有哪些关于人工智能算法书籍的好书籍

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《模式识别与智能算法的MATLAB实现》书籍介绍
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& & & & & & & & & & & & & & & &
内容简介& & 针对各学科数据信息的特点以及科学工作者对信息处理和数据挖掘技术的要求,本书既介绍了模式识别和智能计算的基础知识,又较为详细地介绍了现代模式识别和智能计算在科学研究中的应用方法和各算法的MATLAB源程序。本书可以帮助广大的科学工作者掌握模式识别和智能计算,并应用于实际的研究中,提高对海量数据信息的处理及挖掘能力,针对性和实用性强,具有较高的理论和使用价值。
& & 本书可作为高等院校化学专业、环境专业以及计算机工程、信息工程、生物医学工程、智能机器人学、工业自动化、地质和水利等学科的研究生、本科生的教材或教学参考书,亦可供有关工程人员参考。目录第1章  绪 论 6
&&1.1 模式识别的基本概念 6
&&1.2&&模式识别的主要方法 8
&&1.3 模式识别的主要研究内容 8
&&1.4 模式识别在科学研究中的应用 9
& & 1.4.1 化合物的构效分析 9
& & 1.4.2 谱图解析 10
& & 1.4.3&&材料研究 11
& & 1.4.4 催化剂研究 11
& & 1.4.5 机械故障诊断与监测 12
& & 1.4.6 化学物质源产地判断 13
& & 1.4.6 疾病的诊断与预测 13
& & 1.4.7 矿藏勘探 14
& & 1.4.8 考古及食品工业中的应用 15
第2章 统计模式识别技术 16
&&2.1 基于概率统计的贝叶斯分类方法 16
&&2.2 线性分类器 20
&&2.3 非线性分类器 25
&&2.4 聚类分析 34
&&2.5 统计模式识别在科学研究中的应用 42
第3章 人工神经网络及模式识别 56
&&3.1 人工神经网络的基本概念 56
&&3.2&&BP人工神经网络 58
&&3.3 径向基函数神经网络(RBF) 61
&&3.4 自组织竞争人工神经网络 63
& & 3.4.1 自组织竞争人工神经网络的基本概念 63
& & 3.4.2 自组织竞争神经网络的学习算法 64
& & 3.4.3 自组织竞争网络的matlab实现 65
&&3.5 对向传播神经网络(CPN) 65
& & 3.5.1 CPN的基本概念 65
& & 3.5.2 CPN网络的学习算法 66
&&3.6 反馈型神经网络(Hopfield) 67
& & 3.6.1 Hopfield网络的基本概念 67
& & 3.6.2 Hopfield网络的学习算法 68
& & 3.6.3 Hopfield网络的matlab实现 69
&&3.7 人工神经网络技术在科学研究中的应用 69
第4章 模糊系统理论及模式识别 87
&&4.1模糊系统理论基础 87
&&4.2 模糊模式识别的基本方法 95
&&4.3模糊神经网络 101
&&4.4 模糊逻辑系统及其在科学研究中的应用 103
第5章 核函数方法及应用 122
&&5.1 核函数方法 122
&&5.2 基于核的主成分分析方法(KPCA) 124
& & 5.2.1 主成分分析 124
& & 5.2.2 基于核的主成分分析 127
&&5.3 基于核的Fisher判别方法 129
& & 5.3.1 Fisher判别方法 129
& & 5.3.2 基于核的Fisher的判别方法 130
&&5.3 基于核的投影寻踪方法 132
& & 5.3.1 投影寻踪分析(PP) 132
& & 5.3.2 基于核的投影寻踪分析 137
&&5.4 核函数方法在科学研究中的应用 138
第6章 支持向量机及其模式识别 148
&&6.1 统计学习理论基本内容 148
&&6.2 支持向量机(SVM) 150
& & 6.2.1 最优分类面 150
& & 6.2.2 支持向量机模型 151
&&6.3 支持向量机在模式识别中的应用 153
第7章 可拓学及其模式识别 161
&&7.1 可拓学概论 161
& & 7.1.1 可拓工程基本思想 162
& & 7.1.1 可拓工程使用的基本工具 163
&&7.2 可拓集合 166
& & 7.2.1 可拓集合涵义 166
& & 7.2.2 物元可拓集合 167
&&7.3 可拓聚类预测的物元模型 167
&&7.4 可拓学在科学研究中的应用 168
第8章 粗糙集理论及其模式识别 175
&&8.1 粗糙集理论基础 175
&&8.2 粗糙神经网络 180
&&8.3 系统评估粗糙集方法 181
&&8.4 粗糙集聚类方法 183
&&8.5 粗糙集理论在科学研究中的应用 185
第9章 遗传算法及模式识别 194
&&9.1 遗传算法的基本原理 194
&&9.2 遗传算法分析 198
&&9.3 控制参数的选择 204
&&9.4 模拟退火算法 204
& & 9.4.1 模拟退火的基本概念 205
& & 9.4.2 模拟退火算法的基本过程 206
& & 9.4.3 模拟退火算法中的控制参数 207
&&9.5 基于遗传算法的模式识别在科学研究中的应用 208
& & 9.5.1&&遗传算法的matlab实现 208
& & 9.5.2 遗传算法在科学研究中的应用实例 214
第10章 蚁群算法及其模式识别 229
&&10.1 蚁群算法原理 229
& & 10.1.1 基本概念 229
& & 10.1.2 蚁群算法的基本模型 230
& & 10.1.3 蚁群算法的特点 232
&&10.2 蚁群算法的改进 233
& & 10.2.1 自适应蚁群算法 233
& & 10.2.2 遗传算法与蚁群算法的融合(GAAA) 233
& & 10.2.3 蚁群神经网络 234
&&10.3 聚类问题的蚁群算法 235
& & 10.3.1 聚类数目已知的聚类问题的蚁群算法 235
& & 10.3.2 聚类数目未知的聚类问题的蚁群算法 237
&&10.4 蚁群算法在科学研究中的应用 238
第11章 粒子群算法及其模式识别 249
&&11.1 粒子群算法的基本原理 249
&&11.2 全局模式与局部模式 251
&&11.3 粒子群算法的特点 251
&&11.4 基于粒子群算法的聚类分析 252
&&11.5 粒子群算法在科学研究中的应用 254
第12章 可视化模式识别技术 265
&&12.1 高维数据的图形表示方法 265
&&12.2 图形特征参数计算 274
&&12.3 显示方法 275
& & 12.3.1 线性映射(Larhunen-Loeve,K-L) 276
& & 12.3.2非线性影射(non-liner mapping,NLM) 277
第13章 灰色系统方法及应用 281
&&13.1 灰色系统的基本概念 281
& & 13.1.1 灰数 281
& & 13.1.2 灰数白化与灰度 282
&&13.2 灰色序列生成算子 282
& & 13.2.1 均值生成算子 283
& & 13.3.2 累加生成算子 284
& & 13.3.3 累减生成算子 284
&&13.4灰色分析 285
& & 13.4.1灰色关联度分析 285
& & 13.4.2无量纲化的关键算子 286
& & 13.4.3关联分析的主要步骤: 286
& & 13.4.4 其它几种灰色关联度 287
&&13.5 灰色聚类 288
&&13.6灰色系统建模 289
&&13.7灰色灾变预测 294
&&13.8 灰色系统的应用 295
第14章 模式识别的特征及确定 302
&&14.1 基本概念 302
& & 14.1.1 特征的特点 302
& & 14.1.2 特征的类别 302
& & 14.1.3 特征的形成 308
& & 14.1.4 特征选择与提取 308
&&14.2 样本特征的初步分析 309
&&14.3 特征筛选处理 313
&&14.4特征提取 314
&&14.5 基于K-L变换的特征提取 318
&&14.6 因子分析 321
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现在还没有上架,上架以后,会有相关宣传的!
math (博士、教授)Email: & &&&QQ:
我在网络上的言论、见解等只代表我个人的观念,与任何研究机构、商业公司等无关。欢迎你通过任何方式与我探讨学术和技术上的问题(学生提问的话,请在论坛上发帖提问)。最新日志:
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这本书刚刚到稿。4个月后出版。有问题也可在此提问,作者会定期来这里与各位探讨交流。愿各位学习愉快!
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