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第十一章 认知模型1

A.概述1

B.通用问题求解程序9

目录11

前言11

对本手册有贡献者名单11

C.机遇问题求解20

D.EPAM26

E1.Quillian的语义记忆系统34

E.记忆的语义网络模型34

E2.HAM41

E3.ACT49

E4.MEMOD55

F.信念系统65

第十二章 自动演绎77

A.概述77

B.推理的消解规则86

C.非消解定理证明94

D.Boyer-Moore定理证明程序103

E.非单值逻辑116

F.逻辑程序设计123

第十三章 视觉128

A.概述128

B.积木块世界的理解141

B1.识别三维物体141

B2.划分线段图画为物体145

B3.解释不完整的线条图画149

B4.标记三角面中的线条图画156

B5.在解释线条画图过程中限制的传播161

B6.获得线条图画167

B7.有关表面方向的推理171

B8.Origami世界和形状复原181

C.视觉数据的前期处理192

C1.视觉输入192

C2.颜色201

C3.预处理203

C4.边缘检测和线段查找213

C5.区域分析221

C6.纹理227

D1.本征图像234

D.景物特性的表达234

D2.运动240

D3.立体视觉245

D4.测距仪251

D5.间接获得形状的方法257

D6.三维形状的描述和识别266

E.用于视觉的算法277

E1.金字塔和四分树277

E2.模板匹配281

E3.计算机视觉的语言学方法286

E4.松弛算法291

F.视觉系统301

F1.机器人视觉301

F2.视觉系统的组织和控制306

F3.ACRONYM313

第十四章 学习和归纳推理323

A.概述323

B.死记硬背式学习334

B1.问题334

B2.Samuel下棋程序中的死记硬背式学习338

C1.问题343

C.听取意见的学习343

C2.Mostow的操作化程序347

D.从例子学习358

D1.问题358

D2.控制和模式识别系统中的学习372

D3.学习单个概念381

D4.学习多重概念417

D5.学习执行多步任务448

A.概述509

第十五章 规划和问题求解509

B.STRIPS和ABSTRIPS517

C.不分层规划526

D.分层规划程序535

D1.NOAH535

D2.MOLGEN546

E.框架规划的改进552

文献目录559

主题索引581

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