《新型神經(jīng)網(wǎng)絡及其英文SCI論文評審論辯》以作者多年在神經(jīng)網(wǎng)絡理論與應用方面的研究成果為線索，介紹了SCI期刊論文投稿、論辯與發(fā)表方面的具體事項和相關技巧，對指導研究者進行SCI論文投稿具有重要的參考價值�！缎滦蜕窠�(jīng)網(wǎng)絡及其英文SCI論文評審論辯》闡述了三類新型神經(jīng)網(wǎng)絡(連續(xù)ZNN、離散ZNN、WASD神經(jīng)網(wǎng)絡)的研究

時滯神經(jīng)網(wǎng)絡動力學是神經(jīng)網(wǎng)絡與動力系統(tǒng)交叉結(jié)合的一門新型學科，《時滯型神經(jīng)網(wǎng)絡動力學分析及在電力系統(tǒng)中的應用》較詳細地介紹了若干具有不同實際背景和應用功能的時滯型神經(jīng)網(wǎng)絡的模型及有關基本概念，通過對國內(nèi)外大量文獻資料進行精心篩選與組織，較系統(tǒng)地介紹了國內(nèi)外學者關于時滯型神經(jīng)網(wǎng)絡動力學研究的一些優(yōu)秀成果并將其付諸于電力系

《混合神經(jīng)網(wǎng)絡技術（第二版）》在論述神經(jīng)網(wǎng)絡基本概念和基本原理的基礎上，重點介紹混合神經(jīng)網(wǎng)絡技術，同時，介紹各種混合神經(jīng)網(wǎng)絡技術在電磁建模和優(yōu)化問題中的應用。《混合神經(jīng)網(wǎng)絡技術（第二版）》共11章，內(nèi)容主要包括神經(jīng)網(wǎng)絡的基本概念、基礎知識、BP神經(jīng)網(wǎng)絡、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡、Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡、粒子群神經(jīng)網(wǎng)絡、模糊神經(jīng)

《語義網(wǎng)技術體系》簡要回顧萬維網(wǎng)的發(fā)展歷史及體系結(jié)構(gòu),系統(tǒng)介紹語義網(wǎng)的基本理念及技術體系,包括RDF數(shù)據(jù)、Web本體、語義網(wǎng)推理技術和RDF數(shù)據(jù)查詢技術等方面的基本概念和前沿研究;詳細闡述語義網(wǎng)應用中的基礎技術,包括語義網(wǎng)搜索技術、語義網(wǎng)本體匹配技術和語義網(wǎng)瀏覽技術,并介紹作者在語義網(wǎng)搜索、語義網(wǎng)本體匹配和語義網(wǎng)瀏覽方

作為知識獲取和數(shù)據(jù)挖掘的重要工具，粒計算是在解決大規(guī)模復雜問題時模擬人類思維問題自然模式的一種全新理論、技術和方法。全書以包含度在各種信息系統(tǒng)的實踐應用為主線，系統(tǒng)深入地介紹了基于包含度的粒計算方法與應用的研究成果。全書共分10章，著重闡述了包含度在粗糙近似集、直覺模糊集、變精度序信息系統(tǒng)、區(qū)間值模糊粗糙集、結(jié)構(gòu)粗糙集

從本書所呈現(xiàn)的研究結(jié)果看，我們的語義資源建設工作具有較強的科學性和先進性，觀點鮮明、論據(jù)翔實、結(jié)論可靠。其研究結(jié)果可以作為信息抽取、機器翻譯、事件識別、情感分析等計算機應用的基礎資源和關鍵技術。本書是學習或從事人工智能、自然語言理解、機器翻譯、情報學、語義學等相關專業(yè)碩士、博士研究生或高年級本科生的教材或教學參考書，也

《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

《網(wǎng)絡安全與“免疫軟件人”應用》在介紹網(wǎng)絡安全基礎知、基本理論、典型防御技術以及免疫網(wǎng)絡系統(tǒng)等內(nèi)容的基礎上提出“免疫軟件人”的概念及理論體系并將“免疫軟件人”應用到網(wǎng)絡信息安全領域構(gòu)建基于多“免疫軟件人”聯(lián)盟的網(wǎng)絡安全系統(tǒng)設計基于“免疫軟件人”特性的檢測器生成模型及算法并從理論和應用層面對模型及算法進行分析和驗證。

《智能方法及應用》主要總結(jié)了目前比較常見的智能方法包括模糊計算、粗糙集與粒計算、群智能、神經(jīng)網(wǎng)絡、進化計算、人工免疫系統(tǒng)等，并從方法、模型和應用等三方面進行了闡述。重點討論了智能挖掘分析方法、智能融合與優(yōu)化方法以及智能方法在信息檢索、推薦系統(tǒng)、觀點挖掘、隧道監(jiān)控、綠色計算等方面的典型應用。通過理論研究和具體實驗分析，對

《信息科學技術學術著作叢書：煙花算法引論》包括群體智能優(yōu)化方法研究現(xiàn)狀及其煙花算法產(chǎn)生的動機和契機，基本煙花算法及其與現(xiàn)有典型群體智能優(yōu)化方法的比較，煙花算法的收斂性分析，煙花算法的各種改進算法，離散型煙花算法，混合性煙花算法，求解多目標優(yōu)化問題的煙花算法，煙花算法的典型應用，以及煙花算法的未來發(fā)展。其中重點介紹煙花算

膜計算是自然計算領域新興的分支，旨在研究從生物細胞中抽象出的計算模型。全書共分6章，分別介紹膜計算概覽、基礎知識、膜控制器及數(shù)據(jù)處理膜系統(tǒng)、膜優(yōu)化方法、基于膜計算的故障診斷方法和膜系統(tǒng)自動設計，重點闡述膜計算的實際應用。 《膜計算：理論與應用》力圖闡明膜計算的基本概念和基本原理，旨在向國內(nèi)讀者介紹膜計算這一新興研究領

《神經(jīng)系統(tǒng)共振分析》主要介紹神經(jīng)系統(tǒng)中普遍存在的噪聲背景以及高頻擾動對神經(jīng)信息產(chǎn)生與傳導的促進機制。首先給出了單神經(jīng)元在噪聲與高頻擾動情況下的各共振現(xiàn)象及其產(chǎn)生機制，在此基礎上，研究了神經(jīng)元構(gòu)成的復雜網(wǎng)絡中的共振現(xiàn)象，給出了網(wǎng)絡的拓撲結(jié)構(gòu)、神經(jīng)元突觸耦合類型對網(wǎng)絡共振的影響。在前饋網(wǎng)絡的基礎上，研究了擾動對信息傳導的促

本書以復雜神經(jīng)網(wǎng)絡定性穩(wěn)定性研究為核心,并結(jié)合定量研究深入展開,形成容納復雜網(wǎng)絡和多智能體系統(tǒng)的動態(tài)特性的研究脈絡。本書的特點是在動力系統(tǒng)和穩(wěn)定性之間的關系上進行了詳盡的闡述,傳統(tǒng)的動力神經(jīng)網(wǎng)絡和當下的復雜神經(jīng)網(wǎng)絡及多智能體之間的關系進行闡述,揭示了大規(guī)模系統(tǒng)之間的演化關系。同時,針對單穩(wěn)定性、多穩(wěn)定性、周期解和不變集

回顧人類文明及其趨勢，顯現(xiàn)智能科學及相關學科的巨大的發(fā)展緣由和趨勢，論證整合研究的必要性和可能性，；通過介紹中國學界從人工智能到智能科學，進而到高級智能科學研究的戰(zhàn)略移師歷程，看到科學發(fā)展的前沿；張開智能的全景圖，呈現(xiàn)我們面臨的問題的體量和難度，以及已有的探索結(jié)果；與國際上各種學術組織和流變的聯(lián)系，合力以及進一步的趨勢

《生物信息學中的機器學習分析方法》針對生物信息學領域中海量的生物數(shù)據(jù)，分別從微陣列數(shù)據(jù)的分析和處理、基因調(diào)控網(wǎng)絡的分析和構(gòu)建以及蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡的分析等角度，系統(tǒng)介紹機器學習、統(tǒng)計學習及各種智能算法在生物信息學相關領域的應用。機器學習在生物信息學領域的研究重心集中在觀測和探索生物現(xiàn)象，以及建立統(tǒng)一的形式化的模型對生物

《群體智能與多Agent系統(tǒng)交叉結(jié)合——理論、方法與應用》是作者在人工智能領域中群體智能和多Agent系統(tǒng)研究方向上近幾年研究成果的系統(tǒng)總結(jié)。在總結(jié)目前國內(nèi)外該研究方向發(fā)展現(xiàn)狀的基礎上，《群體智能與多Agent系統(tǒng)交叉結(jié)合——理論、方法與應用》著重介紹作者在交叉結(jié)合群體智能、多Agent系統(tǒng)、多機器人協(xié)作等方面取得的研

通常一個用于解決復雜非線性問題的人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型具有大量的神經(jīng)元，并且它們之間的連接是非常復雜的。在實際中人們很難完全知道每個神經(jīng)元的狀態(tài)信息，因此對時滯遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡的狀態(tài)估計問題的研究具有非常重要的意義�！稌r滯遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡的狀態(tài)估計理論與應用》主要介紹有關時滯遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡的狀態(tài)估計理論和應用的最新成果，運用多種不同的

情感計算的目的是通過賦予計算機識別、理解、表達和適應人的情感的能力來建立和諧的人機環(huán)境，并使計算機具有更高、更全面的智能�！吨悄芸茖W技術著作叢書：人體生理信號的情感分析方法》結(jié)合國內(nèi)外研究和課題組研究的工作情況，在介紹情感和情感計算等概念的基礎上，重點敘述人體生理信號的情感計算方法。《智能科學技術著作叢書：人體生理信號

本書從基于密度的空間數(shù)據(jù)流聚類、簇結(jié)構(gòu)挖掘、軌跡數(shù)據(jù)流在線聚類及異常檢測四個方面，分析了現(xiàn)有數(shù)據(jù)流挖掘算法的挖掘效果、運行效率、可伸縮性與參數(shù)敏感性等相關問題，提出了一系列適用于海量時空數(shù)據(jù)流在線分析的方法與處理框架。然后基于可視化數(shù)據(jù)挖掘技術的城市地下空間GIS系統(tǒng)的關鍵技術和構(gòu)建方法，改進機器學習算法、空間和非空間

本書緊緊圍繞物聯(lián)網(wǎng)中“感知層、傳輸層、應用層”所涉及的三大類技術架構(gòu)組成的物聯(lián)網(wǎng)技術知識體系安排教學內(nèi)容。主要內(nèi)容包括：物聯(lián)網(wǎng)的基本概念、體系結(jié)構(gòu)、標準化、關鍵技術以及主要應用領域與發(fā)展；感知技術、射頻識別（RFID）技術原理及應用；傳感器及無線傳感網(wǎng)絡的基本知識及應用；與物聯(lián)網(wǎng)相關的通信與網(wǎng)絡技術；云計算及智能信息處