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人工智能算法(原理技巧及應(yīng)用)/計(jì)算機(jī)技術(shù)開發(fā)與應(yīng)用叢書

人工智能算法(原理技巧及應(yīng)用)/計(jì)算機(jī)技術(shù)開發(fā)與應(yīng)用叢書

出版社：清華大學(xué)出版社出版時(shí)間：2022-08-01
開本： 16開 頁數(shù)： 382
中 圖 價(jià):¥75.0(7.5折) 定價(jià)  ¥100.0 登錄后可看到會(huì)員價(jià)
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人工智能算法(原理技巧及應(yīng)用)/計(jì)算機(jī)技術(shù)開發(fā)與應(yīng)用叢書 版權(quán)信息

人工智能算法(原理技巧及應(yīng)用)/計(jì)算機(jī)技術(shù)開發(fā)與應(yīng)用叢書 本書特色

本書是一本基礎(chǔ)入門加實(shí)戰(zhàn)的書籍，既有理論基礎(chǔ)知識(shí)，又有豐富示例，包括詳細(xì)的操作步驟，實(shí)操性強(qiáng)。由于人工智能算法內(nèi)容較多，所以本書系統(tǒng)講解常用的人工智能算法理論，包括基本概念及MATLAB應(yīng)用代碼示例。每個(gè)知識(shí)點(diǎn)都配有小例子，力求精簡，幫助讀者在輕松掌握基礎(chǔ)知識(shí)的同時(shí)快速進(jìn)入實(shí)戰(zhàn)。 全面論述信息處理與分類識(shí)別、智能控制方面常用算法的MATLAB仿真應(yīng)用! 11章視頻教程|30多個(gè)示例源代碼|540分鐘視頻講解★人工智能技術(shù)的發(fā)展正改變著人類的生活，智能算法原理作為其研究焦點(diǎn)之一，得到越來越多的關(guān)注。很多高校師生及業(yè)界科研人員對(duì)人工智能算法產(chǎn)生了濃厚的興趣，因此比以往任何時(shí)候都迫切需要此方面的專業(yè)書籍。本書系統(tǒng)地介紹了小波變換、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、滑模變結(jié)構(gòu)控制和智能優(yōu)化算法等內(nèi)容。同時(shí)，書中還介紹了MATLAB語言基礎(chǔ)知識(shí)。本書既適合作為高等學(xué)！爸悄芸刂啤闭n程的教材，也可作為從事信號(hào)處理與控制學(xué)術(shù)研究的參考書籍。 ——李成偉 過程檢測(cè)與控制領(lǐng)域?qū)＜?哈爾濱工業(yè)大學(xué)教授★隨著人工智能在我國的蓬勃發(fā)展，人工智能技術(shù)已在政治、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、軍事、商業(yè)等領(lǐng)域的大多數(shù)行業(yè)得到廣泛應(yīng)用，算法是推動(dòng)人工智能發(fā)展的重要因素之一。《人工智能算法——原理、技巧及應(yīng)用》介紹了智能優(yōu)化算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本理論、模糊邏輯控制等算法，并給出了算法的實(shí)例。本書內(nèi)容全面，理論和應(yīng)用相結(jié)合，既可作為人工智能方向的本科生和研究生的教材，也可作為科學(xué)研究人員和工程技術(shù)人員的參考用書。 ——呂宗寶，海信網(wǎng)絡(luò)科技股份有限公司智慧城市專家/云腦規(guī)劃室主任 ★算法、數(shù)據(jù)和計(jì)算能力是人工智能的三大基石，算法作為其中之一，是非常重要的！度斯ぶ悄芩惴ā怼⒓记杉皯(yīng)用》一書，匯集了作者多年來在教學(xué)和科研工作中的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，全面系統(tǒng)地闡述了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類、線性分類器類等算法及其應(yīng)用，對(duì)于學(xué)習(xí)人工智能技術(shù)的學(xué)生，以及從事人工智能技術(shù)開發(fā)應(yīng)用的科研人員，本書都具有很高的參考價(jià)值。 ——謝子殿，中國煤炭工業(yè)協(xié)會(huì)設(shè)備管理分會(huì)機(jī)電系統(tǒng)技術(shù)專家/黑龍江科技大學(xué)教授★人工智能算法在當(dāng)前自動(dòng)化控制領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用。本書作者多年來一直從事人工智能算法的研究工作，承擔(dān)和完成了多項(xiàng)相關(guān)的重要研究課題，具有豐富的科研經(jīng)驗(yàn)。本書由淺入深地介紹了常用的人工智能算法，并詳細(xì)介紹了模糊控制和滑？刂聘拍睢⒃、方法與應(yīng)用，是自動(dòng)化領(lǐng)域極具參考價(jià)值的著作。 ——?jiǎng)，自?dòng)化控制領(lǐng)域?qū)＜?上海奇電電氣科技有限公司總經(jīng)理 ★面對(duì)日新月異的人工智能等技術(shù)，只有創(chuàng)新實(shí)踐，才能永葆創(chuàng)造力和競(jìng)爭(zhēng)力。當(dāng)代學(xué)生當(dāng)有明志、自強(qiáng)和自立的精神，在充滿挑戰(zhàn)和機(jī)遇的創(chuàng)新實(shí)踐中學(xué)習(xí)，并且在認(rèn)真學(xué)習(xí)中實(shí)踐，反復(fù)錘煉自己。在新一輪科技革命與產(chǎn)業(yè)變革中，人工智能扮演著重要的角色，并正在對(duì)社會(huì)和個(gè)人產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。本書以智能算法為背景，全面地介紹了人工智能的各種算法，以理論為基礎(chǔ)，以應(yīng)用為主導(dǎo)，循序漸進(jìn)地向讀者揭示怎樣利用智能算法解決實(shí)際問題。本書介紹了MATLAB語言入門、插值算法與曲線擬合、灰色系統(tǒng)理論、傅里葉變換和小波變換、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法、模糊邏輯控制算法、滑模變結(jié)構(gòu)控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本理論和支持向量機(jī)等算法。以通俗簡練的語言風(fēng)格，詳細(xì)介紹了人工智能這條時(shí)間長河中沉淀下來的熠熠生輝的各色“寶石”。同時(shí)本書秉持著“紙上得來終覺淺，絕知此事要躬行”的理念，在講解理論的同時(shí)，輔之以講解視頻和實(shí)例代碼，幫助讀者打磨提高，真正將專業(yè)知識(shí)收入囊中。 ——趙強(qiáng)，中國機(jī)械工程學(xué)會(huì)高級(jí)會(huì)員/東北林業(yè)大學(xué)交通學(xué)院教授

人工智能算法(原理技巧及應(yīng)用)/計(jì)算機(jī)技術(shù)開發(fā)與應(yīng)用叢書 內(nèi)容簡介

本書以智能算法為背景，全面地介紹了人工智能的各種算法，本書內(nèi)容以理論為基礎(chǔ)，以應(yīng)用為主導(dǎo)，循序漸進(jìn)地向讀者揭示怎樣利用智能算法解決實(shí)際問題。全書共11章主要內(nèi)容包括MATLAB語言入門、插值算法與曲線擬合、灰色系統(tǒng)理論、傅里葉變換和小波變換、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法、模糊邏輯控制算法、滑模變結(jié)構(gòu)控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本理論、支持向量機(jī)、粒子群算法、蟻群算法、模擬退火算法等。 本書可作為高校本科生和研究生的學(xué)習(xí)用書，也可作為科研人員、學(xué)者、工程技術(shù)人員的相關(guān)參考用書。

人工智能算法(原理技巧及應(yīng)用)/計(jì)算機(jī)技術(shù)開發(fā)與應(yīng)用叢書 目錄


目錄




第1章緒論(24min)


1.1人工智能的發(fā)展過程


1.1.1孕育階段


1.1.2形成階段


1.1.3發(fā)展階段


1.2人工智能的核心技術(shù)體系


1.3人工智能特點(diǎn)與應(yīng)用


1.3.1人工智能研究的特點(diǎn)


1.3.2人工智能應(yīng)用


第2章MATLAB語言入門(56min)


2.1MATLAB語言開發(fā)環(huán)境


2.1.1命令行窗口


2.1.2M文件編輯窗口


2.1.3Simulink Model窗口


2.2數(shù)據(jù)類型與基本運(yùn)算符


2.2.1變量的定義與賦值


2.2.2數(shù)據(jù)類型


2.2.3關(guān)系表達(dá)式


2.2.4關(guān)系表達(dá)式的優(yōu)先級(jí)


2.2.5邏輯表達(dá)式


2.3常用的流程操作語句


2.3.1順序結(jié)構(gòu)


2.3.2if分支結(jié)構(gòu)


2.3.3switch分支結(jié)構(gòu)


2.3.4while循環(huán)結(jié)構(gòu)


2.3.5for循環(huán)結(jié)構(gòu)


2.4MATLAB語言的繪圖


2.4.1圖形的基礎(chǔ)知識(shí)


2.4.2繪制二維圖形


2.4.3設(shè)置曲線的屬性


2.4.4設(shè)置坐標(biāo)軸范圍


2.4.5疊繪和圖形標(biāo)識(shí)


2.4.6繪制雙坐標(biāo)軸圖形


2.4.7繪制多子圖


2.4.8交互式圖形


2.4.9繪制面積圖


2.4.10繪制直方圖


2.4.11繪制二維餅圖


2.4.12繪制向量圖


2.4.13繪制等高線


2.4.14繪制偽色彩圖


2.4.15繪制誤差棒


2.4.16繪制二維離散桿圖


2.4.17繪制散點(diǎn)圖


2.4.18極坐標(biāo)圖形


2.4.19柱坐標(biāo)圖形


2.4.20繪制三維曲線


2.4.21編輯三維圖形


2.4.22四維圖形








第3章插值算法與曲線擬合(101min)


3.1插值


3.1.1一維插值


3.1.2人口數(shù)量預(yù)測(cè)


3.1.3二維插值


3.1.4繪制二元函數(shù)圖形


3.2插值算法


3.2.1拉格朗日插值


3.2.2牛頓插值


3.2.3分段插值法


3.2.4樣條插值


3.3曲線擬合


3.3.1多項(xiàng)式擬合


3.3.2加權(quán)*小方差擬合


3.3.3數(shù)據(jù)擬合——適用加權(quán)*小方差WLS方法


第4章灰色系統(tǒng)理論(44min)


4.1灰色關(guān)聯(lián)分析法


4.1.1灰色關(guān)聯(lián)因素與關(guān)聯(lián)算子集


4.1.2距離空間


4.1.3灰色關(guān)聯(lián)公理與灰色關(guān)聯(lián)度


4.2灰色預(yù)測(cè)


4.2.1累加生成序列


4.2.2均值GM(1，1)模型


4.2.3累減生成序列


4.2.4模型檢驗(yàn)


4.3灰色聚類評(píng)估


4.3.1灰色變權(quán)聚類


4.3.2灰色定權(quán)聚類


第5章傅里葉變換和小波變換(86min)


5.1傅里葉變換


5.1.1傅里葉級(jí)數(shù)的頻譜


5.1.2傅里葉級(jí)數(shù)的相位譜


5.1.3傅里葉變換表示形式


5.1.4MATLAB的傅里葉變換函數(shù)


5.1.5傅里葉變換的信號(hào)降噪應(yīng)用


5.2小波變換


5.2.1小波函數(shù)


5.2.2小波變換理論


5.2.3小波分解與重構(gòu)


5.2.4MATLAB的小波變換函數(shù)


5.2.5小波變換在信號(hào)處理中的應(yīng)用


5.3小波包變換


5.3.1小波包變換理論


5.3.2小波包變換的MATLAB函數(shù)


5.3.3小波包變換在信號(hào)處理中的應(yīng)用



第6章經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法(40min)


6.1EMD算法


6.1.1瞬時(shí)頻率


6.1.2EMD基本理論


6.1.3EMD下載與應(yīng)用


6.2EEMD算法


6.3CEEMD算法


第7章模糊邏輯控制算法(14min)


7.1概述


7.2模糊集合的基本概念


7.2.1普通集合


7.2.2模糊集合


7.2.3模糊運(yùn)算


7.2.4隸屬函數(shù)的確定


7.2.5常見的隸屬函數(shù)


7.3模糊關(guān)系的基本概念


7.3.1普通關(guān)系


7.3.2模糊關(guān)系


7.3.3模糊變換


7.4模糊推理與模糊決策


7.4.1模糊邏輯


7.4.2模糊語言算子


7.4.3模糊推理


7.4.4模糊決策


7.5模糊控制器的基本原理與設(shè)計(jì)方法


7.5.1模糊控制器的基本原理


7.5.2模糊控制器的設(shè)計(jì)步驟


7.6模糊控制系統(tǒng)的工作原理


7.6.1單輸入和單輸出模糊控制器的設(shè)計(jì)


7.6.2雙輸入和單輸出模糊控制器


7.6.3MATLAB模糊控制工具箱及應(yīng)用


第8章滑模變結(jié)構(gòu)控制(12min)


8.1變結(jié)構(gòu)控制系統(tǒng)


8.1.1變結(jié)構(gòu)控制


8.1.2變結(jié)構(gòu)控制系統(tǒng)的品質(zhì)


8.1.3變結(jié)構(gòu)系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型


8.1.4變結(jié)構(gòu)控制的特點(diǎn)


8.2開關(guān)控制與滑模變結(jié)構(gòu)控制


8.2.1開關(guān)控制


8.2.2變結(jié)構(gòu)系統(tǒng)中的滑動(dòng)模態(tài)


8.3滑動(dòng)模態(tài)及其數(shù)學(xué)表達(dá)


8.3.1滑動(dòng)模態(tài)


8.3.2滑動(dòng)模態(tài)的數(shù)學(xué)表達(dá)


8.4菲力普夫理論


8.4.1滑動(dòng)模態(tài)的存在條件


8.4.2關(guān)于菲力普夫理論的說明


8.5等效控制及滑模運(yùn)動(dòng)


8.5.1等效控制


8.5.2滑模運(yùn)動(dòng)


8.6滑模變結(jié)構(gòu)控制的基本問題


8.6.1滑動(dòng)模態(tài)的存在性


8.6.2滑動(dòng)模態(tài)的可達(dá)性及廣義滑模


8.6.3滑模運(yùn)動(dòng)的穩(wěn)定性


8.7滑模變結(jié)構(gòu)控制系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)品質(zhì)


8.7.1正常運(yùn)動(dòng)段


8.7.2滑模運(yùn)動(dòng)段


8.8滑模變結(jié)構(gòu)控制的基本方法


8.8.1滑模變結(jié)構(gòu)的基本控制策略


8.8.2滑模變結(jié)構(gòu)控制的基本結(jié)構(gòu)


8.9基于低通濾波器的滑？刂


8.9.1系統(tǒng)描述


8.9.2滑模控制器設(shè)計(jì)


8.9.3仿真實(shí)例


第9章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本理論(87min)


9.1生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)


9.1.1生物神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)


9.1.2生物神經(jīng)元的信息處理機(jī)理


9.1.3生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息處理


9.2人工神經(jīng)元的數(shù)學(xué)建模


9.2.1MP模型


9.2.2常用的神經(jīng)元數(shù)學(xué)模型


9.3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)建模


9.3.1網(wǎng)絡(luò)拓?fù)漕愋?


9.3.2網(wǎng)絡(luò)信息流向類型


9.4人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)


9.5神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其分類


9.6BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)


9.6.1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)


9.6.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法原理


9.6.3反向傳播實(shí)例


9.7BP算法的不足與改進(jìn)


9.7.1BP算法的不足


9.7.2BP算法的改進(jìn)


9.8BP網(wǎng)絡(luò)的MATLAB仿真實(shí)例


9.8.1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MATLAB工具箱


9.8.2BP網(wǎng)絡(luò)仿真實(shí)例


9.9徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)


9.9.1正規(guī)化RBF網(wǎng)絡(luò)


9.9.2廣義RBF網(wǎng)絡(luò)


9.10徑向基網(wǎng)絡(luò)的MATLAB仿真實(shí)例


9.10.1RBF網(wǎng)絡(luò)的MATLAB工具箱


9.10.2仿真實(shí)例


第10章支持向量機(jī)(43min)


10.1統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)


10.1.1機(jī)器學(xué)習(xí)


10.1.2經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)*小化原則


10.1.3結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)*小化原則


10.2支持向量機(jī)


10.2.1*優(yōu)超平面


10.2.2線性支持向量機(jī)


10.2.3非線性支持向量機(jī)


10.3LIBSVM軟件包簡介


10.3.1LIBSVM使用的數(shù)據(jù)格式


10.3.2LIBSVM使用的函數(shù)


10.3.3LIBSVM使用


第11章智能優(yōu)化算法(34min)


11.1粒子群概述


11.1.1粒子群算法的基本原理


11.1.2全局與局部模式


11.1.3粒子群的算法建模


11.1.4粒子群的特點(diǎn)


11.1.5粒子群算法與其他進(jìn)化算法的異同


11.2粒子群算法


11.2.1基本原理


11.2.2算法構(gòu)成要素


11.2.3算法的基參數(shù)設(shè)置


11.2.4算法基本流程


11.2.5粒子群算法的MATLAB實(shí)現(xiàn)


11.3蟻群算法


11.3.1蟻群的基本概念


11.3.2蟻群算法的重要規(guī)則


11.3.3蟻群優(yōu)化算法的應(yīng)用


11.3.4蟻群算法的MATLAB實(shí)現(xiàn)


11.4模擬退火算法


11.4.1模擬退火算法的理論


11.4.2模擬退火尋優(yōu)實(shí)現(xiàn)步驟


11.4.3模擬退火算法的MATLAB工具箱


11.4.4模擬退火的MATLAB實(shí)現(xiàn)


11.5遺傳算法


11.5.1遺傳算法概述


11.5.2遺傳算法的生物學(xué)基礎(chǔ)


11.5.3遺傳算法的名稱解釋


11.5.4遺傳算法的運(yùn)算過程


11.5.5遺傳算法的特點(diǎn)


11.5.6染色體的編碼


11.5.7適應(yīng)度函數(shù)


11.5.8遺傳算子


11.5.9算法參數(shù)設(shè)計(jì)原則


11.5.10適應(yīng)度函數(shù)的調(diào)整


11.5.11遺傳算法的應(yīng)用


11.6禁忌搜索算法


11.6.1禁忌搜索的相關(guān)理論


11.6.2啟發(fā)式搜索算法與傳統(tǒng)的方法


11.6.3禁忌搜索與局部鄰域搜索


11.6.4局部鄰域搜索


11.6.5禁忌搜索的基本思想


11.6.6禁忌搜索算法的特點(diǎn)


11.6.7禁忌搜索算法的應(yīng)用


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人工智能算法(原理技巧及應(yīng)用)/計(jì)算機(jī)技術(shù)開發(fā)與應(yīng)用叢書 作者簡介

韓龍，黑龍江科技大學(xué)電氣與控制工程學(xué)院副教授、博士、碩士導(dǎo)師。長期從事信息處理、電力設(shè)備智能監(jiān)測(cè)與故障診斷等領(lǐng)域的教學(xué)與科研工作。在國內(nèi)、國際期刊及會(huì)議上發(fā)表學(xué)術(shù)論文19篇，其中SCI檢索3篇，EI檢索3篇。授權(quán)發(fā)明和實(shí)用新型專利3項(xiàng)，主持參與省、校級(jí)科研立項(xiàng)及教研立項(xiàng)12項(xiàng)，并出版圖書2部。指導(dǎo)研究生和本科生在全國大學(xué)生電子設(shè)計(jì)大賽、“挑戰(zhàn)杯”全國大學(xué)生課外學(xué)術(shù)科技作品競(jìng)賽、“西門子杯”中國智能制造挑戰(zhàn)賽和全國高校大數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽等競(jìng)賽中，獲得省級(jí)獎(jiǎng)40余項(xiàng)。 張娜，黑龍江科技大學(xué)電氣與控制工程學(xué)院講師，博士，哈爾濱工程大學(xué)科技園在站博士后，發(fā)表國內(nèi)外期刊論文10余篇，國際會(huì)議論文4篇，實(shí)用新型專利2項(xiàng)，作為副主編出版規(guī)劃教材1部，主持結(jié)題中央高校項(xiàng)目1項(xiàng)，參加結(jié)題省級(jí)項(xiàng)目1項(xiàng)，主持黑龍江省普通本科高等學(xué)校青年創(chuàng)新人才項(xiàng)目1項(xiàng)。 汝洪芳，黑龍江科技大學(xué)電氣與控制工程學(xué)院副教授，碩士研究生導(dǎo)師，長期從事礦山電氣傳動(dòng)與智能控制等領(lǐng)域的教學(xué)與科研工作。多年來，主持和參與國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目2項(xiàng)、省自然科技基金項(xiàng)目2項(xiàng)、地市級(jí)項(xiàng)目4項(xiàng)。獲得省部級(jí)科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)1項(xiàng)，授權(quán)國家發(fā)明專利4項(xiàng)，發(fā)表學(xué)術(shù)論文10余篇。主持和參與黑龍江省學(xué)位與研究生教育教學(xué)改革項(xiàng)目4項(xiàng)，獲得市級(jí)教學(xué)成果獎(jiǎng)2項(xiàng)。

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