计算智能

　　《普通高等教育“十一五”规划教材：计算智能》共9章，介绍了传统智能技术的主要原理与技术、方法，主要包括知识的表示、基本推理、不确定推理、搜索原理等。同时，还介绍了现代智能技术主要的研究与发展方向，主要包括模糊逻辑、神经网络、进化计算等，并从工程应用的角度讨论人工智能的实际问题及其解决方法。《普通高等教育“十一五”规划教材：计算智能》可作为应用数学、计算数学、运筹与控制、信息科学、计算机科学、系统科学、控制科学等专业教材用书，也可作为从事计算智能研究与应用的科研技术人员参考用书。

暂缺《计算智能》作者简介

第1章 绪论
1.1 智能基础
1.1.1 智能的含义
1.1.2 人工智能的含义
1.1.3 研究方法
1.2 发展阶段
1.2.1 形成及第一个兴旺期（1956～1966年）
1.2.2 萧条波折期（1967～1974年）
1.2.3 第二个兴旺期（1975～1998年）
1.3 研究应用
第2章 知识表示
2.1 知识的基本概念
2.1.1 知识的特性
2.1.2 知识的分类
2.1.3 知识的表示方法
2.2 谓词逻辑表示
2.2.1 命题逻辑
2.2.2 谓词逻辑
2.3 产生式表示
2.3.1 产生式表示法
2.3.2 产生式系统
2.4 语义网络
2.5 框架表示
2.6 脚本表示
第3章 基本推理原理
3.1 推理的基本概念
3.1.1 推理的定义
3.1.2 推理方法及其分类
3.1.3 推理的控制策略及其分类
3.2 自然演绎推理
3.3 归结反演推理
3.3.1 子句集及其化简
3.3.2 鲁滨孙归结原理
3.4 不确定推理概述
3.4.1 不确定推理的概念
3.4.2 不确定推理的基本问题
3.4.3 不确定性推理的方法
第4章 搜索原理
4.1 搜索原理概述
4.1.1 搜索的概念
4.1.2 搜索方法的分类
4.1.3 状态空间、搜索空间与解路径
4.1.4 搜索成本
4.2 盲目搜索策略
4.2.1 回溯策略
4.2.2 图搜索策略
4.2.3 深度优先搜索
4.2.4 宽度优先搜索
4.2.5 等代价搜索
4.3 启发式搜索
4.3.1 启发式搜索的概念与必要性
4.3.2 启发式搜索算法A
4.3.3 爬山策略搜索
4.3.4 启发式搜索算法A
4.4 博弈树搜索
4.4.1 博弈树搜索的概念
4.4.2 Grundy博弈
4.4.3 极小极大分析法
4.4.4 α-β剪枝
4.4.5 其他改进方法
第5章 模糊逻辑
5.1 模糊集合
5.1.1 集合的概念
5.1.2 模糊集合
5.1.3 模糊集合表示方法
5.1.4 模糊集合的运算
5.1.5 隶属函数
5.1.6 分解定理
5.1.7 扩展原理
5.2 模糊关系与推理
5.2.1 模糊语言
5.2.2 模糊关系
5.2.3 模糊规则与推理
　　……
第6章 神经网络
第7章 进化计算
第8章 群体智能
第9章 数据挖掘