測(cè)試智能信息處理

內(nèi)容概要

智能計(jì)算是測(cè)試智能信息處理的核心技術(shù)，是目前多學(xué)科研究和應(yīng)用的熱點(diǎn)，涉及測(cè)試技術(shù)、電子技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、控制技術(shù)等，具有廣泛的應(yīng)用前景。測(cè)量技術(shù)是信息處理的關(guān)鍵和基礎(chǔ)。本書(shū)介紹了測(cè)試系統(tǒng)的組成、特點(diǎn)以及信號(hào)測(cè)量處理的過(guò)程，給出了數(shù)據(jù)融合的基本方法，重點(diǎn)介紹了測(cè)試智能計(jì)算的基礎(chǔ)理論和方法。具體內(nèi)容包括測(cè)試系統(tǒng)的組成和信息獲取的過(guò)程、智能計(jì)算的產(chǎn)生和發(fā)展、數(shù)據(jù)融合的基本原理；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算的基礎(chǔ)、神經(jīng)計(jì)算的基本方法、神經(jīng)計(jì)算的實(shí)現(xiàn)技術(shù)和支持向量機(jī)；模糊計(jì)算中的模糊邏輯與模糊推理、模糊計(jì)算應(yīng)用和粗糙集；進(jìn)化計(jì)算中的遺傳算法、粒群智能、蟻群智能等方法和實(shí)例?！　”緯?shū)可作為測(cè)控技術(shù)、電子科學(xué)技術(shù)、計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)、電氣工程、控制技術(shù)、信息通信技術(shù)、機(jī)械電子工程等專(zhuān)業(yè)的研究生、高年級(jí)本科生的教材和參考書(shū)，也可供相關(guān)工程技術(shù)人員和科技工作者作為專(zhuān)業(yè)參考書(shū)。

書(shū)籍目錄

第1篇　緒論　1　測(cè)試智能信息處理概述　　1.1　測(cè)試智能信息處理的產(chǎn)生及發(fā)展　　　1.1.1　測(cè)試系統(tǒng)的組成與特點(diǎn)　　　1.1.2　智能計(jì)算的產(chǎn)生與發(fā)展　　1.2　智能信息處理的主要技術(shù)　　　1.2.1　神經(jīng)計(jì)算技術(shù)　　　1.2.2　模糊計(jì)算技術(shù)　　　1.2.3　進(jìn)化計(jì)算技術(shù)　　1.3　智能技術(shù)的綜合集成　　　1.3.1　模糊系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合　　　1.3.2　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法結(jié)合　　　1.3.3　模糊技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法綜合集成　　　1.3.4　智能計(jì)算展望　　參考文獻(xiàn)　2　數(shù)據(jù)融合與信息處理　　2.1　多傳感器數(shù)據(jù)融合概述　　2.2　多傳感器數(shù)據(jù)融合的基本原理　　　2.2.1　多傳感器數(shù)據(jù)融合的目的　　　2.2.2　多傳感器數(shù)據(jù)融合的層次與結(jié)構(gòu)　　　2.2.3　數(shù)據(jù)融合中的檢測(cè)、分類(lèi)與識(shí)別算法　　　2.2.4　典型的數(shù)據(jù)融合方法　　　2.2.5　多傳感器數(shù)據(jù)融合方法的特點(diǎn)　　2.3　分布式自適應(yīng)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)融合方法　　　2.3.1　測(cè)量模型與方法簡(jiǎn)述　　　2.3.2　測(cè)量數(shù)據(jù)范圍的推導(dǎo)　　　2.3.3　最優(yōu)范圍的確定　　2.4　小結(jié)　　參考文獻(xiàn)第2篇　神經(jīng)計(jì)算　3　神經(jīng)計(jì)算基礎(chǔ)　　3.1　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)　　　3.1.1　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的提出　　　3.1.2　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)　　　3.1.3　歷史回顧　　　3.1.4　生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　　　3.1.5　人工神經(jīng)元　　　3.1.6　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)涮匦浴　　?.1.7　存儲(chǔ)與映射　　　3.1.8　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練　　3.2　感知器　　　3.2.1　感知器與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的早期發(fā)展　　　3.2.2　感知器的學(xué)習(xí)算法　　　3.2.3　線性不可分問(wèn)題　　參考文獻(xiàn)　4　神經(jīng)計(jì)算基本方法　　4.1　BP網(wǎng)絡(luò)　　　4.1.1　BP網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介　　　4.1.2　基本BP算法　　　4.1.3　BP算法的實(shí)現(xiàn)　　　4.1.4　BP算法的理論基礎(chǔ)　　　4.1.5　兒個(gè)問(wèn)題的討論　　　……　5　神經(jīng)計(jì)算實(shí)現(xiàn)技術(shù)　6　支持向量機(jī)第3篇　模糊計(jì)算　7　模糊邏輯與模糊推理　8　模糊計(jì)算的應(yīng)用　9　粗糙集第4篇　進(jìn)化計(jì)算與群智能　10　遺傳算法　11　禁忌搜索算法　12　粒群智能　13　蟻群智能

編輯推薦

《清華大學(xué)測(cè)控技術(shù)與儀器系列教材·測(cè)試智能信息處理》可作為測(cè)控技術(shù)、電子科學(xué)技術(shù)、計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)、電氣工程、控制技術(shù)、信息通信技術(shù)、機(jī)械電子工程等專(zhuān)業(yè)的研究生、高年級(jí)本科生的教材和參考書(shū)，也可供相關(guān)工程技術(shù)人員和科技工作者作為專(zhuān)業(yè)參考書(shū)。

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