智能信息處理技術基礎

前言

人工智能誕生于20世紀50年代，迄今為止已取得了可喜的成就，在：工業(yè)、農業(yè)、氣象、地質、建筑、交通運輸、數(shù)學、物理、化學、醫(yī)學、軍事等各個領域得到了廣泛的應用，被譽為20世紀的重大科技成就之一。在面向知識經濟的今天，研究獲取、表示和使用知識的人工智能學科越來越受到人們的重視。目前，全國許多高校為非計算機科學與技術專業(yè)類的本科生開設了“人工智能”課程，把它作為提高學生綜合素質，培養(yǎng)高水平、創(chuàng)新型人才的一項重要舉措。人工智能是一門前沿和交叉學科，其研究內容十分廣泛。從大的方面來說，主要分為經典人工智能、計算智能和其他智能理論。編者認為，計算智能是目前應用最廣泛的技術，且具有十分良好的發(fā)展前景。因此，本教材編寫的宗旨是：著重介紹計算智能中的人工神經網絡、模糊邏輯技術和進化計算，經典人工智能中的搜索技術以及數(shù)據(jù)挖掘中的Apriori算法、粗糙集理論、聚類分析方法，目的是為工科學生奠定一些智能技術方面的基礎知識，使他們在管理、開發(fā)和利用信息資源方面有一個較寬廣的眼界。本書一方面強調科學性和先進性，另一方面強調實用性和可讀性。在本書編寫過程中，對重要內容強化實用性介紹，便于學生接受、理解、掌握和鞏固所學的基本理論和方法，促使學生學以致用，理論密切聯(lián)系實際。本書中所附程序清單由孫玲、劉東等編寫，這部分內容可加深對相關理論或方法的理解，建議讀者親自上機驗證和擴充。在本書編寫過程中，參閱了大量的國內外相關專著、教材和許多高水平論文，在此向其作者們表示衷心的感謝!限于編者的水平、能力和經驗，本教材中一定存在著很多錯漏和其他不妥之處，真誠地希望使用本教材的高校教師、學生和廣大讀者積極提出寶貴意見。

內容概要

　　本書著重介紹了計算智能中的人工神經網絡、模糊邏輯技術和進化計算，經典人工智能中搜索技術以及數(shù)據(jù)挖掘中的Apriori算法、粗糙集理論、聚類分析方法。本書強調先進性、實用性和可讀性，可作為電氣工程、控制科學與工程、儀器科學與技術、機械工程等非計算科學與技術專業(yè)類的本科生和研究生學習人工智能的教材，也可供從事科學研究、開發(fā)和應用的科研人員參考。

書籍目錄

第1章  人工智能概述　1.1  信息與信息技術　1.2  智能與智能技術　1.3  人工智能的研究內容與應用領域第2章  搜索技術　2.1  狀態(tài)空間搜索法　2.2　盲目搜索方法　2.3  啟發(fā)式搜索　2.4  博弈搜索第3章  人工神經網絡　3.1  人工神經網絡的基本概念　3.2  前饋型神經網絡　3.3  反饋型神經網絡　3.4  白組織神經網絡第4章  遺傳算法　4.1  遺傳算法的基本思想　4.2  編碼方法　4.3　適應度函數(shù)　4.4  遺傳操作　4.5  運行參數(shù)選擇及自適應　4.6  基因模式定理　4.7  遺傳算法的應用　4.8  進化策略與進化規(guī)劃第5章　模糊計算　5.1  模糊集合及其運算規(guī)則  5.2　模糊關系  5.3  模糊推理  5.4  模糊控制器的基本概念  5.5  模糊控制器的控制規(guī)則第6章  數(shù)據(jù)挖掘  6.1  數(shù)據(jù)挖掘的基本概念  6.2　數(shù)據(jù)挖掘前的預處理  6.3  基于關聯(lián)規(guī)則的數(shù)據(jù)挖掘  6.4  基于粗糙集理論的數(shù)據(jù)挖掘　6.5　基于聚類分析的數(shù)據(jù)挖掘附錄A　程序清單附錄B　運行結果參考文獻

章節(jié)摘錄

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《智能信息處理技術基礎》由天津大學出版社出版。

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