包郵人工智能控制技術(shù)

作者：高學(xué)輝等編

出版社：機(jī)械工業(yè)出版社出版時間：2024-07-01

開本： 16開 頁數(shù)： 280

本類榜單：計算機(jī)/網(wǎng)絡(luò)銷量榜

中圖價:¥45.2(7.7折) 定價 ~~¥59.0~~ 登錄后可看到會員價

加入購物車收藏

開年大促， 全場包郵

?新疆、西藏除外

本類五星書更多>

>
全國計算機(jī)等級考試最新真考題庫模擬考場及詳解·二級MSOffice高級應(yīng)用

全國計算機(jī)等級考試最新真考題庫模擬考場及詳解·二級MSOffice高級應(yīng)用

¥14.4¥45
>
決戰(zhàn)行測5000題(言語理解與表達(dá))

決戰(zhàn)行測5000題(言語理解與表達(dá))

¥44.1¥88
>
軟件性能測試.分析與調(diào)優(yōu)實踐之路

軟件性能測試.分析與調(diào)優(yōu)實踐之路

¥56.2¥69
>
第一行代碼Android

第一行代碼Android

¥55.4¥99
>
JAVA持續(xù)交付

JAVA持續(xù)交付

¥58.1¥119
>
EXCEL最強(qiáng)教科書(完全版)(全彩印刷)

EXCEL最強(qiáng)教科書(完全版)(全彩印刷)

¥31.1¥69.9
>
深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)

¥92.4¥168

商品詳情
商品評論(0條)

中圖價:¥45.2 加入購物車

版權(quán)信息
本書特色
內(nèi)容簡介
目錄

人工智能控制技術(shù) 版權(quán)信息

ISBN：9787111757252
條形碼：9787111757252 ; 978-7-111-75725-2
裝幀：平裝-膠訂
冊數(shù)：暫無
重量：暫無
所屬分類：
計算機(jī)/網(wǎng)絡(luò)
>
計算機(jī)教材

人工智能控制技術(shù) 本書特色

本書遵循教指委相關(guān)指導(dǎo)文件和高等院校學(xué)生學(xué)習(xí)規(guī)律編寫而成。踐行四新理念，融入思政元素，注重理論與實踐相結(jié)合。

人工智能控制技術(shù) 內(nèi)容簡介

本書講述基于人工智能的控制技術(shù)，主要介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、模糊邏輯控制和進(jìn)化算法控制。全書分為兩部分，共10章。第1部分為基礎(chǔ)篇，包括第1~6章，講述基礎(chǔ)理論。第1章緒論講述人工智能和控制論的基礎(chǔ)；第2~4章是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制部分，主要講述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論基礎(chǔ)、典型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制、強(qiáng)化學(xué)習(xí)和深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的內(nèi)容；第5章講述模糊控制；第6章講述進(jìn)化算法。第2部分是實用篇，包括第7~10章，以機(jī)械臂、無人機(jī)、五子棋和圖像優(yōu)化處理等為例，具體說明了第1部分內(nèi)容的應(yīng)用。書中每章均附有習(xí)題。
為加快推進(jìn)黨的二十大精神進(jìn)教材，本書深入挖掘科學(xué)研究和科學(xué)成果取得過程背后的“兩彈一星”精神、載人航天精神、科學(xué)家精神等，并以二維碼的形式進(jìn)行教學(xué)指引。
本書可作為人工智能、自動化、電氣工程及其自動化、智能控制等相關(guān)專業(yè)的本科課程教材，也可以作為相關(guān)工程技術(shù)人員的專業(yè)參考書。

人工智能控制技術(shù) 目錄

目錄
前言
第1部分基礎(chǔ)篇
第1章緒論
1.1人工智能控制技術(shù)概述
1.1.1人工智能的定義及智能控制
1.1.2人工智能控制技術(shù)的發(fā)展歷史
1.1.3人工智能控制發(fā)展面臨的難題
1.1.4人工智能控制的主要內(nèi)容
1.2學(xué)習(xí)算法概述
1.2.1無監(jiān)督學(xué)習(xí)
1.2.2監(jiān)督學(xué)習(xí)
1.2.3強(qiáng)化學(xué)習(xí)
1.3自動控制基礎(chǔ)
1.3.1控制系統(tǒng)的發(fā)展歷史
1.3.2控制系統(tǒng)模型
1.3.3控制方法概述
1.3.4控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性
1.4學(xué)習(xí)與控制術(shù)語說明
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第2章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制
2.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論基礎(chǔ)
2.1.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展歷史
2.1.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理
2.1.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法
2.2典型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.2.1單神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)
2.2.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.2.3RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.2.4Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.2.5卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制
2.3.1系統(tǒng)描述
2.3.2自適應(yīng)控制器設(shè)計
2.3.3穩(wěn)定性證明
2.3.4仿真實例
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第3章強(qiáng)化學(xué)習(xí)
3.1強(qiáng)化學(xué)習(xí)概述
3.1.1強(qiáng)化學(xué)習(xí)的歷史背景
3.1.2強(qiáng)化學(xué)習(xí)的分類
3.1.3強(qiáng)化學(xué)習(xí)的重點概念
3.2馬爾可夫決策過程
3.2.1馬爾可夫鏈與馬爾可夫決策過程
3.2.2貝爾曼方程
3.2.3*優(yōu)控制與*優(yōu)策略
3.3動態(tài)規(guī)劃
3.3.1動態(tài)規(guī)劃簡介
3.3.2*優(yōu)控制中的動態(tài)規(guī)劃
3.3.3強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的動態(tài)規(guī)劃
3.4基本強(qiáng)化學(xué)習(xí)
3.4.1策略迭代算法
3.4.2值迭代算法
3.4.3蒙特卡洛法
3.4.4時序差分法
3.4.5其他類型強(qiáng)化學(xué)習(xí)
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第4章深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)
4.1深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)概述
4.1.1深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)發(fā)展歷程
4.1.2深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)基本學(xué)習(xí)思想
4.2深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4.2.1基本網(wǎng)絡(luò)類型
4.2.2改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)類型
4.3深度循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4.3.1網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與計算
4.3.2深度循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變體和改進(jìn)
4.4深度價值和策略學(xué)習(xí)
4.4.1深度Q網(wǎng)絡(luò)
4.4.2基于策略梯度算法
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第5章模糊控制
5.1模糊控制數(shù)學(xué)原理
5.1.1模糊集合
5.1.2隸屬函數(shù)的種類
5.1.3模糊集合的運(yùn)算
5.1.4模糊關(guān)系與推理
5.2模糊控制原理及設(shè)計
5.2.1基本原理和組成
5.2.2模糊控制器的結(jié)構(gòu)和分類
5.2.3模糊控制的工作原理和設(shè)計步驟
5.3自適應(yīng)模糊控制
5.3.1模糊逼近和萬能逼近定理
5.3.2系統(tǒng)描述
5.3.3模糊控制器設(shè)計
5.3.4仿真實例
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第6章進(jìn)化算法
6.1進(jìn)化算法概述
6.2遺傳算法
6.2.1遺傳算法的發(fā)展歷史
6.2.2遺傳算法的基本原理
6.3粒子群算法
6.3.1粒子群算法的發(fā)展歷史
6.3.2粒子群算法的原理
6.4蟻群算法
6.4.1蟻群算法的發(fā)展歷史
6.4.2蟻群算法的原理
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第2部分實用篇
第7章機(jī)械臂控制實例
7.1機(jī)械臂神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制
7.1.1問題的提出
7.1.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計
7.1.3控制器設(shè)計
7.1.4穩(wěn)定性證明
7.1.5仿真實例
7.2機(jī)械臂自適應(yīng)模糊控制
7.2.1系統(tǒng)描述
7.2.2模糊控制器設(shè)計
7.2.3仿真實例
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第8章無人機(jī)三維*優(yōu)路徑規(guī)劃實例
8.1無人機(jī)路徑規(guī)劃簡介
8.2無人機(jī)路徑規(guī)劃Q-Learning算法原理
8.3無人機(jī)三維路徑規(guī)劃實現(xiàn)過程
8.3.1基于Q-Learning的三維模型創(chuàng)建
8.3.2訓(xùn)練過程
8.3.3路徑規(guī)劃實現(xiàn)結(jié)果
8.4仿真程序
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第9章五子棋自動對弈實例
9.1五子棋自動對弈實現(xiàn)原理
9.2蒙特卡洛樹搜索
9.2.1選擇
9.2.2拓展與評估
9.2.3反向傳播
9.2.4演繹
9.3五子棋自對弈訓(xùn)練
9.4仿真程序
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第10章圖像優(yōu)化處理實例
10.1數(shù)字圖像處理技術(shù)簡介
10.1.1基本概念
10.1.2研究內(nèi)容
10.1.3應(yīng)用領(lǐng)域
10.2圖像分割
10.2.1技術(shù)介紹
10.2.2圖像分割的定義
10.2.3基于閾值的分割方法
10.2.4其他分割方法
10.3基于進(jìn)化算法的圖像分割方法實例
10.3.1基于遺傳算法的圖像分割
10.3.2基于粒子群算法的圖像分割
習(xí)題
參考文獻(xiàn)

展開全部

商品評論(0條)

寫書評賺書幣

暫無評論……

書友推薦