1. 电压、电流符号

vI 输入电平（相对于电路公共参考点的电压）

iI 输入电流

vO 输出电平（相对于电路公共参考点的电压）

iO 输出电流

VIH 输入高电平

VIL 输入低电平

VOH 输出高电平

VOL 输出低电平

IIL 低电平输入电流

IIH 高电平输入电流

IOL 低电平输出电流

IOH 高电平输出电流

VCC 电源电压（双极性器件）

VDD 电源电压（MOS 器件）

VNH 输入高电平噪声容限

VNL 输入低电平噪声容限

VNA 脉冲噪声电压幅值

VTH 门电路的阈值电压

iL 负载电流的瞬时值

VT+ 施密特触发器正向阈值电压

VT- 施密特触发器负向阈值电压

VREF 参考（或基准）电压

VGS(th)N N沟道MOS管的开启电压

VGS(th)P P沟道MOS管的开启电压

vGS MOS管栅极相对于源极的电压

vDS MOS管漏极相对于源极的电压数字电路与逻辑设计本书的符号说明vBE三极管的基极相对于发射极的电压

vCE 三极管的集电极相对于发射极的电压

ICC 电源VCC的平均电流

IDD 电源VDD的平均电流

2. 脉冲参数符号

f 脉冲的频率

q 占空比

tr 上升时间

tf 下降时间

tw 脉冲宽度

tg 脉冲间隔

tre 恢复时间

T 重复周期

Um(Vm) 脉冲幅值

3. 电阻、电容符号

C 电容通用符号

R 电阻通用符号

CI 输入电容

Ch 保持电容

CL 负载电容

CGD MOS管栅极与漏极间电容

CGS MOS管栅极与源极间电容

RI 输入电阻

RL 负载电阻

RO 输出电阻

ROFF 器件截止时内阻

RON 器件导通时内阻

4. 器件及参数符号

A 放大器

D 二极管

G 门电路

T 三极管

TN N沟道MOS管

TP P沟道MOS管

TG 传输门

Tpd 平均传输延迟时间

TPHL 输出由高电平变为低电平的传输延迟时间

TPLH 输出由低电平变为高电平的传输延迟时间

5. 其他符号

B 二进制

D 十进制

CLK 时钟

EN 输入使能（允许）

OE输出使能（允许）第1章逻辑代数基础1

1.1概述1

1.1.1脉冲波形和数字波形1

1.1.2数制和码制3

1.1.3其他二进制码7

1.2基本逻辑函数及运算定律8

1.2.1逻辑函数中的3种基本运算8

1.2.2逻辑代数的运算定律及规则10

1.3逻辑函数表示方法13

1.3.1逻辑函数基本表示方法13

1.3.2逻辑函数的最小项和最大项16

1.3.3从真值表归纳逻辑函数17

1.4逻辑函数的公式化简法19

1.4.1逻辑函数的最简形式19

1.4.2常用公式化简方法19

1.5逻辑函数卡诺图化简21

1.5.1逻辑函数卡诺图表示法21

1.5.2卡诺图化简逻辑函数22

1.5.3具有无关项的逻辑函数化简25

1.6引入变量卡诺图化简逻辑函数26

1.7硬件描述语言VHDL基础28

1.7.1VHDL概述28

1.7.2VHDL语言基本结构29

1.7.3VHDL语言规则31

1.7.4MAX+plus Ⅱ开发工具34

本章小结35

习题36数字电路与逻辑设计目录第2章门电路39

2.1概述39

2.2半导体管的开关特性39

2.2.1半导体二极管开关特性39

2.2.2半导体三极管的开关特性41

2.3简单的与、或、非门电路46

2.3.1二极管门电路46

2.3.2三极管非门47

2.3.3二极管三极管与非、或非门48

2.4TTL集成门电路48

2.4.1TTL与非门电路结构和工作原理49

2.4.2TTL与非门的外部特性及参数50

2.4.3其他类型的TTL门电路55

2.4.4TTL门电路的改进系列59

2.4.5TTL门电路的使用61

2.5金属氧化物半导体逻辑(MOSL)62

2.5.1CMOS反相器62

2.5.2CMOS反相器的外部特性和参数64

2.5.3其他类型的CMOS门电路66

2.5.4NMOS逻辑门69

2.5.5MOS门电路的正确使用70

2.6门电路产品简介与接口电路71

2.6.1门电路产品简介71

2.6.2各门电路间的接口电路73

2.7用VHDL实现基本逻辑门电路的描述75

本章小结76

习题77

第3章组合逻辑电路83

3.1概述83

3.2组合逻辑电路的分析方法和设计方法84

3.2.1组合电路的分析84

3.2.2组合电路的设计85

3.3编码器和译码器87

3.3.1编码器87

3.3.2译码器91

3.4数据选择器和分配器100

3.4.1数据选择器100

3.4.2数据分配器105

3.5数码奇偶发生器/校验器106

3.6算术运算电路109

3.7数值比较器113

3.8组合逻辑电路中的竞争与冒险116

3.8.1竞争冒险现象及产生原因116

3.8.2冒险现象的判别方法117

3.8.3消除冒险现象的方法118

3.9用VHDL实现组合逻辑电路的描述119

本章小结125

习题126

第4章触发器130

4.1概述130

4.2RS触发器131

4.2.1基本RS触发器131

4.2.2同步RS触发器134

4.3主从触发器137

4.3.1主从RS触发器137

4.3.2主从JK触发器139

4.4边沿触发器142

4.4.1维持阻塞结构边沿触发器142

4.4.2利用传输延迟时间的边沿触发器144

4.4.3CMOS主从结构的边沿触发器146

4.5触发器的主要参数149

4.6不同类型触发器之间的转换149

4.7用VHDL描述锁存器和触发器151

本章小结153

习题154

第5章时序逻辑电路161

5.1概述161

5.2时序逻辑电路的分析方法163

5.2.1同步时序逻辑电路的分析方法163

5.2.2异步时序逻辑电路的分析方法165

5.3寄存器167

5.3.1数码寄存器167

5.3.2移位寄存器168

5.4计数器173

5.4.1同步二进制计数器173

5.4.2同步十进制计数器179

5.4.3异步计数器185

5.4.4任意进制计数器189

5.4.5移存型计数器193

5.4.6计数器的应用196

5.5序列信号发生器198

5.6时序逻辑电路的设计方法201

5.7用VHDL描述时序逻辑电路208

本章小结213

习题214

第6章脉冲波形的产生和整形220

6.1概述220

6.2555定时器220

6.2.1555定时器的电路结构221

6.2.2555定时器的功能221

6.3施密特触发器222

6.3.1施密特触发器的特点222

6.3.2用门电路组成施密特触发器223

6.3.3555定时器构成的施密特触发器225

6.3.4集成施密特触发器227

6.3.5施密特触发器的应用228

6.4单稳态触发器230

6.4.1单稳态触发器的特点230

6.4.2用门电路组成的单稳态触发器230

6.4.3555定时器构成的单稳态触发器232

6.4.4集成单稳态触发器233

6.4.5单稳态触发器的应用235

6.5多谐振荡器237

6.5.1用门电路构成的多谐振荡器237

6.5.2石英晶体多谐振荡器242

6.5.3施密特触发器构成的多谐振荡器242

6.5.4用555定时器构成的多谐振荡器243

6.5.5压控振荡器245

6.5.6多谐振荡器的应用250

本章小结252

习题253

第7章存储器和可编程逻辑器件259

7.1概述259

7.1.1存储器259

7.1.2可编程逻辑器件260

7.2只读存储器（ROM）261

7.2.1掩模ROM261

7.2.2可编程ROM（PROM）263

7.2.3可擦除可编程ROM（EPROM和EEPROM）264

7.2.4ROM的应用267

7.3随机存储器（RAM）270

7.3.1RAM的组成及工作原理271

7.3.2RAM的存储单元272

7.3.3集成RAM芯片275

7.3.4RAM的扩展与应用276

7.4可编程逻辑阵列（PLA）277

7.5可编程阵列逻辑（PAL）281

7.5.1PAL的基本电路结构281

7.5.2PAL输出结构形式282

7.5.3PAL应用举例284

7.6通用阵列逻辑（GAL）288

7.6.1GAL电路结构288

7.6.2GAL的工作模式291

7.6.3GAL行地址映射图293

7.7复杂可编程逻辑器件294

7.7.1MAX7000系列器件结构294

7.7.2MAX7000S系列器件的技术性能特点298

7.8现场可编程门阵列（FPGA）299

7.8.1FLEX10K系列器件结构299

7.8.2FLEX10K系列器件的技术性能特点307

7.9CPLD的编程和FPGA的配置307

7.9.1CPLD编程方式308

7.9.2FPGA配置方式309

7.9.3CPLD/FPGA器件烧写方法312

7.10CPLD/FPGA主要产品介绍313

7.10.1Altera公司产品313

7.10.2Xilinx公司产品314

7.10.3Lattice公司产品314

7.11MAX+plus Ⅱ集成软件设计平台314

7.11.1概述314

7.11.2原理图输入设计流程315

7.11.3VHDL文本输入设计流程322

7.11.4设计流程归纳322

7.12用VHDL实现存储器323

7.13Quartus Ⅱ集成软件设计平台326

7.13.1基于Quartus Ⅱ的数字系统设计流程326

7.13.2创建工程327

7.13.3设计输入330

7.13.4分析综合和适配编译333

7.13.5功能仿真和时序仿真335

7.13.6编程下载337

7.13.7引脚锁定339

本章小结340

习题341

第8章数模和模数转换344

8.1概述344

8.2D/A转换器（DAC）345

8.2.1D/A转换器电路结构345

8.2.2DAC的主要技术指标349

8.2.3集成DAC器件及应用351

8.3A/D转换器（ADC）357

8.3.1A/D转换的基本原理357

8.3.2直接比较ADC359

8.3.3间接比较ADC362

8.3.4ADC的主要技术指标364

8.3.5集成ADC器件及应用365

8.4用状态机实现ADC574A采样控制电路373

本章小结376

习题377

第9章数字系统的典型应用382

9.1概述382

9.2数字钟设计383

9.2.1电路结构383

9.2.2部分电路设计383

9.3数字频率计386

9.3.1基本原理387

9.3.2数字频率计的电路结构387

9.3.3主要技术指标390

9.4直流数字电压表390

9.4.1三位半双积分A/D转换器CC14433的性能特点390

9.4.2三位半直流数字电压表电路结构391

9.5交通信号灯控制系统393

9.5.1控制逻辑分析393

9.5.2单元电路设计394

9.6智力抢答器设计397

9.7直接数字频率合成技术（DDS）401

9.7.1DDS基本原理401

9.7.2DDS的VHDL实现402

9.7.3DDS的主要特点406

9.8信号发生器的FPGA实现407

本章小结412

参考文献413

第1章绪论1

1.1人工智能的定义与发展1

1.2人类智能与人工智能4

1.2.1智能信息处理系统的假设5

1.2.2人类智能的计算机模拟7

1.3人工智能各学派的认知观8

1.4人工智能的研究与应用领域10

1.4.1智能感知11

1.4.2智能推理13

1.4.3智能学习16

1.4.4智能行动19

1.5未来50年的人工智能问题25

1.6人类级人工智能28

习题28

第2章知识表示和推理30

2.1概述30

2.1.1知识和知识表示30

2.1.2知识策略智能32

2.1.3人工智能对知识表示方法的要求33

2.1.4知识的分类33

2.1.5知识表示语言问题34

2.1.6现代逻辑学的基本研究方法35

2.2命题逻辑37

2.2.1语法38

2.2.2语义38

2.2.3命题演算形式系统40数字电路与逻辑设计目录2.3谓词逻辑41

2.3.1语法42

2.3.2语义43

2.3.3谓词逻辑形式系统FC46

2.3.4一阶谓词逻辑的应用47

2.4归结推理49

2.4.1命题演算中的归结推理49

2.4.2谓词演算中的归结推理52

2.4.3谓词演算归结反演的合理性和完备性61

2.5产生式系统65

2.5.1产生式系统的组成部分66

2.5.2产生式系统的基本过程70

2.5.3产生式系统的控制策略70

2.6知识表示的其他方法72

2.6.1语义网络72

2.6.2框架79

2.6.3脚本82

2.6.4面向对象84

2.7基于知识的系统87

2.7.1知识获取88

2.7.2知识组织90

2.7.3知识应用91

2.7.4常识知识和大规模知识处理91

2.8小结92

习题93

第3章搜索技术100

3.1概述101

3.2盲目搜索方法102

3.2.1生成再测试法102

3.2.2迭代加深搜索103

3.3启发式搜索104

3.3.1启发性信息和评估函数104

3.3.2最好优先搜索算法105

3.3.3贪婪最好优先搜索算法106

3.3.4A算法和A算法107

3.3.5迭代加深A算法111

3.4问题归约和ANDOR图启发式搜索111

3.4.1问题归约的描述112

3.4.2问题的ANDOR图表示113

3.4.3AO算法114

3.5博弈118

3.5.1极大极小过程120

3.5.2αβ过程122

3.6小结124

习题124

第4章高级搜索125

4.1爬山法搜索125

4.2模拟退火搜索128

4.2.1模拟退火搜索的基本思想128

4.2.2模拟退火算法129

4.2.3模拟退火算法关键参数和操作的设计130

4.2.4模拟退火算法的改进132

4.3遗传算法134

4.3.1遗传算法的基本思想134

4.3.2遗传算法的基本操作136

4.3.3遗传算法的应用情况141

4.4小结142

习题142

第5章不确定知识表示和推理143

5.1概述143

5.1.1什么是不确定推理144

5.1.2不确定推理要解决的基本问题144

5.1.3不确定性推理方法分类146

5.2非单调逻辑147

5.2.1单调性与非单调性147

5.2.2非单调逻辑的产生148

5.2.3缺省推理逻辑149

5.2.4非单调逻辑系统151

5.2.5非单调规则153

5.3主观Bayes方法157

5.3.1全概率公式和Bayes公式157

5.3.2主观Bayes方法159

5.4确定性理论164

5.4.1建造医学专家系统时的问题164

5.4.2CF模型165

5.5证据理论170

5.5.1假设的不确定性170

5.5.2证据的不确定性173

5.5.3证据的组合函数173

5.5.4规则的不确定性174

5.5.5不确定性的传递174

5.5.6不确定性的组合175

5.6模糊逻辑和模糊推理176

5.6.1模糊集合及其运算177

5.6.2模糊关系178

5.6.3语言变量179

5.6.4模糊逻辑180

5.6.5模糊推理180

5.7小结184

习题186

第6章Agent188

6.1概述188

6.2Agent及其结构190

6.2.1Agent定义190

6.2.2Agent要素及特性191

6.2.3Agent例子193

6.2.4Agent的结构特点194

6.2.5Agent的结构分类195

6.3Agent通信198

6.3.1通信方式198

6.3.2Agent通信语言KQML199

6.3.3SACL语言203

6.4协调与协作206

6.4.1引言206

6.4.2合同网209

6.4.3协作规划210

6.5移动Agent214

6.5.1移动Agent产生的背景214

6.5.2定义和系统组成217

6.5.3实现技术218

6.5.4技术优势227

6.6基于Agent的系统及其应用229

6.6.1移动Agent系统229

6.6.2移动Agent技术的应用231

6.6.3多Agent系统的应用233

6.7小结234

习题234

第7章自然语言处理技术236

7.1自然语言理解的一般问题236

7.1.1自然语言理解的概念及意义236

7.1.2自然语言理解研究的发展238

7.1.3自然语言理解的层次239

7.2词法分析242

7.3句法分析243

7.3.1短语结构文法和Chomsky文法体系243

7.3.2句法分析树245

7.3.3转移网络246

7.4语义分析247

7.4.1语义文法247

7.4.2格文法248

7.5大规模真实文本的处理250

7.5.1语料库语言学及其特点250

7.5.2统计学方法的应用及面临的问题252

7.5.3汉语语料库加工的基本方法253

7.5.4语义资源建设256

7.6信息搜索257

7.6.1信息搜索概述257

7.6.2搜索引擎258

7.6.3智能搜索引擎264

7.6.4搜索引擎面临的挑战268

7.6.5搜索引擎的发展趋势269

7.7机器翻译272

7.7.1机器翻译的基本模式和方法273

7.7.2统计机器翻译274

7.7.3机器翻译系统的发展276

7.8语音识别280

7.8.1组成单词读音的基本单元280

7.8.2信号处理281

7.8.3识别283

7.8.4隐马尔可夫模型284

7.8.5口语翻译285

7.9自然语言应用286

7.9.1故事理解和问题解答286

7.9.2数据库前端287

7.9.3自动文摘288

7.10小结289

习题289

第8章机器学习和神经网络291

8.1机器学习概述291

8.1.1学习中的元素292

8.1.2目标函数的表示293

8.1.3学习任务的类型295

8.1.4机器学习的定义和发展史296

8.1.5机器学习的主要策略297

8.1.6机器学习系统的基本结构298

8.2基于符号的机器学习方法299

8.2.1机械学习300

8.2.2归纳学习301

8.2.3决策树学习304

8.2.4基于范例的学习309

8.2.5解释学习313

8.2.6强化学习316

8.3基于神经网络的学习317

8.3.1神经网络概述317

8.3.2基于反向传播网络的学习323

8.3.3Hopfield神经网络模型333

8.4知识发现339

8.4.1知识发现的处理过程340

8.4.2知识发现的方法341

8.4.3知识发现的应用343

8.5小结344

习题345

第9章智能规划351

9.1规划问题与实例351

9.1.1规划问题及其描述语言351

9.1.2规划问题实例354

9.2状态空间搜索规划357

9.2.1前向状态空间搜索357

9.2.2后向状态空间搜索358

9.2.3状态空间搜索的启发式359

9.3偏序规划360

9.3.1偏序规划的描述360

9.3.2偏序规划的实例363

9.3.3无约束变量的偏序规划365

9.3.4启发式偏序规划366

9.4命题逻辑规划367

9.5分层任务网络规划369

9.6非确定性规划372

9.7多Agent规划373

9.7.1合作: 联合目标和规划374

9.7.2多Agent规划的构建375

9.7.3协调机制376

9.7.4竞争377

9.8小结377

习题377

第10章机器人学379

10.1概述379

10.1.1机器人的由来379

10.1.2机器人的定义380

10.1.3机器人的分类382

10.1.4机器人的特性382

10.1.5机器人学的形成383

10.1.6机器人学的研究领域384

10.2机器人系统384

10.2.1机器人系统的组成384

10.2.2机器人的工作空间386

10.2.3机器人的性能指标388

10.3机器人的编程模式与语言389

10.4机器人的社会问题392

10.5机器人的应用与展望392

10.5.1机器人应用393

10.5.2机器人发展展望395

习题397

第11章互联网智能398

11.1概述398

11.2语义网与本体400

11.2.1语义网的层次模型400

11.2.2本体的基本概念402

11.2.3本体描述语言OWL403

11.2.4本体知识管理框架404

11.2.5本体知识管理系统Protégé405

11.2.6本体知识管理系统KAON405

11.3Web技术的演化407

11.3.1Web 1.0407

11.3.2Web 2.0408

11.3.3Web 3.0410

11.4Web挖掘411

11.4.1Web内容挖掘412

11.4.2Web结构挖掘414

11.4.3Web使用挖掘415

11.4.4数据挖掘的应用416

11.4.5互联网信息可信度问题416

11.5集体智能417

11.5.1社群智能418

11.5.2集体智能系统419

11.5.3全球脑420

11.6网络应用421

习题422

附录A人工智能程序设计语言Prolog424

A.1Turbo Prolog核心机制425

A.1.1逻辑型程序设计语言Prolog425

A.1.2Turbo Prolog程序设计430

A.2Visual Prolog编程环境442

A.2.1Visual Prolog概述442

A.2.2系统安装442

A.2.3编程初步443

A.2.4编写第一个应用程序“Hello World”446

A.2.5Visual Prolog调试器450

附录B人工智能大作业453

B.1NIM问题求解453

B.2水壶问题453

B.3合一算法454

B.4中国象棋454

B.5围棋455

B.6五子棋456

B.7魔方457

B.8用神经网络对大写字母分类457

B.9小型动物分类专家系统458

B.10美国地理458

B.11洞穴探宝458

B.12音节划分459

B.13奥木459

B.14九宫图460

B.15归类测试算法461

B.16传教士野人问题461

B.17八皇后问题461

B.18Elsevier的横向信息产品462

B.19奥迪的数据整合463

B.20人寿保险公司的技能寻获463

B.21在线学习463

B.22警察局的多媒体收藏索引464

B.23康富的在线采购465

B.24数码设备的可共用性465

B.25火星探测者Agent466

B.26用于电力管理的多Agent系统467

B.27人工智能军事应用跟踪470

B.28计算机游戏如何产生娱乐效果470

参考文献472第1章绪论1

1.1人工智能的定义与发展1

1.2人类智能与人工智能4

1.2.1智能信息处理系统的假设5

1.2.2人类智能的计算机模拟7

1.3人工智能各学派的认知观8

1.4人工智能的研究与应用领域10

1.4.1智能感知11

1.4.2智能推理13

1.4.3智能学习16

1.4.4智能行动19

1.5未来50年的人工智能问题25

1.6人类级人工智能28

习题28

第2章知识表示和推理30

2.1概述30

2.1.1知识和知识表示30

2.1.2知识策略智能32

2.1.3人工智能对知识表示方法的要求33

2.1.4知识的分类33

2.1.5知识表示语言问题34

2.1.6现代逻辑学的基本研究方法35

2.2命题逻辑37

2.2.1语法38

2.2.2语义38

2.2.3命题演算形式系统40

2.3谓词逻辑41

2.3.1语法42人工智能（第2版）目录2.3.2语义43

2.3.3谓词逻辑形式系统FC46

2.3.4一阶谓词逻辑的应用47

2.4归结推理49

2.4.1命题演算中的归结推理49

2.4.2谓词演算中的归结推理52

2.4.3谓词演算归结反演的合理性和完备性61

2.5产生式系统65

2.5.1产生式系统的组成部分66

2.5.2产生式系统的基本过程70

2.5.3产生式系统的控制策略70

2.6知识表示的其他方法72

2.6.1语义网络72

2.6.2框架79

2.6.3脚本82

2.6.4面向对象 84

2.7基于知识的系统87

2.7.1知识获取88

2.7.2知识组织90

2.7.3知识应用91

2.7.4常识知识和大规模知识处理91

2.8小结92

习题93

第3章搜索技术100

3.1概述100

3.2盲目搜索方法102

3.2.1宽度优先搜索102

3.2.2深度优先搜索104

3.2.3迭代加深搜索106

3.3启发式搜索107

3.3.1启发性信息和评估函数108

3.3.2最好优先搜索算法109

3.3.3通用图搜索算法109

3.3.4A算法112

3.3.5迭代加深A算法116

3.4问题归约和ANDOR图启发式搜索117

3.4.1问题归约的描述117

3.4.2ANDOR图表示118

3.4.3AO算法119

3.5博弈124

3.5.1极大极小过程125

3.5.2αβ过程127

3.6约束满足搜索130

3.7小结132

习题133

第4章高级搜索134

4.1爬山法搜索134

4.2模拟退火搜索137

4.2.1模拟退火搜索的基本思想137

4.2.2模拟退火算法138

4.2.3模拟退火算法关键参数和操作的设计139

4.2.4模拟退火算法的改进141

4.3遗传算法143

4.3.1遗传算法的基本思想143

4.3.2遗传算法的基本操作145

4.3.3遗传算法的应用情况150

4.4小结151

习题151

第5章不确定知识表示和推理1

5.1概述1

5.1.1什么是不确定推理153

5.1.2不确定推理要解决的基本问题153

5.1.3不确定性推理方法分类155

5.2非单调逻辑156

5.2.1单调性与非单调性156

5.2.2非单调逻辑的产生157

5.2.3缺省推理逻辑158

5.2.4非单调逻辑系统162

5.2.5非单调规则164

5.3主观Bayes方法167

5.3.1全概率公式和Bayes公式167

5.3.2主观Bayes方法169

5.4确定性理论174

5.4.1建造医学专家系统时的问题175

5.4.2CF模型176

5.5证据理论180

5.5.1假设的不确定性181

5.5.2证据的不确定性183

5.5.3证据的组合函数183

5.5.4规则的不确定性185

5.5.5不确定性的传递185

5.5.6不确定性的组合185

5.6模糊逻辑和模糊推理187

5.6.1模糊集合及其运算187

5.6.2模糊关系189

5.6.3语言变量190

5.6.4模糊逻辑190

5.6.5模糊推理191

5.7小结195

习题196

第6章Agent199

6.1概述199

6.2Agent及其结构201

6.2.1Agent定义201

6.2.2Agent要素及特性202

6.2.3Agent例子204

6.2.4Agent的结构特点205

6.2.5Agent的结构分类206

6.3Agent通信209

6.3.1通信方式209

6.3.2Agent通信语言KQML210

6.3.3SACL语言214

6.4协调与协作217

6.4.1引言217

6.4.2合同网220

6.4.3协作规划221

6.5移动Agent225

6.5.1移动Agent产生的背景225

6.5.2定义和系统组成228

6.5.3实现技术229

6.5.4技术优势239

6.6基于Agent的系统及其应用240

6.6.1移动Agent系统240

6.6.2移动Agent技术的应用242

6.6.3多Agent系统的应用244

6.7小结245

习题246

第7章自然语言处理技术247

7.1自然语言理解的一般问题247

7.1.1自然语言理解的概念及意义247

7.1.2自然语言理解研究的发展249

7.1.3自然语言理解的层次250

7.2词法分析253

7.3句法分析254

7.3.1短语结构文法和 Chomsky文法体系254

7.3.2句法分析树256

7.3.3转移网络257

7.4语义分析258

7.4.1语义文法258

7.4.2格文法259

7.5大规模真实文本的处理261

7.5.1语料库语言学及其特点261

7.5.2统计学方法的应用及面临的问题263

7.5.3汉语语料库加工的基本方法264

7.5.4语义资源建设266

7.6信息搜索268

7.6.1信息搜索概述268

7.6.2搜索引擎268

7.6.3智能搜索引擎274

7.6.4搜索引擎面临的挑战279

7.6.5搜索引擎的发展趋势280

7.7机器翻译283

7.7.1机器翻译的基本模式和方法283

7.7.2统计机器翻译285

7.7.3机器翻译系统的发展287

7.8语音识别290

7.8.1组成单词读音的基本单元291

7.8.2信号处理291

7.8.3识别293

7.8.4隐马尔可夫模型294

7.8.5口语翻译296

7.9自然语言应用297

7.9.1故事理解和问题解答297

7.9.2数据库前端298

7.9.3自动文摘298

7.10小结300

习题300

第8章机器学习和神经网络301

8.1机器学习概述301

8.1.1学习中的元素302

8.1.2目标函数的表示303

8.1.3学习任务的类型305

8.1.4机器学习的定义和发展史306

8.1.5机器学习的主要策略307

8.1.6机器学习系统的基本结构308

8.2基于符号的机器学习方法309

8.2.1机械学习310

8.2.2归纳学习311

8.2.3决策树学习314

8.2.4基于范例的学习319

8.2.5解释学习323

8.2.6强化学习326

8.3基于神经网络的学习327

8.3.1神经网络概述327

8.3.2基于反向传播网络的学习333

8.3.3Hopfield神经网络模型343

8.4知识发现349

8.4.1知识发现的处理过程350

8.4.2知识发现的方法351

8.4.3知识发现的应用353

8.5小结354

习题355

第9章智能规划361

9.1规划问题与实例361

9.1.1规划问题及其描述语言361

9.1.2规划问题实例364

9.2状态空间搜索规划367

9.2.1前向状态空间搜索367

9.2.2后向状态空间搜索368

9.2.3状态空间搜索的启发式369

9.3偏序规划370

9.3.1偏序规划的描述370

9.3.2偏序规划的实例373

9.3.3无约束变量的偏序规划375

9.3.4启发式偏序规划376

9.4命题逻辑规划377

9.5分层任务网络规划379

9.6非确定性规划382

9.7多Agent规划383

9.7.1合作: 联合目标和规划384

9.7.2多Agent规划的构建385

9.7.3协调机制386

9.7.4竞争387

9.8小结387

习题387

第10章机器人学389

10.1概述389

10.1.1机器人的由来389

10.1.2机器人的定义390

10.1.3机器人的分类392

10.1.4机器人的特性392

10.1.5机器人学的形成393

10.1.6机器人学的研究领域394

10.2机器人系统394

10.2.1机器人系统的组成394

10.2.2机器人的工作空间396

10.2.3机器人的性能指标398

10.3机器人的编程模式与语言399

10.4机器人的社会问题402

10.5机器人的应用与展望402

10.5.1机器人应用403

10.5.2机器人发展展望405

习题407

第11章互联网智能408

11.1概述408

11.2语义网与本体410

11.2.1语义网的层次模型410

11.2.2本体的基本概念412

11.2.3本体描述语言OWL414

11.2.4本体知识管理框架414

11.2.5本体知识管理系统Protégé415

11.2.6本体知识管理系统KAON416

11.3Web技术的演化417

11.3.1Web 1.0418

11.3.2Web 2.0418

11.3.3Web 3.0421

11.4Web挖掘422

11.4.1Web内容挖掘423

11.4.2Web结构挖掘424

11.4.3Web使用挖掘425

11.4.4数据挖掘的应用426

11.4.5互联网信息可信度问题427

11.5集体智能428

11.5.1社群智能

11.5.2集体智能系统429

11.5.3全球脑430

11.6网络应用431

习题432

附录A人工智能程序设计语言Prolog433

A.1Turbo Prolog核心机制434

A.1.1逻辑型程序设计语言Prolog434

A.1.2Turbo Prolog程序设计439

A.2Visual Prolog编程环境451

A.2.1Visual Prolog概述451

A.2.2系统安装451

A.2.3编程初步452

A.2.2编写第一个应用程序“Hello World”455

A.2.5Visual Prolog调试器459

附录B人工智能大作业462

B.1NIM问题求解 462

B.2水壶问题462

B.3合一算法463

B.4中国象棋463

B.5围棋464

B.6五子棋465

B.7魔方466

B.8用神经网络对大写字母分类466

B.9小型动物分类专家系统467

B.10美国地理467

B.11洞穴探宝467

B.12音节划分468

B.13奥木468

B.14九宫图469

B.15归类测试算法470

B.16传教士野人问题470

B.17八皇后问题470

B.18Elsevier的横向信息产品471

B.19奥迪的数据整合472

B.20人寿保险公司的技能寻获472

B.21在线学习472

B.22警察局的多媒体收藏索引473

B.23康富的在线采购474

B.24数码设备的可共用性474

B.25火星探测者Agent475

B.26用于电力管理的多Agent系统476

B.27人工智能军事应用跟踪479

B.28计算机游戏如何产生娱乐效果479

参考文献481