智能算法理论与实践
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作者黄翰 郝志峰 著
出版社机械工业出版社
出版时间2022-05
版次1
装帧其他
货号A13
上书时间2024-12-14
商品详情
- 品相描述:全新
图书标准信息
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作者
黄翰 郝志峰 著
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出版社
机械工业出版社
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出版时间
2022-05
-
版次
1
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ISBN
9787111703860
-
定价
79.00元
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装帧
其他
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开本
16开
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纸张
胶版纸
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页数
204页
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字数
184千字
- 【内容简介】
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讲解智能算法的理论和实际应用。主要针对1. 智能算法计算时间分析新方法;2. 智能算法在计算机视觉的应用;3. 智能算法在物流规划的应用;4. 智能算法在软件测试的应用;5. 智能算法在多目标优化的应用。
- 【作者简介】
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黄翰,男,博士,华南理工大学软件学院教授、博士生导师,国家高层次青年人才计划入选者,广东省杰出青年基金获得者;兼任国际学术期刊IEEE Transaction on Evolutionary Computation(IF: 11.554)副主编、中国仿真学会智能仿真优化与调度专委会副主任、中国工业与应用数学学会大数据与人工智能专委会副秘书长、大数据与智能机器人*重点实验室副主任等职务;CCF杰出会员和IEEE高级会员;主持和省部级重大项目等10多项课题,在IEEE TETC、IEEE TSE、IEEE TEVC、IEEE TIP、IEEE TFS、IEEE TII、IEEE CIM、IEEE TCYB和《中国科学》等专业学术期刊发表论文60多篇,代表作入选ESI;申请国家发明专利58项,授权国家发明专利31项,申请PCT 15项,授权美国发明专利3项;获广东省科技进步一等奖和广东省自然科学二等奖;长期致力于智能算法的理论、应用与产业生态的研究。
郝志峰,教授、博士生导师,汕头大学党委副书记、校长,兼任*大学数学教学指导委员会副主任委员、中国工业与应用数学学会大数据与人工智能专委会副主任、全国大学生数学建模竞赛组委会委员、广东省超级计算机应用产业联盟理事长。主要研究方向为:代数学及其应用、数据科学理论、人工智能、数学建模等。主持国家重点研发计划项目、国家自然科学基金-广东省联合基金项目等国家、省部级项目40余项,近年在TNNLS、TKDE、PR、Bioinformatics、《中国科学》等国内外重要刊物上发表高质量论文逾80篇。曾获国家优秀教学成果奖二等奖、广东省科学技术奖、广东省自然科学奖二等奖、*自然科学奖二等奖、广东省优秀教学成果一等奖,获第十届广东青年五四奖章、第九届广东省丁颖科技奖、国家专利奖优秀奖、“2020智慧城市先锋榜领军人物”、新世纪优秀人才支持计划、广东省“南粤优秀教师”等荣誉。
- 【目录】
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前言
第 1 章 智能算法在计算机视觉领域的应用 1
1.1 精确捕捉半透明的视觉效果——基于像素级多目标
优化的采样算法 1
1.1.1 研究进展简述 1
1.1.2 科学原理 4
1.1.3 小结 23
1.2 模糊逻辑与进化计算的“强强联合” 24
1.2.1 研究进展简述 24
1.2.2 科学原理 26
1.2.3 小结 46
1.3 当医学遇上人工智能——抠图算法应用的又一力作 47
1.3.1 研究进展简述 47
1.3.2 科学原理 48
1.3.3 小结 55
1.4 “深度学习+抠图增强”牛刀小试——高效率的红外图像行人分类 55
1.4.1 研究进展简述 55
1.4.2 科学原理 59
1.4.3 小结 82
第 2 章 智能算法在物流规划领域的应用 83
2.1 研究进展简述 83
2.2 科学原理 85
2.2.1 问题描述 85
2.2.2 问题分析 87
2.2.3 算法设计 88
2.2.4 算法分析 90
2.2.5 实验分析 92
2.3 本章小结 94
第 3 章 智能算法在软件测试领域的应用 95
3.1 软件测试开销过大如何解决——从 ATCG 问题开始 95
3.1.1 研究进展简述 95
3.1.2 科学原理 99
3.1.3 小结 103
3.2 “随机启发式算法 + 动态多点搜索策略”小试锋芒——高效率的 NLP 程序测试 103
3.2.1 研究进展简述 103
3.2.2 科学原理 104
3.2.3 小结 112
第 4 章 多目标优化智能算法的应用 114
4.1 基于自适应参考点的高维多目标进化算法 114
4.1.1 研究进展简述 114
4.1.2 科学原理 115
4.1.3 小结 131
4.2 配置软件产品的有效方法——“多目标进化算法+分布估计” 131
4.2.1 研究进展简述 131
4.2.2 科学原理 133
4.2.3 小结 157
第 5 章 智能算法计算时间复杂度分析的新方法 158
5.1 研究进展简述 158
5.2 科学原理 169
5.2.1 问题描述 169
5.2.2 问题建模 171
5.2.3 理论分析 173
5.2.4 算法设计 174
5.2.5 实验分析——增益概率密度分布函数的模拟 176
5.2.6 实验分析——平均增益曲面的拟合 177
5.3 本章小结 179
参考文献 181
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