本書是關于機器學習這一主題內(nèi)容全面的教科書，涵蓋了通常在機器學習導論中并不包括的廣泛題材。對機器學習的定義和應用實例進行了介紹，涵蓋了監(jiān)督學習、貝葉斯決策理論、參數(shù)方法、多元方法、維度歸約、聚類、非參數(shù)方法、決策樹、線性判別式、多層感知器、局部模型、核機器、圖方法、隱馬爾可夫模型、貝葉斯估計、組合多學習器、增強學習以及
本書系統(tǒng)地介紹了人工智能的基本原理、方法和應用技術，全面反映了國內(nèi)外人工智能研究領域的進展和發(fā)展方向。全書共12章。第1章簡要介紹了人工智能的概況。第2~6章闡述了人工智能的基本原理和方法，重點論述了知識表示、自動推理、機器學習和神經(jīng)網(wǎng)絡等。第7章和第8章介紹了專家系統(tǒng)、自然語言處理等應用技術。第9~11章闡述了當前人
借鑒生物免疫系統(tǒng)的分層防御機理以及層次間的相互作用，作者提出了用于機電設備故障診斷的免疫診斷模型。將故障檢測與診斷功能進行整合，研究機電設備異常檢測與故障診斷的免疫算法與模型，分層解決設備的狀態(tài)監(jiān)測、故障定位與診斷等關鍵問題，建立了異常狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷一體化的快速反應機制。第一層，異常追蹤監(jiān)測。在獲取設備運行狀態(tài)數(shù)據(jù)
本書主要圍繞著學科內(nèi)涵展開，強調(diào)學科基礎知識、主要研究方法、核心研究領域、若干熱點問題以及前沿應用技術等內(nèi)容，涉及智能哲學、智能科學、智能技術、智能服務等多個方面。本書覆蓋了智能科學與技術專業(yè)入門課程所必須掌握的核心知識，強調(diào)基礎性、思想性和前沿性并重，主要包括學科基礎、科學研究和技術應用等部分，學科基礎部分涉及學科概
《決策用強化與系統(tǒng)性機器學習》以Protel的最新版本AltiumDesigner13AltiumDesigner14為平臺，介紹了電路設計的方法和技巧，主要包括AltiumDesigner13AltiumDesigner14概述、原理圖設計基礎、原理圖的繪制、原理圖的后續(xù)處理、層次結(jié)構(gòu)原理圖的設計、原理圖編輯中的高級
《神經(jīng)系統(tǒng)建模與控制工程》結(jié)合神經(jīng)生物學、神經(jīng)計算科學與自動控制科學的交叉優(yōu)勢，主要介紹了神經(jīng)系統(tǒng)場效應的動力學模型，分析了外電場作用下的神經(jīng)元以及神經(jīng)元網(wǎng)絡的動力學特性，重點闡述參數(shù)辨識方法在神經(jīng)系統(tǒng)建模中的應用，以及先進控制算法例如優(yōu)化控制、迭代學習、模型預測控制等在單神經(jīng)元放電模式以及神經(jīng)元網(wǎng)絡同步特性控制中的應
人工智能及其應用
《計算智能/高等院校規(guī)劃教材》共分為7章內(nèi)容，具體為緒論，簡要敘述了計算智能的概況、發(fā)展與應用；第2章、第3章是關于人工智能方面的算法，包括模糊邏輯系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡，著重給出了模糊系統(tǒng)方面的兩個典型應用案例以及神經(jīng)網(wǎng)絡的最新發(fā)展方向；第4章、第5章介紹了群體智能方面的兩個代表性算法，分別是蟻群算法與蜂群算法，給出了相關算
《圖解機器學習》用豐富的圖示，從ZUI小二乘法出發(fā)，對基于ZUI小二乘法實現(xiàn)的各種機器學習算法進行了詳細的介紹。第Ⅰ部分介紹了機器學習領域的概況；第Ⅱ部分和第Ⅲ部分分別介紹了各種有監(jiān)督的回歸算法和分類算法；第Ⅳ部分介紹了各種監(jiān)督學習算法；第Ⅴ部分介紹了機器學習領域中的新興算法。書中大部分算法都有相應的MATLAB程序源
《物聯(lián)網(wǎng)專業(yè)英語》體系完整、內(nèi)容詳實，介紹了物聯(lián)網(wǎng)由來以及物聯(lián)網(wǎng)技術結(jié)構(gòu)、傳感器、射頻識別、無線傳感器網(wǎng)絡、M2M、云計算和物聯(lián)網(wǎng)安全等基本技術，分析了物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展趨勢，最后引用智慧地球、智慧城市、智能家居、智能產(chǎn)業(yè)等領域的具體案例對上述技術進一步進行講解說明。課文配有手繪插圖，幫助讀者理解課文內(nèi)容，并帶給讀者愉悅的閱
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