算中 前层输出作层关节点输入 逐层进行计算 直计算出输出层输出值(3) 阙值函数输出层输出进行判定输出结果
模糊推理膜糊推理方法
模糊推理建立模糊逻辑基础种确定性推理方法二值逻辑三段基础发展起模糊判断前提动模糊语言规推导出似模砌判断结
许模糊推理方法Zadeh法中2种重模糊推理规：广义取式（肯定前提）假言推理法(GMP)广义拒式（否定结）假言推理法(GMT)分简称广义前推理法广义推理法
模糊判决膜糊判决方法
推理模糊集合中取相代表模糊集合单值程称解模糊模糊判决常模糊判决方法：重心法隶属度法系数加权均法隶属度限幅元素均法
进化计算出发点
优化然界进化核心物种着然界进化断优化身结构适应然变化模仿生物建立功强算法进运复杂优化问题进化计算包括遗传算法进化策略进化编程遗传编程
进化算法原理：通点出发步搜索全局优解进化算法中点称体体构成群体进化算法选定初始群体出发通断迭代逐步改进前群体直收敛全局优解满意解种群体迭代进化思想优化问题求解提供种全新思路
遗传算法基原理遗传算法求解步骤
遗传算法模仿生物遗传学然选择机理通工方式构造类优化搜索算法生物进化程进行种数学仿真进化计算种重形式
求解步骤：
(1) 机产生确定长度特征字符串组成初始种群体
(2) 该字符串种群迭代执行步步骤[l]步骤[2]直满足停止准止：[l]计算种群中体字符中适应值[2]应复制交叉变异等遗传算子产生代种群
(3) 代中出现体字符指定遗传贺法执行结果结果表示问题解
遗传算法进化策略进化编程
关系：模拟生物界然进化程建立兽棒性计算机算法
区：进化策略进化编程变异作搜索算子标准遗传算法中变异处千次位置交叉遗传法起重作进化编程中完全省进化策略中适应结合起重作标准遗传算法进化编程强调机选择机制重性进化策略选择完全确定进化策略进化编程确定某体排选择外标准遗传算法体指定非零选择概率
工生命
工生命研究够演示出然生命系统特征行造系统通计算机机器类似生命行进行综合研究便传统生物科学起互补作具然生命现象特征造系统称工生命
什研究工生命
具重科学意义广泛应价值：(I)开发基工生命工程技术新方法新系统新产品(2)然生命研究提供新模型新工具新环境(3)延伸类寿命减缓衰老防治疾病(4)扩展然生命实现工进化优生优育(5)促进生命学信息学系统科学交叉发展
工生命研究容研究方法
研究容致分两类：l)构成生物体部系统包括脑神系统分泌系统免疫系统遗传系统酶系统代谢系统2)生物体群体外部系统包括环境适应系统遗传进化系统
研究方法分两类：l)信息模型法根部外部系统表现出生命行建造信息模型2)工作原理法：生命行显示律分散非线性行工作原理混沌分形基础研究工生命机理
群智粒群优化概述
类生物间信息享常常提供种进化优势猜想成研究种群智系统基础群(swarm)定义某种交互作组织agent结构集合群智计算研究中群体组织包括蚂蚁白蚁蜜蜂黄蜂鱼群鸟群等群体中体结构简单集体行变相复杂
粒群优化算法种基群体搜索算法建立模拟鸟群社会基础粒群优化中称粒子体通超维搜索空间流动粒子搜索空间中位置变化体成功超体社会心理意基础群中粒子变化受邻粒子（体）验知识影响粒子搜索行受群中粒子搜索行影响见粒群优化种生合作算法建立种社会行模型结果：搜索程中粒子机回搜索空间中原先成功区域
蚁群算法基原理
蚁群算法受真实蚁群行研究启发提出单昆虫行极简单单简单体组成群体表现出极复杂行批蚂蚁组成蚁群集体行便表现出种信息正反馈现象：某路径走蚂蚁越者选择该路径概率越
蚁群箕法源千然界中蚂蚁寻找蚁巢食物食物回蚁巢短路径方法研究种行算法＂蚂蚁＂均独立行动没监督机构种合作算法群体行进行寻优种鲁棒算法算法稍作修改求解组合优化问题
章总结
章开始讨计算智问题 神计算模糊计算进化计算工生命群优化作计算智研究领域研究领域体现出生命科学信息科学紧密结合广义工智力图研究模仿类动物智（类思维程智力行）重进展
计算智理解智力低层认知取决千数值数赖知识工智计算智基础引入知识产生智力中层认知生物智 尤类智 高层智说CI in AI in BI
神网络基元神元具输入输出神元间带权连接输入信号助激励函数输出
工神网络分递（反馈） 网络层（ 前馈）网络两种基结构学算法工神网络采师（ 监督式） 学师（ ） 学两种时 强化（ 增强） 学单独进行讨 实际 强化学做师学特例工神网络模型种类 中反传播网络Ho pfield 网络应更广泛工神网络进行知识表示推理工神网络已获较广泛应
章讨模糊集合模糊逻辑种定义运算研究模糊推理模糊推理模糊判断前提 采模糊语言规 推导出似
模糊判断结中 Zadeh 推理方法成熟普遍运Zadeh 推理广义前推理广义推理两种方法
通模糊推理模糊集合隶属函数该模糊集合中选取代表该集合单值程做解模糊模糊模糊判决常模糊判决方法重心法隶属度法系数加权均法隶属度限幅元素均法等
神网络基础神计算模糊逻辑基础模糊计算建立数值计算计算智重组成部分
进化计算遵循然界优胜劣汰适者生存进化准 模仿生物群体进化机制处理复杂系统优化问题
遗传算法模仿生物遗传学然选择机理通工方式构造类搜索算法生物进化程种数学仿真进化计算重形式章分析遗传算法原理框架遗传算法编码解码遗传算法遗传算子遗传算法执行程执行实例
工生命计算智研究新领域试图采工方法建造具然生命现象特征造系统章纳出然生命特征作工生命研究追求目标工生命研究容包括构成生物体部系统生物体生存外部系统 涉生命现象仿生系统建模仿真进化动力学计算理工具工生命应等研究方法信息模型法工作原理法两种 具体研究途径工程技术生物科学两方面工生命研究具诱发展前景广泛应领域已工脑计算机病毒计算机进程细胞动机工核昔酸等课题研究取突破性进展
粒群优化算法种基群体搜索算法 建立模拟鸟群社会基础粒群优化中 称粒子体通超维搜索空间 流动粒子搜索空间中位置变化体成功超体社会心理意基础粒子搜索行受群中粒子搜索行影响见粒群优化种生合作算法建立种社会行模型结果： 搜索程中 粒子机回搜索空间中原先成功区域粒群优化算法体佳算法全局佳算法局部佳算法三种年研究算法改进 中包括改善收敛性提高适应性
生物进化仿生学角度出发 研究蚂蚁寻找食物路径然行 提出蚁群算法该方法求解TSP 问题分配问题调度等问题 取较结果蚁群算法已显示出求解复杂优化问题特离散优化问题方面优势 种发展前景计算智方法
第六章 专家系统
专家系统特点优点
专家系统种模拟类专家解决领域问题智计算机程序系统部含星某领域专家水知识验够利类专家知识解决问题方法处理该领域问题说专家系统具星专门知识验程序系统应工智技术计算机技术根某领域专家提供知识验进行推理判断模拟类专家决策程边解决需类专家处理复杂问题
特点：(l)启发性专家系统运专家知识验进行推理判断决策(2)透明性专家系统够解释身推理程回答户提出问题便户够解推理程提高专家系统信赖感(3)灵活性专家系统断增长知识修改原知识断更新
优点：(l)专家系统够高效率准确周迅速知疲倦进行工作(2)专家系统解决实际问题时受周围环境影响遗漏忘记(3)专家专长受时间空间限制便推广珍贵稀缺专家知识验(4)专家系统够促进领域发展领域专家专业知识验总结精炼够广泛力传播专家知识验力(5)专家系统够汇集领域专家知识验写作解决重问题力拥更渊博知识甲丰宫验甲强工作力(6)军事专家系统水国家国防现代化重标志(7)专家系统研制应具巨济效益社会效益(8)研究专家系统够促进整科学技术发展专家系统工智领域发展起促进作科技济国防教育社会民生活产生极深远影呴
专家系统构成部分
(I)知识库知识库千存储某领域专门知识包括事实行操作规等
(2)综合数库综合数库称全局数库总数库存储领域问题厨师数推理程中中间数（信息）处理象事实
(3)推理机推理机记忆采规控制策略程序整专家系统够逻辑方式协调工作推理机够根指示进行推理寻出结简单搜索现成答案
(4)解释器解释器够户解释专家系统行包括解释推理结正确性系统输出候选解原
(5)接口称界面够系统户进行话户够愉入必数提出问题解推理程推理结果等系统通接口求户回答提问回答户提出问题进行必解释
专家系统建造步骤
否拥呈知识专家系统成功否关键知识表示成设计专家系统关键：(l)设计初始知识库问题知识化知识概念化概念形式化形式规化规合法化(2)原型机(prototype)开发试验建立整系统需实验子集包括整模型典型知识涉试验关足够简单务推理程(3)知识库改进纳反复知识库推理规进行改进试验纳出更完善结果
专家系统般问题求解软件程序
般应程序专家系统区：前者问题求解知识隐含编入程序者应领域问题求解知识单独组成实体知识库知识库处理时通知识库分开控制策略进行更明确说般应程序知识组织两级：数级程序级数专家系统知识组织成三级：数知识库控制数级已解决特定问题说明性知识需求解问题关事件前状态知识库级专家系统专门知识验否拥呈知识专家系统成功否关键知识表示成设计专家系统关键控制程序级根定控制策略求解问题性质决定应知识库中知识
基规专家系统
系统部分知识库推理引擎知识库谓词派算事实关讨题规构成知识工程师应领域专家工作便专家相关知识表示成种形式知识采媒子系统协助输入知识库推理引擎操作知识库演绎户求信息程构成－消解前链反链户接口包括某种然语言处理系统允许户限然语言形式系统交互带菜单图形接口界面解释子系统分析系统需推理结构解释户
基框架专家系统面目标编程
面目标编程数结构均目标形式出现目标含两种基信息：描述目标信息说明目标做什信息面目标编程表示实际世界目标提供种然方法应专家系统术语说目标具陈述性知识程知识结构特点基千框架专家系统采框架规表示知识框架提供种规更丰富获取问题知识方法仅提供某目标包描述规定该目标工作
开发基框架专家系统务：(l)定义问题（问题结考察综述）(2)分析领域（定义事物事物特征事件框架结构）(3)定义类特征(4)定义例框架结构(5)确定模式匹配法(6)规定事物通信方法(7)设计系统界面(8)系统进行评价(9)系统进行扩展深化扩展知识
基模型专家系统
种关工智观点认：工智种定性模型获表达计算方法进行研究学问根观点知识系统中知识库种模犁综合成樑型定性模型采种定性模型设计专家系统方面增加系统功提高性指标方面独立深入研究种模型相关问题获结果改进系统设计
分布式专家系统协式专家系统
新型专家系统特征：(1)行分布处理(2)专家系统协工作(3)高级语言知识语言描述知识工程师需种高级专家系统描述语言系统进行功性接口描述知识表示语言描述领域知识专家系统生成系统动半动生成需专家系统(4)具学功具高级知识获取学力(5)引入新推理机制进行演绎推理外纳推理（联想类）非标准逻辑推理（非单调逻辑推理加权逻辑推理）种基完全知识模糊知识推理(6)具纠错完善力(7)先进智机接口理解然语言实现语声文字图形图直接输入输出时智计算机提出求
分布式专家系统具分布处理特征专家系统功分解分布处理器行工作总体提高系统处理效率工作紧耦合处理器系统环境中工作松耦合计算机树络环境中总体结构程度赖千硬件环境
协式专家系统称群专家系统综合干相领域领域方面子专家系统互相协作解决更广领域问题专家系统克服般专家系统局限性重途径着重处理分布知识分布更强调子系统间协合作定求高处理机硬件环境般处理机实现子专家系统
专家系统设计技术
(I)具知识数搜索空间问题数（噪声错误丢失余）知识（出现假似推测性结）决定系统具单调性采单路推理路线搜索空间问题般允许采穷举搜索策略
(2)数知识种情况应采枫率推理模糊推理数精确推理方法专门确定性推理技术
(3)时变数般设计时佪推理技术推理程求较复杂表示法
(4)搜索空间问题般引入启发式搜索策略采分层体系结构降低求解程复杂程度空间问题通常根具体问题特征相应策
基Web专家系统
基Web专家系统集成传统专家系统Web数交互新型技术种组合技术简化复杂决策分析方法应通部网解决方案递送工作员手中通Web解决方案递送客户供应商手中
基Web专家系统机交互定位Internet层次专家知识工程师普通户通浏览器访问专家系统应服务器问题传递Web推理机然Web推理机通台数库服务摇数库知识库进行存取推导出结然结告诉户
专家系统建造工具
专家系统开发工具室较通工具作设计开发专家系统辅助手段环境求提高专家系统开发效率质量动化水专家系统工具种更高级计算机程户设计语言般计笋机商级语言具更强功分骨架型工具（称外壳）语言型工具构造辅助工具支撑环境等四类
章总结
作工智应重突破口 专家系统已众领域日益广泛应显示出强生命力
章产生式系统基础首先研究专家系统基问题 包括专家系统定义类型特点结构建造步骤等接着讨基千技术建立专家系统 62节基规专家系统6 3 节基框架专家系统6 4 节基千模型专家系统6 5 节基W eb专家系统系统工作原理模型出工智种技术方法专家系统中结合应 工智发展提供范例
计算机科学新思想新技术专家系统发展起重作6 6 节纳新型专家系统应计算机科学中分布式处理协工作机制结果分分布式专家系统协式专家系统述种专家系统更深入研究应专家系统专著教材进行
6 7 节介绍专家系统设计首先基规维修咨询系统例 说明专家系统设计程 采EXP ERT 开发工具进行设计接着讨基千规专家系统般设计方法 然反推理规专家系统例说明介绍专家系统设计务专家系统更具体深入解
提高专家系统开发效率质量动化水 需专家系统开发具6 8节简介4 种开发工具 骨架型工具语言型工具构造辅助工具支撑环境 介绍专家系统Matlab 开发工具专家系统工智应研究早成效领域期新发展新突破成21 世纪类进行智理决策力工具
第七章 机器学
什学机器学
工智师西蒙观点学系统断重复工作中身力增强者改进系统次执行祥认类似务时会现做更效率高机器学室研究机器模拟类学活动门学科机器学门研究机器获取新知识新枝识现知识学问甲说机器指计绑机现计绰机系统工智系统没什学力非常限学力满足技生产提出新求
机器学策略
机器学采策略体分4种机械学示教学类学示例学
机械学模式
机械学简单机器学方法机桢学记忆新知识存储起供需时检索调需计绑推理基学程学系统必须记住获取知识机械学系统中知识获取较稳定直接方式进行需系统进行加工
研究问题：(1)存储组织信息检索项目时间重新计绑项目时间短时机械学意义检索越快意义越(2)环境稳定性机械学基础重嘉定某时刻存储信息必须适情况(3)存储计算间权衡果检索数重新计算数花时间机械学失意义
纳学模式学方法
纳种般部分整体推理行纳学般模式：定：观察陈述（事实）F假定初始纳断言空）背景知识求：纳断言（假设）H重言蕴含弱蕴含观察陈述满足背景知识
学方法：(1)示例学属师学通环境中取干某概念关例子纳出般性行概念种学方法示例学特殊知识中纳出适更范围般性知识覆盖正例排反例(2)观察发现学属师学目标确定定律理般性描述刻画观察集制定某类象性质分观察学机器发现两种前者事例进行聚类形成概念描述者发现规律产生定律规
类学推理学程
类种效推理方法清晰简洁描述象间相似性类认识世界种重方法类推理目源域S中选出目标域T似问题求解方法解决前问题者建立起目标域中已命题间联系形成新知识类学通类通相似事物加较进行种学
类推理程：(I)回忆联想通回忆联想源域S中找出目标域T相似情况(2)选择找出相似情况中选出目标域T相似情况关知识(3)建立应关系源域S目标域T间建立相似元素应关系建立起相应映射(4)转换S中关知识引导T中建立起求解前问题方法者学关T新知识
类学程包括：(I)输入组已条件（已解决问题）组未完全确定条件（新问题）(2)某种相似性定义寻找两者类应关系(3)根相似变换方法建立已解决问题新问题映射获带求解问题需新知识(4)通类推理关千新问题知识进行校验验证正确知识存入知识库中暂时法验证知识作参考性知识置数库中
解释学
解释学根务领域知识正学概念知识前实例进行分析求解出表征求解程果解释树获取新知识获取新知识程中通属性表征现象关系等进行解释学新知识
知识发现数挖掘
根费亚德定义数库中知识发现时量数中辨识出效新颖潜理解模式高级处理程
数挖掘知识发现中步骤利某特定知识发现算法定运算效率数中发现出关知识
知识发现处理程
(l)数选择根户需求数库中提取知识发现相关数(2)数预处理检视数完整性数致性噪音数进行处理丢失数利统计方法进行填补进行发掘数库(3)数变换利聚类分析判分析发掘数库甲选择数(4)数挖掘(5)知识评价获规进行价值评定决定规否存入基础知识库知识发现全程进步纳三步骤数挖掘预处理数挖掘数挖掘处理
知识发现方法
常知识发现方法：(l)统计方法统计方法事物外数星表现推断事物规律性包括传统方法模糊集支持星机粗糙集(2)机器学方法包括规纳决策树范例推理贝叶斯信念网络科学发现遗传算法(3)神计算方法常剌成感知器反传播网络适应映射网络(4)视化方法效视化界面快速高效量数交道发现中隐藏特征关系模式趋势
知识发现应领域
(l)金触业数清理金融市场分析预测账户分类银行担保信评估(2)保险业通索赔者资料索赔历史数模式进行较判定户索赔否合理(3)制造业零部件障诊断资源优化生产程分析(4)市场零售业销售预侧库存需求零售点选择价格分析(5)医疗业数清理预测医疗保险费(6)司法案件调查诈骗检剥洗钱认证犯罪组织(7)工程学工程科学数分析
深度学定义特点
深度学算法类基生物学脑进步认识神－中枢－脑工作原理设计成断迭代断抽象程便优数特征表示机器学算法该算法原始信号开始先做低层抽象然逐渐高层抽象迭代组成深度学算法基框架
般说深度学算法具特点：(1)重非线性变换数进行层抽象(2) 寻求更适合概念表示方法目标
深度学优点
深度学具优点：(1) 采非线性处理单元组成层结构概念提取简单复杂(2)层中非线性处理单元构成方式取决解决问题时层学模式需求调整监督学监督学样架构非常灵活 利根实际需调整学策略提高学效率(3)学标签数优势明显少深度学算法通常采监督学形式处理算法难处理标签数现实生活中标签数标签数存更普遍深度学算法方面突出表现更凸显出实价值
第八章 动规划
章探讨动规划问题机器规划问题首先述动规划概念定义分类作说明执行机器规划系统务般方法规划问题实质动规划进行分类分务规划路径规划轨迹规划然分节次研究务规划路径规划轨迹规划
务规划积木世界机器规划入手逐步深入开展机器规划讨讨机器规划包括列种方法：
( 1 ) 规演绎法F 规求解规划序列( 2 ) 逻辑演算（消解原理）通搜索法STRIPSABSTRIPS系统属法( 3 ) 具学力规划系统P U LPl 系统采类技术语义网络表示( 4 ) 分层规划方法NOAH 规划系统特适非线性规划(5 ) 基千专家系统规划ROPES规划系统具更快规划速度更强规划力更适应性
机器务规划系统三角表规划法（具初步学力）应目标集非线性规划应约束策略非线性规划等限千篇幅 恕介绍
路径规划部分讨机器路径规划方法发展趋势 介绍新研究成果包括基千模拟退火算法机器局部路径规划基免疫进化示例学机器路径规划基蚁群算法机器路径规划等路径规划许规划方法 章出示例家交流研究实例计算智基础实际存许传统工智规划方法说传统工智规划方法没处限篇幅未加介绍轨迹规划 类低层规划属工智范畴作简介予深入讨
值指出：第 动机器规划已发展综合应种方法规划第二动机器规划方法技术巳应图处理计算机视觉作战决策指挥生产程规划监控机器学领域 获更广泛应第三动机器规划尚进步深入研究问题动态确定性环境规划机器协调规划实时规划等 定会更先进动机器规划系统技术问世
第九章 分布式工智Agent（真体）
分布式工智研究目标构造描述然系统社会系统－然－社会关系系统精确概念模型研究问题求解实体组成系统中 实体间交互作知识动作分布协作提高系统整体性真体系统分布式工智研究新领域章全面研究真体性质结构通信等问题真体系统 领域研究入门材料进步深入研究真体MAS 提供重基础
分布式工智系统够克服单智系统资源时空分布功局限性具行分布开放协作容错等优点 获广泛应真体系统研究群真体间进行智行协调 具更灵活性． 更体现类社会智 更加适应开放动态世界环境
Agent 没统定义译法章出Agent Agent 系统种定义取名方面数研究者采英文原文Agent 译智体体体实体代理等深入研究Agent 含义巳种译法基础 建议Agent 译真体书第三版中开始
着重研究真体信念愿意图( BDI ) 关系形式化描述力图建立真体BDI 模型研究真体素 真体理模型研究方真体具系列重特性 真体发展广泛应保证
真体结构方面出真体抽象结构真体体系结构程序具真体＝ 体系结构＋程序关系根类思维层次真体分反应式慎思式踪式基目标基效果复合式真体章出真体结构 具较参考价值
真体够产生语言行 进行话章讨真体通信问题 语言发展语言基础通信基步骤入手 进研究真体通信类型方式． 包括黑板结构通信消息／话通信等外 介绍两种真体通信语言KQML KIF
章研究真体系统 讨真体系统定义特征关键技术基模型体系结构 探讨真体协作方法协商技术协调方式 简介真体学规划问题章节综述真体系统研究应领域 涉机器协悯程智控制网络通信理交通控制电子商务远程教学远程医疗等
第十章 然语言理解
章讨然语言理解／然语言处理工智研究较早研究领域正受前未重视已取重进展
然语言理解困难富挑战性研究务需量广泛知识包括词法语法语义语音等语言学语音学知识相关背景知识研究然语言理解时 种知识表示推理方法点巳章中充分体现出
讨关语言理解时语言定义类进行通信媒介理解作然语句机器表示种映射机器执行类语言功然然语言理解分解词法分析语音分析语法分析句法分句语义分析等层次续容圉绕层次展开层次互相影响互相制约终整体解决语言理解问题
词法分析构造分析源程序中词源程序中词变换部表示形式然部表示形式传送编译程序余部分词法分析理解单词基础目句子中切分出单词 找出词汇词素中获单词语言学信息确定单词词义
句法分析作分析句子短语结构规范句法结构句法分析方法包括短语结构语法乔姆斯基形式语法转移网络扩充转移网络词汇功语法(LFG )等分析建立句法结构理解语言重基础
建立句法结构语言理解模型中步骤需进步进行语义分析获语言表达意义语义分析般采语义网络表示逻辑表示两种方法语义解析确定词句子中词义句法结构逻辑形式定义基础运语义解析规逻辑形式效约束歧义求正确理解
句子然理解节讨简单句理解复合句理解问题简单句理解包括句子词理解组成表达语句意义结构简单句理解方法关键字匹配法句法分析树语义等复合句理解需发现句子间关系理解句子间复杂关系 需型知识库建立种知识库 需采合适知识表示方法 分区语义网络种行表示方法
语料库存放语言材料数库 语料库语言学基语料库进行语言学研究学科 基现实生活中语言应实例进行语言研究语料库语言学研究基础规模真实语料语料库语言学节介绍语料库语言学发展定义研究容特点语料库类型典型语料库等
机器翻译计算机实现语言间翻译机器翻译建立然语言理解语言动生成基础机器翻译机器模拟翻译程机器翻译包括原文输入原文分析译文综合译文输出4 阶段
语言交流种基知识通信处理 说话者听话者作信息处理说话者明确说话目 选择词句子结构重音语调等 必须融入前段谈话时积累知识等需建立然语言理解模型 包括基模型单边模型层次模型等
10 9 节举出然语言理解系统两应实例 然语言动理解系统然语言问答系统实例然语言理解重作着工智语言学逻辑学数学认知科学控制计算机科学技术发展 必开发出更然语言实系统 然语言理解获更广泛应
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工智定义
类然智（类智）伴着类活动时时处处存类许活动棋竞技解算题猜谜语进行讨编制计划编写计算机程序甚驾驶汽车骑行车等需智果机器够执行种务认机器已具某种性质工智科学学科背景学者工智理解提出观点称观点符号义连接义行义等者做逻辑学派仿生学派生理学派哲学家类思维非类思维研究工作已进行两千年然没获满意解答
智智类理解学事物力者说智思考理解力做事力种定义：智种应知识处理环境力目标准衡量抽象思考力
智机器智机器种够呈现出类智行机器种智行类脑考虑问题创造思想种定义：智机器种够确定环境中执行种拟务达预期目标机器
工智（学科）长期工智研究者认：工智（学科）计算机科学中涉研究设计应智机器分支期目标研究机摇模仿执行脑某智力功开发相关理技术
年许工智智系统研究者认：工智（学科）智科学中涉研究设计应智机器智系统分支智科学门计算机科学行学科工智底属计算机科学智科学需段时间探讨实践实践检验真理标准实践做出权威回答
工智（力）智机器执行通常类智关智行智行涉学感知思考理解识判断推理证明通信设计规划行动问题求解等活动
什工智试学科力两方面加说明
学科角度：工智计算机科学中涉研究设计应智机器分支期目标研究机器模仿执行脑某智功开发相关理技术力角度：工智智机器执行通常类智关功判断推理证明识感知理解设计思考规划学问题求解等思维活动
工智发展程中思想思潮起项作
控制父维纳1940年张计算机五原开始考虑计算机脑样工作系统创建控制根理机桢系统完全进行运算记忆
帕梅拉·麦考达克著名工智历史研究机器思维(MachineWhoThink1979)中指出：复杂机械装置智佪存着长期联系
著名英国科学家图灵称工智父图灵仅创造简单通非数字计算模型直接证明计算机某种理解智方法工作提出著名图灵测试
数理逻辑19世纪末起获迅速发展20世纪30年代开始描述智行计算机出现计算机实现逻辑演绎系统
1943年生理学家麦卡洛克(McCulloch)数理逻辑学家皮茨(Pitts)创立脑模型MP模型6070年代联结义尤感知机(perceptron)代表脑模型研究出现热泭]控制思想早
4050年代成时代思潮重部分影响早期工智工作者6070年代控制系统研究取定进展播智控制智机器种子
什够机器（计算机）模仿智
物理符号系统假设：系统果够表现出智必定执行输入符号输出符号存储符号复制符号建立符号结构条件性迁移6种功反系统果具6种功够表现出智（类具智）
物理符号系统假设伴3推推然具智（）定物理符号系统推二然计算机物理符号系统定够表现出智推三然物理符号系统计算机物理符号系统够计算机模拟活动
现工智学派认知观什
符号义(Symbolisms)称逻辑义(Logicism)心理学派(Psychlogism)计算机学派(Computerism)［原理物理符号系统（符号操作系统）假设限合理性原理］认认知基元符号认知程符号操作程认物理符号系统计笋机物理符号系统够计算机模拟智行知识信息种形式构成智基础工智核心问题知识表示知识推理知识运
联结义(Connectionism)称仿生学派(Bionicsism)生理学派(Physiologism)［原理神网络神悯络间连接机制学算法］认思维基元神元符号处理程认脑电脑提出联结义脑工作模式千取代符号操作电脑工作模式
行义(Actionism)称进化义(Eovlutionism)控制学派(Cyberneticsism)［原理控制感知动作型控制系统］认智取决千感知行动认智需知识需表示需萝推理工智象类智样逐步进化智行现实世界中周围环境交互作表现出符号义联结义真实世界客观事物描述智行工作模式简化抽象真实反映客观存
工智研究目标
前面学科力定义工智时指出： 工智期研究目标千研究机器模仿执行脑某智力功开发相关理技术智力功涉学感知思考理解识判断推理证明通信设计规划行动问题求解等活动
工智般研究目标：(1 ) 更理解类智通编写程序模仿检验关类智理( 2 ) 创造灵巧程序该程序够执行般需类专家实现务
般工智研究目标分期研究目标远期研究目标两种工智期研究目标建造智计算机代类某智力活动工智远期目标动机模仿类思维活动智力功
工智研究基容
工智学科着十分广泛极丰富研究容工智研究者角度工智研究容进行分类例基脑功模拟基认知观基应领域应系统基系统结构支撑环境等工智研究容进行全面系统介绍较困难没必
工智研究基容包括：认知建模知识表示知识推理知识应机器感知机器思维机器学机器学智系统构建
工智研究方法
研究者专业研究领域智质理解异形成工智学派采研究方法符号义连接义行义相应工智研究方法功模拟法结构模拟法行模拟法
工智计算方法
基符号逻辑工智学派强询基知识表示推理强调计算非没计算图搜索谓词演箕规运算属广义计算显然计算传统采数理方程状态方程差分方程传递函数脉传递函数矩阵方程等数值分析计算根区着T智发展出现种新智计算技术 模糊计算神计算进化计算免疫计算粒子群计算等算法基础数值分析计算方法
层次认知行进行研究
心理活动高层级思维策略中间层初级信息处理低层级生理程相应计绑机程序语言硬件研究认知程务探求高层次思维决策初级信息处理关系计算机程序模拟思维策略水计算机语言模拟初级信息处理程
工智耍研究应领域什中新研究热点
问题求解（棋程序）逻辑推理定理证明（四色定理证明）然语言理解动程序设计专家系统机器学神网络机器学（星际探索机器）模式识（手写识汽车牌识指纹识）机器视觉（机器装配卫星图处理）智控制智检索智调度指挥（汽车运输高度列车编组指挥）系统语言工具新研究热点：分布式工智Agent计绑智进化计算数挖掘知识发现（超市市场商品数分析）工生命
第二章 知识表示方法
章讨知识表示问题工智研究核心问题知识表示新方法混合表示方法研究然许工智专家学者感兴趣研究方适选择正确知识表示方法极提高工智问题求解效率总希够行效知识表示方法解决面问题
知识表示方法章介绍中7 种图示法公式法结构化方法陈述式表示程式表示等
状态空间法种基千解答空间问题表示求解方法状态操作符基础利状态空间图表示时某初始状态开始次加操作符递增建立起操作符试验序列 直达目标状态止状态空间法需扩展节点容易出现组合爆炸适表示较简单问题
问题约法目标（ 解决问题）出发逆推理通系列变换初始问题变换子问题集合子子问题集合直约原问题集合原问题解直接解决初始问题图效说明问题约法求解途径问题约法够状态空间法更效表示问题状态空间法问题约法种特例问题约法图中包含节点节点状态空间法中含节点
谓词逻辑法采谓词合式公式阶谓词演算解决问题变证明问题然采消解定理消解反演证明新语句已知正确语句导出证明新语句正确谓词逻辑种形式语言够数学中逻辑证符号化谓词逻辑法常表示方法混合 灵活方便表示较复杂问题
语义网络种结构化表示方法节点弧线链线组成节点表示物体概念状态弧线千表示节点间关系语义网络解答推理匹配具明确结果新语义网络语义网络表示元关系扩展表示更复杂问题
框架种结构化表示方法框架通常指定事物方面槽组成槽拥干侧面侧面拥干值数实系统必须时许框架联成框架系统框架表示已获广泛应然非问题框架表示
体概念化显式规范说明表示体定义享概念化形式规范说明章述体基概念 讨体组成分类建模体种框架更效表示方法
程种知识程式表示某关问题领域知识方法起隐式表示问题求解程程表示程序描述问题具高问题求解效率千知识隐含程序中难操作 适范围较窄
间题许表示方法特定间题表示方法较效表示方法适者表示方法
表示求解较复杂问题时采单知识表示方法远远够必须采种方法混合表示例综合采框架体语义网络谓词逻辑程表示方法（两种） 研究问题获更效解决
外选择知识表示方法时考虑程序设计语言提供功特点便够更描述表示方法
第三章 确定性推理
章讨知识搜索推理工智研究核心问题问题研究十分活跃乏高层次研究课题正知识表示样知识搜索推理众方法问题采搜索策略中较效适合具体问题
应盲目搜索进行求解程中般＂盲目穷举运特信息盲目搜索包括宽度优先搜索深度优先搜索等代价搜索等中界深度优先搜索某种意义讲具定启发性搜索效率般说界深度优先搜索较宽度优先搜索次深度优先搜索较差果解宽度优先搜索深度优先搜索定够找解答付出代价界深度优先搜索丢失某解
启发式搜索讨序搜索（优先搜索）优搜索A·算法盲目搜索启发式搜索运启发信息引某准验重新排列OPEN表中节点序搜索着某认希前区段扩展正确选择估价函数千寻求代价路径解树关重启发式搜索盲目搜索效应较普遍
求解问题时问题表示证明问题定理然消解原理消解反演程证明证明时采推理规进行正搜索希够问题（定理）终获证明种策略采反演方法证明某定理否定成立首先假定该定理否定正确接着证明公理假定定理否定组成集合成立导致矛盾结该定理否定成立证明该定理必定成立种通证明定理否定成立方法做反演证明
问题搜索正搜索逆搜索混合两搜索方进行搜索双搜索两方搜索边域某种形式会合时搜索成功告终
规演绎系统采IFTHEN规求解问题中IF前项前提THEN项结推理方式规演绎系统分3种正规演绎系统逆规演绎系统双规演绎系统正规演绎系统事实目标进行操作状况条件动作进行推理IFTHEN方进行推理称种推理规正推理规F规F规应图结构图结构发生变化直求目标止时图包含终止目标节点求解程求目标解图成功结束目标节点目标子句等价
逆规演绎系统THENIF进行推理目标动作事实状况条件进行推理称种推理规逆推理规B规B规应千图结构发生变化直求某含终止事实节点致解图成功终止逆规演绎系统够处理形式目标表达式较普遍应
正规演绎系统逆规演绎系统具局限性前者够处理意形式事实表达式适文字析取组成目标表达式者够处理意形式目标表达式适文字合取组成事实表达式双规演绎系统组合正逆两种规演绎系统优点克服缺点具更高搜索求解效率双组合系统建立正反两系统相结合基础综合数库表示目标表示事实两图组成分F规B规扩展修正图结构两图结构间某适交接处出现匹配时求解成功系统停止搜索
规演绎系统密切关系产生式系统总数库产生式规控制策略3部分组成产生式系统推理分正推理逆推理双推理3种形式章讨非单调推理非单调推理够处理适合谓词逻辑表示知识够较处理完全信息断变化情况求解复杂问题程中生成假设具较效求解效率缺省推理正确性维持系统TMS非单调推理两种技术
第四章 非典推理
确定性推理方法许情况法解决面现实问题需应确定性推理等高级知识推理方法包括非单调推理时序推理确定性推理等属非典推理
42节起阐述确定性推理确定性表示推理进行般叙述4节分介绍概率推理(4 3节）观贝叶斯方法(44节）信度方法(4 5节）证理(4 6节）
确定性推理种建立非典逻辑基础基确定性知识推理确定性初始证出发通应确定性知识推出具定程度确定性合理结
顾名思义概率推理应概率基性质计算方法进行推理具较强理基础较数字描述概率推理采贝叶斯公式进行计算
千许实际问题直接应贝叶斯公式计算种相关概率难实现贝叶斯公式基础提出观贝叶斯方法建立精确推理模型应观贝叶斯方法表示知识确定性证确定性通CP 公式初始证进行推理通EH 公式推理中间结证进行推理求概率函数解析式观贝叶斯方法已专家系统（PROSPECTOR)中成功应
信度方法确定性理基础结合概率等提出种精确推理模型信度方法表示确定时引入信度子信增长度信增长度等概念种信度方法推理算法组合证确定算法确定性传递算法独立证推出假设合成算法等4 5 节详细讨算法举例加证明
4 6 节讨种确定性推理方法——证理称DS 理该理集合表示问题证理中充分利概率分配函数信函数似然函数等描述处理知识确定性4 6节首先述函数进行定义研究性质举例说明函数值定义证明信函数似然函数关系计算概率分配函数正交等接着出特殊概率分配函数该函数基础建立具体确定性推理模型举例说明证理推理程计算出结确定性
章介绍讨确定性推理方法外性理模糊推理等方法限篇幅方法予介绍方法（模糊推理等）书续章节中进行叙述
第五章 计算智
计算智含义什涉研究分支
贝兹德克认计算智取决制造者提供数值数赖知识计算智智力低层认知研究领域神计算模糊计算进化计算工生命
试述计算智CI工智AI生物智BI关系
计算智智力低层认知取决数值数赖知识工智计算智基础引入知识产生智力中层认知生物智尤类智高层智CI包含AI包含BI
工神网络发展前景应领域
工神网络具关重特性：(1)行分布处理适实时动态处理(2)非线性映射处理非线性问题带新希(3)通训练进行学适训练神网络具纳全部数力够解决数学模型描述规难处理问题(4)适应集成神网络强适应信息触合力时输入显控制信号实现信息悚成融合适复杂规模变显系统(5)硬件实现超规模栠成电路实现硬件已问世神网络成具快速规模处理力限络
生物神元
生物神元数神元细胞体(cellbodysoma)突(process)两部分组成突分两类轴突(axon)树突(dendrite)轴突突出部分长度达lm神元输出发送相连接神元树突突出部分般较短分枝神元轴突相连接收神元生物信号
轴突未端树突进行信号传递界面称突触(synpase)通突触神元发送信息某突触刺激促神元触发(fire)神元愉入总效应达闾值电开始工作时神元产生全强度输出窄脉细胞体轴突进入轴突分枝时神元称触发突触神元轴突脉转化神元兴奋抑制学发生突触附
脑约含10^1110^12神元神元约10^310^4突触神元通突触形成网络传递神元间兴奋抑制脑全部神元构成极复杂拓扑网络群体实现记忆思维
工神网络结构
工神网络结构工神网络神元模型构成神元具单输出够神元连接存许输出连接方法种连接方法应连接权系数
工神网络结构分2类：递（反馈）网络神元轴出反馈层前层神元信号够正反流通Hopfield网络Elmman网络Jordan网络代表前馈网络具递阶分层结构层神元间存互连层级组成输入层输出层信号通单连接流通神元层连接层存层神元间连接层感知器(MLP)学矢量量化网络(LVQ)脑模型连接控制网络(CMAC)数处理方法网络(GMDH)代表
工神网络学算法
工神限络学镜法：指导式（师）学根期实际网络偷出间差调整神元连接强度权包括Delta规广义Delta规反传播算法LVQ算法非指导（导师）学训练程中神网络动适应连接权便相似特征输入模式分组聚媒包括Kohonen算法CarpenterGrossberg适应谐振理(ART)强化学师学种特例需老师出目标输出评员评介定输入相应神网络输出优度例遗传绰法(GA)
神网络知识表示
传统工智系统中方法知识显式表示神网络中知识表示种隐式表示方法神网络系统中知识神网络应权图邻接矩阵阙值蜇表示
神网络表示种方法 里仅仅邻接矩阵例千网络表示 相应运算处理方法改变年学者神网络权值结构统编码表示成维量 结合进化算法进行处理取效果
神网络知识推理
基神网络知识推理实质已训练成熟网络基础未知样进行反应者判断神网络训练网络训练样规律学程 网络进行训练目网络模型训练样外数具正确映射力通常定义神网络泛化力称推广力 指神网络训练完成输入训练样外新数时获正确输出力
泛化特性工神网络应程中表现出 网络设计建模程决定质说插泛化外推泛化 泛化特
性坏取决工神网络否训练样中找部真正规律影响泛化力素： 心训练样质量数量 ＠网络结构 ＠问题身复杂程度
神网络训练次数称神网络学时间试验结果出 定范陨 训练次数增加提高神网络泛化力然．神网络训练程中常出现种拟合现象误差逐渐减达某定值 会出现网络训练样外测试样误差反开始增加情况网络训练 训练误差越越实际出发提高训练样外数映射力泛化性
基神网络推理通网络计算实现户提供初始证作网络输入通网络计算终输出结果例出网络推理致程般说 正网络推理步骤：( 1 )已知数输入网络输入层节点( 2 ) 利特性函数分计算网络中层输出计算中 前层输出作层关节点输入 逐层进行计算 直计算出输出层输出值(3) 阙值函数输出层输出进行判定输出结果
模糊推理膜糊推理方法
模糊推理建立模糊逻辑基础种确定性推理方法二值逻辑三段基础发展起模糊判断前提动模糊语言规推导出似模砌判断结
许模糊推理方法Zadeh法中2种重模糊推理规：广义取式（肯定前提）假言推理法(GMP)广义拒式（否定结）假言推理法(GMT)分简称广义前推理法广义推理法
模糊判决膜糊判决方法
推理模糊集合中取相代表模糊集合单值程称解模糊模糊判决常模糊判决方法：重心法隶属度法系数加权均法隶属度限幅元素均法
进化计算出发点
优化然界进化核心物种着然界进化断优化身结构适应然变化模仿生物建立功强算法进运复杂优化问题进化计算包括遗传算法进化策略进化编程遗传编程
进化算法原理：通点出发步搜索全局优解进化算法中点称体体构成群体进化算法选定初始群体出发通断迭代逐步改进前群体直收敛全局优解满意解种群体迭代进化思想优化问题求解提供种全新思路
遗传算法基原理遗传算法求解步骤
遗传算法模仿生物遗传学然选择机理通工方式构造类优化搜索算法生物进化程进行种数学仿真进化计算种重形式
求解步骤：
(1) 机产生确定长度特征字符串组成初始种群体
(2) 该字符串种群迭代执行步步骤[l]步骤[2]直满足停止准止：[l]计算种群中体字符中适应值[2]应复制交叉变异等遗传算子产生代种群
(3) 代中出现体字符指定遗传贺法执行结果结果表示问题解
遗传算法进化策略进化编程
关系：模拟生物界然进化程建立兽棒性计算机算法
区：进化策略进化编程变异作搜索算子标准遗传算法中变异处千次位置交叉遗传法起重作进化编程中完全省进化策略中适应结合起重作标准遗传算法进化编程强调机选择机制重性进化策略选择完全确定进化策略进化编程确定某体排选择外标准遗传算法体指定非零选择概率
工生命
工生命研究够演示出然生命系统特征行造系统通计算机机器类似生命行进行综合研究便传统生物科学起互补作具然生命现象特征造系统称工生命
什研究工生命
具重科学意义广泛应价值：(I)开发基工生命工程技术新方法新系统新产品(2)然生命研究提供新模型新工具新环境(3)延伸类寿命减缓衰老防治疾病(4)扩展然生命实现工进化优生优育(5)促进生命学信息学系统科学交叉发展
工生命研究容研究方法
研究容致分两类：l)构成生物体部系统包括脑神系统分泌系统免疫系统遗传系统酶系统代谢系统2)生物体群体外部系统包括环境适应系统遗传进化系统
研究方法分两类：l)信息模型法根部外部系统表现出生命行建造信息模型2)工作原理法：生命行显示律分散非线性行工作原理混沌分形基础研究工生命机理
群智粒群优化概述
类生物间信息享常常提供种进化优势猜想成研究种群智系统基础群(swarm)定义某种交互作组织agent结构集合群智计算研究中群体组织包括蚂蚁白蚁蜜蜂黄蜂鱼群鸟群等群体中体结构简单集体行变相复杂
粒群优化算法种基群体搜索算法建立模拟鸟群社会基础粒群优化中称粒子体通超维搜索空间流动粒子搜索空间中位置变化体成功超体社会心理意基础群中粒子变化受邻粒子（体）验知识影响粒子搜索行受群中粒子搜索行影响见粒群优化种生合作算法建立种社会行模型结果：搜索程中粒子机回搜索空间中原先成功区域
蚁群算法基原理
蚁群算法受真实蚁群行研究启发提出单昆虫行极简单单简单体组成群体表现出极复杂行批蚂蚁组成蚁群集体行便表现出种信息正反馈现象：某路径走蚂蚁越者选择该路径概率越
蚁群箕法源千然界中蚂蚁寻找蚁巢食物食物回蚁巢短路径方法研究种行算法＂蚂蚁＂均独立行动没监督机构种合作算法群体行进行寻优种鲁棒算法算法稍作修改求解组合优化问题
章总结
章开始讨计算智问题 神计算模糊计算进化计算工生命群优化作计算智研究领域研究领域体现出生命科学信息科学紧密结合广义工智力图研究模仿类动物智（类思维程智力行）重进展
计算智理解智力低层认知取决千数值数赖知识工智计算智基础引入知识产生智力中层认知生物智 尤类智 高层智说CI in AI in BI
神网络基元神元具输入输出神元间带权连接输入信号助激励函数输出
工神网络分递（反馈） 网络层（ 前馈）网络两种基结构学算法工神网络采师（ 监督式） 学师（ ） 学两种时 强化（ 增强） 学单独进行讨 实际 强化学做师学特例工神网络模型种类 中反传播网络Ho pfield 网络应更广泛工神网络进行知识表示推理工神网络已获较广泛应
章讨模糊集合模糊逻辑种定义运算研究模糊推理模糊推理模糊判断前提 采模糊语言规 推导出似
模糊判断结中 Zadeh 推理方法成熟普遍运Zadeh 推理广义前推理广义推理两种方法
通模糊推理模糊集合隶属函数该模糊集合中选取代表该集合单值程做解模糊模糊模糊判决常模糊判决方法重心法隶属度法系数加权均法隶属度限幅元素均法等
神网络基础神计算模糊逻辑基础模糊计算建立数值计算计算智重组成部分
进化计算遵循然界优胜劣汰适者生存进化准 模仿生物群体进化机制处理复杂系统优化问题
遗传算法模仿生物遗传学然选择机理通工方式构造类搜索算法生物进化程种数学仿真进化计算重形式章分析遗传算法原理框架遗传算法编码解码遗传算法遗传算子遗传算法执行程执行实例
工生命计算智研究新领域试图采工方法建造具然生命现象特征造系统章纳出然生命特征作工生命研究追求目标工生命研究容包括构成生物体部系统生物体生存外部系统 涉生命现象仿生系统建模仿真进化动力学计算理工具工生命应等研究方法信息模型法工作原理法两种 具体研究途径工程技术生物科学两方面工生命研究具诱发展前景广泛应领域已工脑计算机病毒计算机进程细胞动机工核昔酸等课题研究取突破性进展
粒群优化算法种基群体搜索算法 建立模拟鸟群社会基础粒群优化中 称粒子体通超维搜索空间 流动粒子搜索空间中位置变化体成功超体社会心理意基础粒子搜索行受群中粒子搜索行影响见粒群优化种生合作算法建立种社会行模型结果： 搜索程中 粒子机回搜索空间中原先成功区域粒群优化算法体佳算法全局佳算法局部佳算法三种年研究算法改进 中包括改善收敛性提高适应性
生物进化仿生学角度出发 研究蚂蚁寻找食物路径然行 提出蚁群算法该方法求解TSP 问题分配问题调度等问题 取较结果蚁群算法已显示出求解复杂优化问题特离散优化问题方面优势 种发展前景计算智方法
第六章 专家系统
专家系统特点优点
专家系统种模拟类专家解决领域问题智计算机程序系统部含星某领域专家水知识验够利类专家知识解决问题方法处理该领域问题说专家系统具星专门知识验程序系统应工智技术计算机技术根某领域专家提供知识验进行推理判断模拟类专家决策程边解决需类专家处理复杂问题
特点：(l)启发性专家系统运专家知识验进行推理判断决策(2)透明性专家系统够解释身推理程回答户提出问题便户够解推理程提高专家系统信赖感(3)灵活性专家系统断增长知识修改原知识断更新
优点：(l)专家系统够高效率准确周迅速知疲倦进行工作(2)专家系统解决实际问题时受周围环境影响遗漏忘记(3)专家专长受时间空间限制便推广珍贵稀缺专家知识验(4)专家系统够促进领域发展领域专家专业知识验总结精炼够广泛力传播专家知识验力(5)专家系统够汇集领域专家知识验写作解决重问题力拥更渊博知识甲丰宫验甲强工作力(6)军事专家系统水国家国防现代化重标志(7)专家系统研制应具巨济效益社会效益(8)研究专家系统够促进整科学技术发展专家系统工智领域发展起促进作科技济国防教育社会民生活产生极深远影呴
专家系统构成部分
(I)知识库知识库千存储某领域专门知识包括事实行操作规等
(2)综合数库综合数库称全局数库总数库存储领域问题厨师数推理程中中间数（信息）处理象事实
(3)推理机推理机记忆采规控制策略程序整专家系统够逻辑方式协调工作推理机够根指示进行推理寻出结简单搜索现成答案
(4)解释器解释器够户解释专家系统行包括解释推理结正确性系统输出候选解原
(5)接口称界面够系统户进行话户够愉入必数提出问题解推理程推理结果等系统通接口求户回答提问回答户提出问题进行必解释
专家系统建造步骤
否拥呈知识专家系统成功否关键知识表示成设计专家系统关键：(l)设计初始知识库问题知识化知识概念化概念形式化形式规化规合法化(2)原型机(prototype)开发试验建立整系统需实验子集包括整模型典型知识涉试验关足够简单务推理程(3)知识库改进纳反复知识库推理规进行改进试验纳出更完善结果
专家系统般问题求解软件程序
般应程序专家系统区：前者问题求解知识隐含编入程序者应领域问题求解知识单独组成实体知识库知识库处理时通知识库分开控制策略进行更明确说般应程序知识组织两级：数级程序级数专家系统知识组织成三级：数知识库控制数级已解决特定问题说明性知识需求解问题关事件前状态知识库级专家系统专门知识验否拥呈知识专家系统成功否关键知识表示成设计专家系统关键控制程序级根定控制策略求解问题性质决定应知识库中知识
基规专家系统
系统部分知识库推理引擎知识库谓词派算事实关讨题规构成知识工程师应领域专家工作便专家相关知识表示成种形式知识采媒子系统协助输入知识库推理引擎操作知识库演绎户求信息程构成－消解前链反链户接口包括某种然语言处理系统允许户限然语言形式系统交互带菜单图形接口界面解释子系统分析系统需推理结构解释户
基框架专家系统面目标编程
面目标编程数结构均目标形式出现目标含两种基信息：描述目标信息说明目标做什信息面目标编程表示实际世界目标提供种然方法应专家系统术语说目标具陈述性知识程知识结构特点基千框架专家系统采框架规表示知识框架提供种规更丰富获取问题知识方法仅提供某目标包描述规定该目标工作
开发基框架专家系统务：(l)定义问题（问题结考察综述）(2)分析领域（定义事物事物特征事件框架结构）(3)定义类特征(4)定义例框架结构(5)确定模式匹配法(6)规定事物通信方法(7)设计系统界面(8)系统进行评价(9)系统进行扩展深化扩展知识
基模型专家系统
种关工智观点认：工智种定性模型获表达计算方法进行研究学问根观点知识系统中知识库种模犁综合成樑型定性模型采种定性模型设计专家系统方面增加系统功提高性指标方面独立深入研究种模型相关问题获结果改进系统设计
分布式专家系统协式专家系统
新型专家系统特征：(1)行分布处理(2)专家系统协工作(3)高级语言知识语言描述知识工程师需种高级专家系统描述语言系统进行功性接口描述知识表示语言描述领域知识专家系统生成系统动半动生成需专家系统(4)具学功具高级知识获取学力(5)引入新推理机制进行演绎推理外纳推理（联想类）非标准逻辑推理（非单调逻辑推理加权逻辑推理）种基完全知识模糊知识推理(6)具纠错完善力(7)先进智机接口理解然语言实现语声文字图形图直接输入输出时智计算机提出求
分布式专家系统具分布处理特征专家系统功分解分布处理器行工作总体提高系统处理效率工作紧耦合处理器系统环境中工作松耦合计算机树络环境中总体结构程度赖千硬件环境
协式专家系统称群专家系统综合干相领域领域方面子专家系统互相协作解决更广领域问题专家系统克服般专家系统局限性重途径着重处理分布知识分布更强调子系统间协合作定求高处理机硬件环境般处理机实现子专家系统
专家系统设计技术
(I)具知识数搜索空间问题数（噪声错误丢失余）知识（出现假似推测性结）决定系统具单调性采单路推理路线搜索空间问题般允许采穷举搜索策略
(2)数知识种情况应采枫率推理模糊推理数精确推理方法专门确定性推理技术
(3)时变数般设计时佪推理技术推理程求较复杂表示法
(4)搜索空间问题般引入启发式搜索策略采分层体系结构降低求解程复杂程度空间问题通常根具体问题特征相应策
基Web专家系统
基Web专家系统集成传统专家系统Web数交互新型技术种组合技术简化复杂决策分析方法应通部网解决方案递送工作员手中通Web解决方案递送客户供应商手中
基Web专家系统机交互定位Internet层次专家知识工程师普通户通浏览器访问专家系统应服务器问题传递Web推理机然Web推理机通台数库服务摇数库知识库进行存取推导出结然结告诉户
专家系统建造工具
专家系统开发工具室较通工具作设计开发专家系统辅助手段环境求提高专家系统开发效率质量动化水专家系统工具种更高级计算机程户设计语言般计笋机商级语言具更强功分骨架型工具（称外壳）语言型工具构造辅助工具支撑环境等四类
章总结
作工智应重突破口 专家系统已众领域日益广泛应显示出强生命力
章产生式系统基础首先研究专家系统基问题 包括专家系统定义类型特点结构建造步骤等接着讨基千技术建立专家系统 62节基规专家系统6 3 节基框架专家系统6 4 节基千模型专家系统6 5 节基W eb专家系统系统工作原理模型出工智种技术方法专家系统中结合应 工智发展提供范例
计算机科学新思想新技术专家系统发展起重作6 6 节纳新型专家系统应计算机科学中分布式处理协工作机制结果分分布式专家系统协式专家系统述种专家系统更深入研究应专家系统专著教材进行
6 7 节介绍专家系统设计首先基规维修咨询系统例 说明专家系统设计程 采EXP ERT 开发工具进行设计接着讨基千规专家系统般设计方法 然反推理规专家系统例说明介绍专家系统设计务专家系统更具体深入解
提高专家系统开发效率质量动化水 需专家系统开发具6 8节简介4 种开发工具 骨架型工具语言型工具构造辅助工具支撑环境 介绍专家系统Matlab 开发工具专家系统工智应研究早成效领域期新发展新突破成21 世纪类进行智理决策力工具
第七章 机器学
什学机器学
工智师西蒙观点学系统断重复工作中身力增强者改进系统次执行祥认类似务时会现做更效率高机器学室研究机器模拟类学活动门学科机器学门研究机器获取新知识新枝识现知识学问甲说机器指计绑机现计绰机系统工智系统没什学力非常限学力满足技生产提出新求
机器学策略
机器学采策略体分4种机械学示教学类学示例学
机械学模式
机械学简单机器学方法机桢学记忆新知识存储起供需时检索调需计绑推理基学程学系统必须记住获取知识机械学系统中知识获取较稳定直接方式进行需系统进行加工
研究问题：(1)存储组织信息检索项目时间重新计绑项目时间短时机械学意义检索越快意义越(2)环境稳定性机械学基础重嘉定某时刻存储信息必须适情况(3)存储计算间权衡果检索数重新计算数花时间机械学失意义
纳学模式学方法
纳种般部分整体推理行纳学般模式：定：观察陈述（事实）F假定初始纳断言空）背景知识求：纳断言（假设）H重言蕴含弱蕴含观察陈述满足背景知识
学方法：(1)示例学属师学通环境中取干某概念关例子纳出般性行概念种学方法示例学特殊知识中纳出适更范围般性知识覆盖正例排反例(2)观察发现学属师学目标确定定律理般性描述刻画观察集制定某类象性质分观察学机器发现两种前者事例进行聚类形成概念描述者发现规律产生定律规
类学推理学程
类种效推理方法清晰简洁描述象间相似性类认识世界种重方法类推理目源域S中选出目标域T似问题求解方法解决前问题者建立起目标域中已命题间联系形成新知识类学通类通相似事物加较进行种学
类推理程：(I)回忆联想通回忆联想源域S中找出目标域T相似情况(2)选择找出相似情况中选出目标域T相似情况关知识(3)建立应关系源域S目标域T间建立相似元素应关系建立起相应映射(4)转换S中关知识引导T中建立起求解前问题方法者学关T新知识
类学程包括：(I)输入组已条件（已解决问题）组未完全确定条件（新问题）(2)某种相似性定义寻找两者类应关系(3)根相似变换方法建立已解决问题新问题映射获带求解问题需新知识(4)通类推理关千新问题知识进行校验验证正确知识存入知识库中暂时法验证知识作参考性知识置数库中
解释学
解释学根务领域知识正学概念知识前实例进行分析求解出表征求解程果解释树获取新知识获取新知识程中通属性表征现象关系等进行解释学新知识
知识发现数挖掘
根费亚德定义数库中知识发现时量数中辨识出效新颖潜理解模式高级处理程
数挖掘知识发现中步骤利某特定知识发现算法定运算效率数中发现出关知识
知识发现处理程
(l)数选择根户需求数库中提取知识发现相关数(2)数预处理检视数完整性数致性噪音数进行处理丢失数利统计方法进行填补进行发掘数库(3)数变换利聚类分析判分析发掘数库甲选择数(4)数挖掘(5)知识评价获规进行价值评定决定规否存入基础知识库知识发现全程进步纳三步骤数挖掘预处理数挖掘数挖掘处理
知识发现方法
常知识发现方法：(l)统计方法统计方法事物外数星表现推断事物规律性包括传统方法模糊集支持星机粗糙集(2)机器学方法包括规纳决策树范例推理贝叶斯信念网络科学发现遗传算法(3)神计算方法常剌成感知器反传播网络适应映射网络(4)视化方法效视化界面快速高效量数交道发现中隐藏特征关系模式趋势
知识发现应领域
(l)金触业数清理金融市场分析预测账户分类银行担保信评估(2)保险业通索赔者资料索赔历史数模式进行较判定户索赔否合理(3)制造业零部件障诊断资源优化生产程分析(4)市场零售业销售预侧库存需求零售点选择价格分析(5)医疗业数清理预测医疗保险费(6)司法案件调查诈骗检剥洗钱认证犯罪组织(7)工程学工程科学数分析
深度学定义特点
深度学算法类基生物学脑进步认识神－中枢－脑工作原理设计成断迭代断抽象程便优数特征表示机器学算法该算法原始信号开始先做低层抽象然逐渐高层抽象迭代组成深度学算法基框架
般说深度学算法具特点：(1)重非线性变换数进行层抽象(2) 寻求更适合概念表示方法目标
深度学优点
深度学具优点：(1) 采非线性处理单元组成层结构概念提取简单复杂(2)层中非线性处理单元构成方式取决解决问题时层学模式需求调整监督学监督学样架构非常灵活 利根实际需调整学策略提高学效率(3)学标签数优势明显少深度学算法通常采监督学形式处理算法难处理标签数现实生活中标签数标签数存更普遍深度学算法方面突出表现更凸显出实价值
第八章 动规划
章探讨动规划问题机器规划问题首先述动规划概念定义分类作说明执行机器规划系统务般方法规划问题实质动规划进行分类分务规划路径规划轨迹规划然分节次研究务规划路径规划轨迹规划
务规划积木世界机器规划入手逐步深入开展机器规划讨讨机器规划包括列种方法：
( 1 ) 规演绎法F 规求解规划序列( 2 ) 逻辑演算（消解原理）通搜索法STRIPSABSTRIPS系统属法( 3 ) 具学力规划系统P U LPl 系统采类技术语义网络表示( 4 ) 分层规划方法NOAH 规划系统特适非线性规划(5 ) 基千专家系统规划ROPES规划系统具更快规划速度更强规划力更适应性
机器务规划系统三角表规划法（具初步学力）应目标集非线性规划应约束策略非线性规划等限千篇幅 恕介绍
路径规划部分讨机器路径规划方法发展趋势 介绍新研究成果包括基千模拟退火算法机器局部路径规划基免疫进化示例学机器路径规划基蚁群算法机器路径规划等路径规划许规划方法 章出示例家交流研究实例计算智基础实际存许传统工智规划方法说传统工智规划方法没处限篇幅未加介绍轨迹规划 类低层规划属工智范畴作简介予深入讨
值指出：第 动机器规划已发展综合应种方法规划第二动机器规划方法技术巳应图处理计算机视觉作战决策指挥生产程规划监控机器学领域 获更广泛应第三动机器规划尚进步深入研究问题动态确定性环境规划机器协调规划实时规划等 定会更先进动机器规划系统技术问世
第九章 分布式工智Agent（真体）
分布式工智研究目标构造描述然系统社会系统－然－社会关系系统精确概念模型研究问题求解实体组成系统中 实体间交互作知识动作分布协作提高系统整体性真体系统分布式工智研究新领域章全面研究真体性质结构通信等问题真体系统 领域研究入门材料进步深入研究真体MAS 提供重基础
分布式工智系统够克服单智系统资源时空分布功局限性具行分布开放协作容错等优点 获广泛应真体系统研究群真体间进行智行协调 具更灵活性． 更体现类社会智 更加适应开放动态世界环境
Agent 没统定义译法章出Agent Agent 系统种定义取名方面数研究者采英文原文Agent 译智体体体实体代理等深入研究Agent 含义巳种译法基础 建议Agent 译真体书第三版中开始
着重研究真体信念愿意图( BDI ) 关系形式化描述力图建立真体BDI 模型研究真体素 真体理模型研究方真体具系列重特性 真体发展广泛应保证
真体结构方面出真体抽象结构真体体系结构程序具真体＝ 体系结构＋程序关系根类思维层次真体分反应式慎思式踪式基目标基效果复合式真体章出真体结构 具较参考价值
真体够产生语言行 进行话章讨真体通信问题 语言发展语言基础通信基步骤入手 进研究真体通信类型方式． 包括黑板结构通信消息／话通信等外 介绍两种真体通信语言KQML KIF
章研究真体系统 讨真体系统定义特征关键技术基模型体系结构 探讨真体协作方法协商技术协调方式 简介真体学规划问题章节综述真体系统研究应领域 涉机器协悯程智控制网络通信理交通控制电子商务远程教学远程医疗等
第十章 然语言理解
章讨然语言理解／然语言处理工智研究较早研究领域正受前未重视已取重进展
然语言理解困难富挑战性研究务需量广泛知识包括词法语法语义语音等语言学语音学知识相关背景知识研究然语言理解时 种知识表示推理方法点巳章中充分体现出
讨关语言理解时语言定义类进行通信媒介理解作然语句机器表示种映射机器执行类语言功然然语言理解分解词法分析语音分析语法分析句法分句语义分析等层次续容圉绕层次展开层次互相影响互相制约终整体解决语言理解问题
词法分析构造分析源程序中词源程序中词变换部表示形式然部表示形式传送编译程序余部分词法分析理解单词基础目句子中切分出单词 找出词汇词素中获单词语言学信息确定单词词义
句法分析作分析句子短语结构规范句法结构句法分析方法包括短语结构语法乔姆斯基形式语法转移网络扩充转移网络词汇功语法(LFG )等分析建立句法结构理解语言重基础
建立句法结构语言理解模型中步骤需进步进行语义分析获语言表达意义语义分析般采语义网络表示逻辑表示两种方法语义解析确定词句子中词义句法结构逻辑形式定义基础运语义解析规逻辑形式效约束歧义求正确理解
句子然理解节讨简单句理解复合句理解问题简单句理解包括句子词理解组成表达语句意义结构简单句理解方法关键字匹配法句法分析树语义等复合句理解需发现句子间关系理解句子间复杂关系 需型知识库建立种知识库 需采合适知识表示方法 分区语义网络种行表示方法
语料库存放语言材料数库 语料库语言学基语料库进行语言学研究学科 基现实生活中语言应实例进行语言研究语料库语言学研究基础规模真实语料语料库语言学节介绍语料库语言学发展定义研究容特点语料库类型典型语料库等
机器翻译计算机实现语言间翻译机器翻译建立然语言理解语言动生成基础机器翻译机器模拟翻译程机器翻译包括原文输入原文分析译文综合译文输出4 阶段
语言交流种基知识通信处理 说话者听话者作信息处理说话者明确说话目 选择词句子结构重音语调等 必须融入前段谈话时积累知识等需建立然语言理解模型 包括基模型单边模型层次模型等
10 9 节举出然语言理解系统两应实例 然语言动理解系统然语言问答系统实例然语言理解重作着工智语言学逻辑学数学认知科学控制计算机科学技术发展 必开发出更然语言实系统 然语言理解获更广泛应
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