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第1章 绪论1

1.1 机器智能概述1

1.1.1 基本概念1

1.1.2 本书内容组织2

1.2 科学技术的基本概念及基本规律5

1.2.1 科学技术的基本概念6

1.2.2 科学技术的发生学机制7

1.2.3 科学技术发展的基本规律8

1.3 智能科学技术的历史使命和研究方向11

1.3.1 历史使命11

1.3.2 研究方向12

1.4 本章小结12

习题13

参考文献13

第2章 机器智能的基本概念14

2.1 智能及其相关概念14

2.1.1 智能14

2.1.2 自然智能17

2.1.3 机器智能18

2.1.4 隐智能与显智能20

2.2 信息、知识及其相关概念20

2.2.1 信息20

2.2.2 认知23

2.2.3 知识23

2.2.4 意识24

2.2.5 情感25

2.3 策略及其相关概念25

2.3.1 策略25

2.3.2 决策26

2.3.3 行为26

2.3.4 执行26

2.3.5 系统27

2.4 本章小结27

习题27

参考文献27

第3章 机器智能的研究方法之一：结构模拟29

3.1 生物神经网络29

3.1.1 大脑皮层30

3.1.2 生物神经元31

3.1.3 生物神经网络32

3.2 人工神经网络32

3.2.1 人工神经元模型33

3.2.2 感知机38

3.2.3 人工神经网络基本模型44

3.2.4 人工神经网络发展简史46

3.3 神经网络学习算法51

3.3.1 存储与映射51

3.3.2 人工神经网络的训练52

3.3.3 基本人工神经网络学习规则53

3.4 前向多层感知机和BP算法56

3.4.1 前向神经网络概说56

3.4.2 单层感知机58

3.4.3 多层感知机和BP算法61

3.5 Hopfield反馈神经网络66

3.5.1 动力学基本概念66

3.5.2 离散Hopfield网络67

3.5.3 连续Hopfield网络70

3.5.4 联想记忆71

3.6 人工神经网络的典型应用75

3.7 结构模拟方法的优势与困难77

3.8 本章小结79

习题79

参考文献80

第4章 机器智能的研究方法之二：功能模拟83

4.1 发展简史83

4.2 知识表示与知识工程85

4.2.1 状态空间法85

4.2.2 问题归约法89

4.2.3 谓词逻辑法93

4.2.4 语义网络法97

4.2.5 框架表示法100

4.2.6 知识工程101

4.3 知识获取103

4.3.1 知识发现103

4.3.2 知识获取106

4.3.3 知识演绎106

4.4 问题求解107

4.4.1 图搜索107

4.4.2 宽度优先搜索110

4.4.3 深度优先搜索112

4.4.4 等代价搜索115

4.4.5 启发式搜索115

4.5 博弈理论119

4.6 定理证明124

4.6.1 消解原理125

4.6.2 规则演绎系统129

4.7 专家系统132

4.7.1 基本概念132

4.7.2 发展简史132

4.7.3 基本类型133

4.7.4 基本结构135

4.7.5 建造步骤136

4.7.6 工作机理和结构137

4.7.7 新型专家系统139

4.7.8 开发工具141

4.8 自然语言理解141

4.8.1 基本概念141

4.8.2 发展历程142

4.8.3 句法分析143

4.8.4 语义分析144

4.8.5 简单句的自动理解145

4.8.6 语句之间的关系147

4.8.7 自然语言生成148

4.9 功能模拟方法的优势与困难148

4.10 本章小结149

习题149

参考文献151

第5章 机器智能的研究方法之三：行为模拟153

5.1 机器感知153

5.1.1 机器感知基本原理153

5.1.2 无线传感器网络基本概念155

5.1.3 信息融合基本概念156

5.1.4 物联网基本概念156

5.2 模式分类157

5.2.1 模式分类基本概念158

5.2.2 文本分类基本概念158

5.2.3 文本特征抽取与表示160

5.2.4 常用的文本分类方法164

5.2.5 文本分类性能评估166

5.3 感知-动作系统167

5.3.1 Brooks的研究背景167

5.3.2 Brooks的研究思路169

5.3.3 模拟生物体的设计与实现172

5.3.4 Brooks的分析177

5.4 机器学习180

5.4.1 基本概念和发展简史180

5.4.2 基本结构181

5.4.3 主要策略182

5.4.4 机械学习182

5.4.5 归纳学习183

5.4.6 类比学习184

5.5 计算智能185

5.5.1 基本概念185

5.5.2 进化计算186

5.5.3 模糊计算187

5.6 行为模拟方法的优势与困难188

5.7 本章小结189

习题189

参考文献189

第6章 机器智能的研究方法之四：机制模拟191

6.1 机器智能研究的方法论解析191

6.1.1 近代科学观与方法论及其对智能研究的影响192

6.1.2 机器智能研究的科学观和方法论193

6.2 全信息理论195

6.2.1 全信息195

6.2.2 全信息的生成196

6.2.3 全信息的分类198

6.2.4 概率信息的描述199

6.2.5 偶发信息的描述201

6.2.6 确定型信息的描述202

6.2.7 模糊信息的描述204

6.2.8 语义信息、语用信息和全信息的描述206

6.3 知识理论207

6.3.1 知识的基础理论208

6.3.2 知识的生成理论209

6.3.3 知识的激活理论216

6.3.4 知识的生态模型219

6.3.5 意识发生学220

6.4 智能生成机制221

6.5 智能统一理论224

6.6 全信息自然语言理解225

6.7 本章小结228

习题229

参考文献229

第7章 机器智能与机器情感230

7.1 信息检索系统230

7.1.1 基本概念230

7.1.2 基本原理231

7.1.3 智能信息检索233

7.2 情感分类235

7.3 情感生成机理：信息-意识-情感转换237

7.4 智能与情感相互作用模型238

7.5 本章小结240

习题240

参考文献240

第8章 机器智能的宏观应用：智能信息网络242

8.1 基本概念242

8.1.1 信息网络242

8.1.2 智能信息网络243

8.1.3 网络智能246

8.1.4 智能网246

8.2 智能信息网络在经济领域的应用248

8.2.1 网络化经营248

8.2.2 配送网络249

8.2.3 电子商务250

8.3 智能信息网络在社会领域的应用251

8.3.1 智能信息网络促进科学研究251

8.3.2 智能化社区信息网络253

8.3.3 智能建筑信息网络254

8.3.4 智能化农业信息网络与信息服务系统256

8.4 智能信息网络在安全领域的应用258

8.4.1 保密安全259

8.4.2 网络安全260

8.4.3 内容安全262

8.5 本章小结265

习题265

参考文献265

第9章 机器智能的微观应用：智能机器人267

9.1 机器人267

9.1.1 基本概念267

9.1.2 研究历史268

9.1.3 情智一体机器人270

9.1.4 群体智能机器人270

9.1.5 未来的智能机器人271

9.2 机器人的应用273

9.2.1 机器人在生产领域中的应用273

9.2.2 机器人在生活服务领域中的应用277

9.2.3 发展智能机器人所面临的困难282

9.3 智能人机合作282

9.4 本章小结284

习题284

参考文献284

第10章 机器智能的未决问题287

10.1 复杂性理论287

10.2 不确定性理论288

10.3 智能数学290

10.4 人机关系：隐智能与创造力292

10.5 本章小结293

习题293

参考文献293