光纤通信技术（第2版）

作者: 鲍军鹏，张选平　编著

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已完结现代当代当代文学

目录 (209章)

倒序

正文

001 绪论 002 绪论-1.1 什么是人工智能 003 .1.1 关于智能 004 .1.2 人工智能的研究目标 005 绪论-1.2 人工智能发展简史(1)006 绪论-1.2 人工智能发展简史(2)007 绪论-1.2 人工智能发展简史(3)008 .3.1 人工智能的研究特点 009 .3.2 人工智能的研究途径 010 .3.3 人工智能研究资源 011 绪论-1.4 人工智能研究及应用领域 012 .4.1 模式识别 013 .4.2 自然语言处理 014 .4.3 机器学习与数据挖掘 015 .4.4 人工神经网络与深度学习 016 .4.5 博弈 017 .4.6 多智能体 018 .4.7 专家系统 019 .4.8 计算机视觉 020 .4.9 自动定理证明 021 .4.10 智能控制 022 .4.11 机器人学 023 .4.12 人工生命 024 绪论-1.5 本章小结 025 绪论-习题 026 知识工程 027 知识工程-2.1 概述 028 知识工程-2.2 知识表示方法 029 .2.1 经典逻辑表示法 030 .2.2 产生式表示法 031 .2.3 层次结构表示法 032 .2.4 网络结构表示法 033 .2.5 其他表示法 034 知识工程-2.3 知识获取与管理 035 .3.1 知识获取的任务 036 .3.2 知识获取的方式 037 .3.3 知识管理 038 .3.4 本体论 039 .3.5 知识图谱(1)040 .3.5 知识图谱(2)041 知识工程-2.4 基于知识的系统 042 .4.1 什么是知识系统 043 .4.2 专家系统 044 .4.3 问答系统 045 .4.4 知识系统举例 046 知识工程-2.5 本章小结 047 知识工程-习题 048 确定性推理 049 确定性推理-3.1 概述 050 .1.1 推理方式与分类 051 .1.2 推理控制策略 052 .1.3 知识匹配 053 确定性推理-3.2 自然演绎推理 054 确定性推理-3.3 归结演绎推理 055 .3.1 归结原理 056 .3.2 归结策略 057 .3.3 应用归结原理求解问题 058 确定性推理-3.4 与或形演绎推理 059 .4.1 与或形正向演绎推理 060 .4.2 与或形逆向演绎推理 061 .4.3 与或形双向演绎推理 062 确定性推理-3.5 本章小结 063 确定性推理-习题 064 不确定性推理 065 不确定性推理-4.1 概述 066 不确定性推理-4.2 基本概率方法 067 不确定性推理-4.3 主观贝叶斯方法 068 .3.1 不确定性的表示 069 .3.2 不确定性的传递算法 070 .3.3 结论不确定性的合成算法 071 不确定性推理-4.4 可信度方法 072 .4.1 基本可信度模型 073 .4.2 带阈值限度的可信度模型 074 .4.3 加权的可信度模型 075 .4.4 前件带不确定性的可信度模型 076 不确定性推理-4.5 模糊推理 077 .5.1 模糊理论(1)078 .5.1 模糊理论(2)079 .5.2 简单模糊推理 080 .5.3 模糊三段论推理 081 .5.4 多维模糊推理 082 .5.5 多重模糊推理 083 .5.6 带有可信度因子的模糊推理 084 不确定性推理-4.6 证据理论 085 .6.1 D-S理论 086 .6.2 基于证据理论的不确定性推理 087 不确定性推理-4.7 粗糙集理论 088 .7.1 粗糙集理论的基本概念 089 .7.2 粗糙集在知识发现中的应用 090 不确定性推理-4.8 本章小结 091 不确定性推理-习题 092 搜索与优化策略 093 .1.1 什么是搜索 094 .1.2 状态空间表示法 095 .1.3 与或树表示法 096 搜索与优化策略-5.2 状态空间搜索 097 .2.1 状态空间的一般搜索过程 098 .2.2 广度优先搜索 099 .2.3 深度优先搜索 100 .2.4 有界深度优先搜索 101 .2.5 启发式搜索 102 .2.6 A∗算法 103 搜索与优化策略-5.3 与或树搜索 104 .3.1 与或树的一般搜索过程 105 .3.2 与或树的广度优先搜索 106 .3.3 与或树的深度优先搜索 107 .3.4 与或树的有序搜索 108 .3.5 博弈树的启发式搜索 109 .3.6 剪枝技术 110 .3.7 人机对弈与AlphaGo 111 搜索与优化策略-5.4 智能优化搜索 112 .4.1 NP问题 113 .4.2 优化问题(1)114 .4.2 优化问题(2)115 .4.3 遗传算法(1)116 .4.3 遗传算法(2)117 .4.3 遗传算法(3)118 .4.3 遗传算法(4)119 .4.4 蚁群算法 120 .4.5 粒子群算法 121 .4.6 智能优化搜索应用案例 122 搜索与优化策略-5.5 本章小结 123 搜索与优化策略-习题 124 机器学习 125 .1.1 什么是机器学习 126 .1.2 机器学习方法分类 127 .1.3 机器学习的基本问题 128 .1.4 评估学习结果 129 机器学习-6.2 决策树学习 130 .2.1 决策树表示法 131 .2.2 ID3算法 132 .2.3 决策树学习的常见问题 133 .2.4 随机森林算法 134 .2.5 决策树学习应用案例 135 机器学习-6.3 贝叶斯学习 136 .3.1 贝叶斯法则 137 .3.2 朴素贝叶斯方法 138 .3.3 贝叶斯网络 139 .3.4 EM算法 140 .3.5 贝叶斯学习应用案例 141 机器学习-6.4 统计学习 142 .4.1 小样本统计学习理论 143 .4.2 支持向量机 144 .4.3 核函数 145 .4.4 支持向量机应用案例 146 机器学习-6.5 聚类 147 .5.1 聚类问题 148 .5.2 分层聚类方法 149 .5.3 划分聚类方法 150 .5.4 基于密度的聚类方法 151 .5.5 基于网格的聚类方法 152 .5.6 聚类算法应用案例 153 机器学习-6.6 特征选择与表示学习 154 .6.1 特征提取与选择 155 .6.2 常用的特征函数 156 .6.3 主成分分析 157 .6.4 表示学习 158 .6.5 表示学习应用案例 159 .7.1 k近邻算法 160 .7.2 强化学习 161 .7.3 隐马尔可夫模型 162 机器学习-6.8 本章小结 163 机器学习-习题 164 人工神经网络与深度学习 165 人工神经网络与深度学习-7.1 概述 166 .1.1 人脑神经系统 167 .1.2 人工神经网络的研究内容与特点 168 .1.3 人工神经网络基本形态 169 .1.4 深度学习(1)170 .1.4 深度学习(2)171 .1.4 深度学习(3)172 人工神经网络与深度学习-7.2 前馈神经网络 173 .2.1 感知器模型 174 .2.2 反向传播算法 175 .2.3 卷积神经网络(1)176 .2.3 卷积神经网络(2)177 .2.3 卷积神经网络(3)178 .2.4 前馈神经网络应用案例 179 人工神经网络与深度学习-7.3 反馈神经网络 180 .3.1 循环神经网络 181 .3.2 长短期记忆网络 182 .3.3 双向循环神经网络 183 .3.4 反馈神经网络应用案例 184 人工神经网络与深度学习-7.4 本章小结 185 人工神经网络与深度学习-习题 186 人工智能的其他领域 187 人工智能的其他领域-8.1 模式识别 188 .1.1 模式识别的基本问题 189 .1.2 图像识别 190 .1.3 人脸识别 191 人工智能的其他领域-8.2 自然语言处理 192 .2.1 自然语言处理的基本问题(1)193 .2.1 自然语言处理的基本问题(2)194 .2.1 自然语言处理的基本问题(3)195 .2.2 信息检索 196 .2.3 机器翻译 197 .2.4 自动问答(1)198 .2.4 自动问答(2)199 人工智能的其他领域-8.3 多智能体 200 .3.1 多智能体系统模型 201 .3.2 多智能体系统的学习与协作 202 .3.3 多智能体系统的主要研究内容 203 .3.4 多智能体系统应用案例 204 人工智能的其他领域-8.4 本章小结 205 人工智能的其他领域-习题 206 参考文献(1)207 参考文献(2)208 参考文献(3)209 参考文献(4)

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