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智能信息處理基數與應用研究 版權信息
- ISBN：9787522111193
- 條形碼：9787522111193 ; 978-7-5221-1119-3
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
智能信息處理基數與應用研究 內容簡介
智能信息處理技術是信號與信息技術領域一個前沿的且富有挑戰性的研究方向，它以人工智能理論為基礎，側重于信息處理的智能化。本書從信息科學的角度出發，系統地介紹了智能信息處理的基礎理論及各種新的處理技術，涉及目前國內外智能信息處理的研究成果，取材新穎，內容豐富，注重理論與實踐相結合，論述深入淺出。本書可供自動化、計算機應用、人工智能、圖像處理與模式識別、智能控制與信息處理、電子工程、機械工程、系統工程等專業研究生或高年級本科生參考，也可供有關工程技術人員和科學研究工作者參考，是一本值得學習研究的著作。
智能信息處理基數與應用研究 目錄
第1章 緒論
1.1 智能信息處理概述
1.2 智能信息處理的主要技術
1.3 智能技術的綜合集成
1.4 智能信息處理技術的展望
第2章 人工神經網絡信息處理
2.1 人工神經網絡概述
2.2 前饋型神經網絡
2.3 反饋型神經網絡
2.4 受限玻耳茲曼機
2.5 循環神經網絡
2.6 貝葉斯-高斯神經網絡非線性系統辨識
2.7 組合灰色神經網絡
2.8 自組織神經網絡
2.9 人工神經網絡的應用與實現研究概況
第3章 模糊計算
3.1 知識表示和推理
3.2 模糊理論及三大基本元素
3.3 模糊集合的基本運算
3.4 模糊集合運算的基本規則
3.5 模糊關系
第4章 模糊信息處理
4.1 模糊邏輯控制的信息處理
4.2 模糊模式識別信息處理
4.3 模糊集在圖像信息處理中的應用
第5章 粗糙集信息處理
5.1 粗糙集的基本理論
5.2 粗糙集與神經網絡的融合
5.3 粗糙集信息處理技術的應用
5.4 粗糙集理論的研究現狀與展望
第6章 進化計算的信息處理
6.1 進化計算概述
6.2 遺傳算法及其應用
6.3 進化規劃
6.4 進化策略
第7章 群智能算法
7.1 蟻群算法
7.2 改進的蟻群算法
7.3 粒子群優化算法
7.4 標準粒子群優化算法
7.5 改進粒子群優化算法
7.6 差分進化算法概述
7.7 改進型差分進化算法
第8章 云計算和大數據
8.1 云計算概述
8.2 云計算的服務類型
8.3 云計算的關鍵技術
8.4 云計算與大數據
8.5 云計算的應用
參考文獻
1.1 智能信息處理概述
1.2 智能信息處理的主要技術
1.3 智能技術的綜合集成
1.4 智能信息處理技術的展望
第2章 人工神經網絡信息處理
2.1 人工神經網絡概述
2.2 前饋型神經網絡
2.3 反饋型神經網絡
2.4 受限玻耳茲曼機
2.5 循環神經網絡
2.6 貝葉斯-高斯神經網絡非線性系統辨識
2.7 組合灰色神經網絡
2.8 自組織神經網絡
2.9 人工神經網絡的應用與實現研究概況
第3章 模糊計算
3.1 知識表示和推理
3.2 模糊理論及三大基本元素
3.3 模糊集合的基本運算
3.4 模糊集合運算的基本規則
3.5 模糊關系
第4章 模糊信息處理
4.1 模糊邏輯控制的信息處理
4.2 模糊模式識別信息處理
4.3 模糊集在圖像信息處理中的應用
第5章 粗糙集信息處理
5.1 粗糙集的基本理論
5.2 粗糙集與神經網絡的融合
5.3 粗糙集信息處理技術的應用
5.4 粗糙集理論的研究現狀與展望
第6章 進化計算的信息處理
6.1 進化計算概述
6.2 遺傳算法及其應用
6.3 進化規劃
6.4 進化策略
第7章 群智能算法
7.1 蟻群算法
7.2 改進的蟻群算法
7.3 粒子群優化算法
7.4 標準粒子群優化算法
7.5 改進粒子群優化算法
7.6 差分進化算法概述
7.7 改進型差分進化算法
第8章 云計算和大數據
8.1 云計算概述
8.2 云計算的服務類型
8.3 云計算的關鍵技術
8.4 云計算與大數據
8.5 云計算的應用
參考文獻
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