《MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超級(jí)學(xué)習(xí)手冊(cè)》以新近推出的MATLABR2013a神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱為基礎(chǔ)，系統(tǒng)全面地介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各種概念和應(yīng)用�！禡ATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超級(jí)學(xué)習(xí)手冊(cè)》按邏輯編排，自始至終采用實(shí)例描述；內(nèi)容完整且每章相對(duì)獨(dú)立，是一本不可多得的掌握MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)用書(shū)。 全書(shū)共分為16章，從MATLAB簡(jiǎn)

本書(shū)在全面總結(jié)國(guó)內(nèi)外的混合免疫智能算法及其應(yīng)用成果的基礎(chǔ)上，著重介紹作者在混合免疫智能算法理論及應(yīng)用這一領(lǐng)域的研究成果，主要包括競(jìng)爭(zhēng)合作性協(xié)同免疫進(jìn)化算法模型設(shè)計(jì)、算法分析與實(shí)驗(yàn)；免疫雙態(tài)粒子群計(jì)算模型構(gòu)建、算法分析與實(shí)驗(yàn)；免疫協(xié)同粒子群算法模型構(gòu)建、算法分析與實(shí)驗(yàn)；免疫蟻群自適應(yīng)融合算法設(shè)計(jì)及實(shí)驗(yàn)分析；以及混合免疫智

本書(shū)以模式識(shí)別領(lǐng)域的重要前沿課題核學(xué)習(xí)為研究對(duì)象，介紹了核自適應(yīng)學(xué)習(xí)及在人臉識(shí)別、醫(yī)學(xué)圖像分類和三維碎片分類等各個(gè)方面的應(yīng)用。主要包括基本原理、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、參數(shù)選擇、遞歸分析方法、函數(shù)構(gòu)造方法、判別分析方法、主成分分析方法及核自適應(yīng)學(xué)習(xí)機(jī)的典型應(yīng)用。本書(shū)可供計(jì)算機(jī)專業(yè)的本科生、研究生參考閱讀，旨在幫助讀者透徹理解和掌握模

傳統(tǒng)的模糊決策方法無(wú)法解決復(fù)雜的不確定情境下的評(píng)估與優(yōu)化問(wèn)題。語(yǔ)言計(jì)算是近年來(lái)為描述模糊信息、建立模糊邏輯、處理模糊現(xiàn)象發(fā)展起來(lái)的一種新的信息處理和管理決策工具。多粒度語(yǔ)言為偏好的模糊決策已經(jīng)應(yīng)用于項(xiàng)目管理、投資評(píng)估中并取得成果。本文在深入研究基于擴(kuò)展原理和符號(hào)化方法的語(yǔ)言計(jì)算模型基礎(chǔ)上，重新給出多粒度語(yǔ)言的分類。根據(jù)

粒計(jì)算是當(dāng)前計(jì)算智能研究領(lǐng)域中模擬人類思維和解決復(fù)雜問(wèn)題的新方法，它涵蓋了所有有關(guān)粒度的理論、方法和技術(shù)，是研究復(fù)雜問(wèn)題求解、海量數(shù)據(jù)挖掘和不確定性信息處理等問(wèn)題的有力工具。經(jīng)過(guò)十多年的發(fā)展，在與多學(xué)科交叉研究的過(guò)程中，粒計(jì)算正逐步形成其特有的研究體系。本書(shū)介紹了粒計(jì)算及其不確定信息度量的理論與方法的最新進(jìn)展，內(nèi)容涉及

人工免疫系統(tǒng)是模仿自然免疫系統(tǒng)功能的一種智能方法，是繼人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、進(jìn)化計(jì)算之后新的智能計(jì)算研究方向，是生命科學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)相交叉而形成的交叉學(xué)科研究熱點(diǎn)�！度斯っ庖咚惴ǜ倪M(jìn)及其應(yīng)用》是作者幾年來(lái)科研成果的總結(jié)。全書(shū)共分9章，主要內(nèi)容是在計(jì)算智能的基礎(chǔ)上，針對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、進(jìn)化計(jì)算和人工免疫系統(tǒng)進(jìn)行了理論研究和應(yīng)用研究

作為Web2.0的典型應(yīng)用之一，社會(huì)化標(biāo)簽具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，可以為Web知識(shí)推送提供十分有價(jià)值的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。本書(shū)借鑒數(shù)學(xué)領(lǐng)域的圖論、物理學(xué)領(lǐng)域的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)、社會(huì)學(xué)領(lǐng)域的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析、圖書(shū)情報(bào)學(xué)領(lǐng)域的信息計(jì)量，闡述了網(wǎng)絡(luò)分析的基本原理，進(jìn)而建立基于共現(xiàn)分析的社會(huì)化標(biāo)簽網(wǎng)絡(luò)和基于社會(huì)化標(biāo)簽的潛在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)。然后，分別構(gòu)建基于用戶層

粒計(jì)算是人工智能領(lǐng)域中的一種新理念和新方法，它覆蓋了所有有關(guān)粒度的理論、方法和技術(shù)，是研究復(fù)雜問(wèn)題求解、海量數(shù)據(jù)挖掘和模糊信息處理等問(wèn)題的有力工具。從粒計(jì)算的觀點(diǎn)看，在認(rèn)知過(guò)程中，人們對(duì)問(wèn)題的分析與求解都具有粒度性，既與認(rèn)知主體的主觀局限有關(guān)，也與觀測(cè)工具等很多客觀因素有關(guān)。粒計(jì)算理論模型中的粒的合成與分解以及問(wèn)題求解

計(jì)算智能是借助現(xiàn)代計(jì)算工具通過(guò)模擬人的智能來(lái)求解問(wèn)題(或處理信息)的理論與方法，它是人工智能的深化與發(fā)展，也是當(dāng)前人工智能技術(shù)的重要組成部分。計(jì)算智能的理論和方法是信息科學(xué)、生命科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)等不同學(xué)科相互交叉、相互滲透、相互促進(jìn)而產(chǎn)生的一門新的學(xué)科�！队�(jì)算智能理論與方法》的主要內(nèi)容包括進(jìn)化計(jì)算方法及其應(yīng)用、人工免疫系

本書(shū)主要是通過(guò)分析機(jī)器學(xué)習(xí)的研究前沿及其兩大核心問(wèn)題——“機(jī)器學(xué)習(xí)的可能實(shí)現(xiàn)路徑”和“機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)現(xiàn)功能”對(duì)這些問(wèn)題展開(kāi)討論。

《前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析與設(shè)計(jì)》系統(tǒng)地論述了前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要理論、設(shè)計(jì)基礎(chǔ)及應(yīng)用實(shí)例，旨在使讀者了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展背景和研究對(duì)象，理解和熟悉它的基本原理和主要應(yīng)用，掌握它的結(jié)構(gòu)模型和設(shè)計(jì)應(yīng)用方法，特別是前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)學(xué)習(xí)算法和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方法，為深入研究和應(yīng)用開(kāi)發(fā)打下基礎(chǔ)。為了便于讀者理解，書(shū)中盡量避免煩瑣的數(shù)學(xué)推導(dǎo)，加強(qiáng)

交互式遺傳算法將傳統(tǒng)的進(jìn)化機(jī)制與用戶的智能評(píng)價(jià)相結(jié)合，可以有效地解決性能指標(biāo)難以(甚至無(wú)法)用精確函數(shù)表示的一類復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題。但是，用戶評(píng)價(jià)的不確定性和評(píng)價(jià)疲勞問(wèn)題等極大地影響了交互式遺傳算法的性能，嚴(yán)重制約了其在復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題中的應(yīng)用。《高級(jí)交互式遺傳算法理論與應(yīng)用》以解決這些問(wèn)題為切入點(diǎn)，在遺傳算法的框架體系下，主要

云模型是研究定性概念與定量數(shù)值之間相互轉(zhuǎn)換的不確定性認(rèn)知模型。粒計(jì)算是當(dāng)前計(jì)算智能研究領(lǐng)域中模擬人類思維和解決復(fù)雜問(wèn)題的新方法。它覆蓋了所有有關(guān)粒度的理論、方法和技術(shù)，是研究復(fù)雜問(wèn)題求解、海量數(shù)據(jù)挖掘和模糊信息處理等問(wèn)題的有力工具。《粒計(jì)算研究叢書(shū)：云模型與粒計(jì)算》介紹云模型與粒計(jì)算交叉研究的最新進(jìn)展，由國(guó)內(nèi)外相關(guān)領(lǐng)域

《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與機(jī)器人科研項(xiàng)目申請(qǐng)與實(shí)踐》分為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與機(jī)器人項(xiàng)目申請(qǐng)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與計(jì)算機(jī)項(xiàng)目申請(qǐng)，機(jī)械臂理論項(xiàng)目申請(qǐng)、進(jìn)展與結(jié)題，機(jī)械臂實(shí)物項(xiàng)目申請(qǐng)與進(jìn)展，時(shí)變問(wèn)題神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求解項(xiàng)目申請(qǐng)、評(píng)議與進(jìn)展，和基函數(shù)、多類與海量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目申請(qǐng)與評(píng)議共六部分，每一部分都是由相關(guān)的申請(qǐng)報(bào)告，進(jìn)展報(bào)告，同行反饋意見(jiàn)和/或結(jié)題報(bào)告系統(tǒng)化地

《人工智能與人工生命》介紹了人工智能的基本原理、方法及技術(shù)，還特別介紹了人工生命等人工智能前沿領(lǐng)域的最新進(jìn)展。主要內(nèi)容包括：緒論、知識(shí)表示方法、確定性推理、不確定性推理、搜索策略、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)、分布式人工智能、人工生命、軟件人、人工魚(yú)、展望。

人工智能是研究解釋和模擬人類智能、智能行為及其規(guī)律的一門學(xué)科。本書(shū)共16章：第1～6章討論人工智能的認(rèn)知問(wèn)題和自動(dòng)推理，論述邏輯基礎(chǔ)、約束推理、定性推理、基于案例的推理、概率推理；第7～14章重點(diǎn)討論機(jī)器學(xué)習(xí)和知識(shí)發(fā)現(xiàn)，包括歸納學(xué)習(xí)、支持向量機(jī)、解釋學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、關(guān)聯(lián)規(guī)則、進(jìn)化計(jì)算、知識(shí)發(fā)現(xiàn)；第15章闡述

《語(yǔ)義網(wǎng)、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算與web資源共享》以當(dāng)前web主流技術(shù)和應(yīng)用——語(yǔ)義網(wǎng)和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)軟件為背景，以人們對(duì)資源共享的無(wú)止境追求為問(wèn)題需求，參閱了許多經(jīng)典學(xué)術(shù)文獻(xiàn)和最新文獻(xiàn)，在對(duì)相關(guān)國(guó)內(nèi)外研究工作論述分析的基礎(chǔ)上，介紹和分析了近幾年相關(guān)研究領(lǐng)域的最新成果及作者的工作，內(nèi)容新穎，可幫助web研究和應(yīng)

《仿生智能計(jì)算》在對(duì)仿生智能計(jì)算的基本概念、類型及發(fā)展情況進(jìn)行闡述的基礎(chǔ)上，從馬爾可夫鏈、離散參數(shù)鞅、隨機(jī)逼近等角度給出了仿生智能計(jì)算的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，隨后對(duì)目前幾種典型的仿生智能計(jì)算方法從原理、收斂性分析、應(yīng)用實(shí)例等角度分別做了闡述，這些算法主要包括、遺傳算法、蟻群算法、微粒群算法、免疫算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、DNA計(jì)算及心腦計(jì)算

《計(jì)算智能》全書(shū)共4個(gè)部分，分別介紹了計(jì)算智能的4個(gè)典型代表：演化計(jì)算、群體智能算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Fuzzy計(jì)算，第1部分介紹了遺傳算法、遺傳程序設(shè)計(jì)、演化策略和演化規(guī)劃4種主要的演化計(jì)算技術(shù)；第2部分介紹了粒子群優(yōu)化和蟻群優(yōu)化兩種具有代表性的群體智能算法；第3部分介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念和學(xué)習(xí)算法；第4部分介紹

本書(shū)對(duì)增強(qiáng)學(xué)習(xí)與近似動(dòng)態(tài)規(guī)劃的理論、算法及應(yīng)用進(jìn)行了深入研究和論述。主要內(nèi)容包括：求解Markov鏈學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)問(wèn)題的時(shí)域差值學(xué)習(xí)算法和理論，求解連續(xù)空間Markov決策問(wèn)題的梯度增強(qiáng)學(xué)習(xí)算法以及進(jìn)化一梯度混合增強(qiáng)學(xué)習(xí)算法，基于核的近似動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法，增強(qiáng)學(xué)習(xí)在移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航與控制中的應(yīng)用等。本書(shū)是作者在多個(gè)國(guó)家自然科學(xué)基金