神經(jīng)計算智能基礎(chǔ)原理·方法

內(nèi)容概要

本書面向21世紀(jì)智能科學(xué)發(fā)展的需要，首次在神經(jīng)計算智能的領(lǐng)域內(nèi)，仿效人類大腦高級智能活動的特征將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯技術(shù)和進(jìn)化計算等多種智能信息處理方法有機(jī)地綜合在一起，為今后研究開發(fā)具有高度智能的神經(jīng)計算機(jī)奠定基礎(chǔ)。    全書共分八章，內(nèi)容包括：智能科學(xué)發(fā)展概論；智能的生物特生與本質(zhì)；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；模糊邏輯基礎(chǔ)；聯(lián)想記憶與編碼；進(jìn)化計算；混沌與分形；模糊神經(jīng)計算智能系統(tǒng)。    本書適合于從事計算機(jī)科學(xué)、人工智能、自動控制、信息工程、認(rèn)知科學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)和神經(jīng)生理學(xué)等專業(yè)領(lǐng)域研究的廣大科技人員閱讀，也可作為高等學(xué)校相關(guān)專業(yè)的研究生、高年級大學(xué)生以及對探索智能奧秘感興趣的讀者參考使用。

作者簡介

靳蕃，湖南長沙市人，西南交通大學(xué)教授、博士生導(dǎo)師、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與信息技術(shù)研究所所長。1980年至1982年以訪問學(xué)者身份工作于德國Braunschweig技術(shù)大學(xué)信息系統(tǒng)研究所?；貒笾铝τ谟嬎銠C(jī)信息編碼和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的科研教學(xué)工作。先后多次去英、美、日等國家和香港地區(qū)講學(xué)及學(xué)術(shù)訪問，寫成專著5部，發(fā)表學(xué)術(shù)論文200余篇，獲國家級有突出貢獻(xiàn)專家、全國優(yōu)秀教育工作者和全國五一勞動獎?wù)碌榷喾N獎勵。

書籍目錄

第一章 智能科學(xué)發(fā)展概述  1.1 智能的探索  1.2 智能的涵義  1.3 電腦的發(fā)展歷程  1.4 傳統(tǒng)AI的成就與局了性  1.5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷程與反思  1.6 智能科學(xué)的相關(guān)技術(shù)   1.7 智能科學(xué)中的若干哲學(xué)問題  1.8 智能科學(xué)發(fā)展展望 第二章 智能的生物特征與本質(zhì)  2.1 腦的哲學(xué)思考   2.2 腦的結(jié)構(gòu)與功能  2.3 視覺系統(tǒng)的剖析  2.4 記憶與遺忘   2.5 意識與思維  2.6 生物智能系統(tǒng)的啟示第三章 代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)   3.1 人工神經(jīng)元  3.2 感知機(jī)  3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)機(jī)制  3.4 前饋型BP網(wǎng)絡(luò)   3.5 反饋型Hopfield網(wǎng)絡(luò)   3.6 Kohonen自組織網(wǎng)絡(luò)   3.7 幾類特殊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第四章 模糊邏輯基礎(chǔ)   4.1 智能的模糊特征  4.2 模糊集合的基本概念  4.3 隸屬函數(shù)  4.4 模糊區(qū)間與模糊中心  4.5 訂合與經(jīng)典集合的聯(lián)系  4.6 模糊矩陣與模糊關(guān)系   4.7 模糊控制 第五章 聯(lián)想記憶與編碼  5.1 聯(lián)想與智能   5.2 聯(lián)想網(wǎng)絡(luò)   5.3 聯(lián)想學(xué)習(xí)  5.4 模糊聯(lián)想記憶  5.5 穩(wěn)定吸引子與編碼第六章 進(jìn)化計算   6.1 生物進(jìn)化的啟示  6.2 進(jìn)化計算的種類  6.3 遺傳算法的原理方法  6.4 遺傳算法求解TSP  6.5 遺傳算法的其他應(yīng)用   6.6 進(jìn)化計算的評價第七章 混沌與分形  7.1 混沌現(xiàn)象與混沌學(xué)  7.2 混沌神經(jīng)元模型   7.3 生命的節(jié)律  7.4 分形  7.5 混沌與分形的應(yīng)用 第八章 模糊神經(jīng)計算智能系統(tǒng)  8.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊技術(shù)的融合  8.2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)   8.3 模糊神經(jīng)計算智能系統(tǒng)組成  8.4 特征的選擇提取與排序  8.5 學(xué)習(xí)樣本  8.6 FNN的體系結(jié)構(gòu)   8.7 計算智能的滿意輸出原理和方法   8.8 計算智能在未來世紀(jì)中的發(fā)展 參考文獻(xiàn)

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