本書旨在介紹作者及其研究團隊在分布式優(yōu)化與學(xué)習(xí)理論方面的**研究成果。全書共7章，第1、2章為緒論和相關(guān)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)；第3、4章為連續(xù)時間和基于采樣數(shù)據(jù)的分布式優(yōu)化算法；第5、6章分別為基于群體智能的分布式優(yōu)化算法和分布式機器學(xué)習(xí)算法；第7章為基于自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出反饋控制的分布式合作學(xué)習(xí)方案設(shè)計。本書主要關(guān)注從分布式技術(shù)

粒計算是一種模擬人類解決復(fù)雜問題的理論方法，是人工智能研究領(lǐng)域的一個重要分支。本書從覆蓋的角度基于粗糙集理論對粒計算理論方法進行系統(tǒng)的總結(jié)和歸納，具體內(nèi)容包括：研究覆蓋近似空間中概念近似的各種方法，并給出這些近似方法的主要特點；研究基于覆蓋的知識表示的知識粒度層次關(guān)系，從定性比較和量化度量兩個方面進行分析；研究多粒度覆

本書內(nèi)容涵蓋神經(jīng)工程的各個方面，較為全面系統(tǒng)地介紹了這門交叉學(xué)科所涉及的重要內(nèi)容。本書分上、下冊，共20章，重點介紹神經(jīng)工程的應(yīng)用以及研究方向，如腦-機接口、功能性電刺激、神經(jīng)成像等的基本理論知識及應(yīng)用。本書遵循從微觀到宏觀，從基礎(chǔ)到應(yīng)用，再到未來展望的順序進行編排。全書的材料來源于各個領(lǐng)域**的書籍資料以及近年來神經(jīng)

粒子群優(yōu)化算法是一種新的模仿鳥類群體行為的智能優(yōu)化算法，是群體智能優(yōu)化算法的一個重要分支，已成為國際上仿生智能計算領(lǐng)域里的研究熱點和重點之一。本書共6章，分別論述了優(yōu)化問題和仿生智能計算、模仿鳥群覓食行為的粒子群優(yōu)化算法、形式多樣的粒子群優(yōu)化算法、無速度項的粒子群優(yōu)化算法、分布估計粒子群優(yōu)化算法和粒子群優(yōu)化算法的應(yīng)用等

本書系統(tǒng)介紹具有不確定性的非線性單變量系統(tǒng)、非線性多變量系統(tǒng)、非線性多變量強耦合系統(tǒng)的自適應(yīng)控制以及自適應(yīng)解耦控制理論和方法。本書大部分內(nèi)容取材于作者多年來在控制領(lǐng)域取得的研究成果。本書主要內(nèi)容包括非線性單變量多模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制、非線性多變量多模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制、非線性多變量多模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)閉環(huán)解耦控制、

脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用精確定時的脈沖序列表示與處理信息，是新一代人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算模型。本書系統(tǒng)論述了脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論、算法及應(yīng)用。首先介紹了脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識，包括脈沖神經(jīng)元的建模與分析、脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬策略、神經(jīng)信息的編碼方法、脈沖序列的相似性度量方法等；其次討論了脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法、進化發(fā)育方法以及文化學(xué)

本書系統(tǒng)地論述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要理論、控制技術(shù)及應(yīng)用實例，旨在使讀者理解和熟悉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其控制的基本原理和主要應(yīng)用，掌握它的結(jié)構(gòu)和設(shè)計應(yīng)用方法，主要內(nèi)容包括神經(jīng)網(wǎng)路基礎(chǔ)論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制原理、感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、時滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、CMAC網(wǎng)絡(luò)、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控

本書旨在從理論和技術(shù)上深入介紹智能視覺感知技術(shù)的原理、技術(shù)、前沿研究內(nèi)容和智能視覺感知技術(shù)在諸多領(lǐng)域的典型應(yīng)用，為在讀研究生和工程技術(shù)人員學(xué)習(xí)基于計算機的機器視覺處理的理論、技術(shù)和相關(guān)應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。本書的主要內(nèi)容包括智能視覺感知技術(shù)概述、攝像機標(biāo)定、視覺跟蹤、目標(biāo)檢測、圖像拼接與鑲嵌、圖像增強、電子穩(wěn)像、圖像融合、基于

《情感計算與情感機器人系統(tǒng)》在介紹情感計算、情感建模以及人機情感交互概念的基礎(chǔ)上，分析了當(dāng)前人機情感交互的研究前沿，總結(jié)了在多模態(tài)情感識別方法、人機交互氛圍場建模、情感意圖理解方法、情感機器人的多模態(tài)情感表達以及人機情感交互系統(tǒng)應(yīng)用方面的**研究成果，使讀者對人機情感交互有更深的理解，對促進我國在情感計算與情感機器人領(lǐng)

《學(xué)習(xí)科學(xué)視域下的網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)：理論·技術(shù)·趨勢》首先通過對學(xué)習(xí)科學(xué)的主旨—深度學(xué)習(xí)進行研究，借鑒學(xué)習(xí)科學(xué)領(lǐng)域?qū)�學(xué)習(xí)環(huán)境、學(xué)習(xí)過程和學(xué)習(xí)結(jié)果研究的相關(guān)成果，結(jié)合深度學(xué)習(xí)的時代背景，構(gòu)建了技術(shù)增強環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)的理論體系和分析框架；然后對深度學(xué)習(xí)的創(chuàng)新技術(shù)、工具及場景等進行探討，對網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)的策略等進行推演，對國際

本書內(nèi)容一共分為三大部分：第一部分介紹證據(jù)理論的基本概念、主要問題、研究現(xiàn)狀以及主要應(yīng)用等。第二部分共包括五章，主要介紹作者多年來針對證據(jù)理論在實際應(yīng)用中所存在的傳感器信息建模問題、沖突證據(jù)融合問題、信度決策問題、計算復(fù)雜度問題等四個關(guān)鍵問題展開深入研究，所取得的最新研究成果及相關(guān)解決方案，同時介紹針對這些關(guān)鍵問題的國

本書將智能計算中的人工免疫系統(tǒng)用于計算機領(lǐng)域的相關(guān)問題求解，主要關(guān)注人工免疫系統(tǒng)中的克隆選擇算法、否定選擇算法、危險理論等的具體應(yīng)用實現(xiàn)。本書主要介紹了基于克隆選擇算法的認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò)頻譜分配、頻譜決策優(yōu)化、認(rèn)知OFDM資源分配方案；基于否定選擇算法的入侵防御；基于危險理論的網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險感知和評估模型與方法、用于異常檢測的

本書針對大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)體量大、數(shù)據(jù)類型繁多、處理速度快、價值密度高等特點，以粒計算方法為理論基礎(chǔ)，以經(jīng)典粗糙集模型和區(qū)間值信息系統(tǒng)為研究對象，以Hadoop開源平臺為實驗環(huán)境，構(gòu)建大數(shù)據(jù)下知識約簡計算模型及知識獲取方法。本書主要介紹大數(shù)據(jù)下Pawlak模型知識約簡、區(qū)間值信息系統(tǒng)知識約簡、層次粗糙集模型知識約簡及知識獲取

阿爾法狗接連打敗李世石、柯潔，無人駕駛汽車從科幻慢慢變?yōu)楝F(xiàn)實，人工智能正在全世界如火如荼地“跑馬圈地”。我們正在被一個的以智能技術(shù)為核心驅(qū)動力的新型社會裹挾著前行。 隨著智能時代的來臨，每個企業(yè)和個人都在經(jīng)受著的挑戰(zhàn)，但挑戰(zhàn)與機遇并存，我們要積極探索，緊跟前沿，才能在這波智能化浪潮中不致被淘汰。 本書通過豐富鮮活的

本書全面地介紹了人工智能的主要理論、技術(shù)和方法，主要包括：搜索策略、確定性推理、不確定性推理、專家系統(tǒng)、機器學(xué)習(xí)、自然語言理解和遺傳算法。本書著重展現(xiàn)人工智能技術(shù)的基礎(chǔ)方法和理論，同時引入了人工智能技術(shù)在機器人領(lǐng)域的研究應(yīng)用實例，為讀者知識進階作鋪墊。 本書內(nèi)容豐富，深入淺出，通俗易懂，以基礎(chǔ)理論為主，兼顧實用技術(shù)，

粒計算是當(dāng)前人工智能研究領(lǐng)域中模擬人類思維和解決復(fù)雜問題的新理論與新方法，它涵蓋了所有有關(guān)粒度的理論、方法和技術(shù)，是研究大規(guī)模復(fù)雜問題求解、大數(shù)據(jù)分析與挖掘、不確定性智能信息處理的有力工具。經(jīng)過十多年的發(fā)展，在與多學(xué)科交叉研究過程中，粒計算正逐步形成其特有的研究體系和內(nèi)容。本書介紹了粒計算的不確定性分析與知識獲取方法的

本書系統(tǒng)總結(jié)了集對分析在人工智能理論和技術(shù)研究的階段性成果，共12章。第1、2章為集對分析基本概念、基本理論和**進展的介紹，第3章是人工智能基礎(chǔ)和前沿集對分析，第4～12章依次介紹集對分析在模式識別、不確定性推理、智能決策、知識生態(tài)學(xué)、自然語言和人類語言理解、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、智能工程和智能社會中的應(yīng)用。本書內(nèi)容豐

內(nèi)容簡介 面對科技的迅猛發(fā)展，我國政府制定了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，將人工智能上升到國家戰(zhàn)略層面，并提出：人工智能產(chǎn)業(yè)要成為新的重要經(jīng)濟增長點，而且要在2030年成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心，為躋身創(chuàng)新型國家前列和經(jīng)濟強國奠定重要基礎(chǔ)。 《人工智能》一書由騰訊一流團隊與工信部高端智庫傾

正在到來的第四次工業(yè)革命，是繼機械化、電氣化及信息化之后的一次大規(guī)模的智能化浪潮，將對人類生產(chǎn)、生活方式產(chǎn)生革命性的影響。本書以時間為主線，采用歷史案例未來趨勢解讀的形式，全面介紹第四次工業(yè)革命涉及的各個技術(shù)領(lǐng)域發(fā)展趨勢，包括時下*熱門的人工智能、無人駕駛、VR/AR、工業(yè)4.0、共享經(jīng)濟等；深入講解人類科技發(fā)展歷史的

本書內(nèi)容包括：知識重構(gòu)與抽象模型框架及其擴展概述；業(yè)務(wù)流程模型與抽象相關(guān)概念；KRA模型框架的智能世界擴展；業(yè)務(wù)流程的一般抽象模型框架；基于聚類技術(shù)的業(yè)務(wù)流程模型抽象。