本書是關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)這一主題內(nèi)容全面的教科書，涵蓋了通常在機(jī)器學(xué)習(xí)導(dǎo)論中并不包括的廣泛題材。對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的定義和應(yīng)用實(shí)例進(jìn)行了介紹，涵蓋了監(jiān)督學(xué)習(xí)、貝葉斯決策理論、參數(shù)方法、多元方法、維度歸約、聚類、非參數(shù)方法、決策樹、線性判別式、多層感知器、局部模型、核機(jī)器、圖方法、隱馬爾可夫模型、貝葉斯估計(jì)、組合多學(xué)習(xí)器、增強(qiáng)學(xué)習(xí)以及

本書系統(tǒng)地介紹了人工智能的基本原理、方法和應(yīng)用技術(shù)，全面反映了國(guó)內(nèi)外人工智能研究領(lǐng)域的進(jìn)展和發(fā)展方向。全書共12章。第1章簡(jiǎn)要介紹了人工智能的概況。第2~6章闡述了人工智能的基本原理和方法，重點(diǎn)論述了知識(shí)表示、自動(dòng)推理、機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。第7章和第8章介紹了專家系統(tǒng)、自然語(yǔ)言處理等應(yīng)用技術(shù)。第9~11章闡述了當(dāng)前人

借鑒生物免疫系統(tǒng)的分層防御機(jī)理以及層次間的相互作用，作者提出了用于機(jī)電設(shè)備故障診斷的免疫診斷模型。將故障檢測(cè)與診斷功能進(jìn)行整合，研究機(jī)電設(shè)備異常檢測(cè)與故障診斷的免疫算法與模型，分層解決設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)、故障定位與診斷等關(guān)鍵問(wèn)題，建立了異常狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷一體化的快速反應(yīng)機(jī)制。第一層，異常追蹤監(jiān)測(cè)。在獲取設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)

本書主要圍繞著學(xué)科內(nèi)涵展開，強(qiáng)調(diào)學(xué)科基礎(chǔ)知識(shí)、主要研究方法、核心研究領(lǐng)域、若干熱點(diǎn)問(wèn)題以及前沿應(yīng)用技術(shù)等內(nèi)容，涉及智能哲學(xué)、智能科學(xué)、智能技術(shù)、智能服務(wù)等多個(gè)方面。本書覆蓋了智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)入門課程所必須掌握的核心知識(shí)，強(qiáng)調(diào)基礎(chǔ)性、思想性和前沿性并重，主要包括學(xué)科基礎(chǔ)、科學(xué)研究和技術(shù)應(yīng)用等部分，學(xué)科基礎(chǔ)部分涉及學(xué)科概

《決策用強(qiáng)化與系統(tǒng)性機(jī)器學(xué)習(xí)》以Protel的最新版本AltiumDesigner13AltiumDesigner14為平臺(tái)，介紹了電路設(shè)計(jì)的方法和技巧，主要包括AltiumDesigner13AltiumDesigner14概述、原理圖設(shè)計(jì)基礎(chǔ)、原理圖的繪制、原理圖的后續(xù)處理、層次結(jié)構(gòu)原理圖的設(shè)計(jì)、原理圖編輯中的高級(jí)

《神經(jīng)系統(tǒng)建模與控制工程》結(jié)合神經(jīng)生物學(xué)、神經(jīng)計(jì)算科學(xué)與自動(dòng)控制科學(xué)的交叉優(yōu)勢(shì)，主要介紹了神經(jīng)系統(tǒng)場(chǎng)效應(yīng)的動(dòng)力學(xué)模型，分析了外電場(chǎng)作用下的神經(jīng)元以及神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)力學(xué)特性，重點(diǎn)闡述參數(shù)辨識(shí)方法在神經(jīng)系統(tǒng)建模中的應(yīng)用，以及先進(jìn)控制算法例如優(yōu)化控制、迭代學(xué)習(xí)、模型預(yù)測(cè)控制等在單神經(jīng)元放電模式以及神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)同步特性控制中的應(yīng)

人工智能及其應(yīng)用

《計(jì)算智能/高等院校規(guī)劃教材》共分為7章內(nèi)容，具體為緒論，簡(jiǎn)要敘述了計(jì)算智能的概況、發(fā)展與應(yīng)用；第2章、第3章是關(guān)于人工智能方面的算法，包括模糊邏輯系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，著重給出了模糊系統(tǒng)方面的兩個(gè)典型應(yīng)用案例以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最新發(fā)展方向；第4章、第5章介紹了群體智能方面的兩個(gè)代表性算法，分別是蟻群算法與蜂群算法，給出了相關(guān)算

《圖解機(jī)器學(xué)習(xí)》用豐富的圖示，從ZUI小二乘法出發(fā)，對(duì)基于ZUI小二乘法實(shí)現(xiàn)的各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行了詳細(xì)的介紹。第Ⅰ部分介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的概況；第Ⅱ部分和第Ⅲ部分分別介紹了各種有監(jiān)督的回歸算法和分類算法；第Ⅳ部分介紹了各種監(jiān)督學(xué)習(xí)算法；第Ⅴ部分介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的新興算法。書中大部分算法都有相應(yīng)的MATLAB程序源

《物聯(lián)網(wǎng)專業(yè)英語(yǔ)》體系完整、內(nèi)容詳實(shí)，介紹了物聯(lián)網(wǎng)由來(lái)以及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)結(jié)構(gòu)、傳感器、射頻識(shí)別、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)、M2M、云計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)安全等基本技術(shù)，分析了物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展趨勢(shì)，最后引用智慧地球、智慧城市、智能家居、智能產(chǎn)業(yè)等領(lǐng)域的具體案例對(duì)上述技術(shù)進(jìn)一步進(jìn)行講解說(shuō)明。課文配有手繪插圖，幫助讀者理解課文內(nèi)容，并帶給讀者愉悅的閱