在人工智能火热的大背景下，本书着眼于人工智能与信息感知的交叉领域，涵盖了信息感知、数据融合、神经计算、深度学习、支持向量机、模糊计算、遗传算法和粒群智能等内容，为人工智能未来的发展提供了新的方向。本书逻辑清晰、内容严谨、算例丰富，具有极高的学术价值，堪称本领域不可多得的佳作。
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本书系统全面地介绍了人工智能与信息感知理论与实践的内容。依据信息感知系统的组成、特点以及信息感知过程，以感知、融合、智能处理为主线，重点介绍了面向信息感知处理背景下的人工智能前沿理论与方法。内容包括 信息感知与数据融合基本原理与方法 神经计算基本方法，神经计算实现技术以及支持向量机 深度学习的中典型神经网络实现及其应用 模糊逻辑计算中模糊逻辑与模糊推理、模糊计算实现和应用 进化计算中遗传算法、粒裙智能、蚁裙智能等方法和实例。本书可作为高等院校电子、计算机、测控技术、自动化等相关专业本科生、研究生的教材，也可作为工程技术人员开展人工智能与信息感知实践的重要参考书。
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人工智能与信息感知 王雪 深度学习中典型神经网络实现应用模糊逻辑计算模糊逻辑与模糊推理模糊计算实现和应用书籍 97873
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智能信息处理的核心技术是计算智能，是目前信息和仪器领域研究的热点之一。本书国境线现代智能信息处理理论的主要研究内容，在简要介绍计算智能的基本概念和理论的基础上，侧重计算智能理论的实践方法，从信号测试系统的角度出发，到智能信息处理实现的硬件平台的建立，涵盖了网络虚拟仪器技术，系统全面地讲述了目前计算智能领域研究的神经计算、进化计算和模糊计算中典型方法的实践过程。本书内容配合《测试智能信息处理》（清华大学出版社，2008）编写而成，突出实践方法，也可以自成体系作为智能信息处理的简明实践教程。书中内容新颖、翔实，期望读者通过阅读可以在较短时间内基本掌握现代智能信息处理的基本方法和实践过程。
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本书根据测量系统的组成、特点以及信号测量处理的过程，从信号的获取、信号处理到信息融合，系统介绍了智能计算的基础理论和基本方法，以及各种新的智能信息处理技术。内容包括测试系统的组成和信息获取的过程、智能计算的产生和发展、数据融合的基本原理、神经网络计算、支持向量机、模糊集合与模糊逻辑、粗糙集、进化计算中的遗传算法、粒群智能、蚁群智能等的方法和实例，涉及目前国内外智能计算新的研究成果。 主要内容 测试智能信息处理足·门新兴交叉学科，涉及测试技术、电子技术、计算机技术、控制技术等领域，是工程测试技术中**发展的重要组成部分，具有广泛的应用前景。本书根据测量系统的组成、特点以及信号测量处理的过程，以信号获取、信号处理、信息融合以及智能信息处理为蕾线，重点介绍r智能计算的基础理论和方法以
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