智能信息處理與應(yīng)用

前言

智能信息處理涉及信息學(xué)科的諸多領(lǐng)域，是現(xiàn)代信號(hào)處理、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊系統(tǒng)理論、進(jìn)化計(jì)算，以及人工智能等理論和方法的綜合應(yīng)用，它是計(jì)算機(jī)科學(xué)中的前沿交叉學(xué)科，也是應(yīng)用導(dǎo)向的綜合性學(xué)科?！爸悄苄畔⑻幚怼钡那吧硎且匀斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)、進(jìn)化計(jì)算和模糊系統(tǒng)為代表的“軟計(jì)算”，它興起于20世紀(jì)90年代后期。由于“軟計(jì)算”方法可以有效地分析和處理不完備信息，因此它的理論日益受到國際學(xué)術(shù)界的重視，并且在模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、決策支持、過程控制、故障診斷、預(yù)測(cè)建模等許多科學(xué)與工程領(lǐng)域得到了成功應(yīng)用。進(jìn)入21世紀(jì)后，人們逐漸用“智能信息處理”一詞來表述“軟計(jì)算”及其應(yīng)用。近年來，以人臉識(shí)別和說話人識(shí)別為代表的生物認(rèn)證成了智能信息處理應(yīng)用領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。在各種利用人體生物特征進(jìn)行身份識(shí)別的方法中，人臉識(shí)別以其直接、友好、方便的特點(diǎn)得到了越來越多的重視。同時(shí)，由于利用人臉來進(jìn)行識(shí)別可以將其他方法無法獲得的人物表情和心理特征考慮在內(nèi)，也使人臉識(shí)別具有了其他識(shí)別方法無法比擬的有效性、適應(yīng)性和靈活性。說話人識(shí)別技術(shù)是從語音波形中提取信息反應(yīng)說話人的個(gè)性特征的，通過對(duì)語音個(gè)性特征參數(shù)的建模和識(shí)別，從而確定或鑒別說話人的身份。說話人識(shí)別具有不會(huì)被遺失和忘記、無須記憶、使用方便等特點(diǎn)。另外，由于語音信號(hào)采集方便，系統(tǒng)集成成本低，使說話人識(shí)別具有廣泛的應(yīng)用前景。無論是人臉識(shí)別還是說話人識(shí)別，其在經(jīng)濟(jì)、安全、社會(huì)保障、犯罪、軍事等領(lǐng)域都有著巨大的潛在應(yīng)用價(jià)值。從2005年起，作者先后承擔(dān)了多項(xiàng)相關(guān)的科研項(xiàng)目，對(duì)智能信息處理的一些理論和應(yīng)用進(jìn)行了研究和探索。我們的寫作初衷就是結(jié)合自己的研究成果，反映出智能信息處理中的一些新方法、新應(yīng)用。全書共11章，包括不確定性信息處理、模糊集與粗糙集理論、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、遺傳算法、群體智能、人工免疫、量子算法、信息融合技術(shù)等當(dāng)前智能信息處理領(lǐng)域內(nèi)的一些經(jīng)典理論和新方法，以及智能信息處理技術(shù)在人臉識(shí)別和說話人識(shí)別中的應(yīng)用。本書是作者多年來在從事該領(lǐng)域研究工作的基礎(chǔ)上，參閱了國內(nèi)外有關(guān)文獻(xiàn)資料，結(jié)合作者的科研成果和學(xué)習(xí)心得，經(jīng)過反復(fù)修改而成的。本書第3、4、9、10、11章由李明執(zhí)筆，第1、5、6、7、8章由王燕執(zhí)筆，第2章由年福忠執(zhí)筆。張亞芬、郝元宏、邢玉娟、李偉娟、孫向風(fēng)等研究生為本書的編寫做出了許多貢獻(xiàn)，對(duì)他們的工作表示感謝。

內(nèi)容概要

智能信息處理涉及信息學(xué)科的諸多領(lǐng)域。本書從理論方法和實(shí)踐技術(shù)角度，論述了智能信息處理技術(shù)的主要概念、基本原理、典型方法及新的發(fā)展。本書共11章，包括不確定性信息處理、模糊集與粗糙集理論、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、遺傳算法、群體智能、人工免疫、量子算法、信息融合技術(shù)，以及智能信息處理技術(shù)在人臉識(shí)別和說話人識(shí)別中的應(yīng)用。    本書適合從事智能信息處理研究的科研人員和智能系統(tǒng)開發(fā)與應(yīng)用的工程技術(shù)人員閱讀，也可作為研究生的相關(guān)課程或?qū)ｎ}的參考書。

書籍目錄

第1章  不確定性信息處理  1.1  知識(shí)的不確定性    1.1.1  隨機(jī)性    1.1.2  模糊性    1.1.3  自然語言中的不確定性    1.1.4  常識(shí)的不確定性    1.1.5  知識(shí)的其他不確定性  1.2  不確定性的度量方法    1.2.1  概率度量和貝葉斯公式    1.2.2  模糊度量及性質(zhì)    1.2.3  其他度量方法  1.3  不確定性推理方法    1.3.1  主觀貝葉斯推理    1.3.2  模糊邏輯推理    1.3.3  證據(jù)理論  1.4  挖掘不確定知識(shí)的方法  1.5  小結(jié)  參考文獻(xiàn)  ……第2章  模糊集與粗糙集理論第3章  人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)第4章  支持向量機(jī)第5章  遺傳算法第6章  群體智能第7章  人工免疫第8章  量子算法第9章  信息融合技術(shù)第10章  人臉識(shí)別技術(shù)第11章  說話人識(shí)別

章節(jié)摘錄

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《智能信息處理與應(yīng)用》由電子工業(yè)出版社出版。

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