膜計算是自然計算領(lǐng)域新興的分支，旨在研究從生物細胞中抽象出的計算模型。全書共分6章，分別介紹膜計算概覽、基礎(chǔ)知識、膜控制器及數(shù)據(jù)處理膜系統(tǒng)、膜優(yōu)化方法、基于膜計算的故障診斷方法和膜系統(tǒng)自動設(shè)計，重點闡述膜計算的實際應用。 《膜計算：理論與應用》力圖闡明膜計算的基本概念和基本原理，旨在向國內(nèi)讀者介紹膜計算這一新興研究領(lǐng)

《神經(jīng)系統(tǒng)共振分析》主要介紹神經(jīng)系統(tǒng)中普遍存在的噪聲背景以及高頻擾動對神經(jīng)信息產(chǎn)生與傳導的促進機制。首先給出了單神經(jīng)元在噪聲與高頻擾動情況下的各共振現(xiàn)象及其產(chǎn)生機制，在此基礎(chǔ)上，研究了神經(jīng)元構(gòu)成的復雜網(wǎng)絡(luò)中的共振現(xiàn)象，給出了網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)、神經(jīng)元突觸耦合類型對網(wǎng)絡(luò)共振的影響。在前饋網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，研究了擾動對信息傳導的促

本書以復雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定性穩(wěn)定性研究為核心,并結(jié)合定量研究深入展開,形成容納復雜網(wǎng)絡(luò)和多智能體系統(tǒng)的動態(tài)特性的研究脈絡(luò)。本書的特點是在動力系統(tǒng)和穩(wěn)定性之間的關(guān)系上進行了詳盡的闡述,傳統(tǒng)的動力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和當下的復雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及多智能體之間的關(guān)系進行闡述,揭示了大規(guī)模系統(tǒng)之間的演化關(guān)系。同時,針對單穩(wěn)定性、多穩(wěn)定性、周期解和不變集

回顧人類文明及其趨勢，顯現(xiàn)智能科學及相關(guān)學科的巨大的發(fā)展緣由和趨勢，論證整合研究的必要性和可能性，；通過介紹中國學界從人工智能到智能科學，進而到高級智能科學研究的戰(zhàn)略移師歷程，看到科學發(fā)展的前沿；張開智能的全景圖，呈現(xiàn)我們面臨的問題的體量和難度，以及已有的探索結(jié)果；與國際上各種學術(shù)組織和流變的聯(lián)系，合力以及進一步的趨勢

《生物信息學中的機器學習分析方法》針對生物信息學領(lǐng)域中海量的生物數(shù)據(jù)，分別從微陣列數(shù)據(jù)的分析和處理、基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的分析和構(gòu)建以及蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)的分析等角度，系統(tǒng)介紹機器學習、統(tǒng)計學習及各種智能算法在生物信息學相關(guān)領(lǐng)域的應用。機器學習在生物信息學領(lǐng)域的研究重心集中在觀測和探索生物現(xiàn)象，以及建立統(tǒng)一的形式化的模型對生物

《群體智能與多Agent系統(tǒng)交叉結(jié)合——理論、方法與應用》是作者在人工智能領(lǐng)域中群體智能和多Agent系統(tǒng)研究方向上近幾年研究成果的系統(tǒng)總結(jié)。在總結(jié)目前國內(nèi)外該研究方向發(fā)展現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，《群體智能與多Agent系統(tǒng)交叉結(jié)合——理論、方法與應用》著重介紹作者在交叉結(jié)合群體智能、多Agent系統(tǒng)、多機器人協(xié)作等方面取得的研

通常一個用于解決復雜非線性問題的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有大量的神經(jīng)元，并且它們之間的連接是非常復雜的。在實際中人們很難完全知道每個神經(jīng)元的狀態(tài)信息，因此對時滯遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)估計問題的研究具有非常重要的意義�！稌r滯遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)估計理論與應用》主要介紹有關(guān)時滯遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)估計理論和應用的最新成果，運用多種不同的

情感計算的目的是通過賦予計算機識別、理解、表達和適應人的情感的能力來建立和諧的人機環(huán)境，并使計算機具有更高、更全面的智能�！吨悄芸茖W技術(shù)著作叢書：人體生理信號的情感分析方法》結(jié)合國內(nèi)外研究和課題組研究的工作情況，在介紹情感和情感計算等概念的基礎(chǔ)上，重點敘述人體生理信號的情感計算方法�！吨悄芸茖W技術(shù)著作叢書：人體生理信號

本書從基于密度的空間數(shù)據(jù)流聚類、簇結(jié)構(gòu)挖掘、軌跡數(shù)據(jù)流在線聚類及異常檢測四個方面，分析了現(xiàn)有數(shù)據(jù)流挖掘算法的挖掘效果、運行效率、可伸縮性與參數(shù)敏感性等相關(guān)問題，提出了一系列適用于海量時空數(shù)據(jù)流在線分析的方法與處理框架。然后基于可視化數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的城市地下空間GIS系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)和構(gòu)建方法，改進機器學習算法、空間和非空間

本書緊緊圍繞物聯(lián)網(wǎng)中“感知層、傳輸層、應用層”所涉及的三大類技術(shù)架構(gòu)組成的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)知識體系安排教學內(nèi)容。主要內(nèi)容包括：物聯(lián)網(wǎng)的基本概念、體系結(jié)構(gòu)、標準化、關(guān)鍵技術(shù)以及主要應用領(lǐng)域與發(fā)展；感知技術(shù)、射頻識別（RFID）技術(shù)原理及應用；傳感器及無線傳感網(wǎng)絡(luò)的基本知識及應用；與物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的通信與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)；云計算及智能信息處

高級專家系統(tǒng):第二版介紹專家系統(tǒng)的理論基礎(chǔ)、設(shè)計技術(shù)及其應用,共11章。高級專家系統(tǒng):概述專家系統(tǒng)定義、發(fā)展歷史、類型、結(jié)構(gòu)和特點以及專家系統(tǒng)構(gòu)建的步驟;討論開發(fā)專家系統(tǒng)時可能采用的人工智能的知識表示方法和搜索推理技術(shù);探討專家的解釋機制;研究基于規(guī)則專家系統(tǒng)、基于框架專家系統(tǒng)、基于模型專家系統(tǒng)、基于Web專家系統(tǒng)和實

《動態(tài)信任多Agent量化建模與方法研究》是作者在人工智能領(lǐng)域中智能計算和多智能體系統(tǒng)研究方向上近幾年研究成果的系統(tǒng)總結(jié)。在總結(jié)目前國內(nèi)外該研究方向發(fā)展現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，著重介紹作者在這一領(lǐng)域研究的新觀點、新思路和新成果，主要包括：智能Agent原理和體系結(jié)構(gòu)、知識表達、Agent學習、通信機制、多Agent系統(tǒng)組織、交互

《MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超級學習手冊》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)的各種概念和應用。《MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超級學習手冊》按邏輯編排，自始至終采用實例描述；內(nèi)容完整且每章相對獨立，是一本不可多得的掌握MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學習用書。 全書共分為16章，從MATLAB簡

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

粒計算是當前計算智能研究領(lǐng)域中模擬人類思維和解決復雜問題的新方法，它涵蓋了所有有關(guān)粒度的理論、方法和技術(shù)，是研究復雜問題求解、海量數(shù)據(jù)挖掘和不確定性信息處理等問題的有力工具。經(jīng)過十多年的發(fā)展，在與多學科交叉研究的過程中，粒計算正逐步形成其特有的研究體系。本書介紹了粒計算及其不確定信息度量的理論與方法的最新進展，內(nèi)容涉及

作為Web2.0的典型應用之一，社會化標簽具有獨特的優(yōu)勢，可以為Web知識推送提供十分有價值的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。本書借鑒數(shù)學領(lǐng)域的圖論、物理學領(lǐng)域的復雜網(wǎng)絡(luò)、社會學領(lǐng)域的社會網(wǎng)絡(luò)分析、圖書情報學領(lǐng)域的信息計量，闡述了網(wǎng)絡(luò)分析的基本原理，進而建立基于共現(xiàn)分析的社會化標簽網(wǎng)絡(luò)和基于社會化標簽的潛在社會網(wǎng)絡(luò)。然后，分別構(gòu)建基于用戶層

粒計算是人工智能領(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)，是研究復雜問題求解、海量數(shù)據(jù)挖掘和模糊信息處理等問題的有力工具。從粒計算的觀點看，在認知過程中，人們對問題的分析與求解都具有粒度性，既與認知主體的主觀局限有關(guān)，也與觀測工具等很多客觀因素有關(guān)。粒計算理論模型中的粒的合成與分解以及問題求解

計算智能是借助現(xiàn)代計算工具通過模擬人的智能來求解問題(或處理信息)的理論與方法，它是人工智能的深化與發(fā)展，也是當前人工智能技術(shù)的重要組成部分。計算智能的理論和方法是信息科學、生命科學、認知科學等不同學科相互交叉、相互滲透、相互促進而產(chǎn)生的一門新的學科。《計算智能理論與方法》的主要內(nèi)容包括進化計算方法及其應用、人工免疫系

本書主要是通過分析機器學習的研究前沿及其兩大核心問題——“機器學習的可能實現(xiàn)路徑”和“機器學習的發(fā)現(xiàn)功能”對這些問題展開討論。

《前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析與設(shè)計》系統(tǒng)地論述了前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要理論、設(shè)計基礎(chǔ)及應用實例，旨在使讀者了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展背景和研究對象，理解和熟悉它的基本原理和主要應用，掌握它的結(jié)構(gòu)模型和設(shè)計應用方法，特別是前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)學習算法和結(jié)構(gòu)設(shè)計方法，為深入研究和應用開發(fā)打下基礎(chǔ)。為了便于讀者理解，書中盡量避免煩瑣的數(shù)學推導，加強