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智能計算:若干理論問題及其應用

智能計算:若干理論問題及其應用

定 價:¥25.00

作 者: 梁久禎
出版社: 國防工業(yè)出版社
叢編項:
標 簽: 工業(yè)技術 自動化基礎理論

ISBN: 9787118048131 出版時間: 2007-01-01 包裝: 精裝
開本: 32 頁數(shù): 198 字數(shù):  

內(nèi)容簡介

  本書詳細了智能計算中若干問題近年來的研究進展及其應用。對智能系統(tǒng)的基本特征作了歸納總結,回顧了神經(jīng)元網(wǎng)絡、模糊邏輯及模糊神經(jīng)元網(wǎng)絡的最新研究發(fā)展,將進化計算的思想入神經(jīng)元網(wǎng)絡,提出了進化的神經(jīng)元網(wǎng)絡等基本觀點,指出了進化的模糊神經(jīng)元網(wǎng)絡是智能系統(tǒng)的一個重要特征。主要內(nèi)容涉及模糊神經(jīng)元網(wǎng)絡模型的計算能力、模糊算子神經(jīng)元網(wǎng)絡的函數(shù)逼近能力、神經(jīng)元網(wǎng)絡的映射機理、神經(jīng)元網(wǎng)絡的學習算法及動力學性質、有理式神經(jīng)元網(wǎng)絡模型、利用目標函數(shù)梯度的或變化趨勢的新的遺傳算法,過程神經(jīng)元網(wǎng)絡模型,以及智能計算在基于內(nèi)容的中文網(wǎng)頁自動分類系統(tǒng)中的應用。本書匯聚了作者近年來的研究成果和該領域的最新研究進展,是當前智能計算領域重要的研究課題,可作為計算機、人工智能和信息學科的高等院校高年能本科生、研究生選修教材,可作為高等院校計算機及相關專業(yè)的研究生學人工智能、神經(jīng)元網(wǎng)絡、模糊神經(jīng)元網(wǎng)絡的參考書,也可用為從事智能計算理論和應用的廣大高校師生、研究工作、工程技術人員的參考書。了智能計算中若干問題近年來的研究進展及其應用。對智能系統(tǒng)的基本特征作了歸納總結,回顧了神經(jīng)元網(wǎng)絡、模糊邏輯及模糊神經(jīng)元網(wǎng)絡的最新研究發(fā)展,將進化計算的思想入神經(jīng)元網(wǎng)絡,提出了進化的神經(jīng)元網(wǎng)絡等基本觀點,指出了進化的模糊神經(jīng)元網(wǎng)絡是智能系統(tǒng)的一個重要特征。主要內(nèi)容涉及模糊神經(jīng)元網(wǎng)絡模型的計算能力、模糊算子神經(jīng)元網(wǎng)絡的函數(shù)逼近能力、神經(jīng)元網(wǎng)絡的映射機理、神經(jīng)元網(wǎng)絡的學習算法及動力學性質、有理式神經(jīng)元網(wǎng)絡模型、利用目標函數(shù)梯度的或變化趨勢的新的遺傳算法,過程神經(jīng)元網(wǎng)絡模型,以及智能計算在基于內(nèi)容的中文網(wǎng)頁自動分類系統(tǒng)中的應用。本書匯聚了作者近年來的研究成果和該領域的最新研究進展,是當前智能計算領域重要的研究課題,可作為計算機、人工智能和信息學科的高等院校高年能本科生、研究生選修教材,可作為高等院校計算機及相關專業(yè)的研究生學人工智能、神經(jīng)元網(wǎng)絡、模糊神經(jīng)元網(wǎng)絡的參考書,也可用為從事智能計算理論和應用的廣大高校師生、研究工作、工程技術人員的參考書。

作者簡介

  梁久禎,博士,副教授,1968年生于山東省泰安市,2001年畢業(yè)于北京航空航天大學計算機專業(yè),獲工學博士學位。長期從事智能計算與并行計算研究。主持和參與國家及省部級科研項目7項;在國內(nèi)外學術期刊和會議上以第一作者發(fā)表論文47篇,其中27篇進入SCI/EI/ISTP檢索;被評為浙江省高校中青年學科帶頭人。

圖書目錄

第1章 緒論
1.1智能系統(tǒng)的特征
1.2神經(jīng)元網(wǎng)絡
1.3模糊邏輯和模糊推理網(wǎng)絡
1.4模糊神經(jīng)元網(wǎng)絡
1.5神經(jīng)元網(wǎng)絡的學習
1.6神經(jīng)元網(wǎng)絡的進化
1.7智能系統(tǒng)
1.8本書主要內(nèi)容
第2章 模糊神經(jīng)元網(wǎng)絡
2.1模糊神經(jīng)元定義及其保序性
2.2對模糊神經(jīng)元定義的改進
2.3模糊算子神經(jīng)元網(wǎng)絡的圖靈等價性
2.4單體模糊神經(jīng)元網(wǎng)絡模型
2.5單體模糊神經(jīng)元網(wǎng)絡感知機收斂定理
2.6單體模糊感知機的映射能力
2.7單體模糊神經(jīng)元網(wǎng)絡的函數(shù)逼近能力
2.8模糊算子神經(jīng)元網(wǎng)絡的函數(shù)逼近能力
2.9混合FNN的若干問題探討
第3章 幾種特殊的多層神經(jīng)元網(wǎng)絡
3.1多輸入單輸出神經(jīng)元網(wǎng)絡的映射機理
3.2一種超線性收斂學習算法
3.3一種簡單共軛梯度學習算法
3.4梯度一牛頓耦合下降算法
3.5 BP學習算法動力學分析
3.6算法實驗結果及分析
3.7有理式前向神經(jīng)元網(wǎng)絡
第4章 過程神經(jīng)元網(wǎng)絡
4.1過程神經(jīng)元模型
4.2過程神經(jīng)元網(wǎng)絡模型
4.3基本定理
4.4學習算法
4.5應用實例
第5章 進化神經(jīng)元網(wǎng)絡
5.1標準遺傳算法及其存在的若干問題
5.2改進適應度函數(shù)的遺傳算法
5.3基于梯度下降的遺傳算法與神經(jīng)元網(wǎng)絡學習
5.4算例結果及分析
第6章 智能計算應用實例
6.1中文網(wǎng)頁分類系統(tǒng)概述
6.2網(wǎng)頁文本特征壓縮方法
6.3分級聚類與平面劃分結合方法
6.4 Naive Bayes方法分類器設計
6.5基于先驗知識的線性分類器設計
6.6基于SOM—LVQ的分類器設計
6.7基于SVM的多分類器設計
參考文獻

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