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智能計(jì)算:若干理論問題及其應(yīng)用

智能計(jì)算:若干理論問題及其應(yīng)用

定 價:¥25.00

作 者: 梁久禎
出版社: 國防工業(yè)出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 工業(yè)技術(shù) 自動化基礎(chǔ)理論

ISBN: 9787118048131 出版時間: 2007-01-01 包裝: 精裝
開本: 32 頁數(shù): 198 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡介

  本書詳細(xì)了智能計(jì)算中若干問題近年來的研究進(jìn)展及其應(yīng)用。對智能系統(tǒng)的基本特征作了歸納總結(jié),回顧了神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯及模糊神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的最新研究發(fā)展,將進(jìn)化計(jì)算的思想入神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò),提出了進(jìn)化的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)等基本觀點(diǎn),指出了進(jìn)化的模糊神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)是智能系統(tǒng)的一個重要特征。主要內(nèi)容涉及模糊神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型的計(jì)算能力、模糊算子神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的函數(shù)逼近能力、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的映射機(jī)理、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法及動力學(xué)性質(zhì)、有理式神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型、利用目標(biāo)函數(shù)梯度的或變化趨勢的新的遺傳算法,過程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型,以及智能計(jì)算在基于內(nèi)容的中文網(wǎng)頁自動分類系統(tǒng)中的應(yīng)用。本書匯聚了作者近年來的研究成果和該領(lǐng)域的最新研究進(jìn)展,是當(dāng)前智能計(jì)算領(lǐng)域重要的研究課題,可作為計(jì)算機(jī)、人工智能和信息學(xué)科的高等院校高年能本科生、研究生選修教材,可作為高等院校計(jì)算機(jī)及相關(guān)專業(yè)的研究生學(xué)人工智能、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)、模糊神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的參考書,也可用為從事智能計(jì)算理論和應(yīng)用的廣大高校師生、研究工作、工程技術(shù)人員的參考書。了智能計(jì)算中若干問題近年來的研究進(jìn)展及其應(yīng)用。對智能系統(tǒng)的基本特征作了歸納總結(jié),回顧了神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯及模糊神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的最新研究發(fā)展,將進(jìn)化計(jì)算的思想入神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò),提出了進(jìn)化的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)等基本觀點(diǎn),指出了進(jìn)化的模糊神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)是智能系統(tǒng)的一個重要特征。主要內(nèi)容涉及模糊神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型的計(jì)算能力、模糊算子神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的函數(shù)逼近能力、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的映射機(jī)理、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法及動力學(xué)性質(zhì)、有理式神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型、利用目標(biāo)函數(shù)梯度的或變化趨勢的新的遺傳算法,過程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型,以及智能計(jì)算在基于內(nèi)容的中文網(wǎng)頁自動分類系統(tǒng)中的應(yīng)用。本書匯聚了作者近年來的研究成果和該領(lǐng)域的最新研究進(jìn)展,是當(dāng)前智能計(jì)算領(lǐng)域重要的研究課題,可作為計(jì)算機(jī)、人工智能和信息學(xué)科的高等院校高年能本科生、研究生選修教材,可作為高等院校計(jì)算機(jī)及相關(guān)專業(yè)的研究生學(xué)人工智能、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)、模糊神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的參考書,也可用為從事智能計(jì)算理論和應(yīng)用的廣大高校師生、研究工作、工程技術(shù)人員的參考書。

作者簡介

  梁久禎,博士,副教授,1968年生于山東省泰安市,2001年畢業(yè)于北京航空航天大學(xué)計(jì)算機(jī)專業(yè),獲工學(xué)博士學(xué)位。長期從事智能計(jì)算與并行計(jì)算研究。主持和參與國家及省部級科研項(xiàng)目7項(xiàng);在國內(nèi)外學(xué)術(shù)期刊和會議上以第一作者發(fā)表論文47篇,其中27篇進(jìn)入SCI/EI/ISTP檢索;被評為浙江省高校中青年學(xué)科帶頭人。

圖書目錄

第1章 緒論
1.1智能系統(tǒng)的特征
1.2神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)
1.3模糊邏輯和模糊推理網(wǎng)絡(luò)
1.4模糊神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)
1.5神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)
1.6神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的進(jìn)化
1.7智能系統(tǒng)
1.8本書主要內(nèi)容
第2章 模糊神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)
2.1模糊神經(jīng)元定義及其保序性
2.2對模糊神經(jīng)元定義的改進(jìn)
2.3模糊算子神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的圖靈等價性
2.4單體模糊神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型
2.5單體模糊神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)感知機(jī)收斂定理
2.6單體模糊感知機(jī)的映射能力
2.7單體模糊神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的函數(shù)逼近能力
2.8模糊算子神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的函數(shù)逼近能力
2.9混合FNN的若干問題探討
第3章 幾種特殊的多層神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)
3.1多輸入單輸出神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的映射機(jī)理
3.2一種超線性收斂學(xué)習(xí)算法
3.3一種簡單共軛梯度學(xué)習(xí)算法
3.4梯度一牛頓耦合下降算法
3.5 BP學(xué)習(xí)算法動力學(xué)分析
3.6算法實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
3.7有理式前向神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)
第4章 過程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)
4.1過程神經(jīng)元模型
4.2過程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型
4.3基本定理
4.4學(xué)習(xí)算法
4.5應(yīng)用實(shí)例
第5章 進(jìn)化神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)
5.1標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法及其存在的若干問題
5.2改進(jìn)適應(yīng)度函數(shù)的遺傳算法
5.3基于梯度下降的遺傳算法與神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)
5.4算例結(jié)果及分析
第6章 智能計(jì)算應(yīng)用實(shí)例
6.1中文網(wǎng)頁分類系統(tǒng)概述
6.2網(wǎng)頁文本特征壓縮方法
6.3分級聚類與平面劃分結(jié)合方法
6.4 Naive Bayes方法分類器設(shè)計(jì)
6.5基于先驗(yàn)知識的線性分類器設(shè)計(jì)
6.6基于SOM—LVQ的分類器設(shè)計(jì)
6.7基于SVM的多分類器設(shè)計(jì)
參考文獻(xiàn)

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