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深度學習
計算智能方法 版權信息
- ISBN：9787302637752
- 條形碼：9787302637752 ; 978-7-302-63775-2
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
計算智能方法 本書特色
（1）本書聚焦智能計算核心算法，拓寬讀者視野，優化讀者知識結構。
（2）書中內容講解循序漸進，深入淺出，符合初學者學習的認識規律，易于讀者學習和掌握。
（3）以經典進化計算為切入點，逐步拓展到群智能計算與神經計算算法。
（4）每章介紹相應算法的*新研究動態，提供*新的研究成果。
（5）提供算法模型實例及對應的Python或MATLAB代碼，幫助讀者進一步鞏固和掌握知識點。
計算智能方法 內容簡介
本項目在現有教材的基礎上，引入在人工智能廣泛采用的動態進化算法，滿足廣大學生的需要。另外本項目將現有算法進行分類，學習內容逐章加深，并增加問題與思考部分，引導學生深入領悟算法的本質，這是本項目的一個顯著創新點。其次，本項目將在申請人大量閱讀現有**文獻的基礎之上，設計**穎的內容結構，給出*前沿的理論方法。*后，人工智能的蓬勃發展，也迫切需要全面**的智能計算方法，作為高年級本科生教材，亦可供相關專業的研究人員和工程技術人員參考。
計算智能方法 目錄
章緒論
1．1智能計算概述
1．2進化計算
1．3群智能計算
1．4神經計算
1．5機器學習
第2章進化計算中的遺傳算法
2．1遺傳算法概述
2．1．1遺傳算法
2．1．2基本原理圖
2．1．3模式定理
2．1．4積木塊假設
2．1．5研究進展
2．2遺傳算法的流程
2．2．1科學定義
2．2．2執行過程
2．2．3基本本質
2．2．4染色體編碼
2．2．5群體初始化
2．2．6適應度值評價
2．2．7選擇算子
2．2．8交叉算子
2．2．9變異算子
2．2．10流程圖和偽代碼
2．3遺傳算法的改進
2．3．1算子選擇
2．3．2參數設置
2．3．3混合遺傳算法
2．3．4并行遺傳算法
2．4遺傳算法的編碼規則
2．4．1二進制編碼法
2．4．2浮點編碼法
2．4．3符號編碼法
2．5遺傳算法的應用
2．6遺傳算法的相關應用與MATLAB算例
2．6．1遺傳算法實例1
2．6．2遺傳算法實例2
2．7遺傳算法總結
第3章群智能計算
3．1粒子群優化算法
3．1．1粒子群優化算法簡介
3．1．2粒子群優化算法的基本流程
3．1．3粒子群算法分類
3．1．4粒子群優化算法的改進研究
3．1．5粒子群優化算法的參數設置
3．1．6粒子群優化算法與遺傳算法的比較
……
第4章 神經計算
第5章 機器學習
展開全部
計算智能方法 作者簡介
宋睿卓,北京科技大學自動化學院教授，博士生導師。主要研究方向為智能控制、自適應動態規劃、博弈理論、基于數據控制、最優控制等。
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