人工智能技術(shù)與機(jī)器人

定　價(jià)：￥48.00

作　者：	邵克勇
出版社：	中國(guó)水利水電出版社
叢編項(xiàng)：	普通高等教育人工智能專業(yè)系列教材
標(biāo)　簽：	暫缺

ISBN：	9787522610863	出版時(shí)間：	2023-01-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：		字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書從人工智能技術(shù)出發(fā)，講解了人工智能在智能機(jī)器人上的應(yīng)用方法及相關(guān)技術(shù)。全書共8章，首先介紹了人工智能技術(shù)及智能機(jī)器人的相關(guān)發(fā)展歷史、定義、人工智能與機(jī)器人的融合；接著從計(jì)算智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、感知智能、認(rèn)知智能、機(jī)器人定位與建圖、路徑規(guī)劃等方面介紹了人工智能的相關(guān)技術(shù)及其在機(jī)器人上的應(yīng)用方法；介紹了一般智能機(jī)器人設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)方法。本書可作為高等院校人工智能、智能科學(xué)與技術(shù)、機(jī)器人工程等新工科專業(yè)和自動(dòng)化、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、電子科學(xué)與技術(shù)、控制工程與科學(xué)、機(jī)械設(shè)計(jì)制造及自動(dòng)化、工業(yè)設(shè)計(jì)、車輛工程等傳統(tǒng)理工科專業(yè)的教材，還可供從事相關(guān)專業(yè)交叉學(xué)科研究的科研人員參考。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《人工智能技術(shù)與機(jī)器人》作者簡(jiǎn)介

圖書目錄

前言
第1章緒論
1.1 人工智能的歷史
1.2 人工智能與機(jī)器人的融合
1.3 智能機(jī)器人的定義
1.4 機(jī)器人的發(fā)展階段
1.5 智能機(jī)器人的三要素
1.6 智能機(jī)器人的關(guān)鍵技術(shù)
1.7 智能機(jī)器人未來(lái)的發(fā)展
本章小結(jié)
習(xí)題1
第2章計(jì)算智能
2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
2.1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理
2.1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.1.3 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.2 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
2.2.1 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述
2.2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.2.3 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.2.4 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)
2.2.5 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用案例
2.3 模糊控制算法
2.3.1 模糊集合描述
2.3.2 模糊集合運(yùn)算
2.3.3 模糊推理與模糊決策
2.3.4 模糊控制
2.3.5 模糊控制的應(yīng)用與發(fā)展趨勢(shì)
2.4 進(jìn)化計(jì)算算法
2.4.1 遺傳算法
2.4.2 粒子群算法
2.4.3 蟻群算法
2.4.4 混合蛙跳算法
本章小結(jié)
習(xí)題2
第3章機(jī)器學(xué)習(xí)
3.1 機(jī)器學(xué)習(xí)概述
3.1.1 機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展階段
3.1.2 機(jī)器學(xué) 統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)
3.1.3 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類
3.2 監(jiān)督學(xué)習(xí)
3.2.1 支持向量機(jī)
3.2.2 K- 近鄰分類
3.2.3 樸素貝葉斯分類器
3.2.4 集成學(xué)習(xí)
3.3 非監(jiān)督學(xué)習(xí)
3.3.1 K-均值聚類
3.3.2 PCA算法
3.4 強(qiáng)化學(xué)習(xí)
3.4.1 強(qiáng)化學(xué)習(xí)的特點(diǎn)