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1、第一章1.人工智能:是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支2.近期目标：研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理论和技术3.应用:博弈,定理证明,机器翻译,专家系统,模式识别,机器人学,智能控制,神经生理学第二章1.知识的种类:事实性知识,过程性知识,行为性知识,元知识2.知识的要素:事实,规则,控制,元知识3.知识的表示:谓词逻辑,产生式规则,语义网络,框架表示4.谓词一般表达式:5.谓词逻辑表示法:定义谓词,用连词或量词把谓词公式连接起来,从外到里层层细化6.推理机:规则解释程序,控制系统规则库与数据库,负责整个
2、产生式系统的运行,决定问题求解过程的推理路线.主要工作:匹配器,冲突消解器,解释器6.语义网络:A-kind-ofA-member-ofIs-aPart-ofHaveCan7.多元关系的语义网络表示:添加关系结点,动作结点,事件结点,情况结点8.框架表示:框架名,槽名,侧面,值(1)横向联系:一个框架的槽值或者侧面值可以是另外一个框架的名字(2)纵向联系:具有集成关系的框架之间构成纵向联系,下层框架可以继承上层框架的槽值.第三章1.状态空间法:(1)选择状态,描述操作(2)定义初始状态集合,目标状态集合,及操作符集合例:2层汉诺塔A(1,3)-
3、--B(1,2)---A(3,2)[操作标识有向边状态标识节点]2.问题归约:(1)问题初始描述(2)一套把问题变为子问题的操作符(3)一套本原问题描述例:3层汉诺塔三元组标识状态S=(i,j,k),i,j,k表示A,B,C所在的钢针号3.与或图:如果一个原问题既需通过分解,又需通过变换,才能得到本原问题,其归约过程可以用与或图表示4.端节点:在与或树中,没有子节点的节点终叶节点:本原问题所对应的节点终叶节点一定是端节点,但是端节点不一定是终叶节点5.可解节点与不可解节点任何终叶节点都是可解节点不为终叶节点的端节点是不可解节点“与或”节点的可解
4、性与子节点的关系6.盲目搜索:7.启发式搜索:(1)度量节点的希望的量度(2)有序搜索:在表中选择最小的节点作为扩展节点(3)算法:(4):8.与或树搜索:自上而下搜索,自上而下标示(1)应用分解或者等价变换对当前节点扩展(2)设置指向父节点的指针(3)多次调用可解或不可解标记过程,直到初始节点被标记为可解节点或不可解节点9.有序搜索之解树代价(1)终止节点:n不可以扩展且不是终止节点:(2)或节点:与节点:10.希望树:自顶向下扩展节点,自底向上,修正代价估值11.博弈树:与~min或~max与或交替出现12.剪枝:(1)(2)则剪枝第四章推
5、理技术1.子句集的求取:(1)消去蕴含和双条件符号(2)减少否定符号辖域(3)使不同量词约束的变元有不同的名字(4)消去存在量词(个体常量替换,函数替换)(5)化为前约束(量词左移),使得每个全称量词的辖域都是整个公式(6)化为合取范式(7)消去全称量词(8)消去合取词(9)更换变量名2.归结原理:(1)定理证明:(2)用归结原理求取问题的答案
