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第1章　绪论1

1.1 人工智能的概念1

1.2　人工智能的学派与研究途径2

1.3 人工智能研究的内容与应用领域4

1.3.1　人工智能研究的内容5

1.3.2　人工智能研究的应用领域6

1.4　人工智能的发展8

第2章　人工智能基础知识11

2.1　符号智能与计算智能11

2.2　模糊理论13

2.2.1　模糊集合14

2.2.2　模糊集合的表示方法14

2.2.3　模糊集合的运算15

2.2.4　模糊关系和模糊关系矩阵的运算16

2.2.5　模糊逻辑推理18

2.2.6　解模糊判决方法20

2.3　人工神经网络21

2.3.1　人工神经网络发展简史21

2.3.2　人工神经元的模型23

2.3.3　神经网络模型结构24

2.3.4　神经网络的两大类学习方法25

2.3.5　反向传播网络及其学习算法26

2.3.6　反馈神经网络26

2.4　进化计算27

2.4.1　遗传算法28

2.4.2　进化策略31

2.4.3　进化规划31

2.5　模拟退火算法32

2.6　知识表示34

2.6.1　一阶谓词逻辑表示法34

2.6.2　产生式规则36

2.6.3　语义网表示法37

2.6.4　框架表示法38

2.6.5　人工神经网络的知识表示39

2.7　搜索原理40

2.7.1　问题求解过程的形式表示40

2.7.2　状态空间搜索41

2.7.3　与／或树搜索43

2.8　基本的推理方法46

2.8.1　推理的基本概念46

2.8.2　自然演绎推理48

2.8.3　归结演绎推理48

2.8.4　基于规则的演绎系统49

2.8.5　产生式系统50

2.9　机器学习53

第3章　专家系统57

3.1　专家系统概述57

3.1.1　专家系统发展简况57

3.1.2　专家系统结构59

3.1.3　专家系统类型59

3.1.4　专家系统的特点60

3.2　不确定性推理61

3.2.1　确定因子法61

3.2.2　主观Bayes方法63

3.2.3　D-S证据理论66

3.2.4　可能性理论68

3.2.5　不确定推理方法的比较69

3.3 专家系统的开发工具与建造步骤70

3.3.1　专家系统的开发工具70

3.3.2　建造专家系统的步骤71

3.4　专家系统实例72

3.4.1　智能设计72

3.4.2　智能CAPP系统76

3.4.3　故障诊断78

第4章　智能控制83

4.1 简述83

4.1.1　自动控制的发展83

4.1.2　智能控制的发展84

4.1.3　智能控制的结构85

4.2 专家控制86

4.2.1　专家控制的结构与分类86

4.2.2　基于知识的制造过程控制示例90

4.3　模糊控制96

4.3.1　常规模糊控制原理96

4.3.2　模糊控制器的设计97

4.3.3　自适应模糊控制102

4.3.4　模糊PID控制105

4.4　神经网络控制109

4.4.1　神经网络控制的学习结构109

4.4.2　神经网络建模110

4.4.3　基于神经网络的仿真控制111

4.4.4　基于神经网络的控制实验示例118

4.5　基于信息论的智能控制119

4.5.1　智能控制的信息优化原理120

4.5.2　控制系统结构121

4.5.3　基于信息测度的加工过程控制122

第5章　计算智能及其应用126

5.1 计算智能126

5.1.1　计算智能的特点126

5.1.2　混合计算智能126

5.2　计算智能应用实例129

5.2.1　基于GA的Job-shop调度129

5.2.2　基于神经网络的切削加工参数多目标优化133

5.2.3　端铣加工参数的多目标模糊优化138

5.2.4　加工过程状态监测142

5.2.5　机械产品的敏捷开发系统153

第6章　数据挖掘与智能决策156

6.1 数据挖掘156

6.1.1　数据挖掘的定义和功能156

6.1.2　数据挖掘的流程160

6.1.3　数据挖掘的方法和技术161

6.1.4　分布式数据挖掘164

6.2　分布式人工智能167

6.2.1　分布式人工智能概述167

6.2.2　Agent基本理论170

6.2.3　多Agent系统175

6.3　智能决策与群体决策183

6.3.1　智能决策支持系统184

6.3.2　群体决策支持系统188

第7章　智能制造195

7.1 智能制造的含义195

7.2 智能制造系统的特点196

7.3 智能制造研究的主要内容197

7.4　智能制造的支撑技术199

7.5　基于Agent的分布式网络化智能制造系统202

7.6　基于自治及合作的整子制造系统204

第8章　智能机器人211

8.1 机器人的原理211

8.1.1　机器人的定义与分类211

8.1.2　机器人系统的基本组成215

8.1.3　智能机器人概述219

8.2　智能机器人的传感与信息融合222

8.2.1　机器人的传感技术222

8.2.2　多传感器信息融合225

8.3　机器人的规划与控制233

8.3.1　机器人的规划233

8.3.2　机器人的控制240

第9章　综合集成智能系统250

9.1 智能集成简述250

9.2　集成智能设计专家系统252

9.2.1 基于神经网络的设计专家系统252

9.2.2　多种智能集成设计系统253

9.2.3　基于CSCW的智能CAD结构255

9.3　集成智能CAPP256

9.4　制造过程的综合智能决策258

9.5 多模块的智能调度260

9.6　基于人机一体化的集成制造系统264

第10章　智能系统及装备实例266

10.1　仿人机器人266

10.2　智能轮椅移动机器人270

10.3　地震预报专家系统274

10.3.1　ESEP的主要结构275

10.3.2　ESEP的知识表示模型276

10.3.3　ESEP的专家知识库277

10.3.4　ESEP的事实准备模块278

10.3.5　ESEP的推理模型和推理决策模块278

10.4　智能车辆279

10.4.1 意大利MOB-LAB的智能车辆279

10.4.2　美国俄亥俄州立大学的智能车辆281

参考文献283