本书系统介绍了人工智能技术的基本理论和应用技术。全书共9章，主要内容包括： 知识表示技术，知识推理技术，模糊逻辑技术，神经网络技术，遗传算法，专家系统，机器学习,群集智能。本书是作者在总结近年来教学和科研成果，学习国内外人工智能技术领域**技术的基础上编写而成的。全书内容体系新颖，选材具有先进性、系统性和实用性的特点。 本书可作为高等学校计算机科学与技术专业、电子信息工程专业、电工及自动化类专业、机电一体化专业的高年级本科生和研究生的教材，也可供相关专业的工程技术人员参考。

前 言 人工智能技术是当代科学技术中一个十分活跃和具有挑战性的领域，是一门新兴的交叉学科，有着非常广泛的应用范围。它是传统产业技术改造、研制新型产品特别是智能化产品的急需技术，是培养学生创新能力、增强学生创造能力的支撑技术，是提高劳动生产率的关键技术。为了适应21世纪科学技术发展趋势，把体现当代科学技术发展特征的多学科间的知识交叉与渗透的内容及最新成果反映到教材中来，这是现代大学人才培养目标的客观要求。本书正是针对这一需要，在总结近年来教学和科研成果、学习国内外人工智能技术领域中最新技术的基础上编写而成的。选材注意了体系的综合性、内容的先进性和运用的实用性。 全书共分9章。第1章概论，包括人工智能、智能工程和智能控制；第2章知识表示技术，包括逻辑表示法，语义网络表示法，框架表示法，产生式表示法，状态空间表示法，问题归约法，面向对象表示法；第3章知识推理技术，包括推理方式及分类，推理的控制策略，搜索策略；第4章模糊逻辑技术，包括模糊逻辑的数学基础，模糊逻辑的推理，模糊控制系统概述，模糊控制器原理，模糊控制器设计基础，双入单出模糊控制器设计；第5章神经网络技术，包括神经网络基础，神经网络的结构和学习规则，典型前向网络--BP网络，典型反馈网络--Hopfield网络，应用神经网络产生模糊集的隶属函数，神经网络控制原理，单神经元控制的直流调速系统，模糊神经网络；第6章遗传算法，包括遗传算法的基本原理，遗传算法的模式理论，遗传算法应用中的一些基本问题，高级遗传算法，基于遗传算法的模糊控制，免疫遗传算法；第7章专家系统，包括专家系统的概念，专家系统的结构和工作原理，知识的获...