全書共分7篇。篇講述模擬人類自然推理的不確定性推理方法和非單調(diào)推理方法：包括專家系統(tǒng)MYCIN的不確定性推理方法、主觀Bayes方法、模糊推理、證據(jù)理論和非單調(diào)推理；第二篇講述機器學(xué)習(xí)的概念與方法：包括概念學(xué)習(xí)、決策樹學(xué)習(xí)和學(xué)習(xí)規(guī)則集合；第三篇講述計算智能：包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法和其它計算智能方法；第四篇講述如何在

本書中，作者描述了有關(guān)自然和人工系統(tǒng)中的適應(yīng)問題背后隱藏的規(guī)律性及其理論。從生物系統(tǒng)到經(jīng)濟系統(tǒng)，本書建立起統(tǒng)一的適應(yīng)性系統(tǒng)的理論框架，展示了如何讓計算機程序自發(fā)進(jìn)化的遺傳算法，進(jìn)一步又用嚴(yán)格的數(shù)學(xué)定理揭示了算法背后的理論本質(zhì)。

本書對自然計算、機器學(xué)習(xí)、圖像自動理解與解譯三個前沿領(lǐng)域進(jìn)行了詳細(xì)的論述。主要內(nèi)容包括進(jìn)化計算、人工免疫系統(tǒng)、量子計算智能、多智能體系統(tǒng)、進(jìn)化多目標(biāo)優(yōu)化、核機器學(xué)習(xí)、流形學(xué)習(xí)與譜圖學(xué)習(xí)、集成學(xué)習(xí)、非線性逼近理論、多尺度幾何分析、多尺度變換域圖像感知與識別、圖像的高維奇異性檢測、圖像去噪的閾值方法、SAR圖像理解與解譯。

本書以人工智能的哲學(xué)基礎(chǔ)和工程實踐為主線，系統(tǒng)全面地介紹了人工智能的核心知識和最新進(jìn)展。主要寶庫搜索與問題求解、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機器學(xué)習(xí)和人工智能程序設(shè)計語言等內(nèi)容。

本書共分為11章，內(nèi)容包括：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述、感知器、線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP網(wǎng)絡(luò)、徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)、反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、競爭型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)、圖形用戶界面等。

本書是一本詳細(xì)探索和展示脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PCNN)極佳圖像處理能力的專著。PCNN及其相關(guān)模型均源自生物神經(jīng)元啟發(fā)模型研究，是圖像紋理分析、邊緣提取、區(qū)域分割等非常強大的處理工具。

《機器學(xué)習(xí)／計算機科學(xué)叢書》展示了機器學(xué)習(xí)中核心的算法和理論，并闡明了算法的運行過程�！稒C器學(xué)習(xí)／計算機科學(xué)叢書》綜合了許多的研究成果，例如統(tǒng)計學(xué)、人工智能、哲學(xué)、信息論、生物學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、計算復(fù)雜性和控制論等，并以此來理解問題的背景、算法和其中的隱含假定�！稒C器學(xué)習(xí)／計算機科學(xué)叢書》可作為計算機專業(yè)本科生、研究生教材

該書系統(tǒng)地論述了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要理論、設(shè)計基礎(chǔ)及應(yīng)用實例，旨在使讀者了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展背景和研究對象，理解和熟悉它的基本原理和主要應(yīng)用，掌握它有結(jié)構(gòu)和設(shè)計應(yīng)用方法，為深入研究和應(yīng)用開發(fā)打下基礎(chǔ)。為了便于讀者理解，書中盡量避免煩瑣的數(shù)學(xué)推導(dǎo)，加強了應(yīng)用舉例，并在內(nèi)容的選擇和編排上注意到讀者初次接觸新概念的易接受性和思維

包括搜索技術(shù)、各種知識表示和處理技術(shù)、各種典型（精確的和非精確的）的推理技術(shù)、專家系統(tǒng)開發(fā)技術(shù)、機器學(xué)習(xí)、自然語言處理技術(shù)，這些內(nèi)容能夠使讀者對人工智能的基本概念和人工智能系統(tǒng)的構(gòu)造技術(shù)和方法有一個比較清楚的認(rèn)識。介紹人工智能研究領(lǐng)域里的最新成果的內(nèi)容有分布式人工智能、數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)、遺傳算法。這幾個方面是目前人工

本書是國家*立項建設(shè)的優(yōu)秀網(wǎng)絡(luò)課程“AI智能網(wǎng)絡(luò)課程”的配套教材。全書共10章，主要內(nèi)容：緒論、知識表示、搜索原理、推理技術(shù)、機器學(xué)習(xí)、規(guī)劃系統(tǒng)、專家系統(tǒng)、自然語言理解、智能控制、人工智能程序設(shè)計。附錄中給出了人工智能網(wǎng)絡(luò)課程使用指南。本書可作為本科學(xué)校和高職高專學(xué)校計算機相關(guān)專業(yè)的“人工智能”課程教材或教學(xué)參考書，還