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作者: 劳动和社会保障部培训就业司编 , 劳动和社会保障部职业技能鉴定中心编 , 吴祝元主编

出版社: 石油大学出版社

出版时间: 2002

ISBN: 9787563610280

定价: 10.00

装帧: 其他

开本: 其他

纸张: 其他

分类: 综合性图书

本书主要内容包括：命题思路及复习要求；鉴定考核重点；理论知识鉴定复习指导；操作技能鉴定复习指导；试题精选；模拟试卷。

目录

第一篇人工智能

第一章人工智能导论

1.1人工智能及其研究目标

1.2人工智能的发展历史

1.3人工智能的基本技术及特点

1.4人工智能的研究课题及应用领域

1.5人工智能研究的几大学派

1.6关于智能本质的争论及理论研究

第二章人工智能原理及实现技术

2.1人工智能的数理逻辑基础

2.2状态空间

2.3问题归约

2.4问题求解及搜索技术

2.5归结原理

2.6产生式系统

2.7问题求解策略

第三章知识及其处理

3.1知识工程概述

3.2知识及其表示

3.3知识获取及机器学习

3.4知识库系统

第四章人工智能语言

4.1传统程序设计语言与人工智能语言

4.2 函数型语言LISP

4.3逻辑型语言Prolog

4.4面向对象语言Smalltalk

4.5 C++语言

第二篇专家系统及其应用

第五章专家系统的基本原理

5.1专家系统

5.2专家系统的组成及体系结构

5.3专家系统实例—动物分类专家系统

5.4专家系统的基本特点

5.5专家系统的分类

第六章专家系统的实现技术

6.1专家系统的推理技术

6.2专家系统的控制策略

6.3专家系统的解释机制

第七章典型专家系统剖析

7.1 MYCIN

7.2 PROSPECTOR

7.3石油勘探开发领域的专家系统

7.4油气资源评价专家系统PRES

7.5 测井质量实时监测与评价专家系统

第八章专家系统的开发方法

8.1 专家系统的开发原则

8.2专家系统的开发过程

8.3知识获取方法

第九章专家系统开发工具与环境

9.1专家系统开发工具与环境

9.2专家系统开发工具与环境的分类

9.3通用程序设计语言

9.4知识工程语言

9.5专家系统辅助工具

9.6专家系统支持工具

9.7专家系统组合开发工具与开发环境

9.8 国内专家系统开发工具与环境的实例

9.9专家系统开发工具市场及标准化问题

第十章专家系统研究新进展

10.1专家系统的脆弱性和局限性

10.2推理技术新进展

10.3知识自动获取新进展

10.4专家系统体系结构的新进展

第三篇人工神经网络及其应用

第十一章人工神经网络概述

11.1 人工神经网络的发展历史

11.2人工神经网络研究迅速发展的原因

11.3人工神经网络的局限性及发展趋势

第十二章人工神经网络的基本原理

12.1生物神经元的结构

12.2人脑神经系统的基本特征

12.3形式神经元模型及非线性动力学系统

12.4人工神经网络模拟的数学基础与基本结构模式

12.5人工神经网络互连结构

12.6人工神经网络的学习机理

第十三章人工神经网络模型及学习算法

13.1神经网络模型分类

13.2感知机模型

13.3误差反向传播网络模型

13.4反馈神经网络（Hopfield、Hamming、BAM）模型

13.5 随机神经网络（波尔茨曼机、高斯机、柯西机）模型

13.6 自适应共振理论ART网络模型

13.7 Kohonen的自组织特征映射模型

13.8其他新型的神经网络模型

第十四章人工神经网络在石油工业中的应用

14.1 ANN用于回归分析

14.2 用B-P网络确定泥页岩矿物成分与理化指标的关系

14.3利用ANN进行钻头诊断

14.4 利用ANN求岩石总孔隙度和视颗粒密度

14.5 石油勘探ANN模式识别技术及Kohnen自组织神经网络测井岩相

模式识别

14.6人工神经网络油气储层预测

第十五章人工神经网络专家系统

15.1 神经网络专家系统及其发展

15.2专家系统与神经网络的互补性

15.3神经网络专家系统的基本原理

15.4动物分类神经网络专家系统

15.5油气储层预测人工神经网络专家系统

第十六章神经网络软件开发环境与工具

16.1 神经网络软件及其开发

16.2通用神经网络软件开发环境与工具

16.3神经网络描述语言

16.4神经网络软件开发环境实例

参考文献
内容简介:

本书主要内容包括：命题思路及复习要求；鉴定考核重点；理论知识鉴定复习指导；操作技能鉴定复习指导；试题精选；模拟试卷。
目录:

目录

第一篇人工智能

第一章人工智能导论

1.1人工智能及其研究目标

1.2人工智能的发展历史

1.3人工智能的基本技术及特点

1.4人工智能的研究课题及应用领域

1.5人工智能研究的几大学派

1.6关于智能本质的争论及理论研究

第二章人工智能原理及实现技术

2.1人工智能的数理逻辑基础

2.2状态空间

2.3问题归约

2.4问题求解及搜索技术

2.5归结原理

2.6产生式系统

2.7问题求解策略

第三章知识及其处理

3.1知识工程概述

3.2知识及其表示

3.3知识获取及机器学习

3.4知识库系统

第四章人工智能语言

4.1传统程序设计语言与人工智能语言

4.2 函数型语言LISP

4.3逻辑型语言Prolog

4.4面向对象语言Smalltalk

4.5 C++语言

第二篇专家系统及其应用

第五章专家系统的基本原理

5.1专家系统

5.2专家系统的组成及体系结构

5.3专家系统实例—动物分类专家系统

5.4专家系统的基本特点

5.5专家系统的分类

第六章专家系统的实现技术

6.1专家系统的推理技术

6.2专家系统的控制策略

6.3专家系统的解释机制

第七章典型专家系统剖析

7.1 MYCIN

7.2 PROSPECTOR

7.3石油勘探开发领域的专家系统

7.4油气资源评价专家系统PRES

7.5 测井质量实时监测与评价专家系统

第八章专家系统的开发方法

8.1 专家系统的开发原则

8.2专家系统的开发过程

8.3知识获取方法

第九章专家系统开发工具与环境

9.1专家系统开发工具与环境

9.2专家系统开发工具与环境的分类

9.3通用程序设计语言

9.4知识工程语言

9.5专家系统辅助工具

9.6专家系统支持工具

9.7专家系统组合开发工具与开发环境

9.8 国内专家系统开发工具与环境的实例

9.9专家系统开发工具市场及标准化问题

第十章专家系统研究新进展

10.1专家系统的脆弱性和局限性

10.2推理技术新进展

10.3知识自动获取新进展

10.4专家系统体系结构的新进展

第三篇人工神经网络及其应用

第十一章人工神经网络概述

11.1 人工神经网络的发展历史

11.2人工神经网络研究迅速发展的原因

11.3人工神经网络的局限性及发展趋势

第十二章人工神经网络的基本原理

12.1生物神经元的结构

12.2人脑神经系统的基本特征

12.3形式神经元模型及非线性动力学系统

12.4人工神经网络模拟的数学基础与基本结构模式

12.5人工神经网络互连结构

12.6人工神经网络的学习机理

第十三章人工神经网络模型及学习算法

13.1神经网络模型分类

13.2感知机模型

13.3误差反向传播网络模型

13.4反馈神经网络（Hopfield、Hamming、BAM）模型

13.5 随机神经网络（波尔茨曼机、高斯机、柯西机）模型

13.6 自适应共振理论ART网络模型

13.7 Kohonen的自组织特征映射模型

13.8其他新型的神经网络模型

第十四章人工神经网络在石油工业中的应用

14.1 ANN用于回归分析

14.2 用B-P网络确定泥页岩矿物成分与理化指标的关系

14.3利用ANN进行钻头诊断

14.4 利用ANN求岩石总孔隙度和视颗粒密度

14.5 石油勘探ANN模式识别技术及Kohnen自组织神经网络测井岩相

模式识别

14.6人工神经网络油气储层预测

第十五章人工神经网络专家系统

15.1 神经网络专家系统及其发展

15.2专家系统与神经网络的互补性

15.3神经网络专家系统的基本原理

15.4动物分类神经网络专家系统

15.5油气储层预测人工神经网络专家系统

第十六章神经网络软件开发环境与工具

16.1 神经网络软件及其开发

16.2通用神经网络软件开发环境与工具

16.3神经网络描述语言

16.4神经网络软件开发环境实例

参考文献

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