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深度學習
智能算法優(yōu)化及其應用 版權信息
- ISBN：9787564397180
- 條形碼：9787564397180 ; 978-7-5643-9718-0
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
智能算法優(yōu)化及其應用 內容簡介
本書是一部學術著作。智能算法是受自然(生物界)規(guī)律的啟發(fā)，根據(jù)其原理，模仿求解問題的算法。智能算法廣泛地應用于圖像識別、路徑優(yōu)化、信息安全等領域，以人工智能、大數(shù)據(jù)為代表的新一代信息技術智能算法廣泛地應用于圖像識別、智能感知、路徑優(yōu)化、智能交通、信息安全等科技前沿領域，也廣泛應用于數(shù)據(jù)處理、金融分析、疫情防控、智能家居等社會領域。智能算法是人工智能、大數(shù)據(jù)應用的奠基石和內核。本書以人工神經網(wǎng)絡、遺傳算法和蟻群算法等智能算法的基本模型、理論研究為基礎，結合實際場景，優(yōu)化算法，將優(yōu)化算法應用于工程實踐，對具體應用開展算法優(yōu)化逐步實現(xiàn)工程化具有理論與實踐的雙重意義；內容系統(tǒng)地介紹統(tǒng)計學習理論、*優(yōu)化理論和高等數(shù)學知識的同時，引入人工智能*新技術、深度學習和大數(shù)據(jù)挖掘知識，為讀者構建智能算法的理論到工程實踐的轉換邏輯體系。本書的出版可以幫助學習及研究人工智能優(yōu)化算法的讀者快速掌握智能算法具有促進作用，對推動產業(yè)數(shù)字化改造、智能化升級具有重要作用，能夠為數(shù)字經濟發(fā)展提供理論與技術支撐。
智能算法優(yōu)化及其應用 目錄
第1章 智能優(yōu)化計算概述
1.1 智能優(yōu)化計算
1.2 人工神經網(wǎng)絡
1.3 遺傳算法
1.4 群體智能
1.5 小結
1.6 參考文獻
第2章 基于BP神經網(wǎng)絡優(yōu)化的數(shù)字圖像處理
2.1 數(shù)字圖像介紹
2.2 數(shù)字圖像處理與識別
2.3 人工神經網(wǎng)絡的基本原理
2.4 BP算法在手寫數(shù)字字符識別中的應用
2.5 小結
2.6 參考文獻
第3章 蟻群算法及其應用
3.1 蟻群算法的基本原理
3.2 螞蟻系統(tǒng)
3.3 蟻群算法在求解TSP問題中的應用
3.4 小結
3.5 參考文獻
第4章 遺傳算法優(yōu)化在數(shù)字圖像水印技術中的應用
4.1 遺傳算法簡介
4.2 遺傳算法的特點
4.3 遺傳算法的原理
4.4 遺傳算法的偽碼
4.5 基本遺傳算法優(yōu)化
4.6 基于遺傳算法的DCT域圖像水印
4.7 基于GA的DCT域圖像水印算法實例
4.8 小結
4.9 參考文獻
第5章 灰色系統(tǒng)在醫(yī)學圖像處理中的應用
5.1 灰色系統(tǒng)的產生
5.2 灰色系統(tǒng)理論的基本概念
5.3 灰色關聯(lián)分析
5.4 基于灰色系統(tǒng)理論的各向異性擴散圖像去噪方法
5.5 小結
5.6 參考文獻
第6章 基于極限學習優(yōu)化的視頻圖像識別研究
6.1 視頻圖像理解
6.2 典型的視頻圖像識別技術
6.3 極限學習機原理
6.4 關聯(lián)圖正則極限學習算法
6.5 小結
6.6 參考文獻
第7章 常用優(yōu)化計算
7.1 *小二乘法
7.2 主成分分析
7.3 支持向量機
7.4 小結
7.5 參考文獻
第8章 深度學習
8.1 初識深度學習
8.2 卷積神經網(wǎng)絡
8.3 卷積神經網(wǎng)絡學習算法
8.4 典型CNN結構
8.5 深度學習的網(wǎng)絡優(yōu)化與正則化
8.6 深度學習的應用
8.7 深度學習的進一步研究方向
8.8 小結
8.9 參考文獻
第9章 推薦算法優(yōu)化及應用
9.1 基于內容的推薦算法
9.2 基于圖的推薦算法
9.3 基于關聯(lián)算法的協(xié)同過濾
9.4 基于聚類算法的協(xié)同過濾
9.5 推薦算法的研究新方向
9.6 小結
9.7 參考文獻
展開全部
智能算法優(yōu)化及其應用 作者簡介
楊興江，成都職業(yè)技術學院黨委教師工作部(人事處)部長，副教授，西南交通大學密碼學專業(yè)碩士畢業(yè)，主要從事智能算法優(yōu)化研究及工程應用推廣，主研計算機網(wǎng)絡、神經網(wǎng)絡、數(shù)據(jù)挖掘技術；主持校級課題5項。
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