以下是《人工智能原理》图书目录的概述，内容涵盖了人工智能的多个核心领域：
1. 前言
介绍了人工智能的起源与发展，以及学术流派的概览。
阐述了人工智能的研究与应用领域，包括但不限于计算机视觉、自然语言处理等。
2. 知识表示与推理
深入探讨了知识表示的基本概念，如命题逻辑和谓词逻辑。
详细讲解了归结推理，包括子句集简化、海伯伦定理和Robinson归结原理等。
介绍了产生式系统、语义网络、框架表示法、状态空间表示法和与或图表示法等知识表示方法。
3. 图搜索技术
章节中探讨了图搜索问题的提出，包括状态图搜索、启发式搜索以及博弈图搜索等。
讲解了A算法和A*算法等常用的搜索策略。
4. 专家系统
概述了专家系统的概念、结构，以及开发过程中的原则和工具。
介绍了Prolog语言，以及其在专家系统开发中的重要性。
5. 模糊理论及应用
讲述了模糊理论的起源，以及在控制系统和模式识别中的应用。
6. 机器学习与神经网络
回顾了机器学习的基本概念和经典方法，以及神经网络模型和优化技术。
7. 混沌理论与混沌神经网络
介绍了混沌理论的特性及其在优化计算中的应用。
详细讲解了混沌神经网络的类型和实例。
8. 智能优化计算
涵盖了优化问题的分类，以及各种优化算法如梯度优化、混沌优化、遗传算法等。
最后，附带了参考文献以供进一步深入学习。