计算智能方 人工智能 新华正版
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作者作者
出版社清华大学出版社
ISBN9787302637752
出版时间2023-11
版次1
装帧平装
开本16开
页数176页
字数250千字
定价49元
货号xhwx_1203160523
上书时间2024-01-06
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商品详情
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目录：
章 绪论
1.1 智能计算概述
1.2 进化计算
1.3 群智能计算
1.4 神经计算
1.5 机器学
第2章 进化计算中的遗传算
2.1 遗传算概述
2.1.1 遗传算
2.1.2 基本图
2.1.3 模式定理
2.1.4 积木块设
2.1.5 研究进展
2.2 遗传算的流程
2.2.1 科学定义
2.2.2 执行过程
2.2.3 基本本质
2.2.4 染体编码
2.2.5 群体初始化
2.2.6 适应度值评价
2.2.7 选择算子
2.2.8 交算子
2.2.9 变异算子
2.2.10 流程图和伪代码
2.3 遗传算的改进
2.3.1 算子选择
2.3.2 参数设置
2.3.3 混合遗传算
2.3.4 并行遗传算
2.4 遗传算的编码规则
2.4.1 二进制编码
2.4.2 浮点编码
2.4.3 符号编码
2.5 遗传算的应用
2.6 遗传算的相关应用与matlab算例
2.6.1 遗传算实例1
2.6.2 遗传算实例2
2.7 遗传算结
第3章 群智能计算
3.1 粒子群优化算
3.1.1 粒子群优化算简介
3.1.2 粒子群优化算的基本流程
3.1.3 粒子群算分类
3.1.4 粒子群优化算的改进研究
3.1.5 粒子群优化算的参数设置
3.1.6 粒子群优化算与遗传算的比较
3.1.7 粒子群优化算的相关应用与matlab算例
3.2 蚁群算
3.2.1 蚁群算的基本
3.2.2 蚁群算的算流程
3.2.3 蚁群算的发展
3.2.4 蚁群算的改进研究
3.2.5 蚁群算的参数设置
3.2.6 蚁群算的应用
3.2.7 蚁群算的相关应用与matlab算例
3.2.8 蚁群算的结与展望
第4章 神经计算
4.1 bp神经网络
4.1.1 bp神经网络的概念
4.1.2 bp神经网络的模型
4.1.3 bp神经网络的特
4.1.4 bp神经网络的相关应用与matlab算例
4.1.5 bp神经网络的算改进
4.2 深度神经网络
4.2.1 深度神经网络的概念
4.2.2 深度神经网络的模型
4.2.3 深度神经网络的特
4.2.4 深度神经网络的应用
4.2.5 深度神经网络的优化
4.3 卷积神经网络
4.3.1 卷积神经网络的历史和基本概念
4.3.2 卷积神经网络的结构
4.3.3 卷积神经网络的应用与matlab算例
4.3.4 卷积神经网络的近期新发展
4.4 循环神经网络
4.4.1 循环神经网络的历史和基本概念
4.4.2 循环神经网络的结构
4.4.3 循环神经网络的应用与matlab算例
4.3.4 循环神经网络的近期新发展
第5章 机器学
5.1 朴素贝叶斯算
5.1.1 朴素贝叶斯算的基本概念
5.1.2 朴素贝叶斯算的流程与模型
5.1.3 朴素贝叶斯算的特与应用场景
5.1.4 朴素贝叶斯算的相关应用与matlab算例
5.2 决策树
5.2.1 决策树的基本概念
5.2.2 决策树的构建
……
内容简介：
本书系统介绍目前常见且应用较为广泛的智能计算方，主要内容包括各种智能计算方的基本概念、、模型特征和典型应用实例，并提供了近期新算例和对应的python或matlab代码，便于读者加深理解与复现。全书共分为5章，章主要介绍智能计算技术的产生与发展历程，并结当前智能计算的发展趋势；第2章系统详细地讲解进化计算中应用为广泛和成熟的遗传算；第3章围绕新兴的群智能计算方，主要研究群智能计算方中粒子群优化算和蚁群算的流程和应用；第4章聚焦神经计算，从反向传播神经网络出发，拓展到深度神经网络、卷积神经网络和循环神经网络的算结构与模型研究；第5章对智能计算中迅展的前沿交学科——机器学进行详细介绍。本书的适用对象为自动化、人工智能、智能科学与技术、计算机科学等相关专业的高年级本科生与，也可以作为计算机、人工智能及其相关专业从业人员的自学参书。
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