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深度學習
智能算法導論 版權信息
- ISBN：9787302584650
- 條形碼：9787302584650 ; 978-7-302-58465-0
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
智能算法導論 本書特色
《智能算法導論》特色： 緊跟學術前沿編者查閱大量相關資料，結合近年來智能算法的研究成果，緊跟國內外新研究動態。分享智能算法領域前沿技術。 論述清晰，知識完整內容豐富，闡述嚴謹，對智能算法的起源、理論基礎、基本框架和典型應用進行了詳細論述，適合人工智能領域以及相關交叉領域的教師教學和學生學習。 學科交叉智能算法應用廣泛，與生物學、計算機科學、神經科學、語言學等學科交叉發展，互相影響。 該書充分將自然計算、啟發式方法、量子、神經網絡等有機融合，體現了深度的學科交叉。 重視應用該書不僅論述了智能算法的起源、理論基礎和基本框架，還在此基礎上，針對相關領域中的典型問題給出智能算法的應用示例。讀者可以在理解理論知識的同時，對人工智能學科產生興趣，培養動手能力。
智能算法導論 內容簡介
智能算法是在進化計算、模糊邏輯、神經網絡三個分支發展相對成熟的基礎上，通過相互之間的有機融合進而形成的新的科學方法，也是智能理論和技術發展的嶄新階段。該書對智能算法的前沿領域進行了詳細論述，主要內容包括遺傳算法、免疫算法、Memetic算法、粒子群算法、蟻群算法、狼群算法、人工蜂群算法、細菌覓食優化算法、分布估計算法、差分進化算法、模擬退火算法、貪心算法、雨滴算法、禁忌搜索算法、量子算法、A*算法、神經網絡算法、深度學習算法、強化學習及混合智能算法。 《智能算法導論》著重對上述領域的國內外發展現狀進行總結，闡述編者對相關領域未來發展的思考。該書可以為計算機科學、信息科學、人工智能自動化技術等領域從事自然計算、機器學習、圖像處理研究的相關專業技術人員提供參考，也可以作為相關專業研究生和高年級本科生教材。
智能算法導論 目錄
第1章 遺傳算法
1．1 遺傳算法起源
1．1．1 遺傳算法生物學基礎
1．1．2 遺傳算法發展歷程
1．2 遺傳算法實現
1．2．1 遺傳算法流程
1．2．2 重要參數
1．3 基于遺傳算法的組合優化
1．3．1 基于遺傳算法的TTP問題
1．3．2 基于遺傳算法的旅行商問題
1．3．3 基于遺傳算法的0-1規劃
1．4 基于遺傳算法的圖像處理
1．4．1 基于遺傳算法的圖像分割
1．4．2 基于遺傳算法的圖像增強
1．4．3 基于遺傳算法的圖像變化檢測
1．5 基于遺傳算法的社區檢測
1．5．1 多目標遺傳算法
1．5．2 遺傳編碼
1．5．3 Pareto*優解
參考文獻
第2章 免疫算法
2．1 生物免疫系統與人工免疫系統
2．2 免疫算法實現
2．2．1 克隆選擇算法
2．2．2 人工免疫系統模型
2．3 基于免疫算法的聚類分析
2．3．1 聚類問題
2．3．2 免疫進化方法
2．4 基于免疫算法的限量弧路由問題
2．4．1 限量弧路由問題模型
2．4．2 基于免疫協同進化的限量弧路由問題
參考文獻
第3章 Memetic算法
3．1 Memetic算法發展歷程
3．2 Memetic算法實現
3．2．1 Memetic算法流程
3．2．2 Memetic算法改進
3．2．3 Memetic算法研究分類
3．3 基于Memetic算法的社區檢測
3．3．1 多目標Memetic優化算法
3．3．2 局部搜索
3．4 基于Memetic算法的限量弧路由問題
3．4．1 路由距離分組
3．4．2 子問題解的更替
3．4．3 基于分解的Memetic算法
參考文獻
第4章 粒子群算法
4．1 粒子群算法起源
4．1．1 粒子群算法生物學基礎
4．1．2 粒子群算法發展歷程
4．2 粒子群算法實現
4．2．1 基本粒子群算法
4．2．2 改進粒子群算法
4．3 基于粒子群算法的圖像處理
4．3．1 基于粒子群算法的圖像分割
4．3．2 基于粒子群算法的圖像分類
4．3．3 基于粒子群算法的圖像匹配
4．4 基于粒子群算法的優化問題
4．4．1 基于粒子群算法的旅行商問題
4．4．2 基于粒子群算法的配送中心選址問題
4．4．3 基于粒子群算法的函數優化
參考文獻
第5章 蟻群算法
5．1 蟻群算法起源
5．1．1 蟻群算法生物學基礎
5．1．2 蟻群算法發展歷程
5．2 蟻群算法實現
5．2．1 蟻群算法流程
5．2．2 離散域和連續域蟻群算法
……
第6章 狼群算法
第7章 人工蜂群算法
第8章 細菌覓食優化算法
第9章 分布估計算法
第10章 差分進化算法
第11章 模擬退火算法
第12章 貪心算法
第13章 雨滴算法
第14章 禁忌搜索算法
第15章 量子搜索與優化
第16章 量子粒子群優化
第17章 *小二乘法
第18章 A*算法
第19章 神經網絡算法
第20章 深度學習算法
第21章 強化學習
第22章 混合智能算法
展開全部
智能算法導論 作者簡介
尚榮華 博士，教授，博士生導師，IEEE 會員，教育部重點實驗室骨干成員，教育部創新團隊骨干成員，國家 “111計劃” 創新引智基地骨干成員，校 “智能信息處理優秀創新團隊” 骨干成員。一直致力于智能感知與自然計算、類腦計算與大數據的學習、優化與應用研究。發表論文100余篇，其中SCI檢索80余篇，IEEE期刊16篇。Google Scholar引用2007次，單篇z高168次。主持了包括2項國家自然科學基金面上在內的10余項科研項目。授權國家發明專利20余項，出版專著6部。
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