《人工智能技術(shù)》系統(tǒng)介紹了人工智能技術(shù)的基本理論和應(yīng)用技術(shù)。全書共9章,主要內(nèi)容包括:知識表示技術(shù),知識推理技術(shù),模糊邏輯技術(shù),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),遺傳算法,專家系統(tǒng),機(jī)器學(xué)習(xí),群集智能。本書是作者在總結(jié)近年來教學(xué)和科研成果,學(xué)習(xí)國內(nèi)外人工智能技術(shù)領(lǐng)域最新技術(shù)的基礎(chǔ)上編寫而成的。全書內(nèi)容體系新穎,選材具有先進(jìn)性、系統(tǒng)性和實(shí)用
《HNC與語言學(xué)研究(第4輯)(2009)》是第四屆HNC與語言學(xué)研究學(xué)術(shù)研討會的論文集,所收錄的論文展現(xiàn)了HNC(HierarchicalNetWworkofConcepts,概念層次網(wǎng)絡(luò))理論、語言學(xué)和語言信息處理界近些年來研究和應(yīng)用研發(fā)的若干新成果!禜NC與語言學(xué)研究(第4輯)(2009)》的內(nèi)容分為6個部分:
導(dǎo)語_點(diǎn)評_推薦詞
本書對增強(qiáng)學(xué)習(xí)與近似動態(tài)規(guī)劃的理論、算法及應(yīng)用進(jìn)行了深入研究和論述。主要內(nèi)容包括:求解Markov鏈學(xué)習(xí)預(yù)測問題的時域差值學(xué)習(xí)算法和理論,求解連續(xù)空間Markov決策問題的梯度增強(qiáng)學(xué)習(xí)算法以及進(jìn)化一梯度混合增強(qiáng)學(xué)習(xí)算法,基于核的近似動態(tài)規(guī)劃算法,增強(qiáng)學(xué)習(xí)在移動機(jī)器人導(dǎo)航與控制中的應(yīng)用等。本書是作者在多個國家自然科學(xué)基金
本書主要內(nèi)容包括:遺傳算法的基本原理和數(shù)學(xué)機(jī)理、解決連續(xù)問題優(yōu)化的遺傳算法和分布式遺傳算法、遺傳算法的實(shí)用技術(shù)等。
《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)方法與實(shí)例分析》從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)和應(yīng)用實(shí)踐出發(fā),介紹了10種常見的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理、設(shè)計(jì)方法,并從各個應(yīng)用領(lǐng)域精選了豐富的典型應(yīng)用實(shí)例進(jìn)行剖析,旨在使讀者對各類常用的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理和學(xué)習(xí)算法進(jìn)一步加深理解,熟悉其主要功能,掌握其設(shè)計(jì)方法,了解其主要應(yīng)用,為設(shè)計(jì)各類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和解決實(shí)際問題打下基礎(chǔ)
本書對計(jì)算智能領(lǐng)域的主要算法進(jìn)行介紹,重點(diǎn)討論各種算法的思想來源、流程結(jié)構(gòu)、發(fā)展改進(jìn)、參數(shù)設(shè)置和相關(guān)應(yīng)用,內(nèi)容包括緒論以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯、遺傳算法、蟻群優(yōu)化算法、粒子群優(yōu)化算法、免疫算法、分布估計(jì)算法、Memetic算法、模擬退火算法和禁忌搜索算法等計(jì)算智能領(lǐng)域的典型算法。本書通俗易懂,圖文并茂,深入淺出,沒有其他
本書的主題是在知識發(fā)現(xiàn)(數(shù)據(jù)挖掘)領(lǐng)域“面臨巨大的機(jī)遇與挑戰(zhàn)”、“基礎(chǔ)理論匱乏”的背景下,作為歷史與邏輯發(fā)展的必然在國內(nèi)外首次構(gòu)造并逐步拓展與完善的“基于內(nèi)在認(rèn)識機(jī)理的知識發(fā)現(xiàn)理論”。
闡述計(jì)算智能的理論和相關(guān)的應(yīng)用。重點(diǎn)介紹了如下三個方面的內(nèi)容:計(jì)算智能的前沿技術(shù),可以用計(jì)算智能的方法來解決的前沿問題,計(jì)算智能的最新技術(shù)在相關(guān)領(lǐng)域的應(yīng)用!队(jì)算智能及其應(yīng)用》可作為信息科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域高年級本科生和研究生的針對計(jì)算智能的入門教材,也可以供從事科研和技術(shù)開發(fā)的人員參考。IEEE計(jì)算智能協(xié)會是該領(lǐng)域重要學(xué)術(shù)組
以問題求解、知識表示、KB(基于知識的)系統(tǒng)、自動規(guī)劃、機(jī)器學(xué)習(xí)等關(guān)于人工智能的基礎(chǔ)級技術(shù)為主要內(nèi)容,但僅依賴這些基礎(chǔ)級技術(shù),并不足以支持高性能應(yīng)用的開發(fā)和運(yùn)行。為此,《人工智能高級技術(shù)導(dǎo)論》從推動高性能智能軟件的研究和應(yīng)用角度,對人工智能的高級技術(shù)作全面的導(dǎo)論性介紹,包括20世紀(jì)80年代開發(fā)的KB系統(tǒng)高級技術(shù)、非單調(diào)