智慧型計算與信息處理

內容簡介

《智慧型計算與信息處理》立足於實際工程套用需求，較為全面、系統地介紹了智慧型計算與信息處理的基本概念、發展現狀、主要方法和基本套用。全書共分6章，以作者多年來在智慧型計算與信息處理領域的教學工作、科研成果為基礎，全面討論了知識與信息的表示、人工神經網路、不確定信息處理、群智慧型算法、雲計算和大數據等內容。

《智慧型計算與信息處理》可作為高等院校相關專業的教學用書和學習參考讀物，也可供相關領域的科研工作者和工程技術人員參考使用。

圖書目錄

第1章智慧型計算與信息處理概述

1．1 智慧型計算與信息處理

1．2 產生和發展

1．3 主要研究內容

1．3．1 人工神經網路信息處理

1．3．2 模糊信息處理

1．3．3 可拓信息處理

1．3．4 粗糙集信息處理

1．3．5 群智慧型信息處理

1．3．6 雲信息處理

參考文獻

第2章知識與信息的表示

2．1 基本概念

2．1．1 知識、信息和數據

2．1．2 知識的特點

2．1．3 知識的表示

2．2 信息的表示

2．2．1 文本的表示

2．2．2 圖像的表示

2．2．3 聲音的表示

2．3 知識的表示方法

2．3．1 一階謂詞邏輯表示法

2．3．2 產生式表示法

2．3．3 框架表示法

2．3．4 語義網路表示法

2．3．5 腳本表示法

2．3．6 面向對象表示法

2．3．7 狀態空間表示法

2．3．8 與／或樹表示

2．3．9 過程表示法

2．4 知識的語言實現

參考文獻

第3章人工神經網路信息處理

3．1 概述與基本概念

3．1．1 人工神經元模型

3．1．2 人工神經網路模型

3．2 感知機模型

3．3 BP神經網路模型

3．4 受限玻耳茲曼機

3．5 循環神經網路

3．6 生成對抗網路

3．6．1 簡介

3．6．2 GAN的改進

3．6．3 生成對抗網路在Mnist數據集上的套用

參考文獻

第4章不確定信息處理

4．1 模糊信息處理

4．1．1 概述與基本原理

4．1．2 模糊推理

4．1．3 主要套用

4．2 可拓信息處理

4．2．1 簡介

4．2．2 可拓理論

4．2．3 主要套用

4．3 粗糙集信息處理

4．3．1 粗糙集理論的發展概述

智慧型計算與信息處理

基本介紹

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