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简介
本书系统全面地介绍了人工智能与信息感知理论与实践的内容。依据信息感知系统的组成、特点以及信息感知过程,以感知、融合、智能处理为主线,重点介绍了面向信息感知处理背景下的人工智能前沿理论与方法。内容包括:信息感知与数据融合基本原理与方法;神经计算基本方法,神经计算实现技术以及支持向量机;深度学习中典型神经网络实现及其应用;模糊逻辑计算中模糊逻辑与模糊推理、模糊计算实现和应用;进化计算中遗传算法、粒群智能、蚁群智能等方法和实例。 本书可作为高等院校电子、计算机、测控技术、自动化等相关专业本科生、研究生的教材,也可作为工程技术人员开展人工智能与信息感知实践的重要参考书。
编辑推荐
在人工智能火热的大背景下,本书着眼于人工智能与信息感知的交叉领域,涵盖了信息感知、数据融合、神经计算、深度学习、支持向量机、模糊计算、遗传算法和粒群智能等内容,为人工智能未来的发展提供了新的方向。本书逻辑清晰、内容严谨、算例丰富,具有极高的学术价值,堪称本领域不可多得的佳作。
更多出版物信息
- 版权: 清华大学出版社
- 出版: 2018-06-01
- 更新: 2024-06-26
- 书号:9787302499756
- 中图:TP18
- 学科:工学控制科学与工程工学计算机科学与技术交叉学科智能科学与技术