《智能理论与技术 人工智能与神经网络》求取 ⇩

第一章　脑与智能1

1.1 基本概念1

目录1

1.2 脑的结构与功能7

1.3 意识与逻辑思维18

1.4 思维的信息模型23

本章小结28

参考文献29

2.1 早期神经网络31

第二章　从神经网络到专家系统31

2.2 结构主义的困难与功能主义的兴起41

2.3 早期的通用智能理论48

2.4 全能系统与专家系统56

本章小结61

参考文献61

第三章　专家系统的知识获取64

3.1 非自动型知识获取66

3.2 机器感知78

3.3 机器识别96

3.4 机器学习120

本章小结128

参考文献129

第四章　专家系统的知识表示131

4.1 逻辑表示法与产生式系统132

4.2 语义网络与概念相依150

4.3 框架理论与剧本169

4.4 不精确知识的表示186

本章小结194

参考文献196

第五章　专家系统的知识处理198

5.1 问题求解中的搜索与匹配198

5.2 形式演绎推理与非单调推理225

5.3 不精确推理243

5.4 问题求解的规划方法262

本章小结285

参考文献286

第六章　从专家系统到神经网络289

6.1 MYCIN：一个医疗专家系统289

6.2 专家系统的建造305

6.3　专家系统的瓶颈与神经网络的复兴311

6.4 神经网络通论316

本章小结328

参考文献329

7.1 连续非线性动力学系统及其稳定性332

第七章　神经网络理论332

7.2 离散非线性动力学系统及其稳定性350

7.3 联想记忆与信息容量380

7.4 联想映射与模式分类391

本章小结402

参考文献404

第八章　神经网络模型406

8.1 反馈网络模型408

8.2 前馈网络模型436

8.3 随机网络模型450

8.4 自组织网络模型468

本章小结485

参考文献486

第九章　神经网络学习算法489

9.1 模拟退火算法489

9.2 δ-算法与BP算法507

9.3 竞争学习与相互激励523

9.4 其它学习算法537

本章小结554

参考文献556

第十章　综合智能系统：人工智能与神经网络的合璧559

10.1 作为专家系统的神经网络560

10.2　神经网络的弱点569

10.3　全信息与模糊集578

10.4　综合智能系统模型590

本章小结600

参考文献601

结束语　智能技术在通信中的应用提要604