高级专家系统:第二版介绍专家系统的理论基础、设计技术及其应用,共11章。高级专家系统:概述专家系统定义、发展历史、类型、结构和特点以及专家系统构建的步骤;讨论开发专家系统时可能采用的人工智能的知识表示方法和搜索推理技术;探讨专家的解释机制;研究基于规则专家系统、基于框架专家系统、基于模型专家系统、基于Web专家系统和实
传统的模糊决策方法无法解决复杂的不确定情境下的评估与优化问题。语言计算是近年来为描述模糊信息、建立模糊逻辑、处理模糊现象发展起来的一种新的信息处理和管理决策工具。多粒度语言为偏好的模糊决策已经应用于项目管理、投资评估中并取得成果。本文在深入研究基于扩展原理和符号化方法的语言计算模型基础上,重新给出多粒度语言的分类。根据
作为Web2.0的典型应用之一,社会化标签具有独特的优势,可以为Web知识推送提供十分有价值的基础数据。本书借鉴数学领域的图论、物理学领域的复杂网络、社会学领域的社会网络分析、图书情报学领域的信息计量,阐述了网络分析的基本原理,进而建立基于共现分析的社会化标签网络和基于社会化标签的潜在社会网络。然后,分别构建基于用户层
《前馈神经网络分析与设计》系统地论述了前馈神经网络的主要理论、设计基础及应用实例,旨在使读者了解神经网络的发展背景和研究对象,理解和熟悉它的基本原理和主要应用,掌握它的结构模型和设计应用方法,特别是前馈神经网络的参数学习算法和结构设计方法,为深入研究和应用开发打下基础。为了便于读者理解,书中尽量避免烦琐的数学推导,加强
云模型是研究定性概念与定量数值之间相互转换的不确定性认知模型。粒计算是当前计算智能研究领域中模拟人类思维和解决复杂问题的新方法。它覆盖了所有有关粒度的理论、方法和技术,是研究复杂问题求解、海量数据挖掘和模糊信息处理等问题的有力工具。《粒计算研究丛书:云模型与粒计算》介绍云模型与粒计算交叉研究的最新进展,由国内外相关领域
人工智能是研究解释和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科。本书共16章:第1~6章讨论人工智能的认知问题和自动推理,论述逻辑基础、约束推理、定性推理、基于案例的推理、概率推理;第7~14章重点讨论机器学习和知识发现,包括归纳学习、支持向量机、解释学习、强化学习、无监督学习、关联规则、进化计算、知识发现;第15章阐述
本书对增强学习与近似动态规划的理论、算法及应用进行了深入研究和论述。主要内容包括:求解Markov链学习预测问题的时域差值学习算法和理论,求解连续空间Markov决策问题的梯度增强学习算法以及进化一梯度混合增强学习算法,基于核的近似动态规划算法,增强学习在移动机器人导航与控制中的应用等。本书是作者在多个国家自然科学基金