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深度学习、优化与识别 IEEE Fellow获得者焦李成教授学术著作,系统论述深度学习的基本理论、算法及应用,展望深度学习的前沿方向。
1) 系统讲解深度神经网络的基础理论与算法,包括深度前馈神经网络、深度卷积神经网络、深度堆栈神经网络、深度递归神经网络、深度生成网络、深度融合网络等。七个G资源请加QQ群196832021获取2) 系统论述常用深度学习平台在高光谱图像、自然图像、SAR与极化SAR影响等领域的典型应用。3)展望深度学习发展的历史图、前沿方向及*进展。
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人工智能本硕博培养体系 极具特色的本硕博一体化育人体系,全面完整的人工智能学院培养体系教科书
西安电子科技大学人工智能学院系*直属高校首个致力于人工智能领域高端人才培养、创新成果研发和高层次团队培育的实体性学院。本书提供了西电三十多年的人工智能人才培养心得,构建了具有西电特色的本硕博一体化育人体系,是*全面的人工智能学院人才培养体系教科书。
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新定价链接:免疫优化计算、学习与识别
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深度学习的理论基础与核心算法 聚焦深度学习算法的基础理论,阐述深度学习核心算法
本书旨在给出深度学习的理论基础和核心算法的主要内容,从而有利于读者和研究者系统的掌握理论结构和脉络。全书在理论方面,兼顾人工智能数学基础知识与领域最新原创基础理论,为推动下一代人工智能、下一代深度学习的发展提供坚实的理论支撑;面向关键核心技术,以核心算法为驱动,抽取出最关键普适的技术思想,提炼简洁可复用的知识模型,提出更有力的新方法,为发展更有力的新方法提供 源头活水 。
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遥感脑理论及应用 详细探讨遥感脑的“感-知-用” 助力了解大脑及自然启发方法、遥感理解与解译等理论与应用
本书从生物机理、数学分析等角度详细论述遥感脑的背景意义、理论基础、感知与解译应用等,运用科学的态度和数学分析的方法,阐明遥感脑背后的科学技术原理,内容丰富且涵盖面广。旨在帮助人工智能、遥感解译等领域学者更全面深入地了解遥感脑系统。 通过本书,读者可以: 系统了解遥感脑的理论基础、感知与解译应用及遥感脑系统; 借鉴了解大脑及自然启发方法、视觉感知机理和脑认知机理,实现遥感脑智能建模; 通过对高分辨压缩信息的获取( 感 ),建立多尺度几何分析的建模( 知 ),完成特征的学习和分析( 用 )。
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深度学习优化与识别 焦李成【正版保证】 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
深度神经网络是近年来受到广泛关注的研究方向,它已成为人工智能2.0的主要组成部分。《深度学习、优化与识别》系统地论述了深度神经网络基本理论、算法及应用。《深度学习、优化与识别》全书共6章,分为两个部分 部分(第章~0章)系统论述了理论及算法,包括深度前馈神经网络、深度卷积神经网络、深度堆栈神经网络、深度递归神经网络、深度生成网络、深度融合网络等 第二部分(第~5章)论述了常用的深度学习平台,以及在高光谱图像、自然图像、SAR与极化SAR影像等领域的应用 第6章为总结与展望,给出了深度学习发展的历史图、前沿方向及进展。《深度学习、优化与识别》每章都附有相关阅读材料及仿真代码,以便有兴趣的读者进一步钻研探索。《深度学习、优化与识别》可为高等院校计算机科学、电子科学与技术、信息科学、科学与工程、人工智
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智能数据挖掘与知识发现 焦李成、刘芳、缑水平 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
面对“人们被数据淹没,却饥渴于知识”的挑战,数据挖掘和知识发现技术应运而生,并得以蓬勃发展。数据挖掘涉及到人工智能、模式识别、机器学习、统计学等领域,因此,我们把体现当代科学技术发展特征的多学科间的知识交衩及新成果反映到教材中来,同时本书从智能信息处理及数据挖掘两大主题出发,着重于介绍将智能信息处理中的新技术如何应用于数据挖掘领域,如智能搜索、分类、聚类和智能决策等。《智能数据挖掘与知识发现/国家新闻出版署“十五”重点图书》在介绍智能信息处理理论、方法、技术的基础上,全面系统地介绍了数据挖掘的概念、相关技术的原理及应用。全书共分9章。章主要从整体上介绍数据挖掘和知识发现的基本概念、研究现状及发展方向 第二章介绍了数据挖掘的理论基础 第三章详细论述了用于数据挖掘的计算智能方法的理论
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免疫优化计算学习与识别 焦李成 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
《免疫优化计算、学习与识别》是作者在人工免疫系统领域研究成果的系统总结。在全面总结国内外人工免疫系统发展现状的基础上,《免疫优化计算学习与识别》着重介绍作者在这一领域的研究成果,主要包括 免疫算法、免疫克隆选择算法、量子克隆计算、人工免疫网络等算法的构造及其在数据聚类、网络路由、通信多用户检测、计算机网络安全等领域中的相关应用。《免疫优化计算学习与识别》也探讨了人工免疫系统进一步研究的方向。《免疫优化计算、学习与识别》可以为计算机科学、信息科学、人工智能和自动化技术等领域从事人工免疫系统研究的相关专业技术人员提供参考,也可以作为相关专业研究生和高年级本科生教材。
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协同进化计算与多智能体系统 焦李成 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
本书是作者在自然计算领域中协同进化计算和多智能体系统研究方向上近几年研究成果的系统总结。在总结目前国内外该研究方向发展现状的基础上,本书着重介绍作者在这一方向的研究成果,主要包括 组织协同进化算法,协同进化多目标优化算法,智能体进化算法,宏智能体进化模型的构造、实现及其在大规模数据分类问题、SAT问题、VLSI布图规划问题、数值优化问题、组合优化问题、约束满足问题、约束布局优化问题、时延受限组播路由问题等领域中的应用。本书算法理论与应用实践并重,不但为相关协同进化计算和多智能体系统的研究者提供研究方法以资借鉴,而且更重要的是为计算智能的应用提供新的思路和方法。本书可以为计算机科学、信息科学、人工智能自动化技术等领域从事自然计算、进化计算、协同进化计算、多智能体系统研究的相关专业技术人
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适读人群 :大众 《人工智能导论》系统而全面地介绍经典人工智能历史、现状及主要应用领域;两大知识表示方法及相应搜索技术;确定性推理以及不确定性推理;遗传算法、群智能以及人工神经网络;机器学习与模式识别。在内容选取上,侧重介绍基础的原理和技术,尽可能全面描述不同知识点的各种方法策略
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免疫优化计算、学习与识别 焦李成,杜海峰,刘芳,公茂果 著 科学出版社【无忧售后 正版书籍】
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协同进化计算与多智能体系统 焦李成 等 著 科学出版社【正版现货】 【热销推荐,正版现货,全国三仓就近发货,物流快捷,欢迎选购!】
本书可以为计算机科学、信息科学、人工智能自动化技术等领域从事进化计算、协同进化计算研究的相关专业技术 多智能体系统和进化计算都是多学科相融合、具有很高实用价值的研究领域,它们也已在多个领域得到了广泛的应用,但其结合是一个具有挑战性的研究课题。本书部分从多智能体系统和进化计算相结合的角度出发,结合数值优化、组合优化、约束满足问题、约束布局问题、组播路由问题等具有挑战性的实际问题进行了系统深入地研究。进化计算已在各个领域得到了广泛的成功应用,但其理论和应用都还存在一些瓶颈问题。本书第二部分对其前沿方向之一--协同进化计算模型进行了深入地分析。针对海量数据分类问题、SAT问题、有约束和无约束数值优化、多目标
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