8.1 不确定性处理概述 8.2 几种经典的不确定性推理模型 8.3 基于贝叶斯网络的概率推理 8.4 基于模糊集合与模糊逻辑的模糊推理

9.1 机器学习概述 9.2 符号学习 9.3 神经网络学习 9.4 知识发现与数据挖掘

6.1 产生式规则 6.2 产生式系统

5.1 一阶谓词逻辑 5.2 归结演绎推理 5.3 应用归结原理求取问题答案 5.4 归结策略 5.5 归结反演程序举例 5.6 Horn子句归结与逻辑程序 5.7 非归结演绎推理

7.1 框架 7.2 语义网络 7.3 类与对象

4.1 基本概念 4.2 基本遗传算法 4.3 遗传算法应用举例 4.4 遗传算法的特点与优势

3.1 状态图搜索 3.2 状态图搜索问题求解 3.3 与或图搜索 3.4 与或图搜索问题求解 3.5 博弈树搜索

2.1 基本PROLOG 2.2 Turbo PROLOG程序设计

1.1 什么是人工智能 1.2 人工智能的研究意义、目标和策略 1.3 人工智能的学科范畴 1.4 人工智能的研究内容 1.5 人工智能的研究途径与方法 1.6 人工智能的基本技术 1.7 人工智能的应用 1.8 人工智能的分支领域与研究方向 1.9 人工智能的发展概况

安徽理工大学：《计算机安全与密码学 Computer Security and Cryptography》课程教学资源（课件讲稿）利用重合指数法破解Virginia加密 Breaking Virginia Encryption