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演化学习利用演化算法求解机器学习中的复杂优化问题, 在实践中取得了许多成功, 但因其缺少坚实的理论基础, 在很长时期内未获得机器学习社区的广泛接受. 本书主要内容为三位作者在这个方向上过去二十年中主要工作的总结. 全书共18 章, 分为四个部分: 部分(第1～2 章) 简要介绍演化学习和一些关于理论研究的预备知识; 第二部分(第3～6章) 介绍用于分析运行时间复杂度和逼近能力这两个演化学习的基本理论性质的通用工具; 第三部分(第7～12 章) 介绍演化学习关键因素对算法性能影响的一系列理论结果, 包括交叉算子、解的表示、非精确适应度评估、种群的影响等; 第四部分(第13～18 章) 介绍一系列基于理论结果启发的具有一定理论保障的演化学习算法. 本书适合对演化学习感兴趣的研究人员、学生和实践者阅读. 书中第二部分内容或可为有兴趣进一步探索演化学习
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简言之，这是一本“可读”、“可学”、“可用”、 “可研”、 “可练”的。 （1）可读：概念及原理等新知识的介绍，首以文字陈述，并做到精准、简明、扼要，直明要义；后以示例展示，将概念及原理具化，使知识一目了然。所有内容，尽可能图文并茂。本选用“C/C ”语言，但不拘泥于两者的严格语法，以可验证实现为界，集两者优点呈现“算法”。 （2）可学：首先，在算法描述上，选用了对学习者要求较低的面向过程的方法，但会借用模板概念解决数据类型的抽象性问题。为进一步简化语法部分，突出问题求解本身，本采用南向过程的算法描述，降低学习难度。其次，各种结构都有丰富的应用背景，以学生希冀获取“解决问题”的方法及“学得可用知识与技能”的本能愿望，用问题打开一个个典型结构的篇章，用应用示例展示知识的应用。学生通过理解
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本书介绍计算机视觉的基础内容，比较侧重计算几何和目标检测方面。本书对图像网格的构建和叠加、德劳内三角剖分和沃罗诺伊镶嵌、多边形拼贴、图像拓扑等都有比较全面深入的介绍，并对图像结构给出了直观可视的描述。书中提供了大量相应的Matlab程序，可结合原理学习进行实验，以进一步加深理解并解决实际问题。
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