《人工智能基础》为普通高等教育“十一五”**级规划教材,旨在系统介绍人工智能的基本原理、方法和技术,并反映国内外研究和应用的*新进展。全书共7章。第1章阐述人工智能研究的发展、成果和基本原则;第2、3章介绍人工智能的基本概念、方法和技术,包括问题求解的基本方法和知识表示;第4~6章讨论人工智能技术的主要应用,包括基于知识的系统、自动规划和配置以及机器学习;第7章对人工智能的**技术作引导性综述,包括非单调推理和软计算、基于范例的推理、关于时间和空间的推理、机器学习研究和应用的新进展、Agent技术和多Agent协同工作,以及新一代网络计算的技术基础及其智能化,以开阔学生的眼界。
《人工智能基础》内容丰富,叙述脉络清晰,强化实用化介绍,同时配有丰富的习题,可作为高等院校计算机及有关专业本科生教材,也可供工程技术人员参考使用。

人工智能基础(第2版)(普通高等教育“十一五”**级规划教材) 目录:
第1章人工智能研究的发展和基本原则
1.1人工智能的研究和应用
1.2人工智能研究的发展
1.3人工智能研究的成果
1.4人工智能研究的基本原则
1.5存在的问题和发展前景
习题
参考文献

第2章问题求解的基本方法
2.1一般图搜索
2.1.1状态空间搜索
2.1.2启发式搜索
2.1.3状态空间抽象和生成一测试法
2.1.4启发式搜索的适用性讨论
2.2问题归约
2.2.1问题归约的描述
2.2.2与或图搜索
2.2.3与或图的启发式搜索
2.3基于归结的演绎推理
2.3.1谓词演算
2.3.2归结演绎方法
2.3.3归结反演
2.4基于规则的演绎推理
2.4.1基于规则的正向演绎推理
2.4.2基于规则的逆向演绎推理
2.4.3演绎推理的应用讨论
2.4.4逻辑编程语言Prolog
本章小结
习题
参考文献

第3章知识表示
3.1知识和知识表示
3.1.1知识原则
3.1.2知识表示的作用
3.1.3知识表示的功能
3.1.4知识表示的性能
3.1.5基本的知识表示方式
3.2产生式表示
3.2.1产生式系统
3.2.2控制策略
3.2.3产生式系统的分类
3.3结构化表示
3.3.1语义网络
3.3.2框架表示法
3.3.3面向对象的表示法
3.4知识表示的实用化问题
3.4.1程序性和陈述性知识
3.4.2表示能力和推理效率之间的制约关系
3.5基于本体的语义知识表示
3.5.1语义知识表示和共享本体
3.5.2本体表示语言的研究
3.5.3Web本体语言OWL
3.5.4语义Web的应用情景和支持技术
本章小结
习题
参考文献

第4章基于知识的系统
4.1KB系统的开发
4.1.1KB系统的一般概念
4.1.2KB系统的体系结构原则
4.1.3KB系统的开发过程
4.1.4KB系统的开发工具和环境
4.2设计基于产生式表示的KB系统开发工具
4.2.1总体设计
4.2.2xps的实现
4.2.3应用实例..家族树
4.2.4性能改进
4.2.5开发工具OPS5
4.3专家系统实例..MYCIN
4.3.1知识库的构造
4.3.2推理机的设计
4.3.3系统服务设施
4.3.4开发工具EMYCIN
4.4问题求解的结构化组织
4.4.1结构化组织的需求
4.4.2事务表
4.4.3黑板法
4.4.4问题求解建模
4.4.5KB系统的**技术
4.5基于本体的知识系统
4.5.1基础级本体工程
4.5.2**本体工程
4.5.3开发基于本体的知识系统
本章小结
习题
参考文献

第5章自动规划和配置
5.1经典规划技术
5.1.1经典规划技术的发展
5.1.2规划的基本概念
5.1.3早期的自动规划技术
5.1.4部分排序规划技术
5.2自动规划技术的新进展
5.2.1非经典规划技术的开发
5.2.2自动规划技术的实用化
5.2.3智能的调度、规划和项目管理
5.3自动配置
5.3.1配置的一般概念
5.3.2自动配置的建模
5.3.3XCON..计算机自动配置系统
本章小结
习题
参考文献

第6章机器学习
6.1机器学习概论
6.1.1机器学习的基本概念
6.1.2机器学习的发展历史
6.1.3机器学习分类
6.2示例学习
6.2.1示例学习的基本策略
6.2.2决策树构造法ID3
6.3基于解释的学习
6.3.1基于解释的泛化(EBG)
6.3.2基于解释学习的若干基本问题
6.4遗传算法
6.4.1简单遗传算法
6.4.2分类系统
6.5加强学习
6.5.1加强学习的基本方法
6.5.2p学习
6.5.3有关加强学习的进一步讨论
6.6基于范例的学习
6.6.1基于范例推理的过程
6.6.2应用实例:智能饲料配方系统IcMIx
6.7知识发现与数据挖掘
6.7.1定理发现
6.7.2数据挖掘
6.7.3关联规则挖掘
6.7.4数据库及网络中的知识发现
本章小结
习题
参考文献

第7章人工智能**技术综述
参考文献

高济,浙江大学计算机科学与技术学院教授,博士生导师。主要研究方向为网络计算与普适计算、智能软件与Agent技术、软件工程与中间件技术、知识管理与决策支持等。长期从事人工智能和计算机应用研究工作,先后主持和完成了**自然科学基金项目6个(在研1个),**高技术研究发展(863)计划I页目8个(在研1个)、以及****基础研究发展(973)计划项目子课题1个(在研):已有6项主持的科研成果通过鉴定、分别达到国际水平或国内领先水平:已发表学术论文200余篇,其中98篇收录进SCI索引、EI索引或国内一级期刊:出版的专著“基于知识的软件智能化技术”“属**九五**图书。