计算智能与深度学习(高等学校智能科学与技术专业系列用书)
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作者吴陈//王丽娟//陈蓉//吴文俊//夏琼华|责编:余建权//马晓娟
出版社西安电子科大
ISBN9787560659145
出版时间2021-03
装帧平装
开本其他
定价42元
货号31132691
上书时间2024-07-02
商品详情
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作者简介
目录
第1章 绪论
1.1 基本概念
1.2 计算智能的研究内容
1.2.1 人工神经网络
1.2.2 进化计算
1.2.3 群集智能
1.2.4 模糊系统
1.2.5 随机搜索算法
1.2.6 人工免疫系统
1.3 计算智能的发展历史、应用领域和发展趋势
习题1
第2章 人工神经网络
2.1 人工神经网络概述
2.2 神经网络基本概念
2.2.1 生物神经元与神经网络
2.2.2 人工神经元
2.2.3 神经网络的训练
2.2.4 人工神经网络的分类
2.3 前馈神经网络
2.3.1 感知器神经网络
2.3.2 线性神经网络
2.3.3 BP神经网络
2.3.4 径向基神经网络
2.4 竞争神经网络
2.4.1 基本的竞争神经网络
2.4.2 汉明竞争神经网络
2.4.3 自组织特征映射神经网络
2.5 反馈型神经网络
2.5.1 Elman神经网络
2.5.2 全反馈型Hopfield神经网络
2.6 对传神经网络
2.7 玻尔兹曼机神经网络
2.8 神经网络的应用
习题2
第3章 模糊系统
3.1 模糊集
3.1.1 模糊集的定义
3.1.2 模糊集中的概念和性质
3.1.3 隶属函数的确定
3.1.4 模糊集的运算
3.1.5 模糊集的扩展原理
3.2 模糊关系与模糊矩阵
3.2.1 模糊关系的定义
3.2.2 模糊关系隶属函数的确定
3.2.3 模糊关系
3.2.4 模糊关系的运算
3.2.5 模糊关系的特性
3.3 模糊分类
3.3.1 两个模糊集间的距离
3.3.2 两个模糊集间的贴近度
内容摘要
本书对计算机人工智能领域的主要计算智能算法进行探讨，重点讨论各种算法的思想来源、流程结构、发展改进、参数设置和相关应用，内容包括绪论、人工神经网络、模糊系统、人工智能遗传算法、蚁群优化算法、粒子群算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法、人工智能免疫系统和数据降维的粗集处理方法，以及目前的热门研究和应用领域之一——深度学习。本书通俗易懂，图文并茂，通过大量的图表和示例，对各个算法进行了说明和介绍。本书不但提供了算法实现的流程图和伪代码，而且通过具体的应用事例对算法的使用方法和使用过程进行了说明，为读者进一步深入学习和理解算法提供了方便。
本书适合作为计算机、
人工智能、模式识别与智能系统、信息工程等专业本科生和研究生相关课程的教材，也可作为广大算法研究者和工程技术人员进一步学习的参考书和工具书，同时还能满足计算智能算法初学者的基本需求。
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