出版社内容情報
〔内容〕システム制御を取り巻く問題／人工知能技術の概要／記号論理的な知の扱い（エキスパート等）／不確かな知の扱い（ファジィ等）／非明示的な知の扱い（ニューラルネットワーク等）／発展的な知の扱い（GA等）／次世代に向けて
【目次】
1. システム制御を取り巻く問題
1.1 システム制御技術の応用例
自動車エンジン制御システム／上水道運用システム
1.2 システム制御論理の枠組み
対象のモデリング技法／制御（最適化）・観測の論理
1.3 期待されるブレークスルー
解決が迫られている問題例／知的情報処理への期待
1.4 演習問題
2. 人工知能技術の概要
2.1 人工知能研究の歴史的発展
概観／機能的アプローチの発展／構造的アプローチの発展／人工知能研究の目標
2.2 検索技法
検索問題の定式化／検索問題への評価関数の導入／
最近のアルゴリズム：ランダム検索
2.3 知識の表現と推論
知識と推論／プロダクションシステム／構造化された知識の表現／
その他の知識表現と扱い
2.4 人工知能技術の相互関係
2.5 演習問題
3. 記号論理的な知の扱い
3.1 述語論理
述語論理における問題解決の枠組み／導出原理／PROLOG
3.2 エキスパートシステムの概念
著名なエキスパートシステム／エキスパートシステムのタイプ／
エキスパートシステム構築ツール
3.3 エキスパートシステムの実例
わが国における実用化動向／高炉運転支援システム／
作業スケジュール立案支援システム
3.4 演習問題
4. 不確かな知の扱い
4.1 ファジィ集合とファジィ推論
家電製品に見るファジィ技術応用／ファジィ集合／マムダニの推論則
4.2 ファジィ推論システムの特質
ファジィ推論システムの構成法／伝統的制御へのファジィ応用
4.3 ファジィ論理応用システムの実例
列車自動運転システム／道路トンネル換気制御システム／
金融トレーディング支援システム
4.4 演習問題
5. 非明示的な知の扱い
5.1 ブラックボックス的モデリング技法
5.2 ニューラルネットワーク
神経細胞の構造とそのモデル化／神経細胞の結合モデル
5.3 階層型ニューラルネットワークの学習
教師なし学習と教室つき学習／誤差逆伝播法
5.4 階層型ニューラルネットワークの学習例
排他的論理和の学習／文字パターンの学習
5.5 ニューラルネットワークの実問題への応用例
債券の格付け／メンバシップ関数のチューニング
5.6 演習問題
6. 発展的な知の扱い
6.1 伝統的な数理手法の限界
6.2 遺伝的アルゴリズム
遺伝的アルゴリズムの概要／GAの基本定理
6.3 実問題への適用
6.4 遺伝的プログラミング
6.5 むすび
6.6 演習問題
7. コンピュテーショナル・インテリジェンスに向かって
7.1 情報通信技術が導く産業社会
7.2 次世代産業社会における知的情報処理技術：エージェント
7.3 エージェント社会の一般モデル
7.4 エージェント社会の創発
7.5 コンピュテーショナル・インテリジェンスに向かって
8. 演習問題の解答と解説
9. 参考文献
10. 索 引
内容説明
知的情報処理の基礎と実問題への適用結果を述べる。これらは、著者らが日本のいくつかの大学で、学部上級や大学院の初級の学生向けに行ってきた講義録をまとめたものである。とくにここでは、伝統的なシステム制御技術との連続性を保つこと、できるだけ現実の問題に即して議論を展開するという２つの点に留意した。
目次
１ システム制御を取り巻く問題
２ 人工知能技術の概要
３ 記号論理的な知の扱い
４ 不確かな知の扱い
５ 非明示的な知の扱い
６ 発展的な知の扱い
７ コンピュテーショナル・インテリジェンスに向かって
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ひろただでござる
Matsui Kazuhiro
