本书探讨了人工智能技术在警务工作中的应用，并对相关的智能技术原理和应用实例进行详细分析。本书共分为十章，涵盖了警务智能概述、警务知识表示、警务确定性推理方法、警务搜索求解策略、警务不确定性推理方法、智能计算及其应用、数据挖掘与机器学习、深度学习、人工智能在监狱中的应用、人工智能未来发展和趋势。本书的编排方式采用了概念讲解、代码示例和示例练习相结合的模式。通过这种方式，读者可以深入理解人工智能及数据挖掘的基础概念，并掌握相关知识和技能。

目  录第1章  警务智能概述1.1  智能的基本概念1.1.1  智能的定义1.1.2  智能的分类1.1.3  人工智能1.2  人工智能发展简史1.2.1  孕育阶段1.2.2  形成阶段1.2.3  发展阶段1.3  人工智能的主要研究领域1.3.1  多学科交叉研究1.3.2  智能应用和智能产业1.4  警务智能技术1.4.1  警务智能的特征1.4.2  警务智能应用1.5  人工智能的发展趋势1.6  本章小结习题第2章  警务知识表示2.1  知识和知识表示2.1.1  知识的概念2.1.2  知识的特性2.1.3  知识的表示2.2  谓词逻辑表示法2.2.1  命题2.2.2  谓词2.2.3  谓词公式2.2.4  谓词公式的性质2.2.5  一阶谓词逻辑知识表示方法2.2.6  一阶谓词逻辑表示法的特点2.3  产生式表示法2.3.1  产生式2.3.2  产生式系统2.3.3  产生式系统实例2.3.4  产生式表示法的特点2.4  框架表示法2.4.1  框架的一般结构2.4.2  用框架表示知识的例子2.4.3  框架表示法的特点2.4.4  框架系统的问题求解过程2.5  警务知识表示模型分析2.6  本章小结习题第3章  警务确定性推理方法3.1  推理的基本概念3.1.1  推理的定义3.1.2  推理方式及其分类3.1.3  推理的方向3.1.4  冲突消解策略3.2  自然演绎推理3.3  谓词公式化为子句集的方法3.4  鲁宾逊归结原理3.4.1  命题逻辑中的归结原理3.4.2  谓词逻辑中的归结原理3.5  归结反演3.6  应用归结原理求解问题3.7  警务确定性推理应用分析3.8  本章小结习题第4章  警务搜索求解策略4.1  搜索的概念4.1.1  搜索的基本问题与主要过程4.1.2  搜索策略4.2  状态空间的知识表示4.2.1  状态空间表示法4.2.2  状态空间的图描述4.3  盲目的图搜索策略4.3.1  回溯策略4.3.2  宽度优先搜索策略4.3.3  深度优先搜索策略4.4  启发式图搜索策略4.4.1  启发式策略4.4.2  启发信息和估价函数4.4.3  A搜索算法4.4.4  A*搜索算法及其特性分析4.5  本章小结习题第5章  警务不确定性推理方法5.1  不确定性推理的概念5.1.1  不确定性的表示和度量5.1.2  不确定性匹配算法和阈值5.1.3  组合证据不确定性的算法5.1.4  不确定性的传递算法5.1.5  结论不确定性的合成5.1.6  不确定性推理方法5.2  可信度方法5.2.1  可信度的定义5.2.2  知识不确定性的表示5.2.3  证据不确定性的表示5.2.4  组合证据不确定性的算法5.2.5  结论不确定性的表示5.2.6  结论不确定性的合成算法5.3  证据理论5.3.1  概率分配函数5.3.2  信任函数5.3.3  似然函数5.3.4  概率分配函数的正交和5.3.5  基于证据理论的不确定性推理5.4  模糊推理方法5.4.1  模糊逻辑的提出与发展5.4.2  模糊集合5.4.3  模糊集合的运算5.4.4  模糊关系与模糊关系的合成5.4.5  模糊推理5.4.6  模糊决策5.4.7  模糊推理的应用5.5  不确定性推理在警务应用中的案例5.6  本章小结习题第6章  智能计算及其应用6.1  进化算法的产生与发展6.1.1  进化算法的概念6.1.2  进化算法的生物学背景6.1.3  进化算法的设计原则6.2  基本遗传算法6.2.1  遗传算法的发展历史6.2.2  遗传算法的基本思想6.2.3  编码6.2.4  群体设定6.2.5  适应度函数6.2.6  选择6.2.7  交叉操作6.2.8  变异6.3  遗传算法的改进算法6.3.1  双倍体遗传算法6.3.2  双种群遗传算法6.3.3  自适应遗传算法6.4  遗传算法的应用6.5  群智能算法6.6  粒子群优化算法及其应用6.6.1  粒子群优化算法的基本原理6.6.2  粒子群优化算法的参数分析6.6.3  粒子群优化算法的应用领域6.6.4  粒子群优化算法在车辆路径问题中的应用6.7  蚁群算法及其应用6.7.1  基本蚁群算法模型6.7.2  蚁群算法的参数选择6.7.3  蚁群算法的应用6.8  本章小结习题第7章  数据挖掘与机器学习7.1  数据挖掘概述7.1.1  数据挖掘的概念与发展7.1.2  数据挖掘的任务7.1.3  数据挖掘的应用7.1.4  数据挖掘的过程与方法7.2  数据挖掘分类7.2.1  决策树分类法7.2.2  基于规则的分类器7.2.3  朴素贝叶斯分类器7.2.4  基于距离的分类算法7.3  机器学习概述7.4  机器学习分类7.4.1  根据学习能力分类7.4.2  根据学习方法分类7.5  数据关联规则7.5.1  基本概念7.5.2  关联规则挖掘算法7.5.3  关联规则生成7.6  数据挖掘与机器学习的应用7.6.1  数据挖掘与机器学习在军工领域中的应用7.6.2  数据挖掘与机器学习在警务领域中的应用7.7  本章小结习题第8章  深度学习8.1  线性神经网络8.1.1  线性模型8.1.2  损失函数8.1.3  模型训练8.1.4  基础优化算法8.1.5  线性模型的实现8.2  多层感知机8.2.1  感知机模型8.2.2  多层感知机模型8.2.3  反向传播算法8.2.4  多层感知机的实现8.3  卷积神经网络8.3.1  从全连接层到卷积8.3.2  图像卷积8.3.3  多输入、多输出通道8.3.4  池化层8.3.5  卷积神经网络的实现8.3.6  经典卷积神经网络的实现8.4  循环神经网络8.4.1  序列模型8.4.2  文本预处理8.4.3  循环神经网络原理8.4.4  循环神经网络的实现8.5  本章小结习题第9章  人工智能在监狱中的应用9.1  目标检测9.1.1  数据集9.1.2  目标检测网络模型9.2  罪犯风险评估9.2.1  构建数据集9.2.2  代码实现9.3  罪犯人脸识别9.3.1  人脸识别技术原理9.3.2  代码实现9.4  罪犯情感识别9.4.1  表情识别技术原理9.4.2  VGG网络模型代码9.4.3  多模态情感识别9.5  监狱巡检机器人9.5.1  巡检机器人系统架构9.5.2  巡检机器人功能模块9.6  本章小结习题第10章  人工智能未来发展和趋势10.1  类脑计算10.1.1  类脑计算的定义10.1.2  发展历程10.1.3  类脑计算的应用10.2  非冯·诺依曼结构10.2.1  三种非冯·诺依曼结构10.2.2  非冯·诺依曼结构的应用10.2.3  非冯·诺依曼结构的发展趋势10.3  人工智能芯片与机器学习系统10.3.1  人工智能芯片概述10.3.2  人工智能芯片的关键技术10.3.3  人工智能芯片的应用10.3.4  人工智能芯片具有的优势10.3.5  人工智能芯片在机器学习系统中的研究发展趋势10.4  量子机器学习10.4.1  量子机器学习的基本原理10.4.2  量子机器学习的应用10.4.3  量子机器学习的发展趋势与挑战10.5  深度学习编程框架10.5.1  深度学习编程框架的常见功能10.5.2  常见的深度学习编程框架10.5.3  深度学习编程框架的未来发展趋势10.6  人工智能生态10.6.1  硬件平台10.6.2  数据集和数据处理10.6.3  算法和模型10.6.4  开发框架和工具10.6.5  应用场景和商业化10.7  人工智能伦理与治理10.7.1  隐私和数据保护10.7.2  公平和歧视10.7.3  透明度和解释性10.7.4  责任和法律问题10.7.5  社会影响和失业10.7.6  安全和军事应用10.8  本章小结习题参考文献