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4.1 基本概念 4.2 基本遗传算法 4.3 遗传算法应用举例 4.4 遗传算法的特点与优势
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2.1 基本PR0L0G 2.2 Turbo PR0L0G程序设计
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6.1 机器学习概述 6.2 符号学习 6.3 神经网络学习 6.4 知识发现与数据挖掘
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西安石油大学:《人工智能导论》课程教学资源(教案讲义)授课计划 Introduction to Artificial Intelligence
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西安石油大学:《人工智能导论》课程教学资源(教案讲义)实验指导书(小型专家系统设计与实现)
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西安石油大学:《人工智能导论》课程教学资源(教案讲义)实验大纲
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西安石油大学:《人工智能导论》课程教学资源(教案讲义)教学大纲(主讲:廉师友)
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6.1 机器学习的定义、研究意义与发展历史 6.2 机器学习的主要策略与基本结构 6.3 –6.7 几种常用的学习方法 6.8 知识发现
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4.1 概述 4.2 神经计算 4.3 模糊计算 4.4 粗糙集理论 4.5 遗传算法 4.6 进化策略 4.7 进化编程 4.8 人工生命 4.9 粒群优化 4.10 蚂群算法 4.11 自然计算 4.12 免疫算法
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按照符号主义的观点,知识是一切智能行为的基础,要使计算机具有智能,首先必须使它拥有知识。 2.1 知识与知识表示的概念 2.2 一阶谓词逻辑表示法 2.3 产生式表示法 2.4 语义网络表示法 2.5 框架表示法 2.6 过程表示法
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