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简介
本书以模糊计算、神经计算、进化计算三大模块为主,从理论基础和实践应用两个维度全面、系统地介绍关于计算智能的常见算法,并设计8个上机实验,以满足前面章节内容仿真验证的需要。全书共11章,内容分别为绪论、模糊系统理论、模糊系统应用、神经网络理论、支持向量机、深度学习、遗传算法、遗传规划、蚁群算法、粒子群算法、新型群智能优化算法等知识,并对大部分知识点配以相应的案例。本书主要面向广大从事数据分析、机器学习、数据挖掘或深度学习的专业人员,从事高等教育的专任教师,高等学校的在读学生及相关领域的广大科技人员。
编辑推荐
(1) 逻辑清晰,通俗易懂。全书共分为三大模块,由浅入深地带读者学会计算智能常见算法。 (2) 夯实基础,案例丰富。对基础知识结合案例进行讲解,使读者对基础知识有较为全面的理解。 (3) 淡化原理,注重应用。算法介绍尽量淡化数学原理,通过应用案例,便于读者更好地理解算法的步骤和计算流程。 (4) 算法独立,利于仿真。上机实验设计尽量相对独立,可采用MATLAB或Python语言实现仿真实验。
更多出版物信息
- 版权: 清华大学出版社
- 出版: 2025-01-01
- 更新: 2025-04-01
- 书号:9787302680178
- 中图:TP183
- 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