《人工智能及专家系统》面向智能系统学科的前沿领域，将人工智能、专家系统及其实现语言（Prolog）3个方面融为一体，系统和全面地反映了人工智能和专家系统的精髓、核心内容、研究现状和最新发展方向。
《人工智能及专家系统》共13章，包括3个部分：第一部分（第1～7章）系统地阐述了人工智能的基本原理、技术与方法；重点突出了6种知识表示方法（状态空间、与／或图、产生式、语义网络、框架、谓词逻辑表示法）、3种搜索和推理技术（穷举式搜索、启发式搜索和逻辑推理）、3种知识获取和处理方式（机器学习、数据挖掘与知识发现、智能主体技术）。第二部分（第8～11章）主要包括专家系统的建立、设计、开发、评价和工具；结合不确定推理、模糊推理和神经网络的原理和方法，探讨了两种主要的新型专家系统，即模糊专家系统和神经网络专家系统。第三部分（第12、13章）详细介绍了PDC Prolog语言的语句、语法、编程技巧和c语言的连接、新版本（Visual Prolog）和应用于专家系统的实例。
《人工智能及专家系统》构思新颖，内容丰富，深入浅出，强调先进性、实用性和可读性，可作为电子技术、信息与通信技术、计算机、自动控制、系统工程等专业的研究生和本科生的必修课和选修课教材，也可作为业余爱好者的科普读物，还可供从事相关专业的教师和广大科技人员参考。

前言第1章 人工智能概述 1.1 人工智能的基本概念 1.1.1 智能 1.1.2 人类智能 1.1.3 人工智能 1.1.4 人工智能的研究目标 1.2 人工智能的科学体系与分支 1.2.1 人工智能的科学体系 1.2.2 人工智能的学科范畴 1.2.3 人工智能的应用领域 1.2.4 人工智能分支的划分 1.3 人工智能的技术方案与途径 1.3.1 人工智能的基本技术 1.3.2 人工智能的研究内容 1.3.3 人工智能的研究途径与方法 1.4 人工智能的产生与发展 1.4.1 人工智能的孕育期(1956年以前) 1.4.2 人工智能的基础技术研究与形成期(1956—1970年) 1.4.3 人工智能的发展与应用期(1970年以后) 1.4.4 人工智能在我国的发展情况 1.4.5 人工智能的发展趋势与展望 习题第2章 知识表示第3章 图搜索技术第4章 逻辑的知识表示和推理第5章 智能学习系统第6章 知识获取的新途径：数据挖掘与知识发现第7章 新的知识处理方式：智能主体技术第8章 专家系统的原理与设计第9章 专家系统的开发工具与环境第10章 不精确推理与模糊专家系统第11章 基于神经网络的专家系统第12章 Prolog语言及其程序设计第13章 基于Prolog程序实现的专家系统开发实例参考文献