本书系统地阐述了人工智能的基本原理、实现技术及其应用，全面地反映了国内外人工智能研究领域的新进展和发展方向。全书共19章，分为4个部分：第1部分是搜索与问题求解，用8章的篇幅系统地叙述了人工智能中各种搜索方法求解的原理和方法，内容包括状态空间和传统的图搜索算法、和声算法、禁忌搜索算法、遗传算法、免疫算法、粒子群算法、蚁群算法和Agent技术等；第2部分为知识与推理，用4章的篇幅讨论各种知识表示和处理技术、各种典型的推理技术，还包括非经典逻辑推理技术和非协调逻辑推理技术；第3部分为学习与发现，

　　本书基于VisualStudio2012，以“小区物业监控系统”为案例，重点演示采用“VisualC#WPF应用程序”开发整个系统的完整过程。让读者掌握物联网应用系统开发中的思路、方法和常用技术。全书共分8章，分别介绍了WPF开发简介、WPF界面布局与控件、WPF图形和多媒体开发、数据库操作、I-O操作、ASP.NET构建Web应用程序、综合应用开发等内容，每一篇章都根据教学需要配备了典型的实用案例。本书是全国职业技能大赛赛项成果转换规划教材，吸纳教学一线教师的教学经验和技能大赛合作企业的开

　　《神经网络导论》共5章，第1章主要介绍神经网络、微分系统稳定性理论和泛函分析的基本理论和概念；第2章介绍神经网络的基本模型及算法；第3章介绍后期比较热门的三种神经网络，即Hopfield神经网络、细胞神经网络与双向联想（BAM）神经网络的模型及动力学问题；第4章介绍复杂神经网络模型及动力学问题；第5章介绍神经网络的应用，因为神经网络模型是一个非线性动力学系统，有些内容让读者难以读懂，所以《神经网络导论》写作时力求内容简洁、通俗，论述深入浅出，系统地介绍了神经网络模型、算法及动力学问题。

      这本书通过给出易操作的实践指导、采用简单的例子、激励学生讨论有趣的应用问题，用一种易于理解的方式介绍了机器学习的基本思想。本书主题包括贝叶斯分类器、近邻分类器、线性和多项式分类器、决策树、神经网络以及支持向量机。后面的章节展示了如何把这些简单工具通过“提升”（boosting）的方式结合起来，怎样将它们应用于更加复杂的领域，以及如何处理各种高级的实践问题。其中有一章介绍了广为人知的遗传算法。

本书从仿生学的角度,阐述AI面临的挑战和前沿研究方向,同时融入作者在AI研究中部分最新成果。反映了人工智能发展的最新动态，为生物信息学或其他学科的特征分析提供手段和方法，为研究和开发更高层次的human-like智能打下基础。本书强调新视野、先进性、实用性和可读性，书中涉及的经典例子和算法都将提供程序实现，附在随书光盘中。

　　《人工智能教程（第2版）/普通高等教育“十一五”国家级规划教材》是合编著作者张仰森和黄改娟依据自己的教学实践，学习、吸纳前辈经验，归纳、提炼、创新而形成的具有自己特色的教材。书中比较系统地介绍了人工智能的基本原理、方法和应用技术，介绍了人工智能技术的新发展。
　　全书共分两大篇，包括10章内容。第一篇为原理篇，主要论述知识表示、知识获取以及知识运用三大问题，包括人工智能的基本概念及其发展状况、知识表示方法、确定性推理方法、不确定推理方法、搜索策略、机器学习等内容。第二篇为应用篇，涉及自

　　本书是为高等院校计算机科学与技术、软件工程、信息管理与信息系统等相关专业的“人机交互技术”或“人机界面设计”等课程编写的以实验实践为主线开展教学的教材。全书通过一系列在网络环境下学习和实践的实验练习，把人机交互技术的概念、理论知识与技术融入实践当中，从而加深对该课程的认识和理解。内容涉及人机交互技术知识的各个方面，包括人机交互与用户体验、人机交互的相关学科、人机交互设备、设计指南与原则、设计过程的管理、直接操纵与虚拟环境、命令/菜单与表格填充、人机界面的时尚设计、用户文档和在线帮助、人机交互

    多智能体系统可以看作由多个具有自主决策能力的软件智能体组成，各智能体之间会直接或间接地相互作用和影响。通常可以把多智能体系统分为两大类：合作式多智能体系统和非合作式多智能体系统，前者研究的核心问题是各智能体如何利用有限的局部信息，通过自主学习有效协作达到最优的共同目标；而后者一个重要问题是如何采用有效激励机制，促使各智能体主动协调合作，从而最大化系统整体性能。

     本书系统介绍模糊集理论、模糊逻辑推理及其在智能信息系统等领域中的应用。本书共分为14章，内容涉及模糊集合、模糊关系、模糊相似性、模糊综合评判、模糊逻辑、模糊推理、模糊控制系统、模糊模式识别、模糊专家系统、模糊神经网络、模糊遗传算法、模糊线性规划、模糊决策和直觉模糊集。
     本书内容新颖，逻辑严谨，语言通俗，理例结合，注重基础，面向应用，可作为高等院校计算机、自动化、信息、管理、控制、系统工程等专业的高年级本