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1.1 智能与人工智能 1

第一章 智能理论与警用智能技术概述 1

1.2 人工智能的定义、内容、方法 2

1.3 AI的假设、分级、标准 6

1.4 几个AI经典问题的描述 7

1.5 什么是AI技术 10

1.6 关于人的智能研究 15

1.7 小结 17

1.8 练习 18

第二章 问题、问题空间、搜索 19

2.1 定义状态空间搜索问题 19

2.2 产生式系统 21

2.3 控制策略 25

2.6 练习 31

2.4 产生式系统问题求解的基本算法 31

2.5 小结 31

第三章 产生式系统启发式搜索技术 32

3.1 生成与测试法 32

3.2 登山法 34

3.3 最佳—优先搜索 36

3.4 AND—OR图与AO*算法 40

3.5 约束补偿 48

3.6 手段—目的分析 50

3.7 问题归约 52

3.8 小结 54

3.9 练习 55

4.1 知识的概念 57

第四章 知识表达 57

4.2 知识的表达方法 60

4.3 知识表达方式的分类 65

4.4 逻辑知识表达 66

4.5 语义网络表示 73

4.6 过程性知识的表达 77

4.7 框架知识表达 81

4.8 小结 84

4.9 练习 84

第五章 逻辑推理 85

5.1 经典逻辑推理 85

5.2 基于规则的演绎推理 99

5.3 非经典逻辑推理 108

5.4 逻辑编程 109

5.5 小结 112

5.6 练习 112

第六章 规划 114

6.1 概述 114

6.2 块世界——问题表达的实例 116

6.3 规划系统的功能 118

6.4 前向、后向搜索控制下的规划 119

6.5 目标堆栈规划 124

6.6 约束位置的非线性规划 127

6.7 分层规划 131

6.8 小结 134

6.9 练习 134

7.1 非单调推理 136

第七章 不确定的符号推理 136

7.2 极大极小推理 141

7.3 解决不确定性问题的正逆向推理 142

7.4 真值维持系统 144

7.5 小结 150

7.6 练习 150

第八章 统计推理 151

8.1 概率与贝叶斯（Bayes）理论 151

8.2 确定性系统和规则基系统 152

8.3 贝叶斯网络 155

8.4 证据理论 156

8.5 模糊逻辑与模糊推理 159

8.7 练习 163

8.6 小结 163

第九章 槽一填料结构 164

9.1 语义网络 164

9.2 概念从属关系 167

9.3 框架 171

9.4 居本 177

9.5 进程表示法 179

9.6 cyc 181

9.7 小结 183

9.8 练习 183

第十章 博弈 184

10.1 概述 184

10.2 最大最小搜索进程 184

10.3 α-β剪枝法 187

10.4 博弈实例 189

10.5 小结 193

10.6 练习 193

第十一章 理解与自然语言理解 194

11.1 什么是理解 194

11.2 影响理解的因素 194

11.3 用满足约束条件进行理解 196

11.4 自然语言理解 200

11.5 简单句理解 200

11.6 所有格语法 205

11.7 复合句理解 207

11.8 语言生成 208

11.11 练习 209

11.9 机器翻释 209

11.10 小结 209

第十二章 学习 210

12.1 机器学习的分类 210

12.2 类比学习 211

12.3 概念学习 211

12.4 基于解释的学习 215

12.5 机器学习的研究目标 217

12.6 小结 218

12.7 练习 218

第十三章 专家系统 219

13.1 什么是专家系统？ 219

13.2 专家系统的分类 221

13.4 专家系统的开发过程 222

13.3 专家系统的一般体系结构 222

13.5 专家系统开发工具 223

13.6 决策支持系统 224

13.7 专家系统实例剖析MYCIN 234

13.8 小结 253

13.9 练习 254

第十四章 连接模型 255

14.1 概述 255

14.2 感知器 260

14.3 霍普菲尔德网络（HopfieldNetworks） 264

14.4 自组织神经网络 270

14.5 神经网络学习 272

14.6 无监督学习 282

14.7 神经网络应用 284

14.8 小结 288

14.9 练习 288

第十五章 并行与分布式的人工智能系统 290

15.1 心理模型 290

15.2 推理过程的并行化 290

15.3 分布式推理系统 292

15.4 协同合作 292

15.5 分布式推理算法 296

15.6 小结 296

15.7 练习 297

第十六章 常识性推理 298

16.1 事件定性过程 298

16.2 常识的本质 301

16.3 记忆组织 305

16.4 相关推理 307

16.5 小结 307

16.6 练习 308

第十七章 感知和行动 309

17.1 感知和行动 309

17.2 视觉 310

17.3 语音识别 312

17.4 机器人结构 313

17.5 机器人的控制操作 314

17.6 小结 316

17.7 练习 316

18.1 国际刑警概况 317

第十八章 国际刑警 317

18.2 国际刑事犯罪及国际刑警组织的对策 319

18.3 国际刑警组织成员国知识库 322

18.4 小结 329

18.5 练习 329

第十九章 警用大型专家系统 330

19.1 问题的提出 330

19.2 警用大型专家系统的功能 330

19.3 警用大型专家系统的组成 331

19.4 知识的获取、表达、处理 336

19.5 PO大型专家系统实现的途径 338

19.6 小结 338

19.7 练习 339

20.1 概述 340

第二十章 机器人执法 340

20.2 机器人的基本组成与技术指标 341

20.3 机器人的位姿运动学基础 342

20.4 机器人力学基础 343

20.5 机器人的智能控制 344

20.6 神经网络在机器人中的控制作用 346

20.7 小结 351

20.8 练习 352

第二十一章 刑事侦察技术工作的知识表达 353

21.1 刑事侦察的基本步骤 353

21.2 爆炸案件中的侦察技术 356

21.3 涉外刑事案件的处理 357

21.4 毒品犯罪案件的侦察技术 358

21.6 有组织犯罪案件的侦察技术 359

21.5 疑难案件的侦察技术 359

21.7 刑事侦察指挥工作 361

21.8 小结 363

21.9 练习 363

第二十二章 公安领导决策支持系统 364

22.1 概述 364

22.2 公安管理与公安领导的知识表达 366

22.3 公安决策 369

22.4 公安领导方法、方式和艺术 371

22.5 领导政务活动辅助决策支持系统 372

22.6 行政单位固定资产管理决策支持系统 378

22.7 小结 379

22.8 练习 379

23.3 数据检测、故障诊断 380

23.2 数据压缩 380

第二十三章 公安通信中的智能技术 380

23.1 过滤、均衡与正交调幅QAM 380

23.4 信息编码 381

23.5 网络 381

23.6 B-ISDNATM控制 381

23.7 智能网 381

23.8 卫星通信电视会议系统 382

23.9 GPS卫星定位报警系统 382

23.10 小结 385

23.11 练习 385

第二十四章 防伪与识别 386

24.1 概述 386

24.2 人像识别的应用领域 386

24.3 两个人脸图象实时对比识别研究方案 387

24.4 可变姿态人脸识别 389

24.5 小结 394

24.6 练习 394

第二十五章 道路交通事故智能化分析 395

25.1 概述 395

25.2 碰撞速度的综合评判法 395

25.3 交通信息指挥系统 396

25.4 小结 397

25.5 练习 397

附录： 398

英汉人工智能术语对照表 398

参考文献 409

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