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人工智能技術(shù)與機(jī)器人(普通高等教育人工智能專業(yè)系列教材)

人工智能技術(shù)與機(jī)器人(普通高等教育人工智能專業(yè)系列教材)

作者：邵克勇
出版社：中國水利水電出版社出版時間：2023-01-01
開本： 大16開 頁數(shù)： 240
中 圖 價:¥31.2(6.5折) 定價  ¥48.0 登錄后可看到會員價
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人工智能技術(shù)與機(jī)器人(普通高等教育人工智能專業(yè)系列教材) 版權(quán)信息

人工智能技術(shù)與機(jī)器人(普通高等教育人工智能專業(yè)系列教材) 內(nèi)容簡介

本書從人工智能技術(shù)出發(fā)，講解了人工智能在智能機(jī)器人上的應(yīng)用方法及相關(guān)技術(shù)。全書共8章，分為兩部分：人工智能基礎(chǔ)和智能機(jī)器人，首先介紹了人工智能技術(shù)及智能機(jī)器人的相關(guān)發(fā)展歷史、定義、人工智能與機(jī)器人的融合；接著從計算智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、認(rèn)知智能、機(jī)器人定位與建圖、路徑規(guī)劃等方面介紹了人工智能的相關(guān)技術(shù)及其在機(jī)器人上的應(yīng)用方法；*后介紹了一般智能機(jī)器人設(shè)計與開發(fā)方法。本書可作為高等院校人工智能、智能科學(xué)與技術(shù)、機(jī)器人工程等新工科專業(yè)和自動化、計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、電子科學(xué)與技術(shù)、控制工程與科學(xué)、機(jī)械設(shè)計制造及自動化、工業(yè)設(shè)計、車輛工程等傳統(tǒng)理工科專業(yè)的教材，還可供從事相關(guān)專業(yè)交叉學(xué)科研究的科研人員參考。

人工智能技術(shù)與機(jī)器人(普通高等教育人工智能專業(yè)系列教材) 目錄

前言

第1章 緒論
1．1 人工智能的歷史
1．2 人工智能與機(jī)器人的融合
1．3 智能機(jī)器人的定義
1．4 機(jī)器人的發(fā)展階段
1．5 智能機(jī)器人的三要素
1．6 智能機(jī)器人的關(guān)鍵技術(shù)
1．7 智能機(jī)器人未來的發(fā)展
本章小結(jié)
習(xí)題

第2章 計算智能
2．1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
2．1．1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理
2．1．2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2．1．3 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2．2 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
2．2．1 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述
2．2．2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2．2．3 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2．2．4 生成對抗網(wǎng)絡(luò)
2．2．5 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用案例
2．3 模糊控制算法
2．3．1 模糊集合描述
2．3．2 模糊集合運(yùn)算
2．3．3 模糊推理與模糊決策
2．3．4 模糊控制
2．3．5 模糊控制的應(yīng)用與發(fā)展趨勢
2．4 進(jìn)化計算算法
2．4．1 遺傳算法
2．4．2 粒子群算法
2．4．3 蟻群算法
2．4．4 混合蛙跳算法
本章小結(jié)
習(xí)題

第3章 機(jī)器學(xué)習(xí)
3．1 機(jī)器學(xué)習(xí)概述
3．1．1 機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展階段
3．1．2 機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)
3．1．3 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類
3．2 監(jiān)督學(xué)習(xí)
3．2．1 支持向量機(jī)
3．2．2 K-*近鄰分類
3．2．3 樸素貝葉斯分類器
3．2．4 集成學(xué)習(xí)
3．3 非監(jiān)督學(xué)習(xí)
3．3．1 K-均值聚類
3．3．2 PCA算法
3．4 強(qiáng)化學(xué)習(xí)
3．4．1 強(qiáng)化學(xué)習(xí)的特點(diǎn)
3．4．2 強(qiáng)化學(xué)習(xí)的組成部分
3．4．3 馬爾可夫決策過程
3．4．4 基于值函數(shù)的學(xué)習(xí)算法
3．4．5 基于策略函數(shù)的學(xué)習(xí)算法
3．4．6 Actor-Critic算法
3．5 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)
3．5．1 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的常用算法
3．5．2 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的主要應(yīng)用
3．6 遷移學(xué)習(xí)
3．6．1 遷移學(xué)習(xí)的基本方法
3．6．2 分布對齊的常用方法
3．6．3 遷移學(xué)習(xí)的研究前沿
本章小結(jié)
習(xí)題

第4章 感知智能
4．1 機(jī)器人傳感器
4．1．1 內(nèi)部傳感器
4．1．2 外部傳感器
4．2 機(jī)器人視覺與圖像處理
4．2．1 機(jī)器人視覺
4．2．2 數(shù)字圖像處理系統(tǒng)
4．3 語音識別與機(jī)器人聽覺
4．3．1 語音識別技術(shù)流程
4．3．2 聲學(xué)模型訓(xùn)練常用方法
4．3．3 機(jī)器人聽覺系統(tǒng)
4．4 多源信息融合
4．4．1 信息融合概述
4．4．2 多源信息融合的主要方法
4．4．3 機(jī)器人信息融合技術(shù)
本章小結(jié)
習(xí)題

第5章 認(rèn)知智能
5．1 知識表示技術(shù)
5．1．1 一階謂詞邏輯表示法
5．1．2 產(chǎn)生式表示法
5．1．3 語義網(wǎng)絡(luò)表示法
5．2 邏輯推理
5．2．1 命題演算的消解方法
5．2．2 公式集化為標(biāo)準(zhǔn)子句集
5．2．3 推理規(guī)則
5．2．4 推理求解過程
5．3 搜索技術(shù)
5．3．1 盲目搜索
5．3．2 等代價搜索
5．3．3 啟發(fā)式搜索
5．4 知識圖譜
5．4．1 知識圖譜架構(gòu)
5．4．2 知識圖譜構(gòu)建的關(guān)鍵技術(shù)
5．4．3 代表性知識圖譜庫
5．4．4 知識圖譜應(yīng)用場景
本章小結(jié)
習(xí)題

第6章 機(jī)器人定位與建圖
6．1 機(jī)器人定位技術(shù)
6．1．1 經(jīng)典機(jī)器人定位技術(shù)
6．1．2 機(jī)器人無線定位算法
6．2 機(jī)器人地圖構(gòu)建
6．2．1 地圖模型
6．2．2 基于距離測量的地圖構(gòu)建算法
6．3 機(jī)器人同時定位與建圖
6．3．1 SLAM基本概念
6．3．2 基于視覺的SLAM方法
6．3．3 視覺SLAM的發(fā)展趨勢及研究熱點(diǎn)
本章小結(jié)
習(xí)題

第7章 機(jī)器人路徑規(guī)劃
7．1 全局路徑規(guī)劃算法
7．1．1 柵格法
7．1．2 可視圖法
7．1．3 戴克斯特拉（Dijkstra）算法
7．1．4 基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的Q-Learning算法
7．2 局部路徑規(guī)劃算法
7．2．1 人工勢場法
7．2．2 動態(tài)窗口法
7．3 路徑規(guī)劃發(fā)展趨勢
本章小結(jié)
習(xí)題

第8章 智能機(jī)器人設(shè)計與開發(fā)
8．1 智能機(jī)器人設(shè)計的基本步驟
8．2 機(jī)器人硬件設(shè)計與開發(fā)
8．2．1 主板
8．2．2 傳感器
8．2．3 驅(qū)動器
8．2．4 其他硬件設(shè)備
8．3 機(jī)器人的軟件架構(gòu)
8．3．1 概述
8．3．2 機(jī)器人的軟件架構(gòu)范例
8．3．3 機(jī)器人編程方式
8．3．4 機(jī)器人程序設(shè)計語言
8．4 機(jī)器人仿真平臺
本章小結(jié)
習(xí)題

參考文獻(xiàn)
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