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人工智能 版权信息
- ISBN：9787111754688
- 条形码：9787111754688 ; 978-7-111-75468-8
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
人工智能 本书特色
教材结合电气工程及其自动化、自动化等专业特点，考虑到智能控制技术等课程的差异性，重点把人工智能的传统理论与方法和*新研究成果
（包括国家自然科学联合基金和国家重点研发计划等高水平研究项目支撑）结合起来。
教材选材新颖、内容深入浅出，配有丰富的实例和应用程序，特别适合初学者学习；也配有思考讨论题和上机操作题。
为读者提供宽广的人工智能基础知识，涵盖两大类内容：符号主义和联接主义，重点阐述了人工智能经典理论和方法；又补充完善了丰富的人工智能新技术如机器学习、强化学习、自然语言处理等。
可作为高等院校自动化、电气工程及其自动化、电子信息、人工智能等专业高年级本科生和硕士研究生的教材，可同时满足少学时或长学时的教学需求；也适合于从事电气工程与自动化领域的工程技术人员阅读和参考。
人工智能 内容简介
人工智能就是用计算机来模拟人的智能，其涉及的领域十分广泛。本教材总结了人工智能的发展历程和取得的阶段性成果，涵盖了人工智能主要的两大类内容:符号主义和连接主义，重点阐述了人工智能经典理论和方法，补充完善了丰富的人工智能新技术。本教材的主要内容包括:绪论、知识表示和逻辑推理、搜索技术、进化算法和群智能算法等传统的人工智能范畴，以及机器学习、强化学习、自然语言处理等人工智能的新技术。本教材为读者提供了较宽广的人工智能基础知识以及初学者的应用示例。
教材选材新颖、内容深入浅出，配有丰富的实例和应用程序，特别适合初学者学习;也配有思考讨论题。本教材可作为高等院校自动化、电气工程及其自动化、电子信息、人工智能等专业高年级本科生和硕士研究生的教材，也适合于从事电气工程与自动化领域的工程技术人员阅读和参考。
人工智能 目录
序
前言
第1章绪论
1.1人工智能的定义和历史
1.1.1人工智能的定义
1.1.2人工智能的历史
1.2人工智能的研究范畴
1.3人工智能研究的应用领域
1.4人工智能研究进展和展望
参考文献
第2章知识表示和逻辑推理
2.1知识与推理的关系
2.1.1什么是知识
2.1.2知识的特性
2.1.3知识的分类
2.1.4知识的表示
2.1.5什么是推理
2.1.6推理方式及其分类
2.2一阶谓词逻辑表示法
2.2.1一阶谓词逻辑表示的逻辑基础
2.2.2一阶谓词逻辑表示方法实例
2.2.3一阶谓词逻辑表示法的特点
2.3产生式表示法
2.3.1产生式的基本形式
2.3.2产生式系统
2.3.3产生式系统的分类
2.3.4产生式表示法的特点
2.4框架表示法
2.4.1框架
2.4.2框架网络
2.4.3框架中槽的设置与组织
2.4.4框架系统中求解问题的基本过程
2.4.5框架表示法的特点
2.5语义网络表示法
2.5.1语义网络的概念
2.5.2知识的语义网络表示
2.5.3常用的语义联系
2.5.4语义网络系统中求解问题的基本过程
2.5.5语义网络表示法的特点
2.6自然演绎推理
2.6.1推理所需逻辑基础
2.6.2自然演绎推理的形式
2.6.3自然演绎推理的特点
人 工 智 能目录2.7归结演绎推理
2.7.1子句
2.7.2海伯伦理论
2.7.3鲁宾逊归结原理
2.7.4归结策略
2.7.5归结演绎推理的特点
2.8与/或形演绎推理
2.8.1与/或形正向演绎推理
2.8.2与/或形逆向演绎推理
2.8.3与/或形双向演绎推理
2.8.4与/或形演绎推理的特点
2.9主观贝叶斯推理
2.9.1简单不确定性推理
2.9.2知识不确定性的表示
2.9.3证据不确定性的表示
2.9.4组合证据不确定性的算法
2.9.5不确定性的传递算法
2.9.6主观贝叶斯推理的特点
2.10证据理论
2.10.1证据理论的表示
2.10.2证据理论的推理模型
2.10.3知识不确定性的表示
2.10.4证据不确定性的表示
2.10.5组合证据不确定性的算法
2.10.6不确定性的传递算法
2.10.7证据理论的特点
2.11其他推理方法
2.11.1模糊推理
2.11.2非单调推理
思考讨论题
参考文献
第3章搜索技术
3.1搜索概述
3.1.1搜索的分类
3.1.2基于搜索的问题求解
3.1.3问题的状态空间表示
3.1.4问题的与/或树表示
3.2无信息搜索基本策略
3.2.1状态空间的图搜索
3.2.2宽度优先搜索
3.2.3深度优先搜索
3.3启发式搜索基本策略
3.3.1启发式搜索的几个重要概念
3.3.2A搜索算法
3.3.3A*搜索算法
3.3.4与/或树的有序搜索
3.4博弈搜索基本策略
3.4.1博弈树
3.4.2极大极小值算法
3.4.3alpha-beta剪枝算法
3.5禁忌搜索算法
3.5.1局部搜索与*优化
3.5.2禁忌搜索算法理论
3.5.3改进禁忌搜索
3.5.4禁忌搜索算法流程
3.5.5禁忌搜索算法的参数设置
3.5.6禁忌搜索实例
思考讨论题
参考文献
第4章进化算法和群智能算法
4.1概述
4.2遗传算法
4.2.1基本GA算法
4.2.2遗传算法的参数设置
4.2.3改进遗传算法
4.2.4遗传算法优化实例
4.3差分进化算法
4.3.1标准DE算法
4.3.2差分进化算法的参数设置
4.3.3改进DE算法
4.3.4差分进化算法优化实例
4.4粒子群算法
4.4.1基本PSO算法
4.4.2粒子群优化算法的参数设置
4.4.3改进粒子群优化算法
4.4.4粒子群优化算例
4.5蚁群算法
4.5.1基本蚁群算法
4.5.2蚁群算法的参数设置
4.5.3改进蚁群算法
4.5.4蚁群算法的优化实例
思考讨论题
参考文献
第5章机器学习
5.1机器学习基础
5.1.1机器学习的基本概念
5.1.2机器学习的研究历史
5.1.3机器学习的分类
5.2神经网络
5.2.1神经网络的基本特点
5.2.2激活函数
5.2.3神经网络的学习机理
5.2.4线性分类器
5.3深度神经网络
5.3.1神经网络的结构
5.3.2前馈神经网络——卷积神经网络
5.3.3前馈神经网络——图神经网络
5.3.4反馈神经网络
5.4学习技巧
5.4.1自监督学习
5.4.2半监督训练
5.4.3特征嵌入
5.4.4多任务学习
5.4.5集成学习
5.4.6联邦学习
5.4.7自动化机器学习
5.5机器学习在电力工程中的应用
5.5.1新能源出力预测
5.5.2用电异常诊断
思考讨论题
参考文献
第6章强化学习
6.1强化学习基本思想
6.1.1强化学习概念
6.1.2强化学习发展历程
6.1.3研究现状和展望
6.2强化学习系统
6.2.1系统组成
6.2.2强化学习方法类型
6.2.3强化学习特有概念
6.2.4马尔可夫决策过程
6.2.5贝尔曼方程
6.3强化学习方法
6.3.1动态规划方法
6.3.2蒙特卡洛方法
6.3.3Q学习方法
6.3.4深度强化学习
6.4强化学习实例
6.4.1背景介绍
6.4.2实例要求
6.4.3Deep Q-Learning(DQN)算法实现
思考讨论题
参考文献
第7章自然语言处理
7.1自然语言处理技术简述
7.1.1自然语言处理发展阶段
7.1.2自然语言处理难点问题
7.1.3自然语言理解
7.1.4机器翻译
7.1.5语音识别
7.1.6问答系统
7.2自然语言处理基础
7.2.1文本分类
7.2.2结构预测
7.2.3序列到序列
7.2.4任务评价方法
7.3预训练语言模型
7.3.1背景知识
7.3.2GPT模型
7.3.3BERT模型
7.3.4多模态预训练模型
7.3.5模型压缩
7.3.6文本生成
7.4自然语言处理实例
7.4.1背景介绍
7.4.2实例要求
7.4.3数据集介绍
7.4.4数据集预处理
7.4.5建立深度神经网络模型
7.4.6创建模
前言
第1章绪论
1.1人工智能的定义和历史
1.1.1人工智能的定义
1.1.2人工智能的历史
1.2人工智能的研究范畴
1.3人工智能研究的应用领域
1.4人工智能研究进展和展望
参考文献
第2章知识表示和逻辑推理
2.1知识与推理的关系
2.1.1什么是知识
2.1.2知识的特性
2.1.3知识的分类
2.1.4知识的表示
2.1.5什么是推理
2.1.6推理方式及其分类
2.2一阶谓词逻辑表示法
2.2.1一阶谓词逻辑表示的逻辑基础
2.2.2一阶谓词逻辑表示方法实例
2.2.3一阶谓词逻辑表示法的特点
2.3产生式表示法
2.3.1产生式的基本形式
2.3.2产生式系统
2.3.3产生式系统的分类
2.3.4产生式表示法的特点
2.4框架表示法
2.4.1框架
2.4.2框架网络
2.4.3框架中槽的设置与组织
2.4.4框架系统中求解问题的基本过程
2.4.5框架表示法的特点
2.5语义网络表示法
2.5.1语义网络的概念
2.5.2知识的语义网络表示
2.5.3常用的语义联系
2.5.4语义网络系统中求解问题的基本过程
2.5.5语义网络表示法的特点
2.6自然演绎推理
2.6.1推理所需逻辑基础
2.6.2自然演绎推理的形式
2.6.3自然演绎推理的特点
人 工 智 能目录2.7归结演绎推理
2.7.1子句
2.7.2海伯伦理论
2.7.3鲁宾逊归结原理
2.7.4归结策略
2.7.5归结演绎推理的特点
2.8与/或形演绎推理
2.8.1与/或形正向演绎推理
2.8.2与/或形逆向演绎推理
2.8.3与/或形双向演绎推理
2.8.4与/或形演绎推理的特点
2.9主观贝叶斯推理
2.9.1简单不确定性推理
2.9.2知识不确定性的表示
2.9.3证据不确定性的表示
2.9.4组合证据不确定性的算法
2.9.5不确定性的传递算法
2.9.6主观贝叶斯推理的特点
2.10证据理论
2.10.1证据理论的表示
2.10.2证据理论的推理模型
2.10.3知识不确定性的表示
2.10.4证据不确定性的表示
2.10.5组合证据不确定性的算法
2.10.6不确定性的传递算法
2.10.7证据理论的特点
2.11其他推理方法
2.11.1模糊推理
2.11.2非单调推理
思考讨论题
参考文献
第3章搜索技术
3.1搜索概述
3.1.1搜索的分类
3.1.2基于搜索的问题求解
3.1.3问题的状态空间表示
3.1.4问题的与/或树表示
3.2无信息搜索基本策略
3.2.1状态空间的图搜索
3.2.2宽度优先搜索
3.2.3深度优先搜索
3.3启发式搜索基本策略
3.3.1启发式搜索的几个重要概念
3.3.2A搜索算法
3.3.3A*搜索算法
3.3.4与/或树的有序搜索
3.4博弈搜索基本策略
3.4.1博弈树
3.4.2极大极小值算法
3.4.3alpha-beta剪枝算法
3.5禁忌搜索算法
3.5.1局部搜索与*优化
3.5.2禁忌搜索算法理论
3.5.3改进禁忌搜索
3.5.4禁忌搜索算法流程
3.5.5禁忌搜索算法的参数设置
3.5.6禁忌搜索实例
思考讨论题
参考文献
第4章进化算法和群智能算法
4.1概述
4.2遗传算法
4.2.1基本GA算法
4.2.2遗传算法的参数设置
4.2.3改进遗传算法
4.2.4遗传算法优化实例
4.3差分进化算法
4.3.1标准DE算法
4.3.2差分进化算法的参数设置
4.3.3改进DE算法
4.3.4差分进化算法优化实例
4.4粒子群算法
4.4.1基本PSO算法
4.4.2粒子群优化算法的参数设置
4.4.3改进粒子群优化算法
4.4.4粒子群优化算例
4.5蚁群算法
4.5.1基本蚁群算法
4.5.2蚁群算法的参数设置
4.5.3改进蚁群算法
4.5.4蚁群算法的优化实例
思考讨论题
参考文献
第5章机器学习
5.1机器学习基础
5.1.1机器学习的基本概念
5.1.2机器学习的研究历史
5.1.3机器学习的分类
5.2神经网络
5.2.1神经网络的基本特点
5.2.2激活函数
5.2.3神经网络的学习机理
5.2.4线性分类器
5.3深度神经网络
5.3.1神经网络的结构
5.3.2前馈神经网络——卷积神经网络
5.3.3前馈神经网络——图神经网络
5.3.4反馈神经网络
5.4学习技巧
5.4.1自监督学习
5.4.2半监督训练
5.4.3特征嵌入
5.4.4多任务学习
5.4.5集成学习
5.4.6联邦学习
5.4.7自动化机器学习
5.5机器学习在电力工程中的应用
5.5.1新能源出力预测
5.5.2用电异常诊断
思考讨论题
参考文献
第6章强化学习
6.1强化学习基本思想
6.1.1强化学习概念
6.1.2强化学习发展历程
6.1.3研究现状和展望
6.2强化学习系统
6.2.1系统组成
6.2.2强化学习方法类型
6.2.3强化学习特有概念
6.2.4马尔可夫决策过程
6.2.5贝尔曼方程
6.3强化学习方法
6.3.1动态规划方法
6.3.2蒙特卡洛方法
6.3.3Q学习方法
6.3.4深度强化学习
6.4强化学习实例
6.4.1背景介绍
6.4.2实例要求
6.4.3Deep Q-Learning(DQN)算法实现
思考讨论题
参考文献
第7章自然语言处理
7.1自然语言处理技术简述
7.1.1自然语言处理发展阶段
7.1.2自然语言处理难点问题
7.1.3自然语言理解
7.1.4机器翻译
7.1.5语音识别
7.1.6问答系统
7.2自然语言处理基础
7.2.1文本分类
7.2.2结构预测
7.2.3序列到序列
7.2.4任务评价方法
7.3预训练语言模型
7.3.1背景知识
7.3.2GPT模型
7.3.3BERT模型
7.3.4多模态预训练模型
7.3.5模型压缩
7.3.6文本生成
7.4自然语言处理实例
7.4.1背景介绍
7.4.2实例要求
7.4.3数据集介绍
7.4.4数据集预处理
7.4.5建立深度神经网络模型
7.4.6创建模
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人工智能 作者简介
韦巍 博士，毕业于浙江大学，现任浙江大学求是特聘教授，浙大城市学院副校长，国务院特殊津贴获得者，国家首批863首席专家。目前兼任IEEE PES数字电网（中国）技术委员会副主任等。主要从事智能配电网、智能控制等方向的研究，主持国家863、国家重点研发计划、国家重点自然科学基金等20余项，发表学术论文300余篇，获得省部级科技进步一等奖3项、二等奖5项，获得国家优秀教学成果一等奖1项、二等奖1项。
李知艺，博士，毕业于美国伊利诺伊理工大学电气工程专业。现任浙江大学电气工程学院研究员、博士生导师。主要从事电力系统数字化转型、电力人工智能与信息安全等。担任10余本国内外权威期刊的编委，中国电工技术学会主配配电网及分布式电源专业委员会委员。主持或承担完成国家级、省部级项目10余项，获授权国家发明专利10余项，发表SCI/EI检索论文150余篇。
韦巍 博士，毕业于浙江大学，现任浙江大学求是特聘教授，浙大城市学院副校长，国务院特殊津贴获得者，国家首批863首席专家。目前兼任IEEE PES数字电网（中国）技术委员会副主任等。主要从事智能配电网、智能控制等方向的研究，主持国家863、国家重点研发计划、国家重点自然科学基金等20余项，发表学术论文300余篇，获得省部级科技进步一等奖3项、二等奖5项，获得国家优秀教学成果一等奖1项、二等奖1项。
李知艺，博士，毕业于美国伊利诺伊理工大学电气工程专业。现任浙江大学电气工程学院研究员、博士生导师。主要从事电力系统数字化转型、电力人工智能与信息安全等。担任10余本国内外权威期刊的编委，中国电工技术学会主配配电网及分布式电源专业委员会委员。主持或承担完成国家级、省部级项目10余项，获授权国家发明专利10余项，发表SCI/EI检索论文150余篇。
潘树文，博士，毕业于美国加州大学尔湾分校（UCI）。现任浙大城市学院信息与电气工程学院电气系教授、硕士生导师。浙江省自动化学会理事。主要从事机器人传感与控制、系统辨识等研究。主持国家自然科学基金、省部级科技计划项目等多项，发表学术论文30余篇。
李静，博士，毕业于浙江大学。现任浙大城市学院信息与电气工程学院副院长、教授、博士生导师。浙江省自动化学会理事。主要从事分布式能源智能控制、智能信息处理技术等的研究。主持完成国家自然科学基金、省部级科技计划项目等多项，发表学术论文50余篇，获得浙江省科技进步一等奖、中国电力科技进步二等奖等科技奖励。
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