膜計(jì)算是自然計(jì)算領(lǐng)域新興的分支，旨在研究從生物細(xì)胞中抽象出的計(jì)算模型。全書(shū)共分6章，分別介紹膜計(jì)算概覽、基礎(chǔ)知識(shí)、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(jì)算的故障診斷方法和膜系統(tǒng)自動(dòng)設(shè)計(jì)，重點(diǎn)闡述膜計(jì)算的實(shí)際應(yīng)用。 《膜計(jì)算：理論與應(yīng)用》力圖闡明膜計(jì)算的基本概念和基本原理，旨在向國(guó)內(nèi)讀者介紹膜計(jì)算這一新興研究領(lǐng)

《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(dòng)對(duì)神經(jīng)信息產(chǎn)生與傳導(dǎo)的促進(jìn)機(jī)制。首先給出了單神經(jīng)元在噪聲與高頻擾動(dòng)情況下的各共振現(xiàn)象及其產(chǎn)生機(jī)制，在此基礎(chǔ)上，研究了神經(jīng)元構(gòu)成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的共振現(xiàn)象，給出了網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、神經(jīng)元突觸耦合類(lèi)型對(duì)網(wǎng)絡(luò)共振的影響。在前饋網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，研究了擾動(dòng)對(duì)信息傳導(dǎo)的促

本書(shū)以復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定性穩(wěn)定性研究為核心,并結(jié)合定量研究深入展開(kāi),形成容納復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)和多智能體系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性的研究脈絡(luò)。本書(shū)的特點(diǎn)是在動(dòng)力系統(tǒng)和穩(wěn)定性之間的關(guān)系上進(jìn)行了詳盡的闡述,傳統(tǒng)的動(dòng)力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和當(dāng)下的復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及多智能體之間的關(guān)系進(jìn)行闡述,揭示了大規(guī)模系統(tǒng)之間的演化關(guān)系。同時(shí),針對(duì)單穩(wěn)定性、多穩(wěn)定性、周期解和不變集

回顧人類(lèi)文明及其趨勢(shì)，顯現(xiàn)智能科學(xué)及相關(guān)學(xué)科的巨大的發(fā)展緣由和趨勢(shì)，論證整合研究的必要性和可能性，；通過(guò)介紹中國(guó)學(xué)界從人工智能到智能科學(xué)，進(jìn)而到高級(jí)智能科學(xué)研究的戰(zhàn)略移師歷程，看到科學(xué)發(fā)展的前沿；張開(kāi)智能的全景圖，呈現(xiàn)我們面臨的問(wèn)題的體量和難度，以及已有的探索結(jié)果；與國(guó)際上各種學(xué)術(shù)組織和流變的聯(lián)系，合力以及進(jìn)一步的趨勢(shì)

《生物信息學(xué)中的機(jī)器學(xué)習(xí)分析方法》針對(duì)生物信息學(xué)領(lǐng)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(luò)的分析和構(gòu)建以及蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)的分析等角度，系統(tǒng)介紹機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)及各種智能算法在生物信息學(xué)相關(guān)領(lǐng)域的應(yīng)用。機(jī)器學(xué)習(xí)在生物信息學(xué)領(lǐng)域的研究重心集中在觀測(cè)和探索生物現(xiàn)象，以及建立統(tǒng)一的形式化的模型對(duì)生物

《群體智能與多Agent系統(tǒng)交叉結(jié)合——理論、方法與應(yīng)用》是作者在人工智能領(lǐng)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(guó)內(nèi)外該研究方向發(fā)展現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，《群體智能與多Agent系統(tǒng)交叉結(jié)合——理論、方法與應(yīng)用》著重介紹作者在交叉結(jié)合群體智能、多Agent系統(tǒng)、多機(jī)器人協(xié)作等方面取得的研

通常一個(gè)用于解決復(fù)雜非線性問(wèn)題的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有大量的神經(jīng)元，并且它們之間的連接是非常復(fù)雜的。在實(shí)際中人們很難完全知道每個(gè)神經(jīng)元的狀態(tài)信息，因此對(duì)時(shí)滯遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)估計(jì)問(wèn)題的研究具有非常重要的意義�！稌r(shí)滯遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)估計(jì)理論與應(yīng)用》主要介紹有關(guān)時(shí)滯遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)估計(jì)理論和應(yīng)用的最新成果，運(yùn)用多種不同的

情感計(jì)算的目的是通過(guò)賦予計(jì)算機(jī)識(shí)別、理解、表達(dá)和適應(yīng)人的情感的能力來(lái)建立和諧的人機(jī)環(huán)境，并使計(jì)算機(jī)具有更高、更全面的智能。《智能科學(xué)技術(shù)著作叢書(shū)：人體生理信號(hào)的情感分析方法》結(jié)合國(guó)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(jì)算等概念的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)敘述人體生理信號(hào)的情感計(jì)算方法�！吨悄芸茖W(xué)技術(shù)著作叢書(shū)：人體生理信號(hào)

本書(shū)從基于密度的空間數(shù)據(jù)流聚類(lèi)、簇結(jié)構(gòu)挖掘、軌跡數(shù)據(jù)流在線聚類(lèi)及異常檢測(cè)四個(gè)方面，分析了現(xiàn)有數(shù)據(jù)流挖掘算法的挖掘效果、運(yùn)行效率、可伸縮性與參數(shù)敏感性等相關(guān)問(wèn)題，提出了一系列適用于海量時(shí)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(shù)的城市地下空間GIS系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)和構(gòu)建方法，改進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法、空間和非空間

本書(shū)緊緊圍繞物聯(lián)網(wǎng)中“感知層、傳輸層、應(yīng)用層”所涉及的三大類(lèi)技術(shù)架構(gòu)組成的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)知識(shí)體系安排教學(xué)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(biāo)準(zhǔn)化、關(guān)鍵技術(shù)以及主要應(yīng)用領(lǐng)域與發(fā)展；感知技術(shù)、射頻識(shí)別（RFID）技術(shù)原理及應(yīng)用；傳感器及無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)的基本知識(shí)及應(yīng)用；與物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的通信與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)；云計(jì)算及智能信息處

高級(jí)專(zhuān)家系統(tǒng):第二版介紹專(zhuān)家系統(tǒng)的理論基礎(chǔ)、設(shè)計(jì)技術(shù)及其應(yīng)用,共11章。高級(jí)專(zhuān)家系統(tǒng):概述專(zhuān)家系統(tǒng)定義、發(fā)展歷史、類(lèi)型、結(jié)構(gòu)和特點(diǎn)以及專(zhuān)家系統(tǒng)構(gòu)建的步驟;討論開(kāi)發(fā)專(zhuān)家系統(tǒng)時(shí)可能采用的人工智能的知識(shí)表示方法和搜索推理技術(shù);探討專(zhuān)家的解釋機(jī)制;研究基于規(guī)則專(zhuān)家系統(tǒng)、基于框架專(zhuān)家系統(tǒng)、基于模型專(zhuān)家系統(tǒng)、基于Web專(zhuān)家系統(tǒng)和實(shí)

《動(dòng)態(tài)信任多Agent量化建模與方法研究》是作者在人工智能領(lǐng)域中智能計(jì)算和多智能體系統(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(guó)內(nèi)外該研究方向發(fā)展現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，著重介紹作者在這一領(lǐng)域研究的新觀點(diǎn)、新思路和新成果，主要包括：智能Agent原理和體系結(jié)構(gòu)、知識(shí)表達(dá)、Agent學(xué)習(xí)、通信機(jī)制、多Agent系統(tǒng)組織、交互

《MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超級(jí)學(xué)習(xí)手冊(cè)》以新近推出的MATLABR2013a神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱為基礎(chǔ)，系統(tǒng)全面地介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各種概念和應(yīng)用。《MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超級(jí)學(xué)習(xí)手冊(cè)》按邏輯編排，自始至終采用實(shí)例描述；內(nèi)容完整且每章相對(duì)獨(dú)立，是一本不可多得的掌握MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)用書(shū)。 全書(shū)共分為16章，從MATLAB簡(jiǎn)

傳統(tǒng)的模糊決策方法無(wú)法解決復(fù)雜的不確定情境下的評(píng)估與優(yōu)化問(wèn)題。語(yǔ)言計(jì)算是近年來(lái)為描述模糊信息、建立模糊邏輯、處理模糊現(xiàn)象發(fā)展起來(lái)的一種新的信息處理和管理決策工具。多粒度語(yǔ)言為偏好的模糊決策已經(jīng)應(yīng)用于項(xiàng)目管理、投資評(píng)估中并取得成果。本文在深入研究基于擴(kuò)展原理和符號(hào)化方法的語(yǔ)言計(jì)算模型基礎(chǔ)上，重新給出多粒度語(yǔ)言的分類(lèi)。根據(jù)

粒計(jì)算是當(dāng)前計(jì)算智能研究領(lǐng)域中模擬人類(lèi)思維和解決復(fù)雜問(wèn)題的新方法，它涵蓋了所有有關(guān)粒度的理論、方法和技術(shù)，是研究復(fù)雜問(wèn)題求解、海量數(shù)據(jù)挖掘和不確定性信息處理等問(wèn)題的有力工具。經(jīng)過(guò)十多年的發(fā)展，在與多學(xué)科交叉研究的過(guò)程中，粒計(jì)算正逐步形成其特有的研究體系。本書(shū)介紹了粒計(jì)算及其不確定信息度量的理論與方法的最新進(jìn)展，內(nèi)容涉及

作為Web2.0的典型應(yīng)用之一，社會(huì)化標(biāo)簽具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，可以為Web知識(shí)推送提供十分有價(jià)值的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。本書(shū)借鑒數(shù)學(xué)領(lǐng)域的圖論、物理學(xué)領(lǐng)域的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)、社會(huì)學(xué)領(lǐng)域的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析、圖書(shū)情報(bào)學(xué)領(lǐng)域的信息計(jì)量，闡述了網(wǎng)絡(luò)分析的基本原理，進(jìn)而建立基于共現(xiàn)分析的社會(huì)化標(biāo)簽網(wǎng)絡(luò)和基于社會(huì)化標(biāo)簽的潛在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)。然后，分別構(gòu)建基于用戶層

粒計(jì)算是人工智能領(lǐng)域中的一種新理念和新方法，它覆蓋了所有有關(guān)粒度的理論、方法和技術(shù)，是研究復(fù)雜問(wèn)題求解、海量數(shù)據(jù)挖掘和模糊信息處理等問(wèn)題的有力工具。從粒計(jì)算的觀點(diǎn)看，在認(rèn)知過(guò)程中，人們對(duì)問(wèn)題的分析與求解都具有粒度性，既與認(rèn)知主體的主觀局限有關(guān)，也與觀測(cè)工具等很多客觀因素有關(guān)。粒計(jì)算理論模型中的粒的合成與分解以及問(wèn)題求解

計(jì)算智能是借助現(xiàn)代計(jì)算工具通過(guò)模擬人的智能來(lái)求解問(wèn)題(或處理信息)的理論與方法，它是人工智能的深化與發(fā)展，也是當(dāng)前人工智能技術(shù)的重要組成部分。計(jì)算智能的理論和方法是信息科學(xué)、生命科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)等不同學(xué)科相互交叉、相互滲透、相互促進(jìn)而產(chǎn)生的一門(mén)新的學(xué)科�！队�(jì)算智能理論與方法》的主要內(nèi)容包括進(jìn)化計(jì)算方法及其應(yīng)用、人工免疫系

本書(shū)主要是通過(guò)分析機(jī)器學(xué)習(xí)的研究前沿及其兩大核心問(wèn)題——“機(jī)器學(xué)習(xí)的可能實(shí)現(xiàn)路徑”和“機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)現(xiàn)功能”對(duì)這些問(wèn)題展開(kāi)討論。

《前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析與設(shè)計(jì)》系統(tǒng)地論述了前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要理論、設(shè)計(jì)基礎(chǔ)及應(yīng)用實(shí)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(duì)象，理解和熟悉它的基本原理和主要應(yīng)用，掌握它的結(jié)構(gòu)模型和設(shè)計(jì)應(yīng)用方法，特別是前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)學(xué)習(xí)算法和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方法，為深入研究和應(yīng)用開(kāi)發(fā)打下基礎(chǔ)。為了便于讀者理解，書(shū)中盡量避免煩瑣的數(shù)學(xué)推導(dǎo)，加強(qiáng)