《人工智能及其应用》读书笔记思维导图

思维导图PPT模板《人工智能及其应用》最新版读书笔记，下载可以直接修改方法人工智能算法知识规划系统逻辑第章搜索基本概念问题技术发展特点表示法网络表示理论策略本书关键字分析思维导图01第1章绪论第3章搜索技术第5章高级搜索第2章知识表示第4章知识推理第6章高级知识表示和知识推理目录030502040607第7章Agent及Multi-Agen...第9章机器学习第11章人工智能应用第8章自然语言理解第10章规划系统参考文献目录0901108010012内容摘要本书为普通高等教育“十一五”国家级规划教材。系统地阐述了人工智能的基本原理、方法和应用技术，比较全面地反映了国内外人工智能研究领域的最新进展和发展方向。全书共分为11章。首先简要介绍了人工智能的发展历史及概况；然后重点介绍了人工智能的知识表示方法，搜索技术和知识推理；最后详细介绍了人工智能的主要应用以及一些应用实例。内容由浅入深、循序渐进，条理清晰，各章均有大量的例题，便于读者掌握和巩固所学知识，让学生在有限的时间内，掌握人工智能的基本原理与应用技术，提高对人工智能习题的求解能力。第1章绪论蚁群优化算法模拟蚂蚁的行为，向蚂蚁的协作方式学习。1.1人工智能的基本概念1.2人工智能的发展简史1.3人工智能的研究途径和方法1.4人工智能的研究与应用领域1.5人工智能相关网站介绍12345第1章绪论1.1.1人工智能的哲学思考1.1.3人工智能的研究目标1.1.2人工智能的定义1.1人工智能的基本概念1.第一阶段——孕育期（1956年以前...2.第二阶段——人工智能基础技术的研究...3.第三阶段——发展和实用化阶段（19...4.第四阶段——知识工程与专家系统（1...1.2人工智能的发展简史1.认知学派2.逻辑学派3.行为主义学派4.连接主义学派1.3人工智能的研究途径和方法1.专家系统2.自然语言理解3.机器学习4.自动定理证明5.自动程序设计6.分布式人工智能0103020405061.4人工智能的研究与应用领域7.机器人学8.模式识别9.博弈10.计算机视觉1.4人工智能的研究与应用领域11.软计算13.智能规划12.智能控制1.4人工智能的研究与应用领域第2章知识表示免疫计算是模仿生物免疫学和基因进化机理，通过人工方式构造优化搜索算法。2.1基本概念2.2状态空间表示法2.3与/或图表示法2.4一阶谓词逻辑表示法第2章知识表示2.5产生式表示法2.6语义网络表示法2.7框架表示法2.8其他表示方法第2章知识表示2.1.2知识的表示方法2.1.1知识的概念2.1基本概念2.状态空间图1.状态及状态空间2.2状态空间表示法2.3.2与/或图的表示2.3.1问题归约2.3与/或图表示法2.4.1命题逻辑2.4.2一阶谓词逻辑2.4.3一阶谓词逻辑表示方法2.4.4一阶谓词逻辑表示法的特点2.4一阶谓词逻辑表示法2.5.1产生式的基本形式2.5.2产生式系统的组成2.5.3产生式系统的推理方式和控制策...2.5.4产生式表示法的特点2.5产生式表示法2.6.1语义网络的概念和结构2.6.2语义网络表示知识的方法2.6.3语义网络的问题求解过程2.6.4语义网络表示法的特点2.6语义网络表示法2.7.1框架的基本结构2.7.2框架系统中的预定义槽名2.7.3框架网络2.7.4框架系统的问题求解过程2.7.5框架表示法的特点123452.7框架表示法2.8.1脚本表示法2.8.2面向对象的表示法2.8.3过程表示法2.8.4Petri网表示法2.8其他表示方法第3章搜索技术例如，介绍很多实际问题都可以抽象转化成最优化问题，然后从数学的角度求解其最优解。3.1搜索的概念3.2状态空间搜索3.3与/或图搜索3.4通用问题的求解方法第3章搜索技术3.1.2搜索的分类3.1.1基本概念3.1搜索的概念3.2.1状态空间搜索的一般过程3.2.3启发式搜索策略3.2.2盲目搜索策略3.2状态空间搜索3.3.1与/或图搜索的一般过程3.3.2与/或图的盲目搜索策略3.3.3与/或图的启发式搜索策略3.3.4博弈问题的启发式搜索策略3.3与/或图搜索3.4.1生成-测试法3.4.3约束满足问题3.4.2手段-目标分析法3.4通用问题的求解方法第4章知识推理4.1推理的概念4.2归结演绎推理4.3非归结演绎推理4.4不确定性推理方法第4章知识推理1.经典推理和非经典推理2.演绎推理、归纳推理和默认推理3.单调推理和非单调推理4.确定性推理和不确定性推理4.1推理的概念4.2.1Herbrand理论4.2.3归结反演4.2.2归结原理4.2归结演绎推理4.3.1基于规则的演绎推理4.3.2Bledsoe自然演绎法4.3.3Boyer-Moore定理证...4.3.4王浩算法4.3非归结演绎推理4.4.1不确定性推理的基本问题4.4.3主观贝叶斯方法4.4.2确定性理论4.4不确定性推理方法第5章高级搜索5.1最优化问题5.2禁忌搜索5.3遗传算法5.4模拟退火算法5.5人工神经网络5.6其他高级搜索算法010302040506第5章高级搜索5.1.2最优化问题的求解5.1.1最优化问题的概念5.1最优化问题5.2.1禁忌搜索的基本思想5.2.2禁忌搜索的算法流程5.2.3禁忌搜索算法的收敛性5.2.4禁忌搜索的特点5.2禁忌搜索5.3.1遗传算法的基本思想5.3.2遗传算法的实现步骤5.3.3模式定理5.3.4遗传算法的特点5.3遗传算法5.4.1模拟退火算法的基本思想5.4.3模拟退火算法特点5.4.2模拟退火算法实现步骤5.4模拟退火算法5.5.1人工神经网络的基本概念5.5.2感知机5.5.3BP神经网络5.5.4Hopfield网络5.5人工神经网络5.6.1进化策略5.6.2进化编程5.6.3遗传编程5.6.4人工生命5.6其他高级搜索算法5.6.5蚁群优化算法5.6.7免疫计算5.6.6粒子群优化算法5.6其他高级搜索算法第6章高级知识表示和知识推理6.1模糊逻辑6.2三值逻辑与多值逻辑6.3模态逻辑6.4非单调逻辑第6章高级知识表示和知识推理6.5不确定性推理6.6时间推理与空间推理6.7定性推理方法6.8描述逻辑第6章高级知识表示和知识推理6.1.1模糊集合及其运算6.1.2模糊关系及其合成6.1.3模糊向量及其运算6.1.4模糊逻辑规则6.1.5模糊逻辑推理123456.1模糊逻辑6.2.2多值逻辑6.2.1三值逻辑6.2三值逻辑与多值逻辑6.3.1基本模态逻辑6.3.3知道逻辑和信念逻辑6.3.2时态逻辑6.3模态逻辑6.4.1默认推理6.4.2限定推理6.4.3自认识逻辑6.4.4真值维持系统6.4非单调逻辑6.5.1贝叶斯网络6.5.3语义描述方法6.5.2关联式方法6.5不确定性推理6.6.2空间推理6.6.1基于区间的时间推理6.6时间推理与空间推理6.7.1定性推理概述6.7.2定性方程法6.7.3定性模拟法6.7.4定性进程方法6.7定性推理方法6.8.1描述逻辑的基本概念6.8.2描述逻辑的语言规则6.8.3描述逻辑中的推理6.8.4描述逻辑的扩展6.8描述逻辑第7章Agent及Multi-Agen...7.1Agent概述7.2Agent的理论模型7.3Agent的结构7.4Agent通信第7章Agent及Multi-Agen...7.5Multi-Agent系统7.7面向Agent的程序设计7.6移动Agent第7章Agent及Multi-Agen...7.1.2Agent的基本概念7.1.1分布式人工智能7.1Agent概述7.2.1Agent的心智要素及其性质7.2.3效用理论7.2.2AgentBDI模型7.2Agent的理论模型7.3.2Agent结构的分类7.3.1Agent的基本结构7.3Agent的结构7.4.1言语行为7.4.3Agent的通信语言7.4.2通信的类型和方式7.4Agent通信7.5.1Multi-Agent系统的...7.5.2Multi-Agent系统的...7.5.3Multi-Agent协商7.5.4Multi-Agent规划7.5Multi-Agent系统7.6.2移动Agent的发展7.6.1移动Agent的基本概念7.6移动Agent7.7.1AOP与OOP的区别7.7.3Agent系统开发的语言7.7.2AOP框架7.7面向Agent的程序设计第8章自然语言理解8.1自然语言理解的一般问题8.2句法分析8.3语义分析8.4自然语言理解系统应用举例第8章自然语言理解8.5机器翻译8.7信息检索8.6语音识别第8章自然语言理解1.自然语言的构成2.自然语言理解的困难3.自然语言理解研究的发展4.自然语言理解过程的层次8.1自然语言理解的一般问题8.2.1文法和语言的形式定义8.2.2乔姆斯基体系8.2.3句法分析的策略8.2.4句法模式匹配和转移网络8.2句法分析8.2.5句法分析的确定性算法8.2.7基于统计方法的句法分析方法8.2.6词汇功能语法8.2句法分析8.3.2格文法8.3.1语义文法8.3语义分析8.4.2MARGIE系统8.4.1自然语言自动理解系统8.4自然语言理解系统应用举例8.5.1机器翻译基本方法8.5.2基于规则的机器翻译8.5.3基于实例的机器翻译8.5.4基于统计的机器翻译8.5.5机器翻译评价123458.5机器翻译2.语音识别1.信号处理8.6语音识别第9章机器学习9.1概述9.2机器学习的基本结构和主要策略9.3实例学习9.4类比学习第9章机器学习9.5解释学习9.7决策树学习9.6强化学习第9章机器学习9.2.2机器学习的主要策略9.2.1机器学习的基本结构9.2机器学习的基本结构和主要策略9.3.1基本理论9.3.3实例学习方法的分类9.3.2实例学习的基本策略9.3实例学习9.5.1解释学习的空间描述9.5.2解释学习的一般步骤9.5.3解释与泛化交替进行的学习方法9.5.4基于解释的详细说明法9.5解释学习9.6.2寻找最优策略9.6.1强化学习的关键因素9.6强化学习9.7.2最好属性的选择9.7.1ID3算法9.7决策树学习第10章规划系统10.1规划技术基本概念10.2早期的自动规划技术10.3STRIPS规划10.4图规划第10章规划系统10.5分层规划10.7自动规划技术的新进展10.6部分排序规划技术第10章规划系统1.经典规划技术的发展2.规划的概念及作用3.问题分解途径及方法4.简单规划描述语言5.规划的状态空间表示法描述1234510.1规划技术基本概念10.2.2Green方法10.2.1GPS10.2早期的自动规划技术10.3.1积木世界的机器人的问题10.3.3STRIPS规划的搜索过程10.3.2STRIPS规划知识的表示10.3STRIPS规划2.NOAH规划系统1.长度优先搜索10.5分层规划10.7.2自动规划技术的实用化10.7.