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自然计算、机器学习与图像理解前沿

作者: 焦李成著

出版社: 西安电子科技大学出版社

出版时间: 2008-08

版次: 1

ISBN: 9787560620473

定价: 34.00

装帧: 平装

开本: 16开

纸张: 其他

页数: 339页

正文语种: 简体中文，英语

丛书: 智能科学与技术丛书

分类: 教材教辅考试>教材>大学教材>计算机与互联网

1 张插图图片

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　　《智能科学与技术丛书?自然计算、机器学习与图像理解前沿》对自然计算、机器学习、图像自动理解与解译三个前沿领域进行了详细的论述。主要内容包括进化计算、人工免疫系统、量子计算智能、多智能体系统、进化多目标优化、核机器学习、流形学习与谱图学习、集成学习、非线性逼近理论、多尺度几何分析、多尺度变换域图像感知与识别、图像的高维奇异性检测、图像去噪的阈值方法、SAR图像理解与解译。　　焦李成，1959年月10出生，教授。1982,1984和1990年于上海交通大学、西安交通大学获学士、硕士、博士学位，1990年-1992年在西安电子科技大学从事博士后研究。1992年6月至今任西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室教授、博士生导师。曾任中华人民共和国第八界全国人大代表。在1996年至2002年期间，曾任西安电子科技大学研究生部主任、西安电子科技大学研究生院常务副院长、西安电子科技大学学科办主任。现任西安电子科技大学电子工程学院院长、西安电子科技大学智能信息处理研究所所长,2000年至今任西安电子科技大学特聘教授，校首批创新团队的首席专家。焦李成现为国务院学位委员会学科评议组成员，教育部本科教学水平评估专家，IEEE高级会员，中国人工智能学会常务理事，中国电子学会理事，中国神经网络委员会委员，中国计算机学会AI与模式识别委员会委员，中国运筹学会智能计算委员会付主任，《电子学报》（中、英文版）和《电子与信息学报》编委。陕西省十大杰出青年之一。第1章进化计算
1.1从人工智能到计算智能
1.2从进化论到进化计算
1.2.1现代进化论
1.2.2生物进化与优化
1.3进化计算基础知识
1.3.1进化计算的主要分支
1.3.2进化计算的数学基础
1.3.3进化算法的收敛理论
1.3.4进化计算的应用
1.4协同进化计算
1.4.1协同进化的生物学基础
1.4.2协同进化的动力学描述
1.4.3协同进化算法的发展现状
1.5非达尔文进化理论与密母计算
1.5.1非达尔文进化的主要理论
1.5.2密母计算的研究进展
参考文献

第2章人工免疫系统
2.1从免疫系统到人工免疫系统
2.2人工免疫系统的研究领域
2.2.1人工免疫系统模型的研究
2.2.2人工免疫系统算法的研究
2.2.3人工免疫系统方法的应用研究
2.3人工免疫系统与其它方法的比较
2.3.1人工免疫系统与进化计算
2.3.2人工免疫系统与人工神经网络
2.3.3人工免疫系统与一般的确定性优化算法
2.4免疫优化计算研究的新进展
2.4.1免疫优化算法研究的主要进展
2.4.2免疫优化计算理论分析的主要进展
2.5问题与展望
参考文献

第3章量子计算智能
3.1量子计算原理
3.1.1状态的叠加
3.1.2状态的相干
3.1.3状态的纠缠
3.1.4量子并行性
3.2量子计算智能的几种模型
3.2.1量子人工神经网络
3.2.2基于量子染色体的进化算法
3.2.3基于量子特性的优化算法
3.2.4量子聚类算法
3.2.5量子模式识别算法
3.2.6量子小波与小波包算法
3.2.7量子退火算法
3.2.8其它
3.3量子进化算法
3.3.1量子进化算法的提出
3.3.2量子进化操作
3.3.3量子进化算法的结构框架
3.4问题与展望
参考文献

第4章多智能体系统
4.1复杂适应系统
4.1.1复杂适应系统概述
4.1.2复杂适应系统的适应性与生物进化过程
4.1.3生物进化过程的数学模型
4.2多智能体系统
4.2.1智能体的基本概念
4.2.2智能体形式化描述
4.2.3多智能体系统的主要研究内容
4.2.4面向问题解决的多智能体系统研究现状
4.2.5多智能体系统与分布式人工智能
4.2.6多智能体系统与人工生命
4.2.7多智能体系统与进化计算
参考文献

第5章进化多目标优化
第6章核机器学习
第7章流形学习与谱图学习
第8章集成学习
第9章非线性逼近理论
第10章多尺度几何分析
第11章多尺度变换域图像感知与识别
第12章图像的高维奇异性检测、学习与理解
第13章图像去噪的阈值方法
第14章SAR图像理解与解译
参考文献
内容简介:
　　《智能科学与技术丛书?自然计算、机器学习与图像理解前沿》对自然计算、机器学习、图像自动理解与解译三个前沿领域进行了详细的论述。主要内容包括进化计算、人工免疫系统、量子计算智能、多智能体系统、进化多目标优化、核机器学习、流形学习与谱图学习、集成学习、非线性逼近理论、多尺度几何分析、多尺度变换域图像感知与识别、图像的高维奇异性检测、图像去噪的阈值方法、SAR图像理解与解译。
作者简介:
　　焦李成，1959年月10出生，教授。1982,1984和1990年于上海交通大学、西安交通大学获学士、硕士、博士学位，1990年-1992年在西安电子科技大学从事博士后研究。1992年6月至今任西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室教授、博士生导师。曾任中华人民共和国第八界全国人大代表。在1996年至2002年期间，曾任西安电子科技大学研究生部主任、西安电子科技大学研究生院常务副院长、西安电子科技大学学科办主任。现任西安电子科技大学电子工程学院院长、西安电子科技大学智能信息处理研究所所长,2000年至今任西安电子科技大学特聘教授，校首批创新团队的首席专家。焦李成现为国务院学位委员会学科评议组成员，教育部本科教学水平评估专家，IEEE高级会员，中国人工智能学会常务理事，中国电子学会理事，中国神经网络委员会委员，中国计算机学会AI与模式识别委员会委员，中国运筹学会智能计算委员会付主任，《电子学报》（中、英文版）和《电子与信息学报》编委。陕西省十大杰出青年之一。
目录:
第1章进化计算
1.1从人工智能到计算智能
1.2从进化论到进化计算
1.2.1现代进化论
1.2.2生物进化与优化
1.3进化计算基础知识
1.3.1进化计算的主要分支
1.3.2进化计算的数学基础
1.3.3进化算法的收敛理论
1.3.4进化计算的应用
1.4协同进化计算
1.4.1协同进化的生物学基础
1.4.2协同进化的动力学描述
1.4.3协同进化算法的发展现状
1.5非达尔文进化理论与密母计算
1.5.1非达尔文进化的主要理论
1.5.2密母计算的研究进展
参考文献

第2章人工免疫系统
2.1从免疫系统到人工免疫系统
2.2人工免疫系统的研究领域
2.2.1人工免疫系统模型的研究
2.2.2人工免疫系统算法的研究
2.2.3人工免疫系统方法的应用研究
2.3人工免疫系统与其它方法的比较
2.3.1人工免疫系统与进化计算
2.3.2人工免疫系统与人工神经网络
2.3.3人工免疫系统与一般的确定性优化算法
2.4免疫优化计算研究的新进展
2.4.1免疫优化算法研究的主要进展
2.4.2免疫优化计算理论分析的主要进展
2.5问题与展望
参考文献

第3章量子计算智能
3.1量子计算原理
3.1.1状态的叠加
3.1.2状态的相干
3.1.3状态的纠缠
3.1.4量子并行性
3.2量子计算智能的几种模型
3.2.1量子人工神经网络
3.2.2基于量子染色体的进化算法
3.2.3基于量子特性的优化算法
3.2.4量子聚类算法
3.2.5量子模式识别算法
3.2.6量子小波与小波包算法
3.2.7量子退火算法
3.2.8其它
3.3量子进化算法
3.3.1量子进化算法的提出
3.3.2量子进化操作
3.3.3量子进化算法的结构框架
3.4问题与展望
参考文献

第4章多智能体系统
4.1复杂适应系统
4.1.1复杂适应系统概述
4.1.2复杂适应系统的适应性与生物进化过程
4.1.3生物进化过程的数学模型
4.2多智能体系统
4.2.1智能体的基本概念
4.2.2智能体形式化描述
4.2.3多智能体系统的主要研究内容
4.2.4面向问题解决的多智能体系统研究现状
4.2.5多智能体系统与分布式人工智能
4.2.6多智能体系统与人工生命
4.2.7多智能体系统与进化计算
参考文献

第5章进化多目标优化
第6章核机器学习
第7章流形学习与谱图学习
第8章集成学习
第9章非线性逼近理论
第10章多尺度几何分析
第11章多尺度变换域图像感知与识别
第12章图像的高维奇异性检测、学习与理解
第13章图像去噪的阈值方法
第14章SAR图像理解与解译
参考文献

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自然计算、机器学习与图像理解前沿

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