第10章 智能化网络-人工智能概论(通识课版)-廉师友-清华大学出版社
1课程教学进度表-人工智能通识教程-周苏-清华大学出版社
4
4
第4章模糊逻辑与大数据思维
2
5
5
第5章包容体系结构与机器人技术
2
6
6
第5章包容体系结构与机器人技术
2
7
7
第6章机器学习
2
8
8
第6章机器学习
2
9
9
第7章神经网络与深度学习
2
10
10
第8章智能代理
2
11
11
第9章群体智能
2
12
12
第10章数据挖掘与统计数据
2
13
13
第11章智能图像处理
2
14
14
第12章自然语言处理
2
15
15
第13章自动规划
2
16
16
第14章人工智能的未来
2
课程学习总结
填表人（签字）：日期：
系（教研室）主任（签字）：日期：
课程教学进度表
（20 —20学年第学期）
课程号：课程名称：人工智能学分：2周学时：2
总学时：32（其中理论学时：32实践学时：）
主讲教师：
序号
校历
周次
章节（或实训、习题课等）
名称与内容学时ຫໍສະໝຸດ 教学方法课后作业布置
1
1
引言
第1章思考的工具
2
课文
作业
研究性学习
2
2
第2章什么是人工智能
2
3
3
第3章规则与专家系统
人工智能概论
从表现形式的角度机器智能，能够在各类环境中，自主地或者交互地执行各种拟人任务(anthropomorphic tasks)的机器从科学发展的角度人工智能，是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支，其近期主要目标是用机器来模仿和执行人脑的某些智能功能，并开发相关理论和技术。
从实用主义的角度智能计算，研究智能信息处理技术，以使机器具有与人类智能相类似的行为，如：判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。
人工智能的发展进程人工智能的发展是以硬件与软件为基础。
它的发展经历了漫长的发展历程。
早在亚里士多德(公元前384-322年)在着手解释和编注他称之为三段论的演绎推理时就迈出了向人工智能发展的早期步伐，可以看作为原始的知识表达规范。
1、孕育时期20世纪30年代和40年代，两件最重要的事：数学逻辑(维纳，罗素等)和关于计算的新思想（图灵等）20世纪40年代，贝尔实验室M系列继电器计算机1946年2月15日，世界上第一台电子计算机“埃尼亚克”(ENIAC)研制成功2、形成期（1956-1970）1956年夏，美国达特矛斯大学第一次人工智能研讨会(1stInt. Symp. on AI @Univ. of Dartmouth.)，标志着人工智能学科的诞生。
3、发展期进一步研究AI基本原理、方法和技术进行实用化研究专家系统与知识工程智能机器人智能控制人工神经网络 DNA计算人工免疫系统从“一枝独秀”到“百花齐放”生物智能与人工智能人，是一种智能信息处理系统。
信息处理系统又可以看成是一种符号操作系统（Symbol Operation System），或物理符号系统（Physical Symbol System）符号，就是模式（Pattern）。
物理符号系统的六种基本功能（Functions）：输入符号——Input；输出符号——Output；存储符号——Storage；复制符号——Copy；认知行为的不同层次认知生理学研究认知行为的生理过程；主要研究人的神经系统（神经元、中枢神经系统和大脑）的活动；认知科学研究的底层。
第一章人工智能概述195
计算机科学技术的发展方向
1、计算机网络 2、并行化 3、智能化（以知识为中心） 4、人性化
教材及主要参考书
《人工智能技术导论》（第三版），廉师友 等， 2007年，西安电子科技大学出版社 。（主要教材）
参考书： 《人工智能》
马少平、朱小燕编著，清华大学出版社 《人工智能及其应用》
第14章 智能计算机与智能化网络 第15章 智能机器人 第16章 智能程序设计语言
5
第1章 人工智能概述
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
10、 阅 读 一 切 好书 如同和 过去最 杰出的 人谈话 。08:52:1708:52:1708:526/28/2021 8:52:17 AM
11、 一 个 好 的 教师 ，是一 个懂得 心理学 和教育 学的人 。21.6.2808:52:1708:52Jun-2128-Jun-21
12、 要 记 住 ， 你不 仅是教 课的教 师，也 是学生 的教育 者，生 活的导 师和道 德的引 路人。 08:52:1708:52:1708:52Monday, June 28, 2021
4、All that you do, do with your might; things done by halves are never done right. ----R.H. Stoddard, American poet做一切事都应尽力而为，半途而废永远不行
5.26.20215.26.202108:3008:3008:30:5708:30:57
第4章 模糊逻辑与大数据思维-人工智能通识教程-周苏-清华大学出版社
模糊逻辑的发明 模糊逻辑的定义
01 02
03 04
05
甲虫.1 甲虫机器人的规则
昆虫有许多本能帮助其应对不同环境。它可能倾向于远离光线，隐藏在 树叶和岩石下，这样不容易被捕食者发现。然而，它也会朝食物移动， 否则就会饿死。如果我们要制作一个甲虫机器人，就可以赋予其如下规 则： 如果光线亮度高于50%，食物质量低于50%，那么远离，否则接近。
人工智能通识教程
清华大学出版社 2020
第4章 模糊逻辑与大数据思维
周苏 教授
主编：周苏 教授
标题文本预设 标题文本预设 标题文本预设 标题文本预设
大数据系列：大数据导论、大数据可视化、大数据分析、Python 程序设计、Java程序设计
人工智能系列：人工智能概论、人工智能导论、人 工智能通识教程、AI伦理与职业素养、机器学习与 深度学习、智能机器人技术
4.1.2 模糊逻辑的发明
类似地，我们也可以说他是0.2富有，也就是0.8不富有。女性客户的要求 是“高AND（和）不富有”，所以我们需要计算“0.55 AND 0.8”，结果 是0.44。通过检索所有各选项，找到得分最高者就可以介绍给客户了。 在模糊逻辑中进行“AND”与“OR”运算时计算方法不同，如何选择应 当根据数字所起的作用决定。本例中将两个数字相乘。另一种纯数学方 式就是选择二者中的最小值。然而，如果采取这样的方式，较大的值将 不影响结果。同样身高的男子，一个0.5不富有，另一个0.8不富有，其运 算结果都是一样的。
4.1.1 甲虫机器人的规则
如果食物和光线所占百分比一致会怎么样？吃饱了的昆虫会为了保持安 全继续藏匿在黑暗中，而饥饿的昆虫就会冒险去接近食物。光越亮，越 危险；食物质量越高，昆虫越容易冒险。我们可以根据这一情况制定出 更多规则，例如： 如果饥饿和光线高于75%，食物质量低于25%，那么远离，否则接近。
人工智能概论
SJQU-QR-JW-033（A0）!【人工智能概论】【Introduction to Artificial Intelligence】!"#$%&课程代码：【2050628】课程学分：【2】面向专业：【计算机科学与技术】课程性质：【院级选修课】开课院系：信息技术学院计算机科学与技术系使用教材：主教材：【人工智能概论，周苏 著, 机械工业出版社, 2020年3月】参考教材：1.《人工智能简史》, 尼克著，人民邮电出版社，2017-12-012.《人工智能：一种现代的方法（第三版）》，Stuart J.Russell, Peter Norvig著，清华大学出版社，2013年11月3.《AI 3.0》, 梅拉妮·米歇尔著，四川科学技术出版社，2021年2月课程网站网址：https://mooc1-/mycourse/teachercourse?moocId=218896162&clazzid=42924828&edit=true&v=0&cpi=54843172&pageHeader=0先修课程：【数据结构】【程序设计】'"()*+人工智能 (AI) 是计算机科学的一个分支，与“智能”行为的自动化有关。
人工智能已经成为一个非常广泛的领域，包括搜索、游戏、推理、规划、计算机视觉、自然语言处理、人类表现建模（认知科学）、机器学习和机器人技术。
人工智能是计算机科学理论基础研究的重要组成部分，是信息技术学院计算机科学与技术专业的专业限选课，面向计算机大类专业的学生开设。
通过本课程的学习使学生了解人工智能的提出、几种人工智能流派、重要研究领域，掌握人工智能求解方法的特点，掌握人工智能的基本概念、基本方法，会用知识表示方法、推理方法和机器学习等方法求解简单问题。
了解人工智能研究与应用的最新进展和发展方向；开阔学生知识视野、提高解决问题的能力，为将来使用人工智能的相关方法和理论解决实际问题奠定初步基础。
第10章-网络安全-沈鑫剡-清华大学出版社
计算机网络安全
虚拟专用网络
二、 VPN定义和需要解决的问题
LAN 2 R2 隧道 LAN 1 R1 IP 网络 隧道 R3 隧道 LAN 3
用IP隧道互连子网的VPN结构
计算机网络安全
虚拟专用网络
三、 VPN分类
隧道 互联网 终端
第二层隧道和IPSec
隧道用于实现PPP帧传输过程。 通过安全关联，一是可以完成隧道两端之间的双向身份鉴别过程， 二是可以实现经过安全关联传输的以隧道两端的全球IP地址为源和目的IP 地址的IP分组的保密性和完整性。
计算机网络安全
R
内部网络
虚拟专用网络
三、 VPN分类
Web 服务器 HTTP HTTPS 终端 SSL VPN 网关 SMTP+POP3 FTP FTP 服务器 邮件服务器
SSL VPN
远程终端通过HTTPS访问SSL VPN网关。以此实现远程终端与SSL VPN网关之间 的双向身份鉴别，保证远程终端与SSL VPN网关之间传输的数据的保密性和完整性。 SSL VPN网关作为中继设备，可以将远程终端访问内部网络资源的请求消息转 发给内部网络中的服务器，也将内部网络服务器发送的响应消息，转发给远程终端。
网络安全
第十章
© 2006工程兵工程学院 计算机教研室
虚拟专用网络
第10章 虚拟专用网络
本章主要内容 VPN概述； 第三层隧道和IPSec； 第二层隧道和IPSec； SSL VPN。
计算机网络安全
虚拟专用网络
10.1 VPN概述
《人工智能通识》教材主要内容
1、以科学工程案例综合评价模型为指导，进行人工智能基础能力的测评。
能力模型如下：（1）工程思维a、用思维导图表达的能力b、设计草图及利用现有材料进行实现的能力c、对实现结果进行分析和评价的能力d、结构、物理、电子、控制等基础知识掌握程度e、利用现有知识进行工程问题实现的能力（2）计算思维a、数据分析及建立模型的能力b、计算思维应用到不同学科中的能力c、信息筛选及判断的能力d、信息技术及编程能力的掌握程度（3）创造性思维a、辨别信息真伪、偏差及其是否全面b、建立跨学科的知识和视野c、利用知识和创造力去解决复杂的真实问题（4）批判思维和表达能力a、利用现有数据及模型进行推理的能力b、将复杂问题及解决方案用简易图表或语言讲解的能力。
（二）知识点详述1、人工智能知识（1）人工智能及机器人的定义和概念；（2）人工智能及机器人的发展史；（3）人工智能及机器人的应用场景及未来发展趋势；（4）人工智能与机器人的关系；（5）了解百度等人工智能开放平台简单功能；2、图灵测试（1）图灵测试的定义；（2）图灵测试的争议和批评；（3）强人工智能与弱人工智能；（4）启发法；（5）长方体的对角线：解决一个相对简单但相关的问题（6）识别适用人工智能来求解的问题(7)搜索算法和拼图（8）二人博弈（9）自动推理（10）产生式规则和专家系统(11)细胞自动机（12）神经计算（13）遗传算法（14）知识表示（15）不确定性推理（16）博弈（17）专家系统（18）神经计算（19）进化计算（20）自然语言处理（21）生物信息学3.盲目搜索（1）智能系统中的搜索状态空间图生成与测试范式回溯贪婪算法旅行销售员问题盲目搜索算法深度优先搜索广度优先搜索盲目搜索算法的实现和比较实现深度优先搜索实现广度优先搜索问题求解性能的测量指标DFS和BFS的比较4.知情搜索启发法知情搜索（第一部分）——找到任何解爬山法最陡爬坡法最佳优先搜索集束搜索搜索算法的其他指标分支定界法使用低估值的分支定界法采用动态规划的分支定界法知情搜索（第三部分）—高级搜索算法约束满足搜索与或树双向搜索博弈中的搜索博弈树和极小化极大评估启发式评估博弈树的极小化极大评估具有α-剪枝的极小化极大算法极小化极大算法的变体和改进负极大值算法渐进深化法启发式续篇和地平线效应概率游戏和预期极小化极大值算法博弈理论迭代的囚徒困境5.人工智能中的逻辑逻辑和表示命题逻辑命题逻辑—基础命题逻辑中的论证证明命题逻辑论证有效的第二种方法谓词逻辑——简要介绍谓词逻辑中的合一谓词逻辑中的反演将谓词表达式转换为子句形式其他一些逻辑二阶逻辑非单调逻辑模糊逻辑模态逻辑6、知识表示图形草图和人类视窗图和哥尼斯堡桥问题搜索树表示方法的选择产生式系统面向对象框架法脚本和概念依赖系统语义网络关联新近的方法概念地图概念图Baecker的工作智能体：智能或其他智能体的一些历史当代智能体语义网7、产生式系统CARBUYER系统产生式系统和推导方法冲突消解正向链接反向链接产生式系统和细胞自动机随机过程与马尔可夫链8.人工智能中的不确定性模糊集模糊逻辑模糊推理概率理论和不确定性9.专家系统专家系统的特点知识工程知识获取经典的专家系统DENDRALMYCINEMYCINPROSPECTOR模糊知识和贝叶斯规则提高效率的方法守护规则Rete算法基于案例的推理改善就业匹配系统振动故障诊断的专家系统自动牙科识别更多采用案例推理的专家系统10.机器学习机器学习：简要概述机器学习系统中反馈的作用归纳学习利用决策树进行学习适用于决策树的问题熵使用ID3构建决策树11.神经网络麦卡洛克-皮茨网络感知器学习规则增量规则反向传播实现关注点模式分析训练方法离散型霍普菲尔德网络应用领域12.受到自然启发的搜索引言模拟退火遗传算法遗传规划禁忌搜索蚂蚁聚居地优化13.现在和未来机器人技术服务人类、仿效人类、增强人类和替代人类早期机械机器人电影与文学中的机器人机器人的组件运动点机器人的路径规划移动机器人运动学应用：21世纪的机器人14.高级计算机博弈跳棋：从塞缪尔到舍弗尔在跳棋博弈中用于机器学习的启发式方法填鸭式学习与概括签名表评估和棋谱学习含有奇诺克程序的世界跳棋锦标赛彻底解决跳棋游戏国际象棋：人工智能的“果蝇”计算机国际象棋的历史背景编程方法超越地平线效应Deep Thought和Deep Blue与特级大师的比赛（1988—1995年计算机国际象棋对人工智能的贡献在机器中的搜索在搜索方面，人与机器的对比启发式、知识和问题求解15.人工智能应用知识智能助理新闻推荐和新闻撰稿机器视觉AI艺术新一代搜索引擎机器翻译自动驾驶机器人深度学习大数据云计算弱人工智能、强人工智能和超人工智能跨领域推理抽象能力人工智能工作将发生转变场景自动驾驶智慧金融金融行业AI应用案例智慧生活智慧医疗艺术创作人类将如何变革用开放的心态迎接新世界AI将成为国家科技战略的核心。
人工智能技术导论(廉师友)考试复习重点总结
第一章人工智能：主要研究如何用人工的方法和技术,使用各种自动化机器或智能机器（主要指计算机）模仿、延伸和扩展人的智能,实现某些机器思维或脑力劳动自动化。
为什么要研究人工智能：1）普通计算机智能低下，不能满足社会需求。
2)研究人工智能也是当前信息化社会的迫切需求。
3）智能化是自动化发展的必然趋势。
4）研究人工智能,对人类自身智能的奥秘也提供有益帮助。
远期目标是要制造智能机器。
具体讲就是使计算机具有看、听、说、写等感知和交互能力，具有联想、学习、推理、理解、学习等高级思维能力，还要有分析问题解决问题和发明创造的能力。
近期目标：是实现机器智能。
即先部分地或某种程度地实现机器智能，从而使现有的计算机更灵活好用和更聪明有用。
人工智能的研究内容1)搜索与求解2）学习与发现3)知识与推理4)发明与创造5)感知与交流6）记忆与联想7）系统与建造8）应用与工程研究途径与方法：1)心理模拟,符号推演法就是以人脑的心理模型为依据，将问题或知识表示成某种逻辑网络，采用符号推演的方法,实现搜索、推理、学习等功能，从宏观上来模拟人脑的思维,实现人工智能.2)生理模拟,神经计算就是用人工神经元组成的人工神经网络来作为信息和知识的载体，用称为神经计算的方法实现学习、记忆、联想、识别和推理等功能，从而来模拟人脑的智能行为,使计算机表现出某种智能。
3）行为模拟,控制进化是一种基于感知－行为模型的研究途径和方法,它是在模拟人在控制过程中的智能活动和行为特性，如自适应，自寻优、自学习、自组织等，来研究和实现人工智能。
4)群体模拟，仿生计算模拟生物群落的群体智能行为，从而实现人工智能.5)博采广鉴，自然计算就是模仿或借鉴自然界的某种机理而设计计算模型，这类计算模型通常是一类具有自适应、自组织、自学习、自寻优能力的算法.6)原理分析，数学建模就是通过对智能本质和原理的分析,直接采用某种数学方法来建立智能行为模型.人工智能的基本技术1）表示a符号智能的表示是知识表示b计算智能的表示一般是对象表示2)运算a符号智能的运算是基于知识表示的推理或符号操作b计算智能的运算是基于对象表示的操作或计算3)搜索a符号智能在问题空间内搜索进行问题求解b计算智能在解空间搜索进行求解第三章1广度优先搜索的特点广度优先中OPEN表是一个队列，CLOSED表是一个顺序表，表中各节点按顺序编号，正被考察的节点在表中编号最大，广度优先策略是完备的广度优先搜索策略与问题无关，具有通用性.缺点搜索效率低。
人工智能概论
• 人工智能、机器学习和深度学习是非常相关的几个领域； • 人工智能是一类非常广泛的问题，机器学习是解决这类问题的一个重要手段。
17 17
AI实验展示
AI实验展示
01
实验箱
19
AI实验展示
02
树莓派简介
树莓派是一款信用卡大小的超小型电脑; Linux操作系统是树莓派的大脑; Linux操作系统诞生于1991 年10 月5 日，
人工智能命名
“学习和智能的每一个方面都能被精确地描 述，使得人们可以制造一台机器来模拟它。”
9
人工智能的应用
人工智能汽车、电脑驾 驶汽车、或轮式移动机器人，是一种通过 电脑系统实现无人驾驶的智能汽车;
无人驾驶汽车的出现，能够在很大程度解 决交通拥堵的问题，降低交通事故的发生 率，提升汽车出行的安全性。
语音助手是一款智能型的手机应用，通过 智能对话与即时问答的智能交互，帮助用 户解决问题，苹果手机中siri开创智能语音 助手的先河，当然中文语音助手也如雨后 春笋般蓬勃发展。
6
人工智能概述
01
智能的概念
自然界四大奥秘：物质的本质，宇宙的起源，生命的本质，智能的发生 对智能还没有确切的定义，主要流派有：
记忆与思维能力：存储由感知器官感知到的外部信息以及由思维所产生 的知识，并对记忆的信息进行处理
学习能力：学习既可能是自觉的、有意识的，也可能是不自觉的、无意 识的；既可以是有教师指导的，也可以是通过自己实践的
行为能力（表达能力）：人们的感知能力用于信息的输入，人们的行为 的能力就类比信息的输出
15
人工智能与机器学习
人工智能与机器学习
学习是人类智能的重要特征，是获得知识的基本手段，而机器学习也是使计算机具有智能
《计算机科学导论》第10章 人工智能系统.ppt
(2)无导师(或称无监督)学习。
3.6 本章小结
本章通过对智能系统的相关知识的介绍， 展示了人工智能的应用领域及相关内容，包括 人工智能的基本概念、起源、学派及应用领域， 在了解人工智能基本概念的同时，对知识及其 表示方法，知识的推理技术和搜索技术也有一 定的理解；本章还对人工智能中的自然语言理 解、机器学习进行了讲述；同时，对智能计算 这一热门研究领域的相关概念及技术也进行了 详细介绍。通过以上讲述让读者对智能系统的 全貌有一个大致的了解。
3. 类比学习
类比学习的一般含义是：对于两个对象，如果它们之间 有某些相似之处，那么就推知这两个对象间还有其它相似解释学习
解释学习是通过运用相关的领域知识，对当前 提供的实例进行分析，从而构造解释并产生相应知 识。
5. 神经学习
神经网络学习是基于神经网络技术的机器学习 系统。 神经网络学习的方法有不同的分类。按学习 时是否有外部指导来分类的话，可分为下列类别：
1. 知识的概念
知识是人类对客观世界及其内部运行 规律的认识与经验的总和，是人类利用 这些规律改造世界的方法和策略。在计 算机科学和智能程序设计中研究的知识 仅仅是有关现实世界的一部分知识。
知识具有相对正确性、不确定性、 可表示性和可利用性等几个特征。
10.2 知识表示及推理
2. 知识的一般表示方法
10.2 知识表示及推理
10.2.3 高级知识推理技术
1. 模糊推理 2. 不确定性推理 3. 非单调推理 4. 时序推理
10.3 搜索技术
10.3.1 一般搜索技术
1.深度优先搜索法
深度优先搜索法从开始状态开始搜索，然后是开始状态的一个后 继状态(即通过一次状态转移可以到达的状态)，接着是该状态的一个后 继状态，如此等等，直到到达目标状态。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
基于知识的推荐（Knowledge-based Recommendation）
基于标签的推荐（Label-based Recommendation） 混合推荐（Hybrid Recommendation）
Unicode
URI
Digital Signature
图 10-4 语义 Web 的体系结构
10.2.3 网络的智能化管理与控制 1. 在管理功能中引入智能技术 • 配置管理中，可以用人工智能中自动规划与配置技术实 现优化配置，提高网络资源利用率。 • 故障管理中，可建立故障诊断专家系统。 • 性能管理中，性能分析可以采用知识库和专家系统技术 提高其水平和速度。 • 安全管理中，入侵检测中可使用多种智能技术。
延伸学习导引
• 关于智能计算机的延伸学习，可参阅文献[132]第18章及 其他有关专著和文献。
• 关于智能化网络的延伸学习，可参阅文献[132]第19章及 其他有关专著和文献。
3. 基于Agent的网上信息搜索 4. 基于知识图谱的语义搜索 5. 网页排序技术
10.2.5 推荐系统
推荐算法： 协同过滤推荐（Collaborative Filtering Recommendation，
又分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤）
基于内容的推荐（Content-based Recommendation） 基于关联规则的推荐（Association Rule-based
10.1.4 智能计算机发展展望
10.2 智能化网络
10.2.1 智能网 1. 智能网的定义
图 10-2 智能网原理简图
2. 智能网的结构
3. 智能网的特点 功能分离，集中控制 模块编程，组合配置 4. 智能网的意义 ① 可方便、快速、经济地生成新的电信业务（网） ② 可适应多种新业务的需要 ③ 可实现客户自己管理业务 5. 智能网的发展
10.2.2 智能Web
1. 语义Web的基本概念
2. 语义Web的体系结构
3. 语义Web的关键技术
Data Self-description documents
Trust
Rules Proof
Data
Logic
Ontology vocabulary
RDF+rdfschema
XML+NS+xmlschema
第10章 智能计算机与智能化网络
10.1 智能计算机 10.2 智能化网络 延伸学习导引
10.1 智能计算机
10.1.1 智能硬件平台和智能操作系统 10.1.2 人工智能芯片 10.1.3 神经网络计算机，类脑芯片
10.1.3 神经网络计算机，类脑芯片
图 10-1 类脑芯片系统 Pohoiki Beach
图10-9 搜索引擎的基本结构与工作原理示意
2. 智能搜索引擎 智能搜索引擎的主要有以下研究课题： (1) 信息搜集方面主要是智能搜索算法，如启发式搜索。 (2) 信息组织方面，又可分为以下几种： ① 信息分类技术 ② 基于内容的自动索引技术 ③ 理解式自动文摘技术 (3) 信息检索方面有模糊检索、概念检索、自然语言检 索等。
2. 在管理方法中引入智能技术
3. 智能网络管理系统 (1) 处理不确定性问题的能力 (2) 协作能力 (3) 应变能力 (4) 解释和推理能力 (5) 记忆索 1. 搜索引擎（Search Engine）
搜索引擎
Web
搜
站
索
点
器
检
上
索
网
器
用
户
索引器