本书全面系统地介绍了智能系统的理论基础、参考结构和设计方法。书中提出并利用多分辨率的概念，详细描述了智能系统的模型和它的主要组成部分，包括感知处理、行为生成、规划器、执行器和学习过程等。本书还介绍了智能系统在机器人、自主车和计算机集成等系统中的应用。与一般智能系统的介绍不同，本书强调了智能系统的多层次和多分辨率的实质。全书贯穿多分辨率的概念，为读者在更深层次上理解和设计智能系统提供了很好的指导。
本书可作为各类学科高年级本科生和研究生的教材，包括计算机、自动控制、信息学科、机电工程和商务管理等，也可供从事智能系统设计和应用的工程技术人员参考。
Alexander M.Meystel，宾夕法尼亚州费城Drexel大学电气和计算机工程系的教授。
James S.Albus，美国国家标准技术研究所智能系统分部的高级NIST院士。
书评
智能是一个很难理解的概念，在生物学和人工智能系统领域，对智能机制和功能的研究不断扩大。本书介绍了智能系统的最初的模型，把多种来源的知识综合到一起，开发了一种理论，可以用来分析从经济到集成制造领域的所有高级的复杂系统。
本书重点在智能作为一种多解决方案中的计算现象，希望大大影响在智能范围内的未来研究和发展。它是科学家、工程师和希望探索当代理论和计算智能工具的宝贵资源。
第1章 自然和人造系统中的智能
1.1 引言
1.2 智力与智能概念进展的简单综述
1.3 智能系统：我们能从非智能系统中区分出智能系统吗
1.4 智能：行为与交流的产物和工具
1.5 自动性的演变过程
1.6 从代理体到多标度代理群体
1.7 认知代理体和结构
参考文献
习题
第2章 智能系统的理论基础
2.1 智能系统结构的数学框架
2.2 智能系统和过程的形式模型
2.3 必要的术语和假设
2.4 对象的建立和特征
2.5 从现实中抽取实体
2.6 分组+过渡+搜索：自组织的基本单元
2.7 相对智能与它的进化
2.8 自然界和表示中关于构造过程的相似性
2.9 智能系统结构的符号语言框架
参考文献
习题
第3章 知识的表示
3.1 表示自然界的问题
3.2 什么是知识
3.3 大脑中知识的表示：获取自动化
3.4 大脑的感知和符号表示
3.5 参考坐标系、想像力和洞察力
3.6 知识表示、实体和相关结构的原理
3.7 知识的多分辨率特征及其复杂性
3.8 知识表示的虚拟现象
参考文献
习题
第4章 参考结构
第5章 动机、目标与判值
第6章 感知处理
第7章 行为生成
第8章 多分辨率规划：理论框架
第9章 规划器/执行器模块的多分辨率递阶结构
第10章 学习
第11章 智能系统的多分辨率结构的应用
第12章 智能系统：科学和工程新范例的先驱
参考文献
……
