1-1 模糊逻辑的发展 1-2 模糊逻辑与计算机 1-3 模糊逻辑与人工智能 1-4 模糊逻辑技术中的几个问题 2-1 模糊逻辑及其表述 2-2 二值逻辑、多值逻辑和模糊逻辑 2-3 模糊逻辑推理方法 2-4 解模糊判决方法

3.1 产生式系统 3.2 产生式系统的搜索(控制)策略 3.3 图搜索算法 3.4 产生式系统的规则问题 3.5 应用举例 3.6 产生式系统的不确定性问题 3.7 系统设计技巧

4 . 1 机器翻译的四种实现方法 4.2 基于实例的机器翻译改进方法 4.3 基于实例的机器翻译方法实践

6.1 概述 6.2 贝叶斯概率基础 6.3 贝叶斯问题的求解 6.4 简单贝叶斯学习模型 6.5 贝叶斯网络的建造 6.6 贝叶斯潜在语义模型 6.7 半监督文本挖掘算法

6.1 句法分析与用作翻译的理论基础 6.2 其它相关语法介绍 6.3 语法分析在机器翻译中的应用 6.4 汉语和英语语法的概述 6.5 语义分析

第一讲绪论 以冯·诺依曼型计算机为中心的信息处理技术的高速发展,使得计算机在当今的信息 化社会中起着十分重要的作用。但是,当用它来解决某些人工智能问题时却遇到了很大的 困难。 例如,一个人可以很容易地识别他人的脸孔,但计算机则很难做到这一点。这是因为 脸孔的识别不能用一个精确的数学模型加以描述,而计算机工作则必须有对模型进行各种 运算的指令才行,得不到精确的模型,程序也就无法编制

02-01-05一级考试选择题(M) 1、在计算机上播放VCD采用的是() A)人工智能B)网络技术C)多媒体技术D)数据库技术 2、下列访问速度最快的是() A)硬盘B)光驱C)内存D)寄存器 3、下面叙述中,()是错误的。 A)光标是显示屏上指示位置的标志 B)总线是计算机各部件之间传输信息的公共通道 C)磁盘驱动器磁头既能从磁盘读取数据,也能将数据写入磁盘 D)不存在非冯·诺依曼体系结构的计算机 4、字母字符在计算机中的大小比较一般是根据()

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

第一节 自动标引的基本原理 ◼ 自动标引的定义、类型 ◼ 自动标引的意义 ◼ 自动标引的流程 ◼ 自动标引的原理 第二节 自动标引方法和技术 ◼ 统计标引法（课堂只讲这种方法） ◼ 概率标引法：根据文献满足提问的概率来估计 ◼ 句法分析标引法 ◼ 语义分析标引法 ◼ 人工智能标引法 第三节 汉语文本自动标引 ◼ 汉语自动分词方法 • 基于匹配的分词方法 • 基于统计的分词方法 • 基于理解的分词方法

计算机语言是朝着自然语言的方向发展,它的最 终目标是成为人类与计算机之间的很自然的交流 工具,人可以通过这样的语言将自己所具有的知 识,或者自己的思想、情感、愿望等表达给计算 机,这样的语言可以称为知识语言或者是智能语 言。这就是人工智能,我们人类所梦寐以求的最 高境界