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；第二篇講述機器學習的概念與方法：包括概念學習、決策樹學習和學習規(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)濟系統(tǒng)，本書建立起統(tǒng)一的適應性系統(tǒng)的理論框架，展示了如何讓計算機程序自發(fā)進化的遺傳算法，進一步又用嚴格的數(shù)學定理揭示了算法背后的理論本質(zhì)。

本書對自然計算、機器學習、圖像自動理解與解譯三個前沿領(lǐng)域進行了詳細的論述。主要內(nèi)容包括進化計算、人工免疫系統(tǒng)、量子計算智能、多智能體系統(tǒng)、進化多目標優(yōu)化、核機器學習、流形學習與譜圖學習、集成學習、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。

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本書詳細介紹了智能計算中若干問題近年來的研究進展及其應用。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，將進化計算的思想引入神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，提出了進化的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)等基本觀點，指出了進化的模糊神經(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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本書介紹了C語言的相關(guān)知識，主要內(nèi)容包括：程序設(shè)計基礎(chǔ)、c語言概述、數(shù)據(jù)類型與表達式、c語言程序設(shè)計初步、數(shù)組、函數(shù)與變量、指針、結(jié)構(gòu)體、共用體與用戶自定義類型、預處理和文件等。為便于不具備其他高級語言和程序設(shè)計基礎(chǔ)知識的讀者自學，編者力求概念準確、編排合理、循序漸進、深入淺出、講解通俗，并且在介紹各章節(jié)內(nèi)容的過程中，

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本書共分10章。第1章～第6章主要講述計算機的基本組成原理，內(nèi)容包括計算機的基本組成、數(shù)制和碼制、指令系統(tǒng)、存儲系統(tǒng)、構(gòu)成整個計算機系統(tǒng)的中央處理器和輸入偷出系統(tǒng)；第7章～第9章講述計算機系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的基本知識，包括標量計算機、向量計算機、并行計算機和多處理機；第10章講述實驗儀和5個基本實驗要求。本書內(nèi)容充實、重點突出、