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1、第一章人工智能概述什么是人工智能？人工智能的研究目標和意義？人工智能的研究途徑與方法人工智能的分支領(lǐng)域（基于應(yīng)用領(lǐng)域）人工智能基本技術(shù)第3章圖搜索技術(shù)狀態(tài)圖知識表示狀態(tài)圖搜索窮舉式搜索啟發(fā)式搜索加權(quán)狀態(tài)圖搜索與或圖知識表示與或圖搜索啟發(fā)式與或樹搜索博弈樹搜索狀態(tài)圖知識表示狀態(tài)空間（StateSpace）問題的狀態(tài)空間是一個表示該問題全部的可能狀態(tài)及相互關(guān)系的圖。一般用賦值有向圖，包含S：問題的可能有的初始狀態(tài)的集合；F：操作的集合；G：目標狀態(tài)的集合。狀態(tài)空間常記為三元序列狀態(tài)圖搜索窮舉式搜索廣度優(yōu)先深度有限有界深度優(yōu)
2、先啟發(fā)式搜索（九宮重排為例）局部擇優(yōu)全局擇優(yōu)狀態(tài)圖搜索（續(xù)1）加權(quán)狀態(tài)圖搜索分支界限最近擇優(yōu)（瞎子爬山）與或圖搜索與或圖相關(guān)概念本原問題、終止節(jié)點、端節(jié)點、與節(jié)點、或節(jié)點與或圖也是一個三元組Q0,F,Qn）博弈樹知識表示與或樹搜索可解性判定廣度優(yōu)先、有界深度優(yōu)先與或圖搜索（續(xù)1）有序搜索解樹（樹根）代價的計算方法和代價法最大代價法有序搜索過程博弈樹搜索極小極大分析法α－?剪枝技術(shù)第5章基于謂詞邏輯的機器推理相關(guān)定義及概念化子句集的過程命題邏輯的歸結(jié)原理替換與合一謂詞邏輯中的歸結(jié)原理應(yīng)用歸結(jié)原理求取問題答案歸結(jié)策略化子句集的過程1、消
3、去蘊含詞和等值詞。2、使否定詞僅作用于原子公式。3、適當改名使量詞間不含同名指導變元。4、消去存在量詞。5、消去全稱量詞。6、化公式為合取范式。7、適當改名，使子句間無同名變元。8、消去合取詞，以子句為元素組成一個集合S。命題邏輯的歸結(jié)原理設(shè)C1，C2是命題邏輯中的兩個子句C1中有文字L1，C2中有文字L2，且L1與L2互補，從C1、C2中分別刪除L1、L2，再將剩余部分析取起來，記構(gòu)成的新子句為C12，則C12為C1、C2的歸結(jié)式。替換與合一一個替換（Substitution）是形如{t1/x1,t2/x2,…,tn/xn}的有限
4、集合設(shè)σ是原子公式集S的一個合一，如果對S的任何一個合一θ都存在一個替換λ，使得θ＝σ?λ則稱σ為S的最一般合一(MostGeneralUnifier),簡稱MGU。謂詞邏輯中的歸結(jié)原理C1，C2為無相同變元的子句；L1，L2為其中的兩個文字，L1和?L2有最一般合一σ；C1，C2的二元歸結(jié)式（二元消解式）為：C1σ－{L1σ}）∪（C2σ－{L2σ}）應(yīng)用歸結(jié)原理求取問題答案（1）先為待求解的問題找一個合適的求證目標謂詞；（2）再對目標否定子句增配（以析取形式）一個輔助謂詞，該謂詞的變元必須與對應(yīng)目標謂詞中的變元完全一致；（3）進
5、行歸結(jié)；（4）當歸結(jié)是剛好只剩下輔助謂詞時，輔助謂詞中原變元位置上的項就是所求的結(jié)果。歸結(jié)策略刪除策略支持集策略線性歸結(jié)策略輸入歸結(jié)策略單元歸結(jié)策略祖先過濾型策略第6章產(chǎn)生式系統(tǒng)產(chǎn)生式系統(tǒng)的組成產(chǎn)生式系統(tǒng)的組成過程產(chǎn)生式系統(tǒng)的控制策略與常用算法（正向，反向）第7章知識表示框架語義網(wǎng)絡(luò)
