智能信息處理與應用

前言

智能信息處理涉及信息學科的諸多領域，是現(xiàn)代信號處理、人工神經(jīng)網(wǎng)絡、模糊系統(tǒng)理論、進化計算，以及人工智能等理論和方法的綜合應用，它是計算機科學中的前沿交叉學科，也是應用導向的綜合性學科。“智能信息處理”的前身是以人工神經(jīng)網(wǎng)絡、進化計算和模糊系統(tǒng)為代表的“軟計算”，它興起于20世紀90年代后期。由于“軟計算”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術界的重視，并且在模式識別、機器學習、決策支持、過程控制、故障診斷、預測建模等許多科學與工程領域得到了成功應用。進入21世紀后，人們逐漸用“智能信息處理”一詞來表述“軟計算”及其應用。近年來，以人臉識別和說話人識別為代表的生物認證成了智能信息處理應用領域的一個研究熱點。在各種利用人體生物特征進行身份識別的方法中，人臉識別以其直接、友好、方便的特點得到了越來越多的重視。同時，由于利用人臉來進行識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)，也使人臉識別具有了其他識別方法無法比擬的有效性、適應性和靈活性。說話人識別技術是從語音波形中提取信息反應說話人的個性特征的，通過對語音個性特征參數(shù)的建模和識別，從而確定或鑒別說話人的身份。說話人識別具有不會被遺失和忘記、無須記憶、使用方便等特點。另外，由于語音信號采集方便，系統(tǒng)集成成本低，使說話人識別具有廣泛的應用前景。無論是人臉識別還是說話人識別，其在經(jīng)濟、安全、社會保障、犯罪、軍事等領域都有著巨大的潛在應用價值。從2005年起，作者先后承擔了多項相關的科研項目，對智能信息處理的一些理論和應用進行了研究和探索。我們的寫作初衷就是結合自己的研究成果，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、支持向量機、遺傳算法、群體智能、人工免疫、量子算法、信息融合技術等當前智能信息處理領域內(nèi)的一些經(jīng)典理論和新方法，以及智能信息處理技術在人臉識別和說話人識別中的應用。本書是作者多年來在從事該領域研究工作的基礎上，參閱了國內(nèi)外有關文獻資料，結合作者的科研成果和學習心得，經(jīng)過反復修改而成的。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、孫向風等研究生為本書的編寫做出了許多貢獻，對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科的諸多領域。本書從理論方法和實踐技術角度，論述了智能信息處理技術的主要概念、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、支持向量機、遺傳算法、群體智能、人工免疫、量子算法、信息融合技術，以及智能信息處理技術在人臉識別和說話人識別中的應用。    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)與應用的工程技術人員閱讀，也可作為研究生的相關課程或專題的參考書。

書籍目錄

第1章  不確定性信息處理  1.1  知識的不確定性    1.1.1  隨機性    1.1.2  模糊性    1.1.3  自然語言中的不確定性    1.1.4  常識的不確定性    1.1.5  知識的其他不確定性  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    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  挖掘不確定知識的方法  1.5  小結  參考文獻  ……第2章  模糊集與粗糙集理論第3章  人工神經(jīng)網(wǎng)絡第4章  支持向量機第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  信息融合技術第10章  人臉識別技術第11章  說話人識別

章節(jié)摘錄

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《智能信息處理與應用》由電子工業(yè)出版社出版。

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