本書分別從網(wǎng)絡構造、基本原理、學習規(guī)則以及訓練過程和應用局限性幾個方面，通過多層次、多方面的分析與綜合，介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡中的各種典型網(wǎng)絡，以及各種不同神經(jīng)網(wǎng)絡之間在原理和特性等方面的不同點與相同點。
《人工智能教程學習指導與習題解析》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，《人工智能教程學習指導與習題解析》對《人工智能教程》各章中的學習要點和基本知識點進行了總結，并通過例題解析，講解人工智能習題的求解步驟和方法。對教材中的大多數(shù)習題都給出參考解答。全書共分10章，
《控制系統(tǒng)理論及應用進展（英文版）》匯集了眾多長期積極致力于控制系統(tǒng)理論及應用研究的學者的論文。這些學者絕大部分都來自于同一所母�！獡碛形迨贻x煌歷史的中國科學技術大學�！犊刂葡到y(tǒng)理論及應用進展（英文版）》的結集出版也是為了慶祝2008年中國科學技術大學五十周年華誕�！犊刂葡到y(tǒng)理論及應用進展（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、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。
USB2.0原理與工程開發(fā)（第2版）（含光盤）
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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，回顧了神經(jīng)元網(wǎng)絡、模糊邏輯及模糊神經(jīng)元網(wǎng)絡的最新研究發(fā)展，將進化計算的思想引入神經(jīng)元網(wǎng)絡，提出了進化的神經(jīng)元網(wǎng)絡等基本觀點，指出了進化的模糊神經(jīng)元網(wǎng)絡是智能系統(tǒng)的一個重要特征。主要內(nèi)容涉及模糊神經(jīng)元網(wǎng)絡模型的計算能力、模糊算子神
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