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165反詐騙

古典詩詞的女兒-葉嘉瑩

縮小範圍

商品類型
簡體書 （6）
商品狀況
可訂購商品 （4）
無法訂購商品 （2）
庫存狀況
無庫存 （6）
商品定價
$200~$399 （6）
出版日期
2020~2021 （1）
2018~2019 （2）
2016~2017 （2）
裝訂方式
平裝 （6）
作者
包子陽 （5）
包子陽、余繼周 （1）
出版社/品牌
電子工業出版社 （6）

三民網路書店 / 搜尋結果

共6筆商品，1/1頁
智慧優化演算法及其MATLAB實例(第3版)（簡體書）
滿額折
1.

智慧優化演算法及其MATLAB實例(第3版)（簡體書）

作者：包子陽  出版社：電子工業出版社  出版日：2021/01/01 裝訂：平裝
智慧優化演算法在解決大空間、非線性、全域尋優、組合優化等複雜問題方面具有獨特的優勢，因而得到了國內外學者的廣泛關注，並在信號處理、影像處理、生產調度、任務分配、模式識別、自動控制和機械設計等眾多領域得到了成功應用。本書介紹了8種經典智慧優化演算法――遺傳演算法、差分進化演算法、免疫演算法、蟻群演算法、粒子群演算法、類比退火演算法、禁忌搜索演算法和神經網路演算法的來源、原理、演算法流程和關鍵參數說明
海外經銷商無庫存，到貨日平均30天至45天
定價：359 元， 優惠價：87 312
基於MATLAB的遺傳算法及其在稀佈陣列天線中的應用(第2版)（簡體書）
2.

基於MATLAB的遺傳算法及其在稀佈陣列天線中的應用(第2版)（簡體書）

作者：包子陽  出版社：電子工業出版社  出版日：2020/01/01 裝訂：平裝
遺傳算法由於其在解決非線性、大空間、全域尋優、組合優化等複雜問題方面所具有的獨特優勢，得到了國內外學者的廣泛關注，並在電子、通信、計算機、自動化、信號處理和模式識別等眾多領域得到了成功的應用。本書首先介紹遺傳算法的概念、理論、主要應用方向、算法流程和關鍵參數，並給出具體的MATLAB仿真實例；然後介紹直線陣列、平面陣列、圓形陣列、圓柱陣列的綜合方向圖理論知識，並通過根據具體問題適應性改進的遺傳算法
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神經網絡與深度學習：基於TensorFlow框架和Python技術實現（簡體書）
滿額折
3.

神經網絡與深度學習：基於TensorFlow框架和Python技術實現（簡體書）

作者：包子陽  出版社：電子工業出版社  出版日：2019/04/01 裝訂：平裝
Python、TensorFlow、神經網絡和深度學習因人工智能的流行而成為當下IT領域的熱門關鍵詞。本書首先介紹了Python及其常用庫Numpy、Matplotlib和Scipy的基本使用方法；其次介紹了TensorFlow的基本知識及使用方法；然後介紹了神經網絡的基礎知識以及神經網絡基本應用――感知機、線性回歸與邏輯回歸的理論與實現；最後介紹了兩種熱門的深度神經網絡――卷積神經網絡和循環神經
海外經銷商無庫存，到貨日平均30天至45天
定價：299 元， 優惠價：87 260
智慧優化算法及其MATLAB實例（簡體書）
滿額折
4.

智慧優化算法及其MATLAB實例（簡體書）

作者：包子陽  出版社：電子工業出版社  出版日：2016/08/01 裝訂：平裝
本書介紹8種智慧優化演算法的來源、原理、演算法流程和關鍵參數說明，並給出MATLAB模擬實例。這些演算法在眾多領域得到了成功應用。
海外經銷商無庫存，到貨日平均30天至45天
定價：234 元， 優惠價：87 204
智能優化算法及其MATLAB實例(第2版)（簡體書）
5.

智能優化算法及其MATLAB實例(第2版)（簡體書）

作者：包子陽  出版社：電子工業出版社  出版日：2018/11/01 裝訂：平裝
智能優化算法在解決大空間、非線性、全域尋優、組合優化等複雜問題方面具有獨特的優勢，因而得到了國內外學者的廣泛關注，並在信號處理、圖像處理、生產調度、任務分配、模式識別、自動控制和機械設計等眾多領域得到了成功應用。本書介紹了8種經典智能優化算法――遺傳算法、差分進化算法、免疫算法、蟻群算法、粒子群算法、模擬退火算法、禁忌搜索算法和神經網絡算法的來源、原理、算法流程和關鍵參數說明，並給出了具體的MAT
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基於MATLAB的遺傳算法及其在稀佈陣列天線中的應用（簡體書）
6.

基於MATLAB的遺傳算法及其在稀佈陣列天線中的應用（簡體書）

作者：包子陽; 余繼周  出版社：電子工業出版社  出版日：2017/07/18 裝訂：平裝
本書首先介紹遺傳演算法的概念、理論、主要應用方向、演算法流程和關鍵參數說明，並給出具體的MATLAB仿真實例；然後介紹直線陣列、平面陣列、圓形陣列、圓柱陣列綜合方向圖的理論知識；再通過根據具體問題適應性改進的遺傳演算法對它們進行稀疏佈陣，達到減少天線陣元，降低成本，同時防止出現柵瓣，得到低旁瓣方向圖的目的。本書內容由淺入深，循序漸進，便於讀者對遺傳演算法的深入理解和掌握。
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