本书讨论了人类知识和智能中不确定性存在的客观性、普遍性和积极意义,围绕不确定性人工智能的数学基础、特征、表示、模型、推理机制、不确定性思维活动中的确定性等进行研究,从定性定量转换模型——云模型,认知的物理学方法——数据场、云变换、发现状态空间理论,到数据挖掘、知识发现和智能控制逐层展开,寻找不确定性知识和智能处理中的规律性,最后对不确定性人工智能研究的发展方向进行了展望。　　本书的读者,可以是从事认知科学、脑科学、人工智能、计算机科学和控制论研究的学者,尤其是从事自然语言理解与处理、智能检索、知识工程、数据挖掘、智能控制的研究和开发人员;同时,本书也可作为大专院校相关专业的研究生教学用书或参考用书。 　　李德毅，1944年生于江苏泰县，1967年毕业于南京工学院，1983年获英国爱丁堡Heriot—Watt大学博士学位，1999年当选中国工程院院士。2003年当选第十届全国政协委员。2004年当选国际欧亚科学院院士。现任中国电子学会副理事长，中国人工智能学会副理事长，中国工程院信息与电子工程学部副主任，国家自然科学基金委员会重大项目研究组副组长，清华信息科学与技术国家实验室副理事长。国家软件工程重点实验室学术委员会主任，博士生导师。研究员。出版专著4部，发表论文120多篇，培养博士、硕士研究生40多名。主要研究方向为计算机工程与人工智能。 第1章人工智能50年1.1从著名的达特茅斯会议谈起1.2与时俱进的研究目标1.3人工智能50年主要成就1.4信息时代推动人工智能大发展1.5脑科学、认知科学和人工智能的大交叉趋势参考文献第2章人工智能研究的主要方法2.1符号主义方法2.2联结主义方法2.3行为主义方法2.4对人工智能研究方法的思考参考文献第3章论知识的不确定性3.1随机性3.2模糊性3.3自然语言中的不确定性3.4常识知识的不确定性3.5知识的其它不确定性参考文献第4章不确定性人工智能的数学基础4.1概率理论4.2模糊集理论4.3粗糙集理论4.4混沌与分形4.5核函数和主曲线参考文献第5章定性定量转换模型—云模型5.1不确定性人工智能研究的切入点5.2用云模型表示概念的不确定性5.3正态云发生器5.4正态云的数学性质5.5论正态云的普适性参考文献第6章不确定性知识发现的物理学方法6.1对人类自身的认知可借鉴对客观世界的认知6.2数据场6.3概念层次的不确定性6.4知识发现状态空间参考文献第7章发现不确定性知识的数据挖掘方法7.1数据挖掘中的不确定性7.2不确定性分类和聚类7.3不确定性关联知识的发现7.4时序数据挖掘与预测参考文献第8章定性知识的推理与控制8.1用云构造定性规则8.2定性控制机量8.3倒立摆—不确定性智能控制示例参考文献第9章不确定性人工智能研究展望9.1云运算与词计算9.2认知物理学方向9.3具有小世界和无尺度特性的复杂网络9.4不确定性人工智能任重道远参考文献基金资助目录相关专利索引后记