６．１．１ 什么是機器學習 ……………… （２１１） ６．１．２ 研究機器學習的意義 ………… （２１２） ６．１．３ 機器學習的發(fā)展史 …………… （２１３） ６．１．４血液溶漿機 機器學習的主要策略 ………… （２１４） ６．２ 機器學習系統(tǒng)的基本模型 ………… （２１５） ６．２．１ 環(huán)境…………………………… （２１６） ６．２．２ 學習環(huán)節(jié) ……………………… （２１７） ６．２．３ 知識庫 ………………………… （２１７） ６．２．４ 執(zhí)行環(huán)節(jié) ……………………… （２１８） ６．３ 機械學習 …………………………… （２１８） ６．３．１ 機械學習的過程 ……………… （２１９） ６．３．２ 機械學習系統(tǒng)要考慮 的問題 ………………………… （２１９） ６．４ 傳授式學習 ………………………… （２２０） ６．５ 類比學習
…………………………… （２２１） ６．５．１ 學習新概念…………………… （２２１） ６．５．２ 學習
問題的求解方法 ………… （２２２） ６．６ 歸納學習 …………………………… （２２３） ６．６．１ 實例學習 ……………………… （２２３） ６．６．２ 觀察與發(fā)現(xiàn)學習 ……………… （２２８） ６．７ 基于解釋的學習…………………… （２２９） ６．７．１ 基于解釋學習的工作原理 …… （２３０） ６．７．２ 基于解釋學習舉例 …………… （２３１） ６．７．３ 領(lǐng)域知識的完善性 …………… （２３２） 習題六 …………………………………… （２３３） 第 二篇 人工智能的應用 第七章 自然語言理解 …………………… （２３７） ７．１ 自然語言及其理解 ………………… （２３７） ７．１．１ 自然語言及其構(gòu)成 …………… （２３７） ７．１．２ 自然語言理解的概念 ………… （２３９） ７．１．３ 自然語言理解研究的進展 …… （２４０） ７．１．４ 自然語言理解過程的層次 …… （２４３） ７．２ 詞法分析 …………………………… （２４４） ７．３ 句法分析 …………………………… （２４５） ７．３．１ 短語結(jié)構(gòu)語法理論與喬姆 斯基語法體系 ………………… （２４５） ７．３．２ 遞歸轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)與擴充轉(zhuǎn)移 網(wǎng)絡(luò) …………………………… （２４８） ７．３．３ 詞匯功能語法 ………………… （２５４） ７．３．４ 自動句法分析算法 …………… （２５７） ７．４ 語義分析 …………………………… （２６２） ７．５ 大規(guī)模真實文本的處理…………… （２６
５） ７．５．１ 語料庫語言學的崛起 ………… （２６５） 目 錄 ３ ７．５．２ 語料庫語言學的特點 及研究對象 …………………… （２６６） ７．５．３ 漢語語料庫加工的基本 方法…………………………… （２６７） ７．５．４ 統(tǒng)計學方法的應用及所面臨 的問題 ………………………… （２７１） ７．６ 基于語料庫的自然語言建模 方法 ………………………………… （２７１） ７．６．１ 基于概率分布的語言建模…… （２７２） ７．６．２ 基于上下文信息的語言 建模…………………………… （２７３） ７．６．３ 基于組合思想的語言建模…… （２７６） ７．６．４ 語言建模的相關(guān)問題 ………… （２７７） 習題七 …………………………………… （２７９） 第八章 專家系統(tǒng) ………………………… （２８２） ８．１ 專家系統(tǒng)概述……………………… （２８２） ８．１．１ 專家系統(tǒng)的產(chǎn)生與發(fā)展 ……… （２８２） ８．１．２ 專家系統(tǒng)的定義 ……………… （２８４） ８．１．３ 專家系統(tǒng)的種類 ……………… （２８４） ８．１．４ 專家系統(tǒng)的一般特點 ………… （２８８） ８．２ 專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu) ……………… （２９０） ８．２．１ 綜合數(shù)據(jù)庫及其管理系統(tǒng)…… （２９０） ８．２．２ 知識庫及其管理系統(tǒng) ………… （２９１） ８．２．３ 知識獲取機構(gòu) ………………… （２９１） ８．２．４ 推理機 ………………………… （２９２） ８．２．５ 解釋器 ………………………… （２９２） ８．２．６ 人－機接口 …………………… （２９２） ８．３ 知識獲取…………………………… （２９３） ８．３．１ 知識獲取的任務 ……………… （２９３） ８．３．２ 知識獲取的主要途徑 ………… （２９４） ８．４ 專家系統(tǒng)的設(shè)計與建造 …………… （２９８） ８．４．１ 開發(fā)專家系統(tǒng)的基本要求…… （２９８） ８．４．２ 專家系統(tǒng)建造的步驟 ………… （３００） ８．５ 專家系統(tǒng)的評價 …………………… （３０４） ８．６ 專家系統(tǒng)開發(fā)工具 ………………… （３０５） ８．６．１ 語言型開發(fā)工具 ……………… （３０６） ８．６．２ 骨架型開發(fā)工具 ……………… （３０７） ８．６．３ 通用型開發(fā)工具 ……………… （３０９） ８．６．４ 開發(fā)環(huán)境與輔助型 開發(fā)工具 ……………………… （３１０）
８．７ 新一代專家系統(tǒng)的發(fā)展…………… （３１３） ８．７．１ 新一代專家系統(tǒng)應具備 的特征 ………………………… （３１３） ８．７．２ 分布式專家系統(tǒng) ……………… （３１４） ８．７．３ 協(xié)同式專家系統(tǒng) ……………… （３１５） 習題八 …………………………………… （３１６） 第九章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) …………………… （３１７） ９．１ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念及組成 特性 ………………………………… （３１７） ９．１．１ 生物神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)與功能 特性 …………………………… （３１７） ９．１．２ 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組成與 結(jié)構(gòu) …………………………… （３１９） ９．１．３ 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的興起 與發(fā)展 ………………………… （３２２） ９．２ 感知器模型及其學習算法 ………… （３２４） ９．２．１ 感知器模型…………………… （３２４）
