深度学习作为机器学习领域的新兴技术给人工智能及相关领域带来了生机与活力

本文旨在对深度学习模型可解释性的研究进展进行系统性的调研,从可解释性原理的角度对现有方法进行分类,并且结合可解释性方法在人工智能领域的实际应用,分析目前可解释性研究存在的问题,以及深度学习模型可解释性的发展趋势。为全面掌握模型可解释性的研究进展以及未来的研究方向提供新的思路

1.(补充习题)判断以下公式对是否可合一若可合一,则求出最一般的合一 (3)P(f(x),y),P(y,f(b)) 解:令O=,S={p(f(x),y),P(y,f(b))} ①差异集为{f(x),y},做替换{f(x)/y},则 1=0of(x)y}={f(x)/y} S1 =S, ={P((x), f (x), P( f(x),(b)); ②差异集为{x,b},做替换{b/x},则

1.已知前提:(1)如果x与y是同班同学,则x的老师也是y的老师;(2)小李和小 张是同班同学;(3)王先生是小李的老师,运用自然演绎推理证明:王先生也是小张 的老师 证明:首先定义谓词: Teacher(x, y) x是y的老师 Classmates(x, y) x和y是同班同学 则已知的前提可以符号化为 (1)VxVyV=Teacher(x, y)A Classmates (, =)>Teacher(x, =))

7.1 不确定性及其类型 7.2 不确定性知识的表示 7.3 不确定性推理的一般模式 7.4 确定性理论（可信度方法） 7.5 证据理论、7.6 模糊理论

6.1专家系统概述 6.2基于规则的专家系统 6.3基于框架的专家系统 6.4基于模型的专家系统 6.5新型专家系统 6.6专家系统设计 6.7专家系统开发工具 6.8小结

7.1机器学习的定义、研究意义与发展历史 7.2机器学习的主要策略与基本结构 7.3-7.7几种常用的学习方法 7.8知识发现 7.9小结

11.1语言及其理解的一般问题 11.2句法和语义的自动分析 11.3句子的自动理解 11.4语言的自动生成 11.5自然语言理解系统应用举例 11.6小结

本书分成五章。第一章是仿真，讲述环境工程过程的仿真即过程建模及求解的方法，并介绍活性污泥过程、二沉池二维流态等模型的建模和求解过程。第二章是过程控制，讲述反馈控制系统的控制规律及自动化仪表，并介绍污水处理主要设施的自动控制方法。第三章是动态分析，讲述如何导出过程的传递函数，以及如何利用传递函数对环境工程的过程动态进行定性和定量的分析。第四章是人工智能，重点介绍神经网络、专家系统和模糊控制的理论及在环境工程仿真与控制中的应用。第五章是复杂控制系统，介绍串级、分程、比值、前馈、选择性和非线性控制系统，以及在环境工程过程控制中的应用

图论在计算机科学、信息科学、人工智能网络理论、系统工程、控制论、运筹学和 经济管理等领域有着广泛的应用。但很多图论问题虽易表达,却难以求解,其中有相当多 的图论问题均属NP完全问题。本章主要介绍工程实用简单图论问题的并行算法及其MP 编程实现,包括传递闭包、连通分量、最短路径和最小生成树等