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人工智能導論（第3版）
為了解決礦業基金前景 的問題，作者丁世飛 這樣論述：
主要闡述人工智慧的基本原理、方法和應用技術。全書共13章，除第1章討論人工智慧基本概念、第13章討論人工智慧的爭論與展望外，其餘11章按照“基本智慧+典型應用+計算智慧”三個模組編排內容。 一個模組為人工智慧經典的三大技術，分別為知識表示技術、搜索技術和推理技術，主要包括知識表示、確定性推理、搜索策略、不確定性推理；第二個模組為人工智慧的典型應用領域，包括機器學習、支援向量機和專家系統；第三個模組為計算智慧與群智慧，包括神經計算、進化計算、模糊計算和群智慧。 該書力求科學性、模組化、實用性。內容由淺入深、循序漸進，條理清晰，讓讀者在有限的時間內，掌握人工智慧的基本原理、基本方法和應用
技術。該書為教師提供習題答案。 該書可作為電腦科學與技術、智慧科學與技術、人工智慧、自動化、機器人工程等相關專業的教材，也可供從事人工智慧研究與應用的科技工作者學習參考。 丁世飛，男，畢業於中國科學院計算技術研究所，中國礦業大學教授，博士生導師。從事人工智慧、機器學習、模式識別、資料採擷、大資料智慧分析、生物資訊識別、粗糙集與軟計算等方面理論與應用研究。 主持國家重點基礎研究計畫（973計畫）課題1項、國家自然科學基金面上專案2項、江蘇省自然科學基金專案1項、中國博士後科學基金1項、國家重點實驗室開放基金3項；參加國家”863”高技術專案1項、國家自然科學基金重點
專案1項、國家自然科學基金面上專案3項等。 近年來，出版專著4部，申請或授權發明專利10項，在國內外重要學術期刊上發表研究論文200餘篇，其中被SCI檢索100餘篇，其中被電腦學科ESI檢索20餘篇。 第1章 緒論 1 1．1 人工智慧的概念 1 1．1．1 智慧的定義 1 1．1．2 人工智慧的定義 3 1．2 人工智慧的產生和發展 5 1．2．1 孕育期（20世紀50年代中期以前） 5 1．2．2 形成及第一個興旺期（20世紀50年代中期至60年代中期） 6 1．2．3 蕭條波折期（20世紀60年代中期至70年代中期） 7 1．2．4 第二個興旺期（20世紀70年代
中期至80年代中期） 8 1．2．5 穩步增長期（20世紀80年代中期至今） 10 1．2．6 中國的人工智慧發展 11 1．3 人工智慧的主要學派 12 1．3．1 符號主義學派 12 1．3．2 連接主義學派 13 1．3．3 行為主義學派 14 1．4 人工智慧的主要研究內容 14 1．5 人工智慧的主要應用領域 17 小結 24 習題1 24 第2章 知識表示 25 2．1 知識表示概述 25 2．1．1 知識的概念 25 2．1．2 知識表示的概念 26 2．2 一階謂詞邏輯標記法 27 2．2．1 命題 27 2．2．2 謂詞 28 2．2．3 謂詞公式 29 2．2．4 謂詞邏
輯表示 30 2．2．5 謂詞邏輯標記法的特點 33 2．3 產生式標記法 33 2．3．1 產生式表示的基本方法 33 2．3．2 產生式系統的基本結構 35 2．3．3 產生式系統的分類 36 2．3．4 產生式標記法的特點 37 2．4 語義網路標記法 39 2．4．1 語義網路的基本概念 39 2．4．2 語義網路的基本語義關係 39 2．4．3 語義網路表示知識的方法 41 2．4．4 語義網路的推理過程 45 2．4．5 語義網路標記法的特點 46 2．5 框架標記法 46 2．5．1 框架結構 46 2．5．2 框架表示 48 2．5．3 框架表示的推理過程 50 2．5．4 框
架標記法的特點 50 2．6 腳本標記法 50 2．7 物件導向標記法 54 小結 56 習題2 57 第3章 確定性推理 59 3．1 推理概述 59 3．1．1 推理的概念 59 3．1．2 推理的分類 59 3．1．3 推理的控制策略 61 3．2 推理的邏輯基礎 63 3．2．1 謂詞公式的永真性和可滿足性 63 3．2．2 置換與合一 65 3．3 自然演繹推理 68 3．4 歸結演繹推理 69 3．4．1 子句型 69 3．4．2 魯濱遜歸結原理 72 3．4．3 歸結演繹推理的歸結策略 76 3．4．4 用歸結原理求取問題的答案 81 小結 81 習題3 82 第4章 搜索策
略 85 4．1 搜索概述 85 4．2 一般圖搜索 86 4．2．1 圖搜索的基本概念 86 4．2．2 狀態空間搜索 87 4．2．3 一般圖搜索過程 91 4．3 盲目搜索 92 4．3．1 寬度優先搜索 93 4．3．2 深度優先搜索 95 4．3．3 有界深度搜索和反覆運算加深搜索 97 4．3．4 搜索最優策略的比較 98 4．4 啟發式搜索 99 4．4．1 啟發性資訊和評估函數 99 4．4．2 啟發式搜索A演算法 100 4．4．3 實現啟發式搜索的關鍵因素 102 4．4．4 A*演算法 103 4．4．5 反覆運算加深A*演算法 106 4．5 回溯搜索和爬山法 107
4．5．1 爬山法 107 4．5．2 回溯策略 108 4．6 問題規約 109 4．7 與/或圖搜索 111 4．7．1 與/或圖表示 111 4．7．2 與/或圖的啟發式搜索 113 4．8 博弈 117 4．8．1 極大極小過程 119 4．8．2 α?β過程 121 小結 122 習題4 123 第5章 不確定性推理 125 5．1 不確定性推理概述 125 5．1．1 不確定性推理的概念 125 5．1．2 知識不確定性的來源 125 5．1．3 不確定性推理要解決的基本問題 126 5．1．4 不確定性推理方法的分類 128 5．2 概率方法 129 5．2．1 概率論基礎 1
29 5．2．2 經典概率方法 130 5．2．3 逆概率方法 130 5．3 主觀貝葉斯方法 132 5．3．1 規則不確定性的表示 132 5．3．2 證據不確定性的表示 134 5．3．3 組合證據不確定性的計算 135 5．3．4 不確定性推理 135 5．3．5 結論不確定性的合成演算法 137 5．4 確定性理論 140 5．4．1 可信度 140 5．4．2 CF模型 142 5．4．3 確定性方法的說明 145 5．5 證據理論 146 5．5．1 證據理論的形式描述 147 5．5．2 證據理論的推理模型 150 5．5．3 證據不確定性的表示 152 5．5．4 規則不確定
性的表示 152 5．5．5 不確定性的推理 152 5．5．6 組合證據的不確定性計算 152 5．6 模糊推理 155 5．6．1 模糊數學的基本知識 155 5．6．2 模糊假言推理 157 小結 160 習題5 161 第6章 機器學習 163 6．1 機器學習概述 163 6．1．1 學習與機器學習 163 6．1．2 學習系統 164 6．1．3 機器學習的發展簡史 166 6．1．4 機器學習的分類 167 6．1．5 機器學習的應用和研究目標 168 6．2 歸納學習 169 6．2．1 歸納學習的基本概念 169 6．2．2 變型空間學習 171 6．2．3 歸納偏置 17
3 6．3 決策樹學習 174 6．3．1 決策樹的組成及分類 174 6．3．2 決策樹的構造演算法CLS 175 6．3．3 基本的決策樹演算法ID3 177 6．3．4 決策樹的偏置 179 6．4 基於實例的學習 180 6．4．1 k?近鄰演算法 180 6．4．2 距離加權最近鄰法 181 6．4．3 基於範例的學習 181 6．5 強化學習 186 6．5．1 強化學習模型 186 6．5．2 瑪律可夫決策過程 187 6．5．3 Q學習 188 小結 190 習題6 191 第7章 支持向量機 193 7．1 支持向量機概述 193 7．2 統計學習理論 194 7．2．1
學習問題的表示 194 7．2．2 期望風險和經驗風險 195 7．2．3 VC維理論 196 7．2．4 推廣性的界 197 7．2．5 結構風險最小化 198 7．3 支持向量機的構造 199 7．3．1 函數集結構的構造 199 7．3．2 支援向量機的模式 200 7．4 核函數 203 7．4．1 核函數概述 203 7．4．2 核函數的分類 204 7．5 SVM的演算法及多類SVM 205 7．6 用於非線性回歸的SVM 206 7．7 支援向量機的應用 207 小結 209 習題7 209 第8章 專家系統 210 8．1 專家系統概述 210 8．1．1 專家系統的特性 2
10 8．1．2 專家系統的結構和類型 211 8．2 基於規則的專家系統 213 8．3 基於框架的專家系統 215 8．4 基於模型的專家系統 217 8．5 專家系統的開發 219 8．5．1 專家系統的開發過程 219 8．5．2 專家系統的知識獲取 220 8．5．3 專家系統的開發工具和環境 222 8．6 專家系統設計舉例 224 8．6．1 專家知識的描述 224 8．6．2 知識的使用 227 8．6．3 決策的解釋 230 8．6．4 MYCIN系統 230 8．7 新型專家系統 231 小結 233 習題8 234 第9章 神經計算 235 9．1 神經計算概述 235
9．2 感知器 237 9．2．1 感知器的結構 237 9．2．2 感知器的學習演算法 238 9．3 反向傳播網路 240 9．3．1 BP網路的結構 240 9．3．2 BP網路的學習演算法 241 9．4 自組織映射神經網路 244 9．4．1 SOM網路結構 244 9．4．2 SOM網路的學習演算法 244 9．5 Hopfield網路 246 9．5．1 離散Hopfield網路的結構 246 9．5．2 離散Hopfield網路的穩定性 247 9．5．3 離散Hopfield 網路的學習演算法 247 9．6 脈衝耦合神經網路 248 9．6．1 PCNN的結構 248 9
．6．2 PCNN的學習演算法 249 9．7 深度神經網路 249 小結 250 習題9 251 第10章 進化計算 252 10．1 進化計算概述 252 10．2 遺傳演算法 253 10．2．1 遺傳演算法的基本原理 253 10．2．2 遺傳演算法的應用示例 255 10．2．3 模式定理 257 10．2．4 遺傳演算法的改進 259 10．3 進化規劃 260 10．3．1 標準進化規劃及其改進 261 10．3．2 進化規劃的基本技術 262 10．4 進化策略 263 10．4．1 進化策略及其改進 263 10．4．2 進化策略的基本技術 264 10．5 GA、EP、E
S的異同 266 小結 267 習題10 267 第11章 模糊計算 268 11．1 模糊集合的概念 268 11．1．1 模糊集合的定義 268 11．1．2 模糊集合的表示方法 268 11．2 模糊集合的代數運算 273 11．3 正態模糊集和凸模糊集 275 11．4 模糊關係 276 11．4．1 模糊關係的概述 276 11．4．2 模糊關係的性質 277 11．5 模糊判決 277 11．6 模糊數學在模式識別中的應用 278 11．6．1 最大隸屬度原則 278 11．6．2 擇近原則 279 小結 280 習題11 280 第12章 群智能 282 12．1 群智能概述
282 12．1．1 群智慧優化演算法定義 282 12．1．2 群智慧優化演算法原理 283 12．1．3 群智慧優化演算法特點 283 12．2 蟻群演算法 283 12．2．1 蟻群演算法概述 283 12．2．2 蟻群演算法的數學模型 284 12．2．3 蟻群演算法的改進 286 12．2．4 蟻群演算法的應用示例 287 12．3 粒子群優化演算法 288 12．3．1 粒子群優化演算法基本思想 288 12．3．2 粒子群優化演算法基本框架 288 12．3．3 粒子群優化演算法參數分析與改進 290 12．3．4 粒子群優化演算法的應用示例 291 12．4 其他群智慧優化演
算法 292 12．4．1 人工魚群演算法 292 12．4．2 細菌覓食演算法 295 12．4．3 混合蛙跳演算法 297 12．4．4 果蠅優化演算法 298 小結 299 習題12 300 第13章 爭論與展望 301 13．1 爭論 301 13．1．1 對人工智慧理論的爭論 301 13．1．2 對人工智慧方法的爭論 302 13．1．3 對人工智慧技術路線的爭論 302 13．1．4 對強弱人工智慧的爭論 303 13．2 展望 304 13．2．1 更新的理論框架 304 13．2．2 更好的技術集成 305 13．2．3 更成熟的應用方法 305 13．2．4 腦機介面 3
06 小結 306 習題13 307 附錄A 參考答案 308 參考文獻 309 人工智慧是一門研究如何用機器實現人類智慧的學科，即用人工的方法和技術研製智慧型機器或智慧系統來模仿、延伸和擴展人的智慧，實現智慧行為，誕生以來幾經起伏，已經走過了60餘年的曲折歷程。 近年，隨著雲計算、大資料、深度學習等技術的快速發展，人工智慧又在算力支撐、資料驅動、演算法引領、需求牽引下強勢興起，並正在成為新一輪科技革命和產業變革的核心動力，以及全球科技實力競爭的重要標誌。 繼美國政府2016年10月發佈《國家人工智慧研究與發展策略規劃》後，各國（或地區）政府先後發佈了自己國家的
人工智慧發展規劃，將人工智慧上升為本國的國家戰略。2017年7月，國務院發佈《新一代人工智慧發展規劃》，在將人工智慧上升為我國國家戰略的同時，特別強調了人工智慧技術對我國科技進步和產業發展的引領作用。 當今社會，人工智慧作為時代需求的核心生產力，正在逐步改變著人類的生產、生活方式和社會經濟活動模式，並必將成為人類認知自然、擴展智力、改變社會，走向智慧生活的重要工具。當然也應該看到，人工智慧之路還相當漫長，且充滿艱難曲折，人工智慧的光明前景還需要廣大教育工作者和科技工作者不懈的腳踏實地和辛勤耕耘。 中國礦業大學丁世飛教授編著、中國科學院計算技術研究所史忠植研究員主審的著作《人工智慧導
論（第3版）》系統地闡述了人工智慧的基本原理、方法和應用技術，全面反映了人工智慧領域國內外的最新研究進展和動態。本書是作者在多年教學與科研工作基礎上撰寫而成的，內容豐富、結構合理、深入淺出、學用結合，體現出“嚴肅、嚴密、嚴格”的優良作風，按照“基本智慧+典型應用+計算智慧”三個模組，以逐層深入的方式進行教學，以期達到不同專業之取捨、不同層次的教學研究之需要。 相信本書能成為我國智慧科學與技術、人工智慧、自動化、機器人工程等新工科專業學生學習“人工智慧”或“人工智慧導論”課程的優秀教材，也可供從事人工智慧研究與應用的科技工作者學習參考。
國際碳排放交易制度之研究
為了解決礦業基金前景 的問題，作者郝遐鵬 這樣論述：
近年來由於地球氣候異常變化，影響了人類與其他物種的生存環境；探究其原因不外乎歸咎於大氣溫度不斷上升。西元1992年全球氣候治理正式登上聯合國會議的議題，從聯合國氣候變化綱要公約(UNFCC)的制定、到京都議定書(Kyoto Protocol)進展到巴黎協定(Paris Agreement)，經由法規與制度的逐步完善，並建立碳排放交易的機制；特別是歐盟體系的各個國家，成功實現京都議定書中碳排放交易的國際化、區域化，同時大幅減少碳排放量，成效卓越。本論文內容分為三大部分；第一部分主要探討的是氣候變化國際法律制度的演進說明，氣候變化問題乃是全人類的生存與發展，這問題上沒有任何國家能夠置身事外或獨善
其身，也不可能單一國家能夠解決處理，國際上各國家需全球性地合作，調整國家經濟發展策略並進行長時間、大規模投入人力、物力與資金才能達成。第二部分介紹國際碳交易制度的形成與歐美碳排放交易制度，經過各締約國這三十多年的推廣與努力，根據國際碳行動夥伴組織(International Carbon Action Partnership ,ICAP)的報告，「2021年全球碳排放交易市場報告」，全球已建成的碳交易系統有24個，另有22個國家與地區正在考慮或積極開發碳交易系統。第三部分主要描述國際上各交易體系制度達成的效益，以及中國碳排放權交易的現狀與市場運行的具體情況。由於中國大陸於西元2011年10月宣
布針對特定省市進行碳排放交易試點計畫，2013年6月開始交易，並已於2021年7月啟動全國碳交易市場。由於中國大陸是全球最大的碳排放國，並公開宣示中國在西元2030年要達到碳達峰、西元2060年完成碳中和的目標；其碳交易機制的啟動使全球納入交易的碳排放比率增加了一倍。因此如何借鑒歐美先進的制度，以及實施過程中所發現的問題以及改革情況，本論文將對中國大陸現有的碳排放權交易制度提出建議，期以對各界認知相關碳排放及交易制度有所貢獻。
尋找十倍升幅股：基金經理解密礦業投資
為了解決礦業基金前景 的問題，作者李岡峰 這樣論述：
作者從“大礦業”的視角鳥瞰礦業投資機會，憑藉其豐富的股票投資實踐經驗，為讀者歸納梳理了詳盡實用的投資技巧、選股原則、風險因素、分析方法等。 全書從宏觀經濟規律入手，到商品供需的原理，再到礦業公司的分析，直至真實的礦業股投資案例的解讀，抽絲剝繭，層層深入，讀起來暢快淋漓。 李岡峰，現任某國際金融傳媒機構貴金屬領域高級分析師，在投資界擁有超過十年的工作經驗，曾在中原集團旗下的中原資產管理公司擔任首席分析師，具有資金管理和全球股票市場操作經驗，對全球礦業、能源及商品投資市場有深入的認識，對環球經濟走勢亦有獨到的分析。 以主講嘉賓身份出席世界鉑金投資大會、中國礦業國際大會、1
21國際礦業大會、中國白銀年度大會、中國有色金屬大會等交流大會。于《中國黃金報》、Quamnet華富財經網、Eikon金融平臺、微信公眾號“考拉礦業觀察”等執筆專欄，內容包括環球礦業市場、海外黃金市場、金價走勢分析等。每月定期接受TVB翡翠台、NOW財經、有線電視、新城財經台等香港媒體的專訪。 序言一Ⅰ 序言二Ⅲ 序言三Ⅶ 前言Ⅰ 第一章 宏觀篇 從羅馬帝國通脹問題看黃金市場003 宏觀經濟週期與投資時鐘理論010 全球經濟千瘡百孔的事實013 經濟泡沫判斷和市場前景預測018 為何金屬市場具有投資價值030 需求是影響商品價格的最重要因素032 全球資源蘊藏量的現狀038
哪些礦產資源最值得留意？043 從商品投資價格落後中挖掘潛在回報046 礦業股票基本知識049 第二章 技巧篇 如何尋找十倍升幅股059 投資首看管理層061 地域政治開發風險066 如何解讀鑽孔的好與壞070 蘊藏量大小、冶金調查、生產成本、礦的本質077 什麼是礦業公司估值084 如何解讀專案經濟效益評估報告088 如何為大型礦業公司做估值092 投資時要遵循的原則096 第三章 案例篇 選擇勘探股案例—Great Bear Resources105 2017年最火的海外黃金勘探故事110 加拿大魁北克省意外之湖黃金資源爭霸戰121 2018年股價升了超過80%的金礦股之王133 R
egulus能否重走Antares的成功之路？139 NexGen Energy ——鈾資源中的皇者148 金礦巨企合併下的機會？157 非洲象牙海岸的資源潛力豐厚172 礦業史上最大的騙局178 電池熱潮相關原料和石墨烯182 加拿大黃金三角地帶礦業投資的機與危204 蒙古國——巨大銅資源之都？217 礦區土地使用費和礦物流權益223 如何將公司市值從400萬加元做到1.8億？233 BHP入股小型勘探公司的啟示 ——James Bay會否成為下一個勘探熱潮？245 第四章 實操篇 有潛力被收購的十大資源公司255 全球礦業公司主要上市市場267 投資者可經常留意的免費資訊網站270 後
記273
安全環境變遷下之共軍特種作戰運用
為了解決礦業基金前景 的問題，作者張復建 這樣論述：
中共領導人習近平於2015年實施軍改後，其特種作戰部隊改隸屬於陸軍、海軍、空軍及火箭軍，專責從事局部戰爭快速反應與突擊、反恐維穩、多元化軍事任務、海外維和等任務。另外基於共軍對特種作戰部隊組織體系調整和部隊運用思維的轉變，認為未來的戰爭是短暫且是周邊的區域衝突，並非進行的大規模的戰爭，且特種作戰是達成戰爭目標的手段，故著力於建設在未來具備遂行聯合作戰、實施空地立體快速突擊作戰或斬首作戰等任務能力的特戰部隊，可以在戰爭中發揮關鍵性之作用。本研究採用戰略研究途徑中的第一類「軍事武力」層面進行分析。其中，中共認為軍事戰略是以國家綜合實力為基礎，因應國家軍事戰略改變，導致區域戰略、戰區戰略隨之轉變，
進而影響整體國家軍隊建設思維。故在習近平主政後的軍改下，以及周邊安全環境變遷中，各戰區軍種的特種作戰部隊正積極按照戰略要求做到應對危機、提高全域作戰效能以達成作戰目的。另外本研究亦關注特種作戰戰略思維的改變，從多方面探討這股新型作戰部隊之體系發展和運用模式。藉由當前共軍在現代戰爭中對特種作戰部隊的定位及發展，與現今的部隊戰力運用相互印證，可知共軍特種作戰部隊的軍事戰略思維已經轉變，除了中國大陸內部、外部安全環境形勢影響共軍特種作戰部隊建設，從「積極防禦」軍事戰略方針檢視軍改後共軍各軍種特種作戰部隊組建和調整，亦可發現因應國內外的傳統和非傳統安全威脅，特種部隊必須適應聯合作戰能力所需。本研究置重
點於中共在軍改後關於陸軍、海軍、空軍及火箭軍等特種作戰部隊之發展，梳理包括特種作戰部隊任務效能以及特種作戰戰略、戰術戰法等新型部隊運用模式，進而得知建構共軍特種作戰部隊理論基礎及發展策略正是當前轉型和戰力調整要務，具有研究的意義和重要性。因此，研究共軍特種作戰部隊可析察中共因應未來戰爭或衝突之現代化軍力轉型趨勢和作法，掌握其軍事研究發展重點。