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計算智能基礎（簡體書）
商品資訊
系列名：高等學校信息與通信工程“十一五”規劃教材
ISBN13：9787811336702
出版社：哈爾濱工程大學出版社
作者：羅中明
出版日：2010/07/01
裝訂／頁數：平裝／192頁
規格：24cm*17cm (高/寬)
版次：一版
商品簡介
目次
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商品簡介
《計算智能基礎》內容簡介：計算智能就是借鑒仿生學思想，基于生物體系的進化、免疫、神經細胞網絡、模糊抽象等機制，采用數學語言抽象描述的計算方法。主要內容包括：人工智能、模糊計算、遺傳算法、人工神經網絡等。
《計算智能基礎》是在原作者多年教學與研究的基礎上，系統總結凝練而成的，理論闡述由淺入深，應用實例詳細具體。《計算智能基礎》不僅可以作為高年級本科生和研究生的教學用書，還可以供科技人員作為學習計算智能的參考書。
《計算智能基礎》是在原作者多年教學與研究的基礎上，系統總結凝練而成的，理論闡述由淺入深，應用實例詳細具體。《計算智能基礎》不僅可以作為高年級本科生和研究生的教學用書，還可以供科技人員作為學習計算智能的參考書。
目次
第1章 計算智能(C1)
第2章 模糊理論
2.1 模糊邏輯
2.2 模糊集
2.3 模糊推理和模糊控制
2.4 模糊關系(F.R.)
第3章 人工智能
3.1 “貨郎擔”問題(TSP)
3.2 啟發式搜索
3.3 漢諾塔
3.4 GOFAI的知識表示
3.5 產生式系統與搜索
3.6 謂詞邏輯
3.7 歸結原理
第4章 神經網絡
4.1 推動因素
4.2 存儲器
4.3 生物大腦
4.4 人工神經元模型
4.5 線性回歸
4.6 線性神經網絡
4.7 多層網紹
4.8 誤差反向傳播
4.9 過擬合
4.10 生長和修剪網絡
4.11 預處理網絡
4.12 動量和自適應學習率
4.13 分類
4.14 非監督學習
4.15 遞歸網絡
4.16 實時遞歸學習
4.17 RNNS動態特性
4.18 長短時記憶
第5章 智能機器的實際應用
5.1 當代智能汽車的發展現狀
5.2 開發智能汽車面臨的問題
5.3 傳感器融合
5.4 時間等級推理
5.5 駕駛者和智能汽車的共存技術
5.6 駕駛者模型建議
5.7 智能汽車的未來(實驗系統的案例研究)
5.8 總結
參考文獻
中文對照檢索詞
第2章 模糊理論
2.1 模糊邏輯
2.2 模糊集
2.3 模糊推理和模糊控制
2.4 模糊關系(F.R.)
第3章 人工智能
3.1 “貨郎擔”問題(TSP)
3.2 啟發式搜索
3.3 漢諾塔
3.4 GOFAI的知識表示
3.5 產生式系統與搜索
3.6 謂詞邏輯
3.7 歸結原理
第4章 神經網絡
4.1 推動因素
4.2 存儲器
4.3 生物大腦
4.4 人工神經元模型
4.5 線性回歸
4.6 線性神經網絡
4.7 多層網紹
4.8 誤差反向傳播
4.9 過擬合
4.10 生長和修剪網絡
4.11 預處理網絡
4.12 動量和自適應學習率
4.13 分類
4.14 非監督學習
4.15 遞歸網絡
4.16 實時遞歸學習
4.17 RNNS動態特性
4.18 長短時記憶
第5章 智能機器的實際應用
5.1 當代智能汽車的發展現狀
5.2 開發智能汽車面臨的問題
5.3 傳感器融合
5.4 時間等級推理
5.5 駕駛者和智能汽車的共存技術
5.6 駕駛者模型建議
5.7 智能汽車的未來(實驗系統的案例研究)
5.8 總結
參考文獻
中文對照檢索詞
序言
計算智能就是借鑒仿生學思想，基于生物體系的進化、免疫、神經細胞網絡、模糊抽象等機制，采用數學語言抽象描述的計算方法。它的最大特點就是不需要建立問題本身的精確模型，非常適合于解決那些由于難以建模，用傳統理論和技術又難以有效解決、甚至無法解決的問題。經過近幾十年的發展，計算智能已成為一種新興的智能處理技術，并受到各學科領域越來越多研究者的關注。
計算智能研究的主要內容包括：人工智能、模糊計算、遺傳算法、人工神經網絡等。這些方法具有以下共同的特點：自學習性、自組織性、自適應性、魯棒性和簡單、通用、適于并行處理的優點。另外，計算智能的很多算法都是基于“從大自然中獲取智慧”的理念，通過人們對自然界獨特規律的認知，提取出適合獲取知識的一套計算工具，通過自適應學習，達到全局優化的目的。由于計算智能技術具有如此多的優點，因此，在解決復雜問題時必將得到更廣泛的應用。
本書的原作者是日本東京工業大學廣田薰教授。廣田薰教授曾先后受聘于相模工業大學、輔正大學、明治大學等多所知名大學，還是許多國際知名大學的兼職教授。現在身兼國際模糊系統學會理事長、日本機器人學會雜志評審、以及日本模糊理論與系統學會運營委員會主席等職務。
本書是在原作者多年教學與研究的基礎上，系統總結凝練而成的，理論闡述由淺入深，應用實例詳細具體，本書不僅可以作為高年級本科生和研究生的教學用書，還可以供科技人員作為學習計算智能的參考書。
計算智能研究的主要內容包括：人工智能、模糊計算、遺傳算法、人工神經網絡等。這些方法具有以下共同的特點：自學習性、自組織性、自適應性、魯棒性和簡單、通用、適于并行處理的優點。另外，計算智能的很多算法都是基于“從大自然中獲取智慧”的理念，通過人們對自然界獨特規律的認知，提取出適合獲取知識的一套計算工具，通過自適應學習，達到全局優化的目的。由于計算智能技術具有如此多的優點，因此，在解決復雜問題時必將得到更廣泛的應用。
本書的原作者是日本東京工業大學廣田薰教授。廣田薰教授曾先后受聘于相模工業大學、輔正大學、明治大學等多所知名大學，還是許多國際知名大學的兼職教授。現在身兼國際模糊系統學會理事長、日本機器人學會雜志評審、以及日本模糊理論與系統學會運營委員會主席等職務。
本書是在原作者多年教學與研究的基礎上，系統總結凝練而成的，理論闡述由淺入深，應用實例詳細具體，本書不僅可以作為高年級本科生和研究生的教學用書，還可以供科技人員作為學習計算智能的參考書。
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