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面向智能體的視覺(jué)信息處理

面向智能體的視覺(jué)信息處理

定 價(jià):¥20.00

作 者: 劉健勤等編著
出版社: 科學(xué)出版社
叢編項(xiàng): 圖象圖形科學(xué)叢書(shū)
標(biāo) 簽: 圖象信息處理

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ISBN: 9787030072344 出版時(shí)間: 2000-01-01 包裝: 膠版紙
開(kāi)本: 26cm 頁(yè)數(shù): 183頁(yè) 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  智能體系統(tǒng)建造是國(guó)際上興起的一項(xiàng)新的計(jì)算技術(shù),隨著國(guó)際互聯(lián)網(wǎng)所帶來(lái)的網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化趨勢(shì),由人類信息獲取與加工的本質(zhì)特性所決定,視覺(jué)智能體的信息處理已為人們所關(guān)注。本書(shū)共分9章,分別介紹視覺(jué)智能體系統(tǒng)的應(yīng)用領(lǐng)域、技術(shù)特點(diǎn)和用戶對(duì)象;系統(tǒng)機(jī)理、模型結(jié)構(gòu)以及核心環(huán)節(jié);論述了系統(tǒng)策略、設(shè)計(jì)方法、開(kāi)發(fā)技術(shù)以及關(guān)鍵要素,并強(qiáng)調(diào)面向問(wèn)題的解決方案。本書(shū)提供兩個(gè)應(yīng)用對(duì)象來(lái)分析視覺(jué)智能體系統(tǒng)的實(shí)際問(wèn)題,前者選取了信息技術(shù)與生命科學(xué)所交叉的基因可視化,后者則為具有復(fù)雜非線性特性的資源、遙感、地、物、化、生綜合GIS系統(tǒng),有助于視覺(jué)智能體系統(tǒng)的推廣和應(yīng)用。最后,本書(shū)概括了相關(guān)的其他三項(xiàng)高新技術(shù)。本書(shū)可作為計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化、信息工程、電子與通信、信號(hào)處理等專業(yè)博士生、碩士生及本科生的教材,也適合于從事信息產(chǎn)業(yè)的工程技術(shù)人員參考以及計(jì)算機(jī)用戶閱讀。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《面向智能體的視覺(jué)信息處理》作者簡(jiǎn)介

圖書(shū)目錄

第一章 源于自動(dòng)機(jī)的視覺(jué)信息處理
 1.1 數(shù)字化空間中的視覺(jué)計(jì)算
 1.2 智能體與人工生命
 1.3 視覺(jué)智能體的作用
第二章 智能體系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與設(shè)計(jì)
 2.1 視覺(jué)智能體的應(yīng)用對(duì)象及特點(diǎn)
  2.1.1 視覺(jué)智能體
  2.1.2 機(jī)器人足球比賽
  2.1.3 視覺(jué)智能體的分布式智能特點(diǎn)
  2.1.4 小結(jié)
 2.2 智能體的邏輯過(guò)程
  2.2.1 智能體理論與邏輯工具
  2.2.2 獨(dú)立選擇邏輯
  2.2.3 系統(tǒng)動(dòng)態(tài)構(gòu)造
 2.3 智能體的軟件體系結(jié)構(gòu)
 2.4 智能體的模型設(shè)計(jì)
  2.4.1 智能體的邏輯模型
  2.4.2 Delgrande的條件邏輯
  2.4.3 統(tǒng)計(jì)模型
 2.5 智能體系統(tǒng)的內(nèi)核設(shè)計(jì)
  2.5.1 Java虛擬機(jī)方式
  2.5.2 多線程的方式
  2.5.3 設(shè)計(jì)的軟件工程過(guò)程
 2.6 智能體與系統(tǒng)環(huán)境的關(guān)系
第三章 數(shù)據(jù)采掘的原理與技術(shù)
 3.1 基于內(nèi)容檢索的視覺(jué)信息系統(tǒng)
 3.2 數(shù)據(jù)采掘的基本原理
  3.2.1 數(shù)據(jù)采掘的基本框架
  3.2.2 數(shù)據(jù)采掘的規(guī)則化方法
  3.2.3 統(tǒng)計(jì)推斷
  3.2.4 KDD的策略和技術(shù)
 3.3 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)及數(shù)據(jù)集市
  3.3.1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的概念
  3.3.2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的體系結(jié)構(gòu)
  3.3.3 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的元數(shù)據(jù)
  3.3.4 基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的綜合決策支持系統(tǒng)
 3.4 數(shù)據(jù)采掘系統(tǒng)的內(nèi)核機(jī)制
第四章 圖象圖形支撐技術(shù)
 4.1 圖象處理技術(shù)
 4.2 圖象分割
  4.2.1 圖象分割的概念與基本過(guò)程
  4.2.2 圖象分割的類型與特點(diǎn)
  4.2.3 自適應(yīng)圖象分割
  4.2.4 設(shè)計(jì)方案示例
  4.2.5 小結(jié)
 4.3 圖形化表征與符號(hào)形式
  4.4 計(jì)算機(jī)協(xié)同工作系統(tǒng)
第五章 網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下信息的集成
 5.1 網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的應(yīng)用需求
  5.1.1 多維空間中的直方圖生成
  5.1.2 聚類過(guò)程
 5.2 系統(tǒng)信息集成的規(guī)則
 5.3 系統(tǒng)概要設(shè)計(jì)的策略與開(kāi)發(fā)方法
 5.4 DNA計(jì)算與DNA計(jì)算機(jī)
第六章 視覺(jué)智能體系統(tǒng)的軟件工程技術(shù)
 6.1 概要
 6.2 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
  6.2.1 視覺(jué)信息處理的背景知識(shí)
  6.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模理論
  6.2.3 DNA計(jì)算的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
 6.3 軟件工程方法
 6.4 視覺(jué)智能體對(duì)軟件環(huán)境的要求
第七章 基因組可視化
 7.1 基因組的生物信息學(xué)技術(shù)
 7.2 可視化的基因組學(xué)結(jié)構(gòu)
 7.3 基因組數(shù)據(jù)采掘
  7.3.1 基因組學(xué)模式分析
  7.3.2 符號(hào)化粗粒度的動(dòng)態(tài)進(jìn)化反演
第八章 遙感綜合信息的模式發(fā)現(xiàn)
 8.1 資源遙感綜合信息的特點(diǎn)與成礦預(yù)測(cè)
 8.2 地物化遙生的綜合模式
 8.3 嵌入KDD機(jī)制的GIS系統(tǒng)
 8.4 主動(dòng)式遙感與智能體系統(tǒng)
 8.5 綜合遙感的視覺(jué)模式發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)
  8.5.1 圖象對(duì)象的形式化與圖象分割過(guò)程建模
  8.5.2 研究方案的示例
第九章 相關(guān)的交叉領(lǐng)域技術(shù)
 9.1 “軟計(jì)算”技術(shù)
 9.2 進(jìn)化計(jì)算系統(tǒng)
  9.2.1 進(jìn)化計(jì)算的創(chuàng)發(fā)性模型
  9.2.2 元進(jìn)化創(chuàng)發(fā)性機(jī)理與模型示例
  9.2.3 進(jìn)化計(jì)算系統(tǒng)的抽象機(jī)器模型
  9.2.4 創(chuàng)發(fā)性DNA計(jì)算的軟件設(shè)計(jì)過(guò)程
  9.2.5 混沌控制系統(tǒng)的進(jìn)化計(jì)算設(shè)計(jì)策略
  9.2.6 小結(jié)
 9.3 粗糙集與粗糙邏輯
  9.3.1 粗糙集概述
  9.3.2 用于知識(shí)發(fā)現(xiàn)的粗糙集過(guò)程
  9.3.3 進(jìn)化粗糙集
  9.3.4 針對(duì)進(jìn)行粗糙集的Rescher邏輯擴(kuò)充

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