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內(nèi)容簡介

　　計算智能就是借鑒仿生學(xué)思想，基于生物體系的進化、免疫、神經(jīng)細(xì)胞網(wǎng)絡(luò)、模糊抽象等機制，采用數(shù)學(xué)語言抽象描述的計算方法。主要內(nèi)容包括人工智能、模糊計算、遺傳算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等?！队嬎阒悄芑A(chǔ)》是在原作者多年教學(xué)與研究的基礎(chǔ)上，系統(tǒng)總結(jié)凝練而成的，理論闡述由淺入深，應(yīng)用實例詳細(xì)具體。《計算智能基礎(chǔ)》不僅可以作為高年級本科生和研究生的教學(xué)用書，還可以供科技人員作為學(xué)習(xí)計算智能的參考書。

作者簡介

暫缺《計算智能基礎(chǔ)》作者簡介

圖書目錄

第1章計算智能(C1)
第2章模糊理論
2.1 模糊邏輯
2.2 模糊集
2.3 模糊推理和模糊控制
2.4 模糊關(guān)系(F.R.)
第3章人工智能
3.1 “貨郎擔(dān)”問題(TSP)
3.2 啟發(fā)式搜索
3.3 漢諾塔
3.4 GOFAI的知識表示
3.5 產(chǎn)生式系統(tǒng)與搜索
3.6 謂詞邏輯
3.7 歸結(jié)原理
第4章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4.1 推動因素
4.2 存儲器
4.3 生物大腦
4.4 人工神經(jīng)元模型
4.5 線性回歸
4.6 線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4.7 多層網(wǎng)紹
4.8 誤差反向傳播
4.9 過擬合
4.10 生長和修剪網(wǎng)絡(luò)
4.11 預(yù)處理網(wǎng)絡(luò)
4.12 動量和自適應(yīng)學(xué)習(xí)率
4.13 分類
4.14 非監(jiān)督學(xué)習(xí)
4.15 遞歸網(wǎng)絡(luò)
4.16 實時遞歸學(xué)習(xí)
4.17 RNNS動態(tài)特性
4.18 長短時記憶
第5章智能機器的實際應(yīng)用
5.1 當(dāng)代智能汽車的發(fā)展現(xiàn)狀
5.2 開發(fā)智能汽車面臨的問題
5.3 傳感器融合
5.4 時間等級推理
5.5 駕駛者和智能汽車的共存技術(shù)
5.6 駕駛者模型建議
5.7 智能汽車的未來(實驗系統(tǒng)的案例研究)
5.8 總結(jié)
參考文獻
中文對照檢索詞