具体描述
本书介绍了人工智能的发展历史、研究领域、基本结构和系统特征；知识及其表示方法；智能求解及搜索策略；专家系统的组成结构、工作原理、设计思想及其评价原则；机器学习的原理、方法及新进展；遗传算法的概念及原理；人工智能系统应用等。
本书凝聚了作者多年的教学实践与科学研究成果，注重理论与实践的结合，从人工智能的基本概念和发展过程出发，着重阐述了人工智能的原理、技术及其应用方法。
本书可作为高等院校计算机、自动化、系统工程、电子信息等专业学生人工智能课程的本科生、研究生教材，也可供从事人工智能研究与应用的科技工作者学习参考。
好的，以下是一本与《人工智能及其应用》主题无关，但内容详实的图书简介，字数约为1500字。 --- 《跨越星辰的孤航：奥德赛号的秘密与人类文明的边界》 作者：[虚构作者名，例如：艾萨克·维克多] 出版日期：[虚构日期，例如：2048年10月] 出版社：[虚构出版社，例如：寰宇文化探索社] 内容概要 《跨越星辰的孤航：奥德赛号的秘密与人类文明的边界》并非一本关于计算或算法的著作，而是一部深度融合了硬科幻叙事、天体物理学猜想与复杂人类心理学的史诗级作品。它讲述了人类历史上最雄心勃勃的太空探索任务——“奥德赛计划”的幕后真相，以及当人类文明遭遇绝对的、不可名状的宇宙尺度挑战时，个体、社会结构乃至道德规范将如何被彻底重塑。 本书的核心围绕着“奥德赛号”——一艘搭载着人类首批休眠殖民者，旨在前往距离地球15光年外、代号为“新伊甸园”的宜居行星的巨型飞船展开。然而，在航行至第十年，距离目标尚有数光年之遥的星际介质中，奥德赛号遭遇了一场史无前例的“幽灵事件”。飞船的导航系统和远距离通信阵列瞬间失灵，船上仅存的由轮值工程师和生物学家组成的常驻维护团队（共计53人）被迫从休眠舱中唤醒，以应对这场突如其来的危机。 第一部分：失序的黎明 本书伊始，详细描绘了奥德赛号遭遇异常后的极端环境。这不是一次简单的设备故障，而是系统性的、超越已知物理学范畴的干扰。作者以精准的笔触，重现了科学团队在隔离环境中，面对信号无法穿透的“死亡区”时的绝望与挣扎。 技术与哲学困境： 团队的首席物理学家，多罗蒂·陈博士，通过分析残存的能量读数和引力波数据，提出了一个令人不安的理论：他们并非单纯地“迷航”，而是似乎被卷入了一个广阔的、具有某种“意图性”的引力湍流之中。她引入了“熵的逆流”这一假设，暗示着他们可能触及了宇宙中尚未被描述的底层结构。书中详尽记录了陈博士团队如何利用有限的板载资源，尝试逆向工程出干扰源的性质，但每一次计算都将他们推向更深的未知。 社会结构的崩塌： 随着时间的推移，物资配给开始紧张，船员间的信任面临考验。本书细致入微地刻画了在绝对权力（船长）与绝对专业性（科学团队）之间的权力真空。我们看到了在极端压力下，人类社会构建的伦理基础如何被逐层剥离。特别是对心理学家约翰·里德的记录，他试图通过记录船员的“集体梦境报告”来寻找精神上的出口，却反而发现了集体潜意识中对“被遗弃”的共同恐惧。 第二部分：时间之沙与遗失的文明 奥德赛号的航程被无限期地延长。在漫长的黑暗中，船员们发现了一个意料之外的“遗迹”。在距离奥德赛号约1.2光年的区域，他们探测到了一组周期性、高度复杂的射电信号——这些信号并非来自任何已知的自然现象，而是指向一个已经消亡的、远古的星际文明的遗址。 考古学的新疆界： 本书的后半部分将叙事重点转向对这个失落文明的重建工作。通过奥德赛号上远程采集到的模糊数据流，工程师们必须扮演星际考古学家的角色。他们发现这个文明——代号“织网者”——在数百万年前就掌握了超光速旅行的技术，但最终却因“内部逻辑的自我毁灭”而消失。 作者通过对“织网者”留下的部分加密信息进行解码，揭示了一个关于文明兴衰的深刻教训。他们似乎试图通过构建一个完美的、基于信息论的社会模型来消除冲突，但最终发现，完美逻辑的终点并非永恒，而是静止。这种静止，最终导致了他们对存在本身的热情消退。 人类的抉择： 面对“织网者”的遗产，奥德赛号的船员们面临着终极拷问：他们是否应该复制这个文明的科技路径以求生存，还是坚持人类固有的混乱与不确定性？船长莱拉·哈珀，一个坚定的实用主义者，主张利用“织网者”留下的驱动核心技术来重启飞船的常态航行，即便这意味着要牺牲部分道德原则。而陈博士则坚持，人类的本质在于探索未知，而非复制已知的失败模式。 核心主题与深度分析 本书超越了简单的太空冒险叙事，深入探讨了以下几个核心议题： 1. 文明的熵： 文明如何抵抗内在的衰退和逻辑的僵化？本书认为，混乱、矛盾和非理性才是生命系统得以延续的必要燃料。 2. 信息与存在： 当信息和知识达到饱和时，存在的意义何在？“织网者”的消亡被描绘成信息过载导致的“存在性倦怠”的极端案例。 3. 孤独的代价： 在绝对的星际尺度下，人类的个体的价值如何被重新定义？船员们在漫长的等待中，经历的心理磨损远超物理伤害。 《跨越星辰的孤航》以其严谨的科学背景和对人性的深刻剖析，构建了一个既遥远又贴近的未来图景。它迫使读者思考：当我们真正踏入星空，我们带去的究竟是希望，还是将我们已知世界的缺陷放大至宇宙的尺度？这是一部关于生存、遗忘以及在无垠黑暗中寻找微弱人性之光的史诗。 ---
作者简介
目录信息
前言第1章 绪论 1.1 人工智能概况 1.1.1 人工智能发展简史 1.1.2 人工智能研究意义 1.2 人工智能的学科范畴 1.2.1 人工智能的位置 1.2.2 人工智能的研究目标和方法 1.2.3 人工智能的核心问题 1.3 人工智能的研究领域 1.4 人工智能系统结构及特点 1.4.1 机器问答系统 1.4.2 规划与问题求解 1.4.3 专家系统 1.4.4 人工智能系统特点 习题第2章 知识及其表示方法 2.1 知识表示技术 2.1.1 知识的分类 2.1.2 知识表示及其评价 2.1.3 不确定性知识表示 2.2 状态空间表示法 2.3 与或图表示法 2.4 知识的逻辑表示法 2.5 产生式表示法 2.6 语义网络表示法 2.7 框架表示法 2.8 Petri网知识表示法 习题第3章 智能求解及其搜索策略 3.1 搜索系统的组成 3.2 问题表示及求解方法 3.2.1 问题表达及其变换 3.2.2 问题的直接求解法 3.2.3 状态空间图搜索算法 3.3 基本推理技术 3.3.1 推理的概念及其类型 3.3.2 推理的控制策略 3.4 搜索策略的效率 3.4.1 穿透率 3.4.2 有效分支因素 3.4.3 一提高搜索效率的一般原则 3.5 基本搜索策略 3.5.1 广度优先搜索 3.5.2 深度优先搜索 3.5.3 有界深度优先搜索 3.5.4 代价推进搜索 3.6 启发式搜索策略 3.6.1 启发信息和估价函数 3.6.2 局部择优搜索 3.6.3 全局择优搜索 3.6.4 A*算法 3.7 基于规划的启发式搜索原理 3.7.1 基本规划 3.7.2 多层规划 习题第4章 专家系统 4.1 专家系统的基本概念及其特点 4.2 专家系统结构 4.2.1 基本结构 4.2.2 流行结构 4.2.3 理想结构 4.3 专家系统设计方法 4.4 专家系统评价 4.4.1 评价方法 4.4.2 专家系统的评价内容 4.5 专家系统开发工具 4.5.1 程序设计语言 4.5.2 骨架型系统 4.5.3 通用型系统 4.5.4 支撑环境 4.6 Visual Prolog语言 4.6.1 基本语法规则 4.6.2 程序结构 4.6.3 搜索控制机制 4.6.4 数据结构 习题第5章 知识学习 5.1 知识学习概念、原理及分类 5.2 神经网络学习 5.2.1 学习方式 5.2.2 学习算法 5.2.3 学习特点 5.3 神经网络模型 5.3.1 神经网络典型模型 5.3.2 BP神经网络及算法 5.3.3 Hopfield神经网络及算法 5.4 知识发现与Agent技术 5.4.1 知识发现的过程 5.4.2 知识发现的方法 5.4.3 知识发现中的数据挖掘技术 5.4.4 Agent技术 习题第6章 遗传算法 6.1 遗传算法及其数学基础 6.1.1 标准遗传算法及基本术语 6.1.2 模式定理 6.2 遗传算法的设计 6.2.1 编码 6.2.2 初始群体设定 6.2.3 适应度函数 6.2.4 选择算子 6.2.5 交叉算子 6.2.6 变异算子 6.3 改进的遗传算法 6.3.1 微种群算法 6.3.2 双种群遗传算法 6.3.3 自适应遗传算法 6.4 协进化算法 6.4.1 协进化算法基本流程 6.4.2 代表个体选择 习题第7章 人工智能系统应用 7.1 分层设计原理 7.2 智能识别系统 7.2.1 问题描述 7.2.2 系统结构与设计 7.2.3 智能识别系统的使用 7.3 智能诊断系统 7.3.1 问题描述及系统开发方法 7.3.2 系统结构与设计 7.3.3 智能诊断系统的使用 7.4 智能规划系统 7.4.1 规划问题 7.4.2 系统结构与设计 7.4.3 智能规划系统的使用 7.5 基于框架的智能系统 7.5.1 基于框架的智能系统设计 7.5.2 框架系统的使用 7.6 神经网络的应用 7.6.1 BP神经网络的应用 7.6.2 Hopfield网络求解TSP问题 7.7 遗传算法应用 7.7.1 用遗传算法优化神经网络 7.7.2 基于遗传算法的混合Flow-shop调度方法 习题参考文献
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