自然計算、機器學習與圖像理解前沿

定　價：￥34.00

作　者：	焦李成等著
出版社：	西安電子科技大學出版社
叢編項：
標　簽：	人工智能

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ISBN：	9787560620473	出版時間：	2008-08-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	339	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　本書對自然計算、機器學習、圖像自動理解與解譯三個前沿領域進行了詳細的論述。主要內(nèi)容包括進化計算、人工免疫系統(tǒng)、量子計算智能、多智能體系統(tǒng)、進化多目標優(yōu)化、核機器學習、流形學習與譜圖學習、集成學習、非線性逼近理論、多尺度幾何分析、多尺度變換域圖像感知與識別、圖像的高維奇異性檢測、圖像去噪的閾值方法、SAR圖像理解與解譯。本書著重對上述領域的國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀進行總結，闡述作者對相關領域未來發(fā)展的研究與思考。本書可以作為計算機科學、信息科學、人工智能自動化技術等領域從事自然計算、機器學習、圖像處理研究的相關專業(yè)技術人員的參考書，也可以作為相關專業(yè)高年級本科生和研究生的教材。

作者簡介

　　焦李成，1959年月10出生，教授。1982，1984和1990年于上海交通大學、西安交通大學獲學士、碩士、博士學位，1990 年-1992年在西安電子科技大學從事博士后研究。1992年6月至今任西安電子科技大學雷達信號處理國家重點實驗室教授、博士生導師。曾任中華人民共和國第八界全國人大代表。在1996年至2002年期間，曾任西安電子科技大學研究生部主任、西安電子科技大學研究生院常務副院長、西安電子科技大學學科辦主任。現(xiàn)任西安電子科技大學電子工程學院院長、西安電子科技大學智能信息處理研究所所長，2000年至今任西安電子科技大學特聘教授，校首批創(chuàng)新團隊的首席專家。焦李成現(xiàn)為國務院學位委員會學科評議組成員，教育部本科教學水平評估專家，IEEE高級會員，中國人工智能學會常務理事，中國電子學會理事，中國神經(jīng)網(wǎng)絡委員會委員，中國計算機學會AI與模式識別委員會委員，中國運籌學會智能計算委員會付主任，《電子學報》（中、英文版）和《電子與信息學報》編委。陜西省十大杰出青年之一。

圖書目錄

第1章進化計算
　1.1 從人工智能到計算智能
　1.2 從進化論到進化計算
　　1.2.1 現(xiàn)代進化論
　　1.2.2 生物進化與優(yōu)化
　1.3 進化計算基礎知識
　　1.3.1 進化計算的主要分支
　　1.3.2 進化計算的數(shù)學基礎
　　1.3.3 進化算法的收斂理論
　　1.3.4 進化計算的應用
　1.4 協(xié)同進化計算
　　1.4.1 協(xié)同進化的生物學基礎
　　1.4.2 協(xié)同進化的動力學描述
　　1.4.3 協(xié)同進化算法的發(fā)展現(xiàn)狀
　1.5 非達爾文進化理論與密母計算
　　1.5.1 非達爾文進化的主要理論
　　1.5.2 密母計算的研究進展
　參考文獻
第2章人工免疫系統(tǒng)
　2.1 從免疫系統(tǒng)到人工免疫系統(tǒng)
　2.2 人工免疫系統(tǒng)的研究領域
　　2.2.1 人工免疫系統(tǒng)模型的研究
　　2.2.2 人工免疫系統(tǒng)算法的研究
　　2.2.3 人工免疫系統(tǒng)方法的應用研究
2.3 人工免疫系統(tǒng)與其它方法的比較
　　2.3.1 人工免疫系統(tǒng)與進化計算
　　2.3.2 人工免疫系統(tǒng)與人工神經(jīng)網(wǎng)絡
　　2.3.3 人工免疫系統(tǒng)與一般的確定性優(yōu)化算法
　2.4 免疫優(yōu)化計算研究的新進展
　　2.4.1 免疫優(yōu)化算法研究的主要進展
　　2.4.2 免疫優(yōu)化計算理論分析的主要進展
　2.5 問題與展望
　參考文獻
第3章量子計算智能
　3.1 量子計算原理
　　3.1.1 狀態(tài)的疊加
　　3.1.2 狀態(tài)的相干
　　3.1.3 狀態(tài)的糾纏
　　3.1.4 量子并行性
　3.2 量子計算智能的幾種模型
　　3.2.1 量子人工神經(jīng)網(wǎng)絡
　　3.2.2 基于量子染色體的進化算法
　　3.2.3 基于量子特性的優(yōu)化算法
　　3.2.4 量子聚類算法
　　3.2.5 量子模式識別算法
　　3.2.6 量子小波與小波包算法
　　3.2.7 量子退火算法
　　3.2.8 其它
　3.3 量子進化算法
　　3.3.1 量子進化算法的提出
　　3.3.2 量子進化操作
　　3.3.3 量子進化算法的結構框架
　3.4 問題與展望
　參考文獻
第4章多智能體系統(tǒng)
　4.1 復雜適應系統(tǒng)
　　4.1.1 復雜適應系統(tǒng)概述
　　4.1.2 復雜適應系統(tǒng)的適應性與生物進化過程
　　4.1.3 生物進化過程的數(shù)學模型
　4.2 多智能體系統(tǒng)
　　4.2.1 智能體的基本概念
　　4.2.2 智能體形式化描述
　　4.2.3 多智能體系統(tǒng)的主要研究內(nèi)容
　　4.2.4 面向問題解決的多智能體系統(tǒng)研究現(xiàn)狀
　　4.2.5 多智能體系統(tǒng)與分布式人工智能
　　4.2.6 多智能體系統(tǒng)與人工生命
　　4.2.7 多智能體系統(tǒng)與進化計算
　參考文獻
第5章進化多目標優(yōu)化
第6章核機器學習
第7章流形學習與譜圖學習
第8章集成學習
第9章非線性逼近理論
第10章多尺度幾何分析
第11章多尺度變換域圖像感知與識別
第12章圖像的高維奇異性檢測、學習與理解
第13章圖像去噪的閾值方法
第14章 SAR圖像理解與解譯
參考文獻