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

2.1状态空间法 2.2问题归约法 2.3谓词逻辑法 2.4语义网终法 2.5其他方法 2.6小结

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

一、意识的起源 二、意识的本质 三、意识的作用 四、意识和人工智能

根据问题的实际情况不断寻找可利用的 知识,从而构造一条代价较少的推理路 线,使问题得到圆满解决的过程称为搜 索。搜索实用于:结构不良问题,无成 熟算法;或有算法,但问题复杂,如 博弈

3.2 归结演绎推理 3.3 应用归结原理求取问题答案 3.４ 归结策略 3.6 Horn子句归结与逻辑程序 3.7 非归结演绎推理

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

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, =))

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

第三章框架问题 3.1事物的属性 3.2框架