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深度學習
智能信息處理導論 版權信息
- ISBN：9787302305767
- 條形碼：9787302305767 ; 978-7-302-30576-7
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
智能信息處理導論 內容簡介
《21世紀高等學校規劃教材·計算機科學與技術：智能信息處理導論》可作為智能科學與技術、電子科學與技術、信息與通信工程、計算機科學與技術、電氣工程、控制科學與技術等專業高年級本科生的教材和相關專業研究生、博士生“智能信息處理與優化”等課程的教材，同時可以供智能信息處理與智能控制技術研究人員參考。
智能信息處理導論 目錄
第1章 模糊信息處理
1.1 模糊信息概述
1.1.1 模糊信息相關知識
1.1.2 模糊研究內容與應用
1.1.3 診斷模糊模型
1.2 多目標模糊優化方法
1.2.1 常規多目標優化設計的模糊解法
1.2.2 模糊多目標優化設計
1.2.3 普遍型多目標模糊優化設計方法
1.3 數據處理的模糊熵方法
1.3.1 模糊熵的公理體系與定義
1.3.2 模糊熵的圖像處理
1.4 自適應模糊聚類分析
1.4.1 相關的模糊聚類算法
1.4.2 自適應模糊聚類算法
1.4.3 算法收斂性分析
1.5 模糊關聯分析
1.5.1 模糊關聯分析法
1.5.2 評價原理和方法
1.5.3 實證研究
1.6 模糊信息優化方法
1.6.1 模糊信息優化處理的基本理論
1.6.2 模糊信息優化實例分析
1.7 模糊多屬性決策的模糊貼近度方法
1.7.1 模糊多屬性決策
1.7.2 模糊多屬性決策模型
1.7.3 模糊多屬性決策的模糊貼近度解法
1.7.4 算例分析
1.8 信息不完全確知的模糊決策集成模型
1.8.1 信息不完全確知的多目標決策
1.8.2 決策信息不完全確知的模糊決策集成模型
1.8.3 決策信息不完全確知的模糊決策集成模型分析
1.8.4 實例分析
1.9 模糊Petri網
1.9.1 Petri網概述
1.9.2 模糊Petri網的基本理論
1.9.3 基于模糊Petri網的推理算法及應用
習題
第2章 神經網絡信息處理
2.1 神經網絡的一般模型
2.1.1 一般形式的神經網絡模型
2.1.2 神經網絡學習算法
2.1.3 神經網絡計算的特點
2.1.4 神經網絡的拓撲結構
2.2 BP神經網絡模型
2.2.1 BP神經網絡學習算法
2.2.2 BP神經網絡建模
2.3 貝葉斯神經網絡
2.3.1 傳統神經網絡和貝葉斯方法
2.3.2 神經根網絡的貝葉斯學習
2.3.3 貝葉斯神經網絡算法
2.4 RBF神經網絡
2.4.1 RBF特點
2.4.2 RBF神經網絡的結構與訓練
2.4.3 高速公路ANN限速控制器的設計
2.5 貝葉斯——高速神經網絡非線性系統辨識
2.5.1 BPNN分析
2.5.2 BG推理模型和BGNN
2.5.3 BGNN的自組織過程
2.5.4 仿真研究
2.6 廣義神經網絡
2.6.1 智能神經元模型
2.6.2 廣義神經網絡模型及學習算法
2.6.3 交通流預測模型
2.7 發動機神經網絡BP算法建模
2.7.1 發動機性能曲線神經網絡處理方法
2.7.2 發動機神經網絡辨識結構
2.8 組合灰色神經網絡模型
2.8.1 灰色預測模型
2.8.2 灰色神經網絡預測模型
第3章 云信息處理
第4章 可拓信息處理
第5章 粗集信息處理
第6章 遺傳算法
第7章 免疫算法
第8章 蟻群算法
第9章 量子智能信息處理
0章 信息融合
參考文獻
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