以問題求解、知識表示、KB（基于知識的）系統(tǒng)、自動規(guī)劃、機器學(xué)習(xí)等關(guān)于人工智能的基礎(chǔ)級技術(shù)為主要內(nèi)容，但僅依賴這些基礎(chǔ)級技術(shù)，并不足以支持高性能應(yīng)用的開發(fā)和運行。為此，《人工智能高級技術(shù)導(dǎo)論》從推動高性能智能軟件的研究和應(yīng)用角度，對人工智能的高級技術(shù)作全面的導(dǎo)論性介紹，包括20世紀(jì)80年代開發(fā)的KB系統(tǒng)高級技術(shù)、非單調(diào)
本書分別從網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造、基本原理、學(xué)習(xí)規(guī)則以及訓(xùn)練過程和應(yīng)用局限性幾個方面，通過多層次、多方面的分析與綜合，介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的各種典型網(wǎng)絡(luò)，以及各種不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間在原理和特性等方面的不同點與相同點。
《人工智能教程學(xué)習(xí)指導(dǎo)與習(xí)題解析》是普通高等教育“十一五”國家級規(guī)劃教材《人工智能教程》的配套參考書，《人工智能教程學(xué)習(xí)指導(dǎo)與習(xí)題解析》對《人工智能教程》各章中的學(xué)習(xí)要點和基本知識點進(jìn)行了總結(jié)，并通過例題解析，講解人工智能習(xí)題的求解步驟和方法。對教材中的大多數(shù)習(xí)題都給出參考解答。全書共分10章，
《控制系統(tǒng)理論及應(yīng)用進(jìn)展（英文版）》匯集了眾多長期積極致力于控制系統(tǒng)理論及應(yīng)用研究的學(xué)者的論文。這些學(xué)者絕大部分都來自于同一所母�！獡碛形迨贻x煌歷史的中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)�！犊刂葡到y(tǒng)理論及應(yīng)用進(jìn)展（英文版）》的結(jié)集出版也是為了慶祝2008年中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)五十周年華誕�！犊刂葡到y(tǒng)理論及應(yīng)用進(jìn)展（英文版）》共分十五章，涵
全書共分7篇。篇講述模擬人類自然推理的不確定性推理方法和非單調(diào)推理方法：包括專家系統(tǒng)MYCIN的不確定性推理方法、主觀Bayes方法、模糊推理、證據(jù)理論和非單調(diào)推理；第二篇講述機器學(xué)習(xí)的概念與方法：包括概念學(xué)習(xí)、決策樹學(xué)習(xí)和學(xué)習(xí)規(guī)則集合；第三篇講述計算智能：包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法和其它計算智能方法；第四篇講述如何在
本書中，作者描述了有關(guān)自然和人工系統(tǒng)中的適應(yīng)問題背后隱藏的規(guī)律性及其理論。從生物系統(tǒng)到經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)，本書建立起統(tǒng)一的適應(yīng)性系統(tǒng)的理論框架，展示了如何讓計算機程序自發(fā)進(jìn)化的遺傳算法，進(jìn)一步又用嚴(yán)格的數(shù)學(xué)定理揭示了算法背后的理論本質(zhì)。
本書對自然計算、機器學(xué)習(xí)、圖像自動理解與解譯三個前沿領(lǐng)域進(jìn)行了詳細(xì)的論述。主要內(nèi)容包括進(jìn)化計算、人工免疫系統(tǒng)、量子計算智能、多智能體系統(tǒng)、進(jìn)化多目標(biāo)優(yōu)化、核機器學(xué)習(xí)、流形學(xué)習(xí)與譜圖學(xué)習(xí)、集成學(xué)習(xí)、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。
USB2.0原理與工程開發(fā)（第2版）（含光盤）
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本書詳細(xì)介紹了智能計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)化計算的思想引入神經(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，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)模型的計算能力、模糊算子神
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