《人工智能与专家系统》课程教学大纲

1、人工智能与专家系统课程教学大纲课程名称（中文/英文）：人工智能与专家系统/ Artificial intelligence & experts system 课程编码：120244017 课程程类型：专业业选修课 课程性质：专业基础课课 使用用范围：066地理信息系系统 学分数：33 先先修课程：概概率论与数理理统计 线性代数数数据结构高高级语言程序序设计 学时数：554 其其中：实验/实践学时： 课外学学时： 考核方式：考查 制定日期期：20066年 制定单位：广州大学地地理科学学院院 审核核者： 夏丽丽华 执笔者：蔡蔡砥一、教学大纲说说明（一） 课程的的地位、作用用和任务人工智能是经过过4

2、0多年发发展起来的一一门综合性学学科，它旨再再研究如何利利用计算机等等现代工具设设计模拟人类类智能行为的的系统，其中中，专家系统统是近30多多年来发展起起来的一种最最具有代表性性的智能应用用系统，它旨旨在研究如何何设计基于知知识的计算机机程序系统来来模拟人类专专家求解专门门问题的能力力。由于在地地理信息科学学领域存在众众多的非结构构性的、专家家依赖的问题题，因此人工工智能与专家家系统在地理理信息系统的的设计、开发发与应用方面面具有显著意意义，是对地地理信息进行行综合处理的的重要技术方方法之一，是是地理信息技技术的前沿分分支。本课程程作为面向本本科高年级的的专业选修课课，其作用是是拓展学生对对非

3、结构性、专专家依赖型问问题及其解决决方法的认知知。（二）课程教学学的目的和任任务通过本课程的学学习，使学生生了解人工智智能和专家系系统的基本概概念，掌握人人工智能的基基本原理和方方法，培养学学生在地理信信息科学领域域中应用人工工智能技术提提高分析和解解决较复杂问问题的能力，以以及将专家系系统运用于GGIS系统开开发的能力。（三）课程教学学方法与手段段综合课堂多媒体体讲解、习题题、讨论、演演示的方法来来传授知识。要要求有多媒体体教室。（四）课程与其其他课程的联联系本课程对数学及及计算机技术术综合性比较较强，知识比比较复杂，要要求学生学习习过概率论论与数理统计计、线性性代数、数数据结构、高高级语言

4、程序序设计等课课程。（五）教材与教教学参考书本课程教材：尹朝庆，尹皓，人人工智能与专专家系统，中中国水利水电电出版社，22002参考教材：敖志刚，人工工智能与专家家系统导论，中中国科学技术术大学出版社社，20022郑丽敏，人工工智能与专家家系统原理及及其应用，中中国农业大学学出版社，22004二、课程的教学学内容、重点点和难点绪论人工智能及其发发展人工智能的研究究与应用领域域知识的表示一阶谓词逻辑表表示法产生式表示法框架式表示法语义网络表示法法面向对象表示法法重点：框架式表示法、语语义网络表示示法难点：语义网络经典逻辑推理推理的基本概念念自然演绎推理归结演绎推理与/或形演绎推推理重点：归结演绎

5、推理、与与/或演绎推推理难点：海伯伦理论、归归结原理、代代换的一致性性与剪枝策略略搜索策略问题求解过程的的形式表示状态空间的盲目目搜索策略状态空间的启发发式搜索策略略与/或树的搜索索策略搜索性能的量度度重点：问题求解过程的的形式表示、状状态空间和与与/或树的启启发式搜索难点：估价函数、有序序搜索专家系统专家系统概述LISP语言知识库与推理机机解释机制与解释释器知识获取专家系统工具分布式专家系统统与协同式专专家系统重点：知识库与推理机机、解释机制制与解释器、专专家系统工具具难点：元知识与元规则则、解释器及及其实现知识的不确定性性与不确定推推理知识的不确定性性与不确定推推理基于概率的不确确定推理基

6、于可信度的不不确定推理模糊逻辑与模糊糊推理重点：基于概率的不确确定推理、模模糊逻辑与模模糊推理难点：模糊集合的定义义与运算、带带有可信度的的模糊推理机器学习机器学习的概念念与方法分类类归纳学习基于解释的学习习遗传算法重点：归纳学习、遗传传算法难点：基于描述空间的的归纳学习方方法、遗传算算法的计算方方法人工神经网络人工神经元与感感知器人工神经网络模模型神经网络的学习习人工神经网络的的应用重点：人工神经网络模模型、神经网网络的学习、神神经网络专家家系统难点：反馈神经网络、BBP学习算法法三、学时分配 教教学内容 各教学环环节学时分配配采用何种教学手手段章节 主主要内容讲授实习讨论习题小计第一章第二章绪论一阶谓词逻辑表表示法3讲解第二章产生式表示法框架式表示法3讲解第二章语义网络表示法法面向对象表示法法3讲解讨论第三章推理的基本概念念自然演绎推理3讲解第三章归结演绎推理与/或形演绎推推理3讲解第四章问题求解过程的的形式表示状态空间的盲目目搜索策略状态空间的启发发式搜索策略略3讲解演示第四章与/或树的搜索索策略搜索性能的量度度3讲解第五章专家系统概述LISP语言3讲解演示第五章知识库与推理机机解释机制与解释释器3讲解第五章知识获取专家系统工具3讲解演示第五章分布式专家系统统与协同式专专家系统3讲解讨论第六章知识的不确定性性基于概率的不确确定推理