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智能系统

17.56 2.0折 88 九品

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北京昌平
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作者刘河

出版社电子工业出版社

出版时间2020-03

版次1

装帧其他

货号A5

上书时间2024-12-23

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品相描述:九品
图书标准信息
  • 作者 刘河
  • 出版社 电子工业出版社
  • 出版时间 2020-03
  • 版次 1
  • ISBN 9787121382680
  • 定价 88.00元
  • 装帧 其他
  • 开本 16开
  • 纸张 胶版纸
  • 页数 356页
  • 字数 541千字
【内容简介】
本书是面向高级人工智能人才培养的高等学校人工智能相关专业精品教材中的一本,以信息物理系 统、模糊逻辑系统、自主无人系统、群体智能、多 Agent 系统、人机协同系统、工业智能控制系统、机 器人系统等为案例,完整呈现了人工智能综合应用体系架构。本书首先介绍了智能系统的发展、相关概 念、主要特征和类型、智能系统的发展前景,然后围绕智能系统信息处理流程详细阐述智能感知、智能 计算、执行系统等理论知识,*后重点讲解了信息物理系统、模糊逻辑系统等八大系统的典型应用体系 架构。本书将免费提供配套 PPT、实验及应用案例等基本教学材料
【作者简介】
刘鹏:博士毕业于清华大学,教授,现任南京大数据研究院院长、中国大数据应用联盟人工智能专家委员会主任、中国大数据专家委员会委员。曾率队夺得2002 PennySort国际计算机排序比赛冠军(这是我国获得的第一个大数据比赛世界冠军),两次夺得全国高校科技比赛最高奖,三次夺得清华大学科技比赛最高奖。主持完成科研项目25项,发表论文80余篇,出版专业图书20部。获部级科技进步二等奖4项、三等奖4项。2002年开创性地提出了“计算池”模式,被2007年开始流行的“云计算”所证实。2003年开创性地提出了“反垃圾邮件网格”,被2008年开始流行的“云安全”所证实。荣获“全军十大学习成才标兵”(排名第一)、南京市“十大杰出青年”、江苏省中青年科学技术带头人、清华大学“学术新秀”等称号。刘河,现就职于重庆市教育科学研究院,中国计算机学会会员,重庆市教育信息化专家委员会成员;主要研究领域为大数据、人工智能等;独立开发了10余个软件系统,主持主研了多项省部级重点课题,编著了多部教材,获得了多个计算机软件著作权登记证书。
【目录】
第 1 章 绪论 .............................................................................................................................. 1 

1.1 智能系统的前世今生 ................................................................................................. 1 

1.1.1 智能系统概述 ................................................................................................. 2 

1.1.2 智能系统的前世 ............................................................................................. 2 

1.1.3 智能系统的今生 ............................................................................................. 3 

1.1.4 智能系统的主要特征 ..................................................................................... 3 

1.2 概念模型和类谱表 ..................................................................................................... 4 

1.3 主要特征和类型 ......................................................................................................... 5 

1.4 智能系统发展前景 ..................................................................................................... 6 

.4.1 专家系统 ......................................................................................................... 6 

1.4.2 智能机器 ......................................................................................................... 7 

1.4.3 智能社会 ......................................................................................................... 9 

1.4.4 智能产业 ....................................................................................................... 13 

习题 .................................................................................................................................... 14 

参考文献 ............................................................................................................................ 14 

第 2 章 智能感知 .................................................................................................................... 16 

2.1 智能感知概述 ........................................................................................................... 16 

2.1.1 传感器与智能传感器 ................................................................................... 16 

2.1.2 感知智能 ....................................................................................................... 19 

2.1.3 智能感知系统 ............................................................................................... 19 

2.2 多传感器数据融合 ................................................................................................... 21 

2.2.1 数据融合的概念 ........................................................................................... 21 

2.2.2 数据融合的目标、原理与层次 ................................................................... 22 

2.2.3 数据融合的方法 ........................................................................................... 23 

2.3 网络化智能协作感知 ............................................................................................... 26 

2.3.1 传感网络与 WSN ......................................................................................... 26 

2.3.2 协作感知 ....................................................................................................... 28 

2.4 智能感知应用 ........................................................................................................... 29 

2.4.1 视觉感知 ....................................................................................................... 29 

2.4.2 听觉感知 ....................................................................................................... 32 

2.4.3 触觉感知 ....................................................................................................... 33 

2.5 实验:无线传感网络(WSN)——节点分簇聚合模拟 ....................................... 35 

2.5.1 实验目的 ....................................................................................................... 35 

2.5.2 实验要求 ....................................................................................................... 35 

2.5.3 实验原理 ....................................................................................................... 35 

2.5.4 实验步骤 ....................................................................................................... 36 

2.5.5 实验结果 ....................................................................................................... 39 

习题 .................................................................................................................................... 40 

参考文献 ............................................................................................................................ 40 

第 3 章 智能计算 .................................................................................................................... 43 

3.1 神经计算 ................................................................................................................... 43 

3.1.1 从生物神经元到人工神经元 ....................................................................... 43 

3.1.2 从单层感知器到多层神经网络 ................................................................... 45 

3.1.3 反向传播算法 ............................................................................................... 49 

3.1.4 无监督学习网络 ........................................................................................... 52 

3.2 遗传算法 ................................................................................................................... 54 

3.2.1 遗传表达与编码 ........................................................................................... 54 

3.2.2 简单遗传算法 ............................................................................................... 55 

3.2.3 应用实例:数学函数优化 ........................................................................... 57 

3.3 免疫计算 ................................................................................................................... 59 

3.3.1 概要 ............................................................................................................... 59 

3.3.2 基本免疫算法 ............................................................................................... 60 

3.3.3 基于免疫算法的 TSP 问题求解 .................................................................. 62 

3.4 模糊逻辑与推理系统 ............................................................................................... 63 

3.4.1 模糊集和清晰集 ........................................................................................... 64 

3.4.2 模糊集的运算 ............................................................................................... 65 

3.4.3 模糊分类 ....................................................................................................... 66 

3.5 实验:实现遗传算法 ............................................................................................... 67 

3.5.1 实验目的 ....................................................................................................... 67 

3.5.2 实验要求 ....................................................................................................... 67 

3.5.3 实验原理 ....................................................................................................... 68 

3.5.4 实验步骤 ....................................................................................................... 68 

习题 ......................................................................................
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