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孙红 、 徐立萍 、 胡春燕 编 / 清华大学出版社 / 2013-03 / 平装
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上书时间2023-11-19
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21世纪高等学校规划教材·计算机科学与技术:智能信息处理导论
《21世纪高等学校规划教材·计算机科学与技术:智能信息处理导论》可作为智能科学与技术、电子科学与技术、信息与通信工程、计算机科学与技术、电气工程、控制科学与技术等专业高年级本科生的教材和相关专业研究生、博士生“智能信息处理与优化”等课程的教材,同时可以供智能信息处理与智能控制技术研究人员参考。
第1章模糊信息处理1.1模糊信息概述1.1.1模糊信息相关知识1.1.2模糊研究内容与应用1.1.3诊断模糊模型1.2多目标模糊优化方法1.2.1常规多目标优化设计的模糊解法1.2.2模糊多目标优化设计1.2.3普遍型多目标模糊优化设计方法1.3数据处理的模糊熵方法1.3.1模糊熵的公理体系与定义1.3.2模糊熵的图像处理1.4自适应模糊聚类分析1.4.1相关的模糊聚类算法1.4.2自适应模糊聚类算法1.4.3算法收敛性分析1.5模糊关联分析1.5.1模糊关联分析法1.5.2评价原理和方法1.5.3实证研究1.6模糊信息优化方法1.6.1模糊信息优化处理的基本理论1.6.2模糊信息优化实例分析1.7模糊多属性决策的模糊贴近度方法1.7.1模糊多属性决策1.7.2模糊多属性决策模型1.7.3模糊多属性决策的模糊贴近度解法1.7.4算例分析1.8信息不完全确知的模糊决策集成模型1.8.1信息不完全确知的多目标决策1.8.2决策信息不完全确知的模糊决策集成模型1.8.3决策信息不完全确知的模糊决策集成模型分析1.8.4实例分析1.9模糊Petri网1.9.1Petri网概述1.9.2模糊Petri网的基本理论1.9.3基于模糊Petri网的推理算法及应用习题第2章神经网络信息处理2.1神经网络的一般模型2.1.1一般形式的神经网络模型2.1.2神经网络学习算法2.1.3神经网络计算的特点2.1.4神经网络的拓扑结构2.2BP神经网络模型2.2.1BP神经网络学习算法2.2.2BP神经网络建模2.3贝叶斯神经网络2.3.1传统神经网络和贝叶斯方法2.3.2神经根网络的贝叶斯学习2.3.3贝叶斯神经网络算法2.4RBF神经网络2.4.1RBF特点2.4.2RBF神经网络的结构与训练2.4.3高速公路ANN限速控制器的设计2.5贝叶斯——高速神经网络非线性系统辨识2.5.1BPNN分析2.5.2BG推理模型和BGNN2.5.3BGNN的自组织过程2.5.4仿真研究2.6广义神经网络2.6.1智能神经元模型2.6.2广义神经网络模型及学习算法2.6.3交通流预测模型2.7发动机神经网络BP算法建模2.7.1发动机性能曲线神经网络处理方法2.7.2发动机神经网络辨识结构2.8组合灰色神经网络模型2.8.1灰色预测模型2.8.2灰色神经网络预测模型第3章云信息处理第4章可拓信息处理第5章粗集信息处理第6章遗传算法第7章免疫算法第8章蚁群算法第9章量子智能信息处理第10章信息融合参考文献
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开播时间:09月02日 10:30