人工智能与专家系统（第2版）/21世纪高等院校计算机系列教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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尹朝庆 编

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• 人工智能
• 专家系统
• 计算机科学
• 高等教育
• 教材
• 21世纪高等院校计算机系列教材
• 人工智能应用
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• 机器学习

出版社： 中国水利水电出版社

ISBN：9787508463353

版次：1

商品编码：10181772

包装：平装

开本：16开

出版时间：2009-04-01

用纸：胶版纸

页数：232

字数：374000

正文语种：中文

编辑推荐

　　《人工智能与专家系统（第2版）》比较系统地介绍了人工智能与专家系统的理论、方法与实现技术，力求反映该领域的学科前沿技术及新成果。在介绍经典理论与方法的同时，根据目前国内外人工智能与专家系统发展与应用的情况，对知识的不确定性表示与推理、机器学习与神经网络进行了较多的讨论，介绍了多种方法和实现技术。《人工智能与专家系统（第2版）》既注重理论上的论述，又注重结合有关语言与工具的编程介绍实现技术，精选应用实例和习题，理论联系实际。对有关概念、算法、方法与技术的阐述准确精炼，用实例说明抽象的概念与算法，便于读者理解。

内容简介

　　《人工智能与专家系统（第2版）》在延续第一版编写风格的基础上，根据近几年人工智能与专家系统的发展趋势和国内外高等院校相关专业本科生教学内容的重点，结合作者多年教学经验，并考虑到读者的反馈信息，对各章节内容、结构等进行了修订、调整、完善和补充，删减和更新了第一版中比较陈旧的内容，增加了典型应用实例。
　　《人工智能与专家系统（第2版）》主要介绍人工智能的基本理论、方法以及实现技术。全书共7章，可分为两部分。第一部分包括第1～4章，主要介绍人工智能的基本概念、方法和技术，包括知识表示方法和搜索、逻辑推理等问题求解的基本方法。第二部分包括第5～7章，以专家系统为应用方向，讨论了产生式专家系统及其实现技术、模糊知识表示和模糊推理、机器学习方法及其应用实例。
　　《人工智能与专家系统（第2版）》内容翔实，层次清晰，详略适当，重点突出，语言严谨，例题丰富，可作为高等院校计算机等信息类和管理类相关专业的本科生教材，也可供从事相关行业的人员参考。

内页插图

目录

第二版前言
第一版前言

第1章 绪论
1.1 人工智能及其发展
1.2 人工智能的研究与应用领域
习题一

第2章 知识表示方法
2.1 一阶谓词逻辑表示方法
2.1.1 一阶谓词逻辑
2.1.2 一阶谓词逻辑表示方法
2.2 产生式表示方法
2.2.1 产生式与产生式系统
2.2.2 产生式系统的分类及其特点
习题二

第3章 搜索方法
3.1 问题求解过程的形式表示
3.1.1 状态空间表示法
3.1.2 与/或图表示法
3.2 状态空间的搜索算法
3.2.1 盲目搜索算法
3.2.2 启发式搜索算法
3.2.3 状态空间搜索算法的应用
3.2.4 A*算法及其特性
3.3 与/或图的搜索方法
3.3.1 与/或图的盲目搜索算法
3.3.2 与/或图的启发式搜索算法
3.3.3 博弈算法及应用
习题三

第4章 逻辑推理
4.1 推理的基本概念
4.1.1 推理方式及其分类
4.1.2 推理的控制策略
4.1.3 模式匹配及其变量代换
4.2 归结演绎推理
4.2.1 谓词公式化为子句集的方法
4.2.2 归结原理
4.2.3 归结反演
4.3 基于归结反演的问题求解
4.4 归结反演的改进策略
4.4.1 删除策略
4.4.2 限制策略
习题四

第5章 专家系统
5.1 专家系统概述
5.1.1 专家系统研究的意义
5.1.2 专家系统的结构与开发方法
5.2 LISP语言
5.2.1 LISP语言的特点与表达式
5.2.2 LISP语言的基本函数
5.3 知识库与推理机
5.3.1 产生式规则与规则库的存储结构
5.3.2 正向推理机
5.3.3 反向推理机
5.4 解释方法与解释器
5.5 知识获取与检测
5.5.1 知识获取的任务与方式
5.5.2 知识的检测与求精
5.5.3 知识检测的方法
5.6 专家系统工具
5.6.1 专家系统工具概述
5.6.2 CLIPS及其应用
5.6.3 基于Java的规则引擎Jess
习题五

第6章 模糊推理
6.1 知识的不确定性
6.2 模糊集合的定义与运算
6.2.1 模糊集合的定义与表示
6.2.2 模糊集合的运算
6.3 模糊知识表示与模糊匹配
6.3.1 模糊知识表示
6.3.2 模糊匹配
6.4 简单模糊推理
6.4.1 模糊推理的基本模式
6.4.2 简单模糊推理方法
6.4.3 模糊三段论推理方法
6.5 一般模式的模糊推理
6.5.1 多维模糊推理方法
6.5.2 带有可信度的模糊推理方法
习题六

第7章 机器学习
7.1 机器学习的特征与方法
7.2 归纳学习方法
7.2.1 CLS算法
7.2.2 ID3算法
7.2.3 归纳学习生成产生式规则集的应用
7.3 遗传算法
7.3.1 遗传算法的概念与计算方法
7.3.2 遗传算法在预测预报中的应用
7.4 人工神经网络方法
7.4.1 人工神经元与感知器
7.4.2 人工神经网络模型
7.4.3 BP神经网络的学习算法
7.4.4 BP学习算法的改进
7.4.5 基于神经网络的专家系统
7.4.6 基于神经网络的模糊分类器
7.4.7 神经网络在预测中的应用
习题七

参考文献

精彩书摘

　　第1章 绪论
　　人工智能（Antifcial Intelligence，AI）是一门综合性学科，它旨在研究如何利用计算机等现代工具设计模拟人类智能行为的系统。随着计算机科学与技术的发展和计算机应用的日益普及，人工智能技术也随之渗透到各学科领域和各行各业。
　　1.1　人工智能及其发展
　　人工智能是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门学科。人工智能的发展虽然已走过了半个世纪的历程，但是，对于“人工智能”至今尚无统一的定义。尽管学术界有各种各样的说法和定义，但就其本质而言，人工智能是研究、设计和应用智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力、以延伸人类智能的科学。
　　人类智能活动的能力是指人类在认识世界和改造世界的活动中，经过脑力劳动表现出来的能力。一般地说，人类智能主要表现有以下能力。
　　（1）感知能力。通过视觉、听觉、触觉等感官活动，接受并理解文字、图像、声音、语言等各种外界信息，认识和理解外界环境的能力。
　　（2）推理与决策能力。通过人脑的生理与心理活动以及有关的信息处理过程，将感性知识抽象为理性知识，并能对事物运行的规律进行分析、判断和推理，这就是提出概念、建立方法，进行演绎和归纳推理，作出决策的能力。
　　（3）学习能力。通过教育、训练和学习过程，更新和丰富拥有的知识和技能，这就是学习的能力。

前言/序言

　　人工智能是经过40多年发展起来的一门综合性学科，它旨在研究如何利用计算机等现代工具设计模拟人类智能行为的系统。在众多的人工智能应用领域中，专家系统是30多年来发展起来的一种最具代表性的智能应用系统，它旨在研究如何设计基于知识的计算机程序系统来模拟人类专家求解专门问题的能力。专家系统是人工智能中最活跃的一个分支，是人工智能发展最主要的推动力。
　　由于人类对自身的思维规律和智能行为仍在探索中，因此，人工智能与专家系统仍然是一门开放的年轻学科。近几年来，人工智能与专家系统的研究越来越深入，新的思想、新的理论以及新的方法与技术不断涌现，新的研究成果不断充实着这一研究领域，尤其是模糊逻辑与神经网络及其结合的研究已成为当前人工智能或智能模拟的重要研究方向，学术论文数以千计，应用成果迭出。
　　本书吸收和借鉴了国内外诸多同行的研究成果，并结合作者的研究和教学实践，把人工智能和专家系统有关的理论和方法系统地归纳起来，使之对从事这一领域工作的同行们能起到参考作用。本书可用于高等学校计算机、自动化、管理科学与工程等相关专业的本科生和研究生的教学，本书内容符合全国高校计算机专业教学指导委员会与中国计算机学会教育委员会于1999年9月发表的《计算机学科教学计划2000》的AI模块的要求。
　　本书有以下主要特点：
　　（1）系统性与新颖性相结合。本书比较系统地介绍了人工智能与专家系统的理论、方法与实现技术，力求反映该领域的学科前沿及最新成果。在介绍经典理论与方法的同时，根据目前国内外人工智能与专家系统发展与应用的情况，对知识的不确定性表示与推理、机器学习与神经网络进行了较多的讨论，介绍了多种方法和实现技术。
　　（2）理论性与实用性相结合。本书既注重理论上的论述，又注重结合有关语言与工具的编程介绍实现技术，精选应用实例和习题，理论联系实际。
　　（3）对有关概念、原理、方法与技术的阐述力求准确、精练，写作风格上尽量通俗易懂、深入浅出。尽量用实例说明抽象的概念与原理，便于读者理解。
　　全书共分8章，可分为两大部分。第一部分包括第l章至第4章，主要介绍人工智能的三大基本技术，即知识表示、逻辑推理与搜索技术。第二部分包括第5章至第8章，讨论专家系统的构造技术。第二部分是第一部分的延伸和深化，涉及到人工智能领域的若干新的理论、方法和技术。第1章（绪论）介绍人工智能的发展史、主要学派及研究应用领域；第2章（知识表示）介绍了多种知识表示方法；第3章（经典逻辑推理）首先介绍各种推理的方式、控制策略、模式匹配等基本概念，然后讨论了归结演绎推理和与／或形演绎推理两种经典逻辑推理的理论与方法；第4章（搜索策略）在给出问题求解过程的两种形式表示的基础上，分别讨论这两种表示形式的推理过程可用的各种搜索策略：

探索智能之源，构建未来之基：人工智能与专家系统（第2版） 随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已不再是科幻小说中的遥远畅想，而是深刻影响我们生活各个层面的现实力量。从智能手机的语音助手，到自动驾驶汽车的导航系统，再到精准医疗的辅助诊断，AI的应用正在以前所未有的速度拓展。而在这股浪潮中，专家系统作为早期人工智能领域最成功的应用之一，更是为我们理解和构建智能决策提供了坚实的基础。 《人工智能与专家系统（第2版）》作为“21世纪高等院校计算机系列教材”的力作，并非仅仅堆砌冷冰冰的理论，而是以严谨的学术态度，系统而深入地剖析了人工智能的核心概念、关键技术以及其重要的分支——专家系统。本书旨在为广大学子和计算机科学领域的从业者提供一个全面、扎实、与时俱进的学习平台，帮助读者深入理解智能的本质，掌握构建智能系统的核心方法。 为何选择《人工智能与专家系统（第2版）》？ 在人工智能领域日新月异的今天，一本好的教材不仅要涵盖经典理论，更要体现最新发展。本书第二版在继承第一版精髓的基础上，紧密跟踪人工智能领域的最新研究成果和技术动态，对内容进行了更新和优化，力求为读者呈现一个最前沿、最权威的学习体验。 本书内容亮点聚焦： 从基础到前沿，构建完整的知识体系： 本书从人工智能的定义、发展历程、基本理论出发，逐步深入到各种智能体的设计与实现，包括搜索技术（如盲目搜索、启发式搜索）、知识表示方法（如谓词逻辑、框架、产生式系统）、推理机制（如正向推理、逆向推理、不确定性推理）等。读者将在这里建立起对人工智能宏观框架的清晰认知，并掌握实现智能行为的底层技术。 专家系统：智能应用的典范： 作为本书的重点，专家系统部分将详细阐述其构成要素（如知识库、推理机、用户接口）、设计原则、开发方法以及典型的应用案例。从如何获取和表示领域专家的知识，到如何设计高效的推理引擎，再到如何构建用户友好的交互界面，本书都将提供详尽的指导。通过对专家系统的深入学习，读者将能够理解如何将人类专家的智慧转化为计算机可执行的智能。 理论与实践的完美结合： 本书的编排充分考虑了教学和学习的实际需求。每一章都配有丰富的例题和习题，帮助读者巩固所学知识，检验学习效果。同时，书中也穿插了大量的实际案例分析，让读者能够看到理论是如何在现实世界中落地生根，产生价值的。这种理论联系实际的学习方式，将极大地提升读者的理解深度和解决实际问题的能力。 紧跟时代步伐，关注最新进展： 21世纪是人工智能蓬勃发展的世纪。本书第二版特别关注了近年来迅速崛起的人工智能技术，如机器学习、深度学习、自然语言处理等，并将它们与传统的人工智能理论进行有机结合。读者将了解到这些新兴技术是如何在人工智能的宏大框架下发挥作用，以及它们如何推动人工智能向更深层次发展。 面向未来，培养创新人才： 本书不仅传授知识，更重要的是培养读者的独立思考能力和创新精神。在学习过程中，读者将不断被引导去探索人工智能的边界，思考其未来的发展方向，以及如何利用这些技术解决更复杂、更具挑战性的问题。本书相信，掌握了扎实的人工智能理论和实践技能的读者，将是未来科技创新的重要力量。 本书适合谁？ 计算机科学、软件工程、人工智能等相关专业的本科生和研究生： 本书是您系统学习人工智能和专家系统知识的理想教材，能够帮助您构建扎实的理论基础，为未来的学习和研究打下坚实的基础。 对人工智能感兴趣的在职工程师和研究人员： 无论您是想系统回顾人工智能经典理论，还是想了解最新的技术进展，本书都能为您提供有价值的参考和启发。 希望了解人工智能应用场景和技术原理的读者： 如果您对人工智能的应用充满好奇，想了解其背后的技术逻辑，本书也将是您开启智能世界大门的绝佳选择。 《人工智能与专家系统（第2版）》将带您踏上一段探索智能奥秘的精彩旅程。在这里，您将不仅仅是知识的接收者，更是智能构建的实践者。让我们一起，用智慧和技术，开创属于我们自己的智能时代！

评分☆☆☆☆☆

这本《人工智能与专家系统（第2版）》真是让我大开眼界！我一直对人工智能这个概念感到既好奇又有些畏惧，觉得它遥不可及。但这本书的出现，彻底颠覆了我的看法。它就像一位耐心细致的老师，一步一步地引导我走进人工智能的世界。书中对基本概念的讲解，比如智能体、感知、行动等，都非常形象生动，让我能迅速理解。而对于专家系统的部分，它更是详细地讲解了构建这样一个智能系统的各个关键环节，从如何获取领域专家的知识，到如何将这些知识转化为计算机能够理解的语言，再到如何让计算机利用这些知识进行推理和决策，都讲解得非常透彻。我尤其喜欢书中对不同推理方法的阐述，比如基于规则的推理，以及如何处理不确定性信息，这让我对人工智能的“思考”过程有了更深的认识。这本书让我觉得，人工智能并非是科幻小说里的情节，而是切实存在并且正在改变世界的强大力量。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在职的软件工程师，一直对人工智能领域抱有浓厚的兴趣，并希望能够将其应用到我现有的工作中。在寻找一本能够系统性介绍人工智能及其核心分支——专家系统的书籍时，我偶然发现了《人工智能与专家系统（第2版）》。这本书的内容深度和广度都恰好满足了我的需求。它没有回避那些复杂的理论，而是以一种非常系统和循序渐进的方式进行讲解，让我能够理解人工智能发展的脉络以及专家系统的核心思想。尤其让我印象深刻的是书中对机器学习算法的阐述，从基础的感知机到更复杂的支持向量机和神经网络，都进行了清晰的介绍，并且重点分析了它们在解决实际问题时的优缺点。此外，书中对专家系统构建的各个环节，如知识获取、知识表示、推理引擎的设计等，都有非常细致的讲解，这对于我理解如何构建一个功能完善的专家系统至关重要。读完这本书，我感觉自己对人工智能的理解上升到了一个新的高度，也为我未来的职业发展指明了方向，让我更加有信心去探索和应用这些前沿技术。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，一本优秀的技术书籍，应该能够引领读者穿越知识的迷雾，抵达理解的彼岸。《人工智能与专家系统（第2版）》正是这样一本书。它以一种非常系统和全面的方式，为我揭示了人工智能的广阔天地，特别是专家系统这个迷人的分支。书中对人工智能基础理论的梳理，如搜索、规划、机器学习等，都做到了既有深度又不失易懂。让我印象深刻的是，它并没有止步于理论介绍，而是深入探讨了专家系统的设计与实现，从知识的获取、表示到推理的逻辑，都进行了详细的讲解。更让我欣喜的是，书中还列举了大量实际应用案例，让我看到了人工智能如何为各行各业带来变革。这本书不仅丰富了我的知识储备，更重要的是，它激发了我对人工智能的浓厚兴趣，让我渴望去探索更多未知，去实践更多可能。

评分☆☆☆☆☆

我一直对那些能够解决复杂问题的智能系统非常着迷，而专家系统无疑是其中的佼佼者。《人工智能与专家系统（第2版）》这本书，简直就是一本关于如何构建和运用这些智能助手的“宝典”。书中对专家系统的设计原理、知识获取方法、推理机制的讲解，都非常到位。我特别喜欢它在知识表示方面的论述，包括产生式规则、框架、语义网络等，清晰地展示了不同知识表示方式的优缺点以及适用场景。而推理引擎部分的讲解，无论是正向推理还是反向推理，都通过大量的实例让我理解得淋漓尽致。让我感到惊喜的是，书中还涉及到了专家系统在医疗诊断、金融风险评估、生产制造等多个领域的实际应用案例，这些案例不仅展示了专家系统的强大功能，也让我看到了人工智能技术在解决现实世界难题方面的巨大潜力。这本书让我对专家系统有了系统而深入的认识，也激发了我进一步研究和实践的动力。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在校的计算机科学专业学生，我一直在寻找一本能够系统性地介绍人工智能及其核心技术，特别是专家系统的权威教材。《人工智能与专家系统（第2版）》恰好满足了我的这一需求。这本书的内容涵盖了人工智能的各个重要分支，从基础的搜索算法到复杂的机器学习技术，再到本书重点阐述的专家系统，都进行了详尽的介绍。我特别欣赏书中对专家系统原理的深入分析，包括知识的获取、表示、推理以及学习等环节，这些内容对于我理解如何构建一个能够模拟人类专家决策过程的系统至关重要。书中穿插的案例分析，也让我能够更直观地理解这些理论是如何应用于实际问题中的。这本书的语言严谨又不失通俗，结构清晰，逻辑性强，为我打下了坚实的人工智能基础，也为我今后的学习和研究指明了方向。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对人工智能历史和哲学思考感兴趣的读者，我一直想找到一本能够带领我深入理解人工智能的本质和发展历程的书籍。《人工智能与专家系统（第2版）》在这一点上做得非常出色。它不仅介绍了人工智能的各种技术和方法，更重要的是，它对人工智能的哲学基础、伦理考量以及社会影响进行了深入的探讨。书中对图灵测试、强人工智能与弱人工智能的辩论等经典话题的分析，让我对人工智能的“智能”究竟意味着什么有了更深刻的理解。同时，它也关注到了人工智能发展过程中可能带来的挑战和问题，比如偏见、失业等，并提出了一些思考方向。对于专家系统部分，它并没有仅仅停留在技术实现层面，而是探讨了专家系统在决策支持、知识管理等方面的价值，以及其在不同行业中的应用前景。这本书不仅能让我学到技术知识，更能引发我的独立思考，让我对人工智能的未来发展有一个更全面、更辩证的认识。

评分☆☆☆☆☆

对于想要深入理解人工智能，尤其是如何构建能够模拟人类决策能力的智能系统的读者来说，《人工智能与专家系统（第2版）》无疑是一本不可多得的佳作。这本书在专家系统的原理和实现上，提供了非常详尽的指导。它详细阐述了专家系统的基本构成，包括知识库、推理引擎、用户接口等，并对每个组成部分的功能和设计思路进行了深入的剖析。书中对知识表示方法的讨论，比如合取范式、析取范式、产生式规则、框架表示等，以及对应的推理算法，都给了我很大的启发。同时，它还介绍了专家系统在不同领域的成功应用，比如医疗诊断、金融分析、故障诊断等，这些案例展示了专家系统的实际价值，也让我看到了人工智能在解决复杂决策问题上的巨大潜力。这本书的逻辑清晰，结构严谨，语言生动，是一本真正能够帮助读者理解并掌握专家系统技术的经典教材。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是打开了我对人工智能世界认知的一扇新大门！作为一名初入这个领域的学生，我常常感到迷茫，概念繁多，技术更新换代也快得让人眼花缭乱。然而，《人工智能与专家系统（第2版）》就像一位循循善诱的导师，将那些看似高深莫测的概念一一剖析，化繁为简。我特别喜欢它对基本原理的深入讲解，比如搜索算法，不仅仅是罗列公式，而是通过生动的例子和图示，让我能够真正理解其背后的逻辑。书中对知识表示和推理机制的探讨也极具启发性，让我认识到人工智能并非只是简单的模仿，而是建立在严谨的逻辑和丰富的知识基础之上。它并没有止步于理论，而是巧妙地将理论与实际应用相结合，通过对专家系统在各个领域的成功案例的分析，让我看到了人工智能解决实际问题的强大能力，也激起了我对未来研究方向的浓厚兴趣。这本书的内容详实，结构清晰，语言生动，对于像我这样的初学者来说，简直是一份宝贵的财富。每次阅读都能有新的收获，感觉自己离人工智能的魅力越来越近。

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作为一个对人工智能的未来充满好奇的学生，我一直在寻找一本能够概括人工智能发展方向，同时又能深入剖析其核心技术的书籍。《人工智能与专家系统（第2版）》在这一点上做得非常成功。它不仅仅是停留在理论层面，而是将人工智能的最新进展，如机器学习、深度学习等，与传统的专家系统有机地结合起来，展现了人工智能技术发展的演进过程和未来趋势。书中对机器学习的讲解，从监督学习到无监督学习，再到强化学习，都进行了清晰的阐述，并且通过一些实例让我理解了这些算法的应用场景。更重要的是，它还探讨了人工智能与人类智能的界限，以及未来人工智能可能扮演的角色。读完这本书，我感觉自己对人工智能的整体脉络有了更清晰的把握，也对未来的学习和研究方向有了更明确的目标。

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我一直认为，要真正掌握一门技术，不仅要了解其“是什么”，更要理解其“为什么”和“怎么做”。《人工智能与专家系统（第2版）》恰恰做到了这一点。它在介绍人工智能和专家系统的基本概念和原理时，总是能够深入浅出地解释其背后的逻辑和思考过程。比如，在讲解搜索算法时，它不仅列出了算法的步骤，还分析了不同算法的效率和适用性，让我明白为什么会有这些不同的算法出现。对于专家系统，它更是从知识获取的难点到推理引擎的设计挑战，都进行了细致的分析，让我了解到构建一个高效的专家系统所面临的实际问题。书中穿插的案例分析，也让我看到了这些理论和方法是如何在现实世界中落地生根，解决实际问题的。这本书的价值在于，它不仅仅是一本知识的堆砌，更是一本引导思考、启发实践的书籍，让我从一个被动的学习者，逐渐变成一个主动的探索者。

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品相还过得去

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经典教材，写得很不错

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凑合，凑合

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