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人工智能算法(原理技巧及應用)/計算機技術開發與應用叢書 版權信息
- ISBN：9787302592815
- 條形碼：9787302592815 ; 978-7-302-59281-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
人工智能算法(原理技巧及應用)/計算機技術開發與應用叢書 本書特色
本書是一本基礎入門加實戰的書籍，既有理論基礎知識，又有豐富示例，包括詳細的操作步驟，實操性強。由于人工智能算法內容較多，所以本書系統講解常用的人工智能算法理論，包括基本概念及MATLAB應用代碼示例。每個知識點都配有小例子，力求精簡，幫助讀者在輕松掌握基礎知識的同時快速進入實戰。 全面論述信息處理與分類識別、智能控制方面常用算法的MATLAB仿真應用! 11章視頻教程|30多個示例源代碼|540分鐘視頻講解★人工智能技術的發展正改變著人類的生活，智能算法原理作為其研究焦點之一，得到越來越多的關注。很多高校師生及業界科研人員對人工智能算法產生了濃厚的興趣，因此比以往任何時候都迫切需要此方面的專業書籍。本書系統地介紹了小波變換、經驗模態分解算法、神經網絡、滑模變結構控制和智能優化算法等內容。同時，書中還介紹了MATLAB語言基礎知識。本書既適合作為高等學校“智能控制”課程的教材，也可作為從事信號處理與控制學術研究的參考書籍。 ——李成偉 過程檢測與控制領域專家/哈爾濱工業大學教授★隨著人工智能在我國的蓬勃發展，人工智能技術已在政治、經濟、社會、軍事、商業等領域的大多數行業得到廣泛應用，算法是推動人工智能發展的重要因素之一。《人工智能算法——原理、技巧及應用》介紹了智能優化算法、神經網絡基本理論、模糊邏輯控制等算法，并給出了算法的實例。本書內容全面，理論和應用相結合，既可作為人工智能方向的本科生和研究生的教材，也可作為科學研究人員和工程技術人員的參考用書。 ——呂宗寶，海信網絡科技股份有限公司智慧城市專家/云腦規劃室主任 ★算法、數據和計算能力是人工智能的三大基石，算法作為其中之一，是非常重要的。《人工智能算法——原理、技巧及應用》一書，匯集了作者多年來在教學和科研工作中的實踐經驗，全面系統地闡述了人工神經網絡類、線性分類器類等算法及其應用，對于學習人工智能技術的學生，以及從事人工智能技術開發應用的科研人員，本書都具有很高的參考價值。 ——謝子殿，中國煤炭工業協會設備管理分會機電系統技術專家/黑龍江科技大學教授★人工智能算法在當前自動化控制領域被廣泛應用。本書作者多年來一直從事人工智能算法的研究工作，承擔和完成了多項相關的重要研究課題，具有豐富的科研經驗。本書由淺入深地介紹了常用的人工智能算法，并詳細介紹了模糊控制和滑模控制概念、原理、方法與應用，是自動化領域極具參考價值的著作。 ——劉國鷹，自動化控制領域專家/上海奇電電氣科技有限公司總經理 ★面對日新月異的人工智能等技術，只有創新實踐，才能永葆創造力和競爭力。當代學生當有明志、自強和自立的精神，在充滿挑戰和機遇的創新實踐中學習，并且在認真學習中實踐，反復錘煉自己。在新一輪科技革命與產業變革中，人工智能扮演著重要的角色，并正在對社會和個人產生深遠的影響。本書以智能算法為背景，全面地介紹了人工智能的各種算法，以理論為基礎，以應用為主導，循序漸進地向讀者揭示怎樣利用智能算法解決實際問題。本書介紹了MATLAB語言入門、插值算法與曲線擬合、灰色系統理論、傅里葉變換和小波變換、經驗模態分解算法、模糊邏輯控制算法、滑模變結構控制、神經網絡基本理論和支持向量機等算法。以通俗簡練的語言風格，詳細介紹了人工智能這條時間長河中沉淀下來的熠熠生輝的各色“寶石”。同時本書秉持著“紙上得來終覺淺，絕知此事要躬行”的理念，在講解理論的同時，輔之以講解視頻和實例代碼，幫助讀者打磨提高，真正將專業知識收入囊中。 ——趙強，中國機械工程學會高級會員/東北林業大學交通學院教授
人工智能算法(原理技巧及應用)/計算機技術開發與應用叢書 內容簡介
本書以智能算法為背景，全面地介紹了人工智能的各種算法，本書內容以理論為基礎，以應用為主導，循序漸進地向讀者揭示怎樣利用智能算法解決實際問題。全書共11章主要內容包括MATLAB語言入門、插值算法與曲線擬合、灰色系統理論、傅里葉變換和小波變換、經驗模態分解算法、模糊邏輯控制算法、滑模變結構控制、神經網絡基本理論、支持向量機、粒子群算法、蟻群算法、模擬退火算法等。 本書可作為高校本科生和研究生的學習用書，也可作為科研人員、學者、工程技術人員的相關參考用書。
人工智能算法(原理技巧及應用)/計算機技術開發與應用叢書 目錄
目錄
第1章緒論(24min)
1.1人工智能的發展過程
1.1.1孕育階段
1.1.2形成階段
1.1.3發展階段
1.2人工智能的核心技術體系
1.3人工智能特點與應用
1.3.1人工智能研究的特點
1.3.2人工智能應用
第2章MATLAB語言入門(56min)
2.1MATLAB語言開發環境
2.1.1命令行窗口
2.1.2M文件編輯窗口
2.1.3Simulink Model窗口
2.2數據類型與基本運算符
2.2.1變量的定義與賦值
2.2.2數據類型
2.2.3關系表達式
2.2.4關系表達式的優先級
2.2.5邏輯表達式
2.3常用的流程操作語句
2.3.1順序結構
2.3.2if分支結構
2.3.3switch分支結構
2.3.4while循環結構
2.3.5for循環結構
2.4MATLAB語言的繪圖
2.4.1圖形的基礎知識
2.4.2繪制二維圖形
2.4.3設置曲線的屬性
2.4.4設置坐標軸范圍
2.4.5疊繪和圖形標識
2.4.6繪制雙坐標軸圖形
2.4.7繪制多子圖
2.4.8交互式圖形
2.4.9繪制面積圖
2.4.10繪制直方圖
2.4.11繪制二維餅圖
2.4.12繪制向量圖
2.4.13繪制等高線
2.4.14繪制偽色彩圖
2.4.15繪制誤差棒
2.4.16繪制二維離散桿圖
2.4.17繪制散點圖
2.4.18極坐標圖形
2.4.19柱坐標圖形
2.4.20繪制三維曲線
2.4.21編輯三維圖形
2.4.22四維圖形
第3章插值算法與曲線擬合(101min)
3.1插值
3.1.1一維插值
3.1.2人口數量預測
3.1.3二維插值
3.1.4繪制二元函數圖形
3.2插值算法
3.2.1拉格朗日插值
3.2.2牛頓插值
3.2.3分段插值法
3.2.4樣條插值
3.3曲線擬合
3.3.1多項式擬合
3.3.2加權*小方差擬合
3.3.3數據擬合——適用加權*小方差WLS方法
第4章灰色系統理論(44min)
4.1灰色關聯分析法
4.1.1灰色關聯因素與關聯算子集
4.1.2距離空間
4.1.3灰色關聯公理與灰色關聯度
4.2灰色預測
4.2.1累加生成序列
4.2.2均值GM(1，1)模型
4.2.3累減生成序列
4.2.4模型檢驗
4.3灰色聚類評估
4.3.1灰色變權聚類
4.3.2灰色定權聚類
第5章傅里葉變換和小波變換(86min)
5.1傅里葉變換
5.1.1傅里葉級數的頻譜
5.1.2傅里葉級數的相位譜
5.1.3傅里葉變換表示形式
5.1.4MATLAB的傅里葉變換函數
5.1.5傅里葉變換的信號降噪應用
5.2小波變換
5.2.1小波函數
5.2.2小波變換理論
5.2.3小波分解與重構
5.2.4MATLAB的小波變換函數
5.2.5小波變換在信號處理中的應用
5.3小波包變換
5.3.1小波包變換理論
5.3.2小波包變換的MATLAB函數
5.3.3小波包變換在信號處理中的應用
第6章經驗模態分解算法(40min)
6.1EMD算法
6.1.1瞬時頻率
6.1.2EMD基本理論
6.1.3EMD下載與應用
6.2EEMD算法
6.3CEEMD算法
第7章模糊邏輯控制算法(14min)
7.1概述
7.2模糊集合的基本概念
7.2.1普通集合
7.2.2模糊集合
7.2.3模糊運算
7.2.4隸屬函數的確定
7.2.5常見的隸屬函數
7.3模糊關系的基本概念
7.3.1普通關系
7.3.2模糊關系
7.3.3模糊變換
7.4模糊推理與模糊決策
7.4.1模糊邏輯
7.4.2模糊語言算子
7.4.3模糊推理
7.4.4模糊決策
7.5模糊控制器的基本原理與設計方法
7.5.1模糊控制器的基本原理
7.5.2模糊控制器的設計步驟
7.6模糊控制系統的工作原理
7.6.1單輸入和單輸出模糊控制器的設計
7.6.2雙輸入和單輸出模糊控制器
7.6.3MATLAB模糊控制工具箱及應用
第8章滑模變結構控制(12min)
8.1變結構控制系統
8.1.1變結構控制
8.1.2變結構控制系統的品質
8.1.3變結構系統的數學模型
8.1.4變結構控制的特點
8.2開關控制與滑模變結構控制
8.2.1開關控制
8.2.2變結構系統中的滑動模態
8.3滑動模態及其數學表達
8.3.1滑動模態
8.3.2滑動模態的數學表達
8.4菲力普夫理論
8.4.1滑動模態的存在條件
8.4.2關于菲力普夫理論的說明
8.5等效控制及滑模運動
8.5.1等效控制
8.5.2滑模運動
8.6滑模變結構控制的基本問題
8.6.1滑動模態的存在性
8.6.2滑動模態的可達性及廣義滑模
8.6.3滑模運動的穩定性
8.7滑模變結構控制系統的動態品質
8.7.1正常運動段
8.7.2滑模運動段
8.8滑模變結構控制的基本方法
8.8.1滑模變結構的基本控制策略
8.8.2滑模變結構控制的基本結構
8.9基于低通濾波器的滑模控制
8.9.1系統描述
8.9.2滑模控制器設計
8.9.3仿真實例
第9章神經網絡基本理論(87min)
9.1生物神經網絡
9.1.1生物神經元的結構
9.1.2生物神經元的信息處理機理
9.1.3生物神經網絡的信息處理
9.2人工神經元的數學建模
9.2.1MP模型
9.2.2常用的神經元數學模型
9.3人工神經網絡的結構建模
9.3.1網絡拓撲類型
9.3.2網絡信息流向類型
9.4人工神經網絡的學習
9.5神經網絡及其分類
9.6BP神經網絡
9.6.1BP神經網絡結構
9.6.2BP神經網絡算法原理
9.6.3反向傳播實例
9.7BP算法的不足與改進
9.7.1BP算法的不足
9.7.2BP算法的改進
9.8BP網絡的MATLAB仿真實例
9.8.1BP神經網絡的MATLAB工具箱
9.8.2BP網絡仿真實例
9.9徑向基神經網絡
9.9.1正規化RBF網絡
9.9.2廣義RBF網絡
9.10徑向基網絡的MATLAB仿真實例
9.10.1RBF網絡的MATLAB工具箱
9.10.2仿真實例
第10章支持向量機(43min)
10.1統計學習理論基礎
10.1.1機器學習
10.1.2經驗風險*小化原則
10.1.3結構風險*小化原則
10.2支持向量機
10.2.1*優超平面
10.2.2線性支持向量機
10.2.3非線性支持向量機
10.3LIBSVM軟件包簡介
10.3.1LIBSVM使用的數據格式
10.3.2LIBSVM使用的函數
10.3.3LIBSVM使用
第11章智能優化算法(34min)
11.1粒子群概述
11.1.1粒子群算法的基本原理
11.1.2全局與局部模式
11.1.3粒子群的算法建模
11.1.4粒子群的特點
11.1.5粒子群算法與其他進化算法的異同
11.2粒子群算法
11.2.1基本原理
11.2.2算法構成要素
11.2.3算法的基參數設置
11.2.4算法基本流程
11.2.5粒子群算法的MATLAB實現
11.3蟻群算法
11.3.1蟻群的基本概念
11.3.2蟻群算法的重要規則
11.3.3蟻群優化算法的應用
11.3.4蟻群算法的MATLAB實現
11.4模擬退火算法
11.4.1模擬退火算法的理論
11.4.2模擬退火尋優實現步驟
11.4.3模擬退火算法的MATLAB工具箱
11.4.4模擬退火的MATLAB實現
11.5遺傳算法
11.5.1遺傳算法概述
11.5.2遺傳算法的生物學基礎
11.5.3遺傳算法的名稱解釋
11.5.4遺傳算法的運算過程
11.5.5遺傳算法的特點
11.5.6染色體的編碼
11.5.7適應度函數
11.5.8遺傳算子
11.5.9算法參數設計原則
11.5.10適應度函數的調整
11.5.11遺傳算法的應用
11.6禁忌搜索算法
11.6.1禁忌搜索的相關理論
11.6.2啟發式搜索算法與傳統的方法
11.6.3禁忌搜索與局部鄰域搜索
11.6.4局部鄰域搜索
11.6.5禁忌搜索的基本思想
11.6.6禁忌搜索算法的特點
11.6.7禁忌搜索算法的應用
展開全部
人工智能算法(原理技巧及應用)/計算機技術開發與應用叢書 作者簡介
韓龍，黑龍江科技大學電氣與控制工程學院副教授、博士、碩士導師。長期從事信息處理、電力設備智能監測與故障診斷等領域的教學與科研工作。在國內、國際期刊及會議上發表學術論文19篇，其中SCI檢索3篇，EI檢索3篇。授權發明和實用新型專利3項，主持參與省、校級科研立項及教研立項12項，并出版圖書2部。指導研究生和本科生在全國大學生電子設計大賽、“挑戰杯”全國大學生課外學術科技作品競賽、“西門子杯”中國智能制造挑戰賽和全國高校大數據應用創新大賽等競賽中，獲得省級獎40余項。 張娜，黑龍江科技大學電氣與控制工程學院講師，博士，哈爾濱工程大學科技園在站博士后，發表國內外期刊論文10余篇，國際會議論文4篇，實用新型專利2項，作為副主編出版規劃教材1部，主持結題中央高校項目1項，參加結題省級項目1項，主持黑龍江省普通本科高等學校青年創新人才項目1項。 汝洪芳，黑龍江科技大學電氣與控制工程學院副教授，碩士研究生導師，長期從事礦山電氣傳動與智能控制等領域的教學與科研工作。多年來，主持和參與國家自然科學基金項目2項、省自然科技基金項目2項、地市級項目4項。獲得省部級科技進步二等獎1項，授權國家發明專利4項，發表學術論文10余篇。主持和參與黑龍江省學位與研究生教育教學改革項目4項，獲得市級教學成果獎2項。
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