本書共分為11章,內(nèi)容包括:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述、感知器、線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP網(wǎng)絡(luò)、徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)、反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、競爭型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)、圖形用戶界面等。
本書是一本詳細探索和展示脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PCNN)極佳圖像處理能力的專著。PCNN及其相關(guān)模型均源自生物神經(jīng)元啟發(fā)模型研究,是圖像紋理分析、邊緣提取、區(qū)域分割等非常強大的處理工具。
《機器學(xué)習(xí)/計算機科學(xué)叢書》展示了機器學(xué)習(xí)中核心的算法和理論,并闡明了算法的運行過程!稒C器學(xué)習(xí)/計算機科學(xué)叢書》綜合了許多的研究成果,例如統(tǒng)計學(xué)、人工智能、哲學(xué)、信息論、生物學(xué)、認知科學(xué)、計算復(fù)雜性和控制論等,并以此來理解問題的背景、算法和其中的隱含假定!稒C器學(xué)習(xí)/計算機科學(xué)叢書》可作為計算機專業(yè)本科生、研究生教材
該書系統(tǒng)地論述了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要理論、設(shè)計基礎(chǔ)及應(yīng)用實例,旨在使讀者了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展背景和研究對象,理解和熟悉它的基本原理和主要應(yīng)用,掌握它有結(jié)構(gòu)和設(shè)計應(yīng)用方法,為深入研究和應(yīng)用開發(fā)打下基礎(chǔ)。為了便于讀者理解,書中盡量避免煩瑣的數(shù)學(xué)推導(dǎo),加強了應(yīng)用舉例,并在內(nèi)容的選擇和編排上注意到讀者初次接觸新概念的易接受性和思維
本書是國家*立項建設(shè)的優(yōu)秀網(wǎng)絡(luò)課程“AI智能網(wǎng)絡(luò)課程”的配套教材。全書共10章,主要內(nèi)容:緒論、知識表示、搜索原理、推理技術(shù)、機器學(xué)習(xí)、規(guī)劃系統(tǒng)、專家系統(tǒng)、自然語言理解、智能控制、人工智能程序設(shè)計。附錄中給出了人工智能網(wǎng)絡(luò)課程使用指南。本書可作為本科學(xué)校和高職高專學(xué)校計算機相關(guān)專業(yè)的“人工智能”課程教材或教學(xué)參考書,還
本書主要闡述人工智能問題求解方法的一般性原理和基本思想。主要內(nèi)容有:一般的搜索問題包括盲目搜索和啟發(fā)式搜索等;與或圖搜索,包括AO算法和博亦樹搜索等;謂詞邏輯以及基于歸結(jié)的定理證明方法;知識表示,包括產(chǎn)生式方法、語義網(wǎng)絡(luò)、框架等;不確定性推理方法,包括貝葉斯方法、證據(jù)理論和確定性方法等;機器學(xué)習(xí),包括實例學(xué)習(xí)、解釋學(xué)習(xí)
《人工智能原理與方法》較全面地介紹了人工智能的基本理論、方法及其應(yīng)用技術(shù)。全書共12章,可分為三大部分:第一部分包括第1章至第6章,論述了人工智能的三大技術(shù),即知識表示、推理及搜索,重點討論了不確定性的表示及處理技術(shù);第二部分包括第7章至第10章,著重討論了專家系統(tǒng)、機器學(xué)習(xí)、模式識別及智能決策支持系統(tǒng)等研究領(lǐng)域的有關(guān)