人工智能基础教程大中专理科计算机新华正版

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作者: 作者
出版社: 华中科技大学出版社
ISBN: 9787568055628
出版时间: 2019-08
版次: 1

装帧: 平装
开本: 16开
页数: 264页
字数: 419千字

作者: 作者
出版社: 华中科技大学出版社
ISBN: 9787568055628

出版时间: 2019-08
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计算机与互联网

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主编：

本书对人工智能的理论基础——智能信息处理方逐一进行了介绍，着重讲解了各种智能算的思想渊源、流程结构、改进方及其相关应用。相比于其他的ai类图书，本书的优选特点是在介绍每一种类型的智能信息处理方之前几乎都追溯了算设计的思想渊源，因此，本书具有较大的启发，读者在阅读时需要对此认真体会。本书精心地选择了当前人工智能领域中拥有代表的内容，主要包括绪论、模糊计算、机器学算、分类算、聚类算、遗传算、蚁群优化算、粒子群优化算以及复杂网络方等。本书不仅将基础理论与实践应用集于一身，同时还提供了一些与人工智能领域相关的经典参书籍，以便为读者进一步深入地学和研究ai算和技术提供帮助。获奖情况：

目录：

篇  导论

章  绪论

1.1  人工智能的产生和发展

1.2  优化问题分类

1.3  计算复杂理论

1.4  智能信息处理方

第2篇  模糊理论

第2章  模糊信息处理

2.1  模糊逻辑概述

2.2  模糊集合与模糊逻辑

2.3  模糊逻辑推理

2.4  模糊计算

2.5  模糊计算的应用现状与发展前景

第3篇  机器学

第3章  人工神经网络与机器学

3.1  预备知识

3.2  人工神经网络模型

3.3  人工神经网络的经典结构

3.4  人工神经网络学算

3.5  基于反向传播学的前馈型神经网络

3.6  基于深度学算的深度神经网络

3.7  机器学的应用与发展

第4篇  数据挖掘基础

第4章  分类算

4.1  分类的基本概念

4.2  基于距离的分类算

4.3  基于决策树的分类算

4.4  贝叶斯分类算

4.5  规则归纳

第5章  聚类算

5.1  聚类算概述

5.2  划分聚类算

5.3  层次聚类算

5.4  密度聚类算

5.5  其余聚类算

第5篇  演化计算

第6章  遗传算

6.1  遗传演化理论概述

6.2  遗传算的基本理论

6.3  遗传算的实现方式

6.4  遗传算的改进研究

6.5  遗传算的应用与发展

第7章  蚁群优化算

7.1  自组织概述

7.2  蚁群优化算概述

7.3  蚁群优化算的实现方式

7.4  蚁群优化算的改进研究

7.5  蚁群优化算的控制参数设置

7.6  蚁群优化算的应用现状

第8章  粒子群优化算

8.1  粒子群优化算概述

8.2  粒子群优化算的实现方式

8.3  粒子群优化算的改进研究

8.4  粒子群优化算的应用现状

第6篇  复杂基础

第9章  复杂网络方

9.1  复杂网络理论概述

9.2  小世界网络模型

9.3  无标度网络模型

9.4  复杂网络方的应用现状与发展前景

附录  部分章节实验参源程序

附录a  机器学算参源程序

附录b  遗传算参源程序

附录c  蚁群优化算参源程序

附录d  粒子群优化算参源程序

参文献

内容简介：

本书对人工智能的理论基础――智能信息处理方逐一进行了介绍，着重讲解了各种智能算的思想渊源、流程结构、改进方及其相关应用。相比于其他的ai类图书，本书的大特点是在介绍每一种类型的智能信息处理方之前几乎都追溯了算设计的思想渊源，因此，本书具有较大的启发，读者在阅读时需要对此认真体会。本书精心地选择了当前人工智能领域中具代表的内容，主要包括绪论、模糊计算、机器学算、分类算、聚类算、遗传算、蚁群优化算、粒子群优化算以及复杂网络方等。本书不仅将基础理论与实践应用集于一身，同时还提供了一些与人工智能领域相关的经典参书籍，以便为读者进一步深入地学和研究ai算和技术提供帮助。对于那些接近没有了解和接触过ai技术并对此有兴趣的广大读者，本书无疑是适合阅读的入门级教程或参书。本书也适于作为高等院校计算机科学、智能科学、数据科学等相关的高年级本科生和教程，还可以作为人工智能、计算智能、数据挖掘等领域的研究人员的理论参书和工具书。
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