自然计算、机器学习与图像理解前沿
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自然计算、机器学习与图像理解前沿 |
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自然计算、机器学习与图像理解前沿 |
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基本信息·出版社：西安电子科技大学出版社
·页码：339 页
·出版日期：2008年08月
·ISBN：9787560620473
·条形码：9787560620473
·版本：第1版
·装帧：平装
·开本：16
·正文语种：中文/英语
·丛书名：智能科学与技术丛书
·外文书名：Advances in Natural Computation, Machine Learning and Image Understanding
内容简介 《自然计算、机器学习与图像理解前沿》对自然计算、机器学习、图像自动理解与解译三个前沿领域进行了详细的论述。主要内容包括进化计算、人工免疫系统、量子计算智能、多智能体系统、进化多目标优化、核机器学习、流形学习与谱图学习、集成学习、非线性逼近理论、多尺度几何分析、多尺度变换域图像感知与识别、图像的高维奇异性检测、图像去噪的阈值方法、SAR图像理解与解译。
编辑推荐 《自然计算、机器学习与图像理解前沿》着重对上述领域妁国内外发展现状进行总结，阐述作者对相关领域未来发展的研究与思考。《自然计算、机器学习与图像理解前沿》可以作为计算机科学、信息科学、人工智能自动化技术等领域从事自然计算、机器学习、图像处理研究的相关专业技术人员的参考书，也可以作为相关专业高年级本科生和研究生的教材。
目录 第1章进化计算
1.1从人工智能到计算智能
1.2从进化论到进化计算
1.3进化计算基础知识
1.4协同进化计算
1.5非达尔文进化理论与密母计算
参考文献
第2章人工免疫系统
2.1从免疫系统到人工免疫系统
2.2人工免疫系统的研究领域
2.3人工免疫系统与其它方法的比较
2.4免疫优化计算研究的新进展
2.5问题与展望
参考文献
第3章量子计算智能
3.1量子计算原理
3.2量子计算智能的几种模型
3.3量子进化算法
3.4问题与展望
参考文献
第4章多智能体系统
4.1复杂适应系统
4.2多智能体系统
参考文献
第5章进化多目标优化
5.1多目标优化问题的数学描述
5.2进化多目标优化的主要算法
5.3当代进化多目标优化算法及研究趋势
5.4几种典型进化多目标优化算法的性能比较
5.5总结与展望
参考文献
第6章核机器学习
6.1Mercer核
6.2核机器学习的主要方法
6.3核机器学习方法的优势与不足
6.4推广Mercer核函数的主要研究方向
参考文献
第7章流形学习与谱图学习
7.1流形学习的基本概念
7.2流形学习的降维方法分类
7.3谱聚类
参考文献
第8章集成学习
8.1集成学习系统的结构
8.2集成核匹配追踪学习机
8.3谱聚类集成
参考文献
第9章非线性逼近理论
9.1函数逼近简述
9.2非线性逼近
9.3高度非线性逼近
9.4问题与展望
参考文献
第10章多尺度几何分析
10.1概念的产生
10.2从傅立叶分析到小波分析
10.3小波图像逼近
10.4人类视觉模型
10.5图像的多尺度几何分析
10.6问题与展望
参考文献
第11章多尺度变换域图像感知与识别
11.1小波变换的三级统计特性及其机理分析
11.2小波域隐马尔可夫模型
11.3变换域的十种统计模型
11.4基于变换域统计模型的图像感知与识别
11.5问题与展望
参考文献
第12章图像的高维奇异性检测、学习与理解
12.1图像识别与理解中存在的主要问题
12.2解决高维数据奇异性检测、学习与理解的关键技术
参考文献
第13章图像去噪的阈值方法
13.1基本概念
13.2阈值函数
13.3阈值规则
13.4阑值方案
13.5问题与展望
参考文献
第14章SAR图像理解与解译
14.1SAR图像自动理解与解译的系统组成
14.2相干斑抑制
14.3SAR图像分割
14.4图像融合
14.5特征提取
14.6识别与分类
14.7SAR图像特殊目标检测
14.8问题与展望
参考文献
……
序言 信息技术已经成为当今社会的核心技术，它影响并决定了现代科技的走向。随着计算机的普及，人们获知的信息越来越多，促使信息处理技术逐渐向智能化方向发展。从信息的获取到信息处理的各个环节，人工智能技术扮演了越来越重要的角色。目前，越来越多的科学家坚信，人工智能将为人类社会带来第三次技术革命。
随着人工神经网络、进化计算、人工免疫系统等受自然现象启发的人工智能方法的不断完善，模仿自然界的智能行为成为令机器显现智能的新途径。近年来，人工智能研究者习惯将受自然现象启发而发展起来的智能算法统称为自然计算(Natur
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