人工智能与专家系统导论（高等学校教材计算机科学与技术）

　　本书的内容涉及到人工智能、专家系统和实现语言三个方面；系统地阐述了人工智能的基本原理、研究进展、研究方法和应用领域，重点突出人工智能的基本技术，包括5种主要的知识表示（状态空间、与或图、产生式、语义网络、谓词逻辑表示法）、2种搜索（一般搜索和启发式搜索）、2种推理（逻辑推理和算法推理）以及机器学习；详细地介绍了专家系统的原理、发展方向、结构、开发步骤、设计原则、评价方法、系统工具和环境以及专家系统的不精确性推理；另外，对人工智能与专家系统的核心语言pdc prolog的语句、语法、应用、程序设计技巧与方法进行了高度和全面的概括。本书可作为自动控制、自动化、计算机、信息处理、系统工程等专业的研究生和本科生的必修课和选修课教材，也可作为业余爱好者的科普读物，还可供从事相关专业的教师和广大科技人员作为参考书。

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绪言
0.1 什么是人工智能
0.2 人工智能的研究领域
0.3 人工智能的基本技术
第1章 知识表示
1.1 知识的概念
1.2 状态空间表示法
1.3 产生式表示法
1.4 谓词逻辑表示法
1.5 语义网络表示法
1.6 框架表示法
习题
第2章 逻辑推理
2.1 命题逻辑
2.2 谓词逻辑
2.3 海伯伦理论
2.4 归结原理
2.5 定理证明
2.6 利用归结原理求取问题的答案
2.7 归结原理的改进
2.8 与/或形演绎推理
习题
第3章 搜索策略
3.1 关于搜索的基本概念
3.2 基本搜索策略
3.3 启发式搜索
3.4 与/或树的搜索策略
3.5 博弈树的启发式搜索
习题
第4章 不确定性推理
4.1 不确定性的主要表现
4.2 不确定性推理方法的分类
4.3 概率基础
4.4 主观Bayes方法
4.5 可信度方法
4.6 证据理论（D-S理论）
习题
第5章 Prolog语言的执行机理
5.1 程序设计语言回顾
5.2 Prolog简介
5.3 Prolog的三种基本语句
5.4 截断（cut）和失败（fail)
习题
第6章 递归结构和递归程序
6.1 Turbo Prolog的基本成分
6.2 Turbo Prolog的程序结构
6.3 谓词结构
6.4 重复和递归方法
6.5 表处理
6.6 字符串程序设计
习题
第7章 文件处理与动态数据库
7.1 Turbo Prolog的文件处理谓词
7.2 文件谓词的使用
7.3 随机存取文件
7.4 Turbo Prolog的窗口功能
7.5 建立动态数据库
习题
第8章 建造专家系统
8.1 专家系统简介
8.2 专家系统的基本原理
8.3 用Turbo Prolog开发专家系统
第9章 专家系统的进一步研究
9.1 CITY（城市）库
9.2 RICH（富有）库
9.3 推理机研究
9.4 专家系统实例
参考文献