认知计算与多目标优化
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作者焦李成 等 著
出版社科学出版社
ISBN9787030521613
出版时间2017-03
版次1
装帧精装
开本16开
纸张胶版纸
页数269页
字数360千字
定价120元
货号SC:9787030521613
上书时间2024-06-27
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主编推荐:
《认知计算与多目标优化》可为计算机科学、信息科学、人工智能、自动化技术等领域及其交叉领域从事量子计算、进化算法、机器学习及相关应用研究的技术人员提供参考，也可作为相关专业研究生和高年级本科生教材。
内容简介:
由焦李成、尚荣华、刘芳、杨淑媛、侯彪等所合著的《认知计算与多目标优化（精）》一书对近年来认知计算和多目标优化领域常见的理论及技术进行了较为全面的阐述和总结，并结合作者多年的研究成果，对相关理论及技术在应用领域的实践情况进行了展示和报告。全书从认知计算和多目标优化两个方面展开，主要内容包含以下几个方面：认知科学及其特点，多目标优化问题及其求解方法，高效免疫多目标SAR图像自动分割算法，基于智能计算的认知无线网络频谱分配与频谱决策方法。
本书可为计算机科学、信息科学、人工智能、自动化技术等领域及其交叉领域从事量子计算、进化算法、机器学习及相关应用研究的技术人员提供参考，也可作为相关专业研究生和高年级本科生教材。
摘要:
靠前章 认知科学及其特点
1.1 认知科学
1.1.1 认知科学的定义
何谓认知科学？目前，对于认知科学的定义仍然存在着许多不同的意见。简单地说，认知科学就是研究认知的科学，因此可以先定义认知，继而定义认知科学。认知是指人的感觉器官对外界事物进行信息加工的过程。认知过程就是通过记忆、思维、想象、感觉、知觉、言语等活动来搞清事物的性质和规律，使认识的主体获得知识的过程。因此，对认知科学就可以有“狭义”和“广义”两种方式的理解[1]。
狭义的理解是把认知当做信息计算处理的过程，把认知科学当做心智的计算理论。典型的狭义理解如Sloan报告：“认知科学研究智能实体与其环境相互作用的原理”“认知科学的分支学科共享一个共同的研究对象：发现心智的具象和计算能力，以及它们在脑中的结构和功能表象”[2]。这里认知可以分解为记忆、思维、想象、感觉、知觉、言语等一系列阶段，每个阶段可以设定为一个单元，每个单元又对输入的信息进行某一特定的操作。
广义的理解是认知与认识相似，认知科学就是“心”的科学、智能的科学，并且是关于知识及其应用的科学。在上述研究领域的基础上，增加一些相关学科。典型的广义认知科学定义由Norman给出：“认知科学是将那些从不同观点研究认知的追求综合起来而创立的新学科。认知科学的关键问题是研究对认知的理解，不论它是真实的还是抽象的，是关于人的还是关于机器的。认知科学的目标是理解智能和认知行为的原则，它希望通过这些研究更好地理解人类心智，理解教和学，理解精神能力，理解智能装置的发展，而这些装置能够以一种重要的和积极的方式来增强人类的能力[3]。”
1.1.2 认知科学的历史起源
认知科学的历史起源要追溯到古希腊时代，柏拉图和亚里士多德等学者都对人的认知性质进行了探讨，并且发表了有关思维和记忆的论述。他们的一些论点也成为后来经验论与唯理论之间争论的焦点。经验论主张者洛提出了“白版说”，认为一切观念或认识都是从后天的经验得来。然而唯理论主张者笛卡儿提出：“我思故我在”，主要强调思维或理智的作用。
被视为认知科学三大核心学科之一的“认知心理学”，很早是1967年美国心理学家奈塞在他的《认知心理学》中正式提出来的。因此，他是心理学界认可的“认知心理学之父”。学者一般认为，“认知科学”这个词很早是在1975年由鲍布罗和柯林斯公开提出的。同年10月，心理学家皮亚杰和语言学家乔姆斯基等学者，在巴黎近郊进行了一场辩论，之后哈佛大学将大家的言论汇集成书，
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目录:
前言
第1章 认知科学及其特点
1.1 认知科学
1.1.1 认知科学的定义
1.1.2 认知科学的历史起源
1.1.3 认知科学的研究领域
1.1.4 认知科学的研究方法
1.1.5 认知科学的未来方向
1.2 认知雷达
1.2.1 认知雷达的基础概念
1.2.2 认知雷达的基本框架
1.2.3 认知雷达的工作原理
1.2.4 认知雷达的关键技术
1.3 认知无线网络及其无线资源管理概述.
1.3.1 认知无线网络概述
1.3.2 认知无线网络的智能性
1.3.3 认知无线网络的应用领域
1.3.4 认知无线网络的研究进展
1.3.5 认知无线网络的主要研究内容
1.3.6 认知无线网络中的无线资源管理问题
1.3.7 频谱分配的研究进展
1.3.8 频谱决策的研究进展
1.3.9 认知OFDM资源分配的研究进展
参考文献
第2章 多目标优化问题
2.1 多目标优化问题介绍
2.2 多目标进化算法简介
2.2.1 基于Pareto的多目标进化算法
2.2.2 基于指标的多目标进化算法
2.2.3 基于分解的多目标进化算法
2.3 多目标优化测试问题与度量指标研究
2.3.1 多目标优化测试问题
2.3.2 多目标优化
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