自然計算、機(jī)器學(xué)習(xí)與圖像理解前沿

定　價：￥34.00

作　者：	焦李成等著
出版社：	西安電子科技大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	人工智能

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ISBN：	9787560620473	出版時間：	2008-08-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	339	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　本書對自然計算、機(jī)器學(xué)習(xí)、圖像自動理解與解譯三個前沿領(lǐng)域進(jìn)行了詳細(xì)的論述。主要內(nèi)容包括進(jìn)化計算、人工免疫系統(tǒng)、量子計算智能、多智能體系統(tǒng)、進(jìn)化多目標(biāo)優(yōu)化、核機(jī)器學(xué)習(xí)、流形學(xué)習(xí)與譜圖學(xué)習(xí)、集成學(xué)習(xí)、非線性逼近理論、多尺度幾何分析、多尺度變換域圖像感知與識別、圖像的高維奇異性檢測、圖像去噪的閾值方法、SAR圖像理解與解譯。本書著重對上述領(lǐng)域的國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行總結(jié)，闡述作者對相關(guān)領(lǐng)域未來發(fā)展的研究與思考。本書可以作為計算機(jī)科學(xué)、信息科學(xué)、人工智能自動化技術(shù)等領(lǐng)域從事自然計算、機(jī)器學(xué)習(xí)、圖像處理研究的相關(guān)專業(yè)技術(shù)人員的參考書，也可以作為相關(guān)專業(yè)高年級本科生和研究生的教材。

作者簡介

　　焦李成，1959年月10出生，教授。1982，1984和1990年于上海交通大學(xué)、西安交通大學(xué)獲學(xué)士、碩士、博士學(xué)位，1990 年-1992年在西安電子科技大學(xué)從事博士后研究。1992年6月至今任西安電子科技大學(xué)雷達(dá)信號處理國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室教授、博士生導(dǎo)師。曾任中華人民共和國第八界全國人大代表。在1996年至2002年期間，曾任西安電子科技大學(xué)研究生部主任、西安電子科技大學(xué)研究生院常務(wù)副院長、西安電子科技大學(xué)學(xué)科辦主任?，F(xiàn)任西安電子科技大學(xué)電子工程學(xué)院院長、西安電子科技大學(xué)智能信息處理研究所所長，2000年至今任西安電子科技大學(xué)特聘教授，校首批創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)的首席專家。焦李成現(xiàn)為國務(wù)院學(xué)位委員會學(xué)科評議組成員，教育部本科教學(xué)水平評估專家，IEEE高級會員，中國人工智能學(xué)會常務(wù)理事，中國電子學(xué)會理事，中國神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)委員會委員，中國計算機(jī)學(xué)會AI與模式識別委員會委員，中國運(yùn)籌學(xué)會智能計算委員會付主任，《電子學(xué)報》（中、英文版）和《電子與信息學(xué)報》編委。陜西省十大杰出青年之一。

圖書目錄

第1章進(jìn)化計算
　1.1 從人工智能到計算智能
　1.2 從進(jìn)化論到進(jìn)化計算
　　1.2.1 現(xiàn)代進(jìn)化論
　　1.2.2 生物進(jìn)化與優(yōu)化
　1.3 進(jìn)化計算基礎(chǔ)知識
　　1.3.1 進(jìn)化計算的主要分支
　　1.3.2 進(jìn)化計算的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
　　1.3.3 進(jìn)化算法的收斂理論
　　1.3.4 進(jìn)化計算的應(yīng)用
　1.4 協(xié)同進(jìn)化計算
　　1.4.1 協(xié)同進(jìn)化的生物學(xué)基礎(chǔ)
　　1.4.2 協(xié)同進(jìn)化的動力學(xué)描述
　　1.4.3 協(xié)同進(jìn)化算法的發(fā)展現(xiàn)狀
　1.5 非達(dá)爾文進(jìn)化理論與密母計算
　　1.5.1 非達(dá)爾文進(jìn)化的主要理論
　　1.5.2 密母計算的研究進(jìn)展
　參考文獻(xiàn)
第2章人工免疫系統(tǒng)
　2.1 從免疫系統(tǒng)到人工免疫系統(tǒng)
　2.2 人工免疫系統(tǒng)的研究領(lǐng)域
　　2.2.1 人工免疫系統(tǒng)模型的研究
　　2.2.2 人工免疫系統(tǒng)算法的研究
　　2.2.3 人工免疫系統(tǒng)方法的應(yīng)用研究
2.3 人工免疫系統(tǒng)與其它方法的比較
　　2.3.1 人工免疫系統(tǒng)與進(jìn)化計算
　　2.3.2 人工免疫系統(tǒng)與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
　　2.3.3 人工免疫系統(tǒng)與一般的確定性優(yōu)化算法
　2.4 免疫優(yōu)化計算研究的新進(jìn)展
　　2.4.1 免疫優(yōu)化算法研究的主要進(jìn)展
　　2.4.2 免疫優(yōu)化計算理論分析的主要進(jìn)展
　2.5 問題與展望
　參考文獻(xiàn)
第3章量子計算智能
　3.1 量子計算原理
　　3.1.1 狀態(tài)的疊加
　　3.1.2 狀態(tài)的相干
　　3.1.3 狀態(tài)的糾纏
　　3.1.4 量子并行性
　3.2 量子計算智能的幾種模型
　　3.2.1 量子人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
　　3.2.2 基于量子染色體的進(jìn)化算法
　　3.2.3 基于量子特性的優(yōu)化算法
　　3.2.4 量子聚類算法
　　3.2.5 量子模式識別算法
　　3.2.6 量子小波與小波包算法
　　3.2.7 量子退火算法
　　3.2.8 其它
　3.3 量子進(jìn)化算法
　　3.3.1 量子進(jìn)化算法的提出
　　3.3.2 量子進(jìn)化操作
　　3.3.3 量子進(jìn)化算法的結(jié)構(gòu)框架
　3.4 問題與展望
　參考文獻(xiàn)
第4章多智能體系統(tǒng)
　4.1 復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)
　　4.1.1 復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)概述
　　4.1.2 復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)的適應(yīng)性與生物進(jìn)化過程
　　4.1.3 生物進(jìn)化過程的數(shù)學(xué)模型
　4.2 多智能體系統(tǒng)
　　4.2.1 智能體的基本概念
　　4.2.2 智能體形式化描述
　　4.2.3 多智能體系統(tǒng)的主要研究內(nèi)容
　　4.2.4 面向問題解決的多智能體系統(tǒng)研究現(xiàn)狀
　　4.2.5 多智能體系統(tǒng)與分布式人工智能
　　4.2.6 多智能體系統(tǒng)與人工生命
　　4.2.7 多智能體系統(tǒng)與進(jìn)化計算
　參考文獻(xiàn)
第5章進(jìn)化多目標(biāo)優(yōu)化
第6章核機(jī)器學(xué)習(xí)
第7章流形學(xué)習(xí)與譜圖學(xué)習(xí)
第8章集成學(xué)習(xí)
第9章非線性逼近理論
第10章多尺度幾何分析
第11章多尺度變換域圖像感知與識別
第12章圖像的高維奇異性檢測、學(xué)習(xí)與理解
第13章圖像去噪的閾值方法
第14章 SAR圖像理解與解譯
參考文獻(xiàn)