《人工智能及其应用》的编写参考了国家学位委员会对工科学科各层次学历人员关于“人工智能考试大纲”基本要求，结合作者多年讲授人工智能原理的实践，内容较全面地反映了人工智能学科整体结构和国内外科的研究进展，使本书具备了新颖性和实用性的特点，能适用于本科生和研究生不同层次教学与工程应用需要。<br>    全书内容共分12章，覆盖了人工智能基础理论和高级人工智能大部分。<br>    基础理论部分：包括第1-7章，内容包括人工智能及其发展、人工智能逻辑、知识在机器中的表示及其模型描述方法、确定性逻辑推理、不确定性推理、启发式搜索和博弈对策及其a-b剪枝、专家系统。<br>    高级人工智能部分：包括第8-12章，主要内容有数据挖掘与知识发现、人工神经元网络及其神经计算、分布式人工智能与多Agent系统、进化计算及其遗传算法原理、人工生命和群体智能等，并结合具体内容探讨了多种计算智能方法与应用。<br>    本书可依据各高校对有关专业本产生与研究生培养方向与目标的侧重要求，根据各校课时安排以及“少而精”的原则，可灵活选用课程中不同内容，以实现课堂教学与课外系统阅读了解的需要。

前言<br>第1章人工智能及其发展<br>1.1人工智能的诞生、意义与目标<br>1.2人类智能和人工智能<br>1.3人工智能的发展与思考<br>1.4人工智能主要学派及其研究方法<br>1.5人工智能系统及其层次结构<br>1.6人工智能的研究核心与基本技术<br>1.7人工智能应用领域及其分支学科<br>1.8人工智能在新世纪的发展展望<br>思考与练习<br>第2章人工智能逻辑<br>2.1命题逻辑与谓词逻辑<br>2.2谓词公式－－谓词逻辑表达式<br>2.3谓词逻辑的演算律<br>2.4“非二值”逻辑<br>2.5模糊逻辑<br>思考与练习<br>第3章知识与知识表示<br>3.1知识表示概述<br>3.2谓词逻辑的知识表示<br>3.3产生式知识表示与求解<br>3.4语义网络表示法<br>3.5框架知识表示法<br>3.6过程知识表示法<br>3.7Petri网模型表示法<br>3.8面向对象的知识表示<br>思考与练习<br>第4章确定性逻辑推理<br>第5章不确定性推理<br>第6章搜索策略<br>第7章专家系统<br>第8章机器学习与知识发现<br>第9章人工神经网络<br>第10章分布式人工智能<br>第11章进化计算<br>第12章人工生命<br>参考文献