Information intelligent processing technology

　　第1章 绪论 1
　　 1.1 智能的概念 1
　　 1.2 人工智能 2
　　 1.2.1 人工智能发展历史 3
　　 1.2.2 人工智能研究内容及目标 4
　　 1.2.3 人工智能研究领域 5
　　 1.3 信息智能处理技术及其应用 8
　　第2章 信息智能处理语言 12
　　 2.1 概述 12
　　 2.2 逻辑型程序设计语言Prolog 13
　　 2.2.l Prolog语言的三种基本语句 14
　　 2.2.2 Prolog语言的基本结构 14
　　 2.2.3 Prolog语言的基本工作原理 16
　　 2.2.4 Prolog语言的特点 18
　　 2.2.5 Prolog语言的常用版本 19
　　第3章 模糊理论基础 21
　　 3.1 概述 21
　　 3.2 普通集合与模糊集合 22
　　 3.2.1 普通集合 22
　　 3.2.2 模糊集合 24
　　 3.3 模糊集合的运算 26
　　 3.3.1 模糊集合基本运算 26
　　 3.3.2 模糊关系 27
　　 3.3.3 模糊变换 30
　　 3.4 模糊集合的两个基本定理 31
　　 3.4.1 分解定理 31
　　 3.4.2 扩张定理 32
　　 3.5 模糊语言表述 33
　　 3.5.1 语气算子 33
　　 3.5.2 模糊化算子 34
　　 3.5.3 判定化算子 35
　　 3.6 模糊逻辑 36
　　 3.7 模糊推理 37
　　 3.7.1 模糊假言推理 38
　　 3.7.2 模糊条件推理 39
　　 3.8 模糊控制 42
　　 3.8.1 模糊控制基本过程 43
　　 3.8.2 系统分析 43
　　 3.8.3 输入模糊化处理 44
　　 3.8.4 模糊控制规则库的建立 46
　　 3.8.5 模糊推理 47
　　 3.8.6 输出反模糊化处理 48
　　 3.9 基于MATLAB的模糊推理系统 49
　　 3.9.1 利用GUI建立FIS 49
　　 3.9.2 利用MATLAB命令行建立FIS 58
　　 3.10 模糊集合理论应用实例——基于模糊集合 理论的图像增强 62
　　 3.10.1 图像模糊增强的技术方案 63
　　 3.10.2 基于MATLAB语言的图像模糊增强实现 65
　　第4章 机器学习与自动推理技术 70
　　 4.1 机器学习 70
　　 4.1.1 机器学习的主要策略 71
　　 4.1.2 机器学习系统 71
　　 4.1.3 机器学习分类 72
　　 4.1.4 符号学习 73
　　 4.2 自动推理技术 75
　　 4.2.1 确定性推理方法 77
　　 4.2.2 不确定性推理方法 82
　　第5章 专家系统 93
　　 5.1 概述 93
　　 5.2 专家系统的基本框架 94
　　 5.3 专家系统的特点及类型 96
　　 5.3.1 专家系统的特点 96
　　 5.3.2 专家系统的类型 97
　　 5.4 专家系统的设计与开发 100
　　 5.4.1 知识的获取 100
　　 5.4.2 知识库的建立 101
　　 5.4.3 推理机制 102
　　 5.4.4 专家系统的设计评价 106
　　 5.5 专家系统开发工具 107
　　 5.5.1 骨架型开发工具 108
　　 5.5.2 语言型开发工具 109
　　 5.5.3 构造辅助工具 110
　　 5.5.4 支撑环境 111
　　 5.6 专家系统应用实例——组合导航标绘仪故障 诊断专家系统 112
　　 5.6.1 组合导航标绘仪故障诊断专家系统设计 113
　　 5.6.2 组合导航标绘仪故障诊断方法研究及实现 114
　　第6章 人工神经网络理论 117
　　 6.1 概述 117
　　 6.2 人工神经网络基本理论 118
　　 6.2.1 人工神经元基本模型 118
　　 6.2.2 人工神经网络结构 120
　　 6.2.3 人工神经网络的学习 121
　　 6.3 前馈型神经网络主要算法 123
　　 6.3.1 感知器模型 124
　　 6.3.2 BP网络模型 126
　　 6.3.3 RBF网络模型 134
　　 6.4 反馈型神经网络主要算法 148
　　 6.4.1 Hopfield网络算法 148
　　 6.4.2 自组织特征映射网络算法 154
　　 6.5 基于MATLAB语言的人工神经网络工具箱 158
　　 6.5.1 基本功能介绍……