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目录 1

1Lisp语言基础 8

1.1符号表达式与表 8

1.2Lisp的程序结构及其特点 10

1.3表处理函数 14

1.4算术与逻辑运算函数 17

1.5赋值与求值函数 19

1.6控制函数 20

1.7函数定义 25

1.8性质表及其操作函数 30

1.9映射函数 32

1.10递归 35

1.11输入与输出 37

1.12原子的生成与分解函数 42

1.13例子 43

2一阶谓词逻辑 51

2.1命题及逻辑联结词 51

2.2命题公式的永真性与等值 54

2.3对偶原理 61

2.4析取范式与合取范式 65

2.5逻辑推理 69

2.6命题演算的王浩算法 71

2.7一阶谓词逻辑的基本概念 78

2.8谓词公式的永真性与可满足性 84

2.9自由变元与约束变元 86

2.10谓词公式的等值 89

2.11前束范式 93

3归结原理 99

3.1斯柯伦标准型 99

3.2子句集的H全域 103

3.3基本定理 107

3.4D-P(Davis＆Putnam)方法 110

3.5一致化算法 113

3.6归结方法 116

3.7归结方法的可靠性与完备性 119

3.8例子 122

3.9应用 125

3.10归结方法的Lisp实现 130

4Prolog语言简介 145

4.1Horn子句集归结 145

4.2Prolog语言 148

4.3内部谓词 155

4.4例子 159

5问题求解 165

5.1状态空间 165

5.2问题归约 169

5.3产生式系统 175

5.4约束满足法 179

5.5八数码问题的Lisp实现 183

6.1状态空间的盲目搜索 191

6搜索 191

6.2启发式搜索法 201

6.3A*算法的可采纳性 205

6.4与／或树搜索 211

6.5与／或图的一种启发式搜索算法AO 221

6.6博弈树搜索 229

6.7一字棋博弈的Lisp实现 237

7知识表达与推理技术 247

7.1知识的特征描述 247

7.2框架 248

7.3语义网络 257

7.4脚本 261

7.5产生式规则 264

7.6评述 271

8专家系统 275

8.1专家系统的任务与特征 275

8.2专家系统脆弱性 280

8.3专家系统结构 292

8.4建立专家系统的步骤与方法 294

9神经元网络 301

9.1神经元网络简介 301

9.2简单的线性模型 311

9.3线性阈值网络 320

9.4反向传播网络 331

9.5Hopfield网络模型 335

9.6Boltzmann机 347

9.7其它的神经元网络模型 355

9.8评述 362

9.9神经元网络的应用 364

10专家系统构造工具DIPS 375

10.1DIPS概述 375

10.2DIPS的知识表达 383

10.3DIPS的控制策略及推理机 404

10.4用DIPS建立专家系统 409

10.5DIPS的解释机制 430

附录1 DIPS的系统函数 443

11附录 443

附录2 DIPS的系统调用 448

12思考题 453

思考题一 453

思考题二 456

思考题三 457

思考题四 460

思考题五 461

思考题六 461

思考题七 463

思考题八 464

思考题九 465

参考文献 468