内容简介: 《人工智能启蒙》一共六册。图文并茂、深入浅出、生动有趣。内容包括人工智能概览、手机中的人工智能、迷你小车、图像分类与物体检测、计算机视觉、语音识别、无人驾驶、智能数据生成、人工智能在更多行业的运用、智慧校园等。根据小学生的认知规律,以漫画情景引入话题,渐次介绍相关基本知识,使学生对人工智能现有的领域和方向以及常见的相关知识有通识性的认识,同时穿插一些编程小练习和小项目,以及思考题,鼓励学生参与实验,发挥想象力,提升动手能力,养成思考习惯,实现人工智能启蒙。 《人工智能启蒙》(*册)主要向小读者们对人工智能进行介绍,对深度学习以及数据进行、对计算机视觉、对计算机语音识别、对各式各样的机器人、对人工智能的职业规划方向进行了介绍,让小读者们了解GPS定位以及国家自己的北斗
《人工智能启蒙》一共六册。图文并茂、深入浅出、生动有趣。内容包括人工智能概览、手机中的人工智能、迷你小车、图像分类与物体检测、计算机视觉、语音识别、无人驾驶、智能数据生成、人工智能在更多行业的运用、智慧校园等。根据小学生的认知规律,以漫画情景引入话题,渐次介绍相关基本知识,使学生对人工智能现有的领域和方向以及常见的相关知识有通识性的认识,同时穿插一些编程小练习和小项目,以及思考题,鼓励学生参与实验,发挥想象力,提升动手能力,养成思考习惯,实现人工智能启蒙。 《人工智能启蒙》(第二册)主要向小读者们对小车、小车运动、传感器进行介绍,对小车巡线进行学习和练习,对失控产生认识和控制进行介绍,体验高级的控制方法。同学们体验高级的控制策略,自己学习实现这种策略,并复习本学期知识,综合
本书论述人工神经网络的基本单元、网络结构、几种常用的人工神经网络的算法及其在电力系统中的应用,全书共分九章。前五章介绍人工神经网络的基本原理,对人工神经网络的生物背景、模型、算法进行了介绍,后四章介绍人工神经网络在电力系统负荷预报、稳定分析、系统辨识几个重要领域中的应用,以期抛砖引玉,使人工神经网络这一智能技术能在电力工业中获得更广泛的应用。 本书可供电力工程技术人员参考,也可作为"电气工程及其自动化"专业本科高年级学生和有关专业研究生的教材或教学参考书。
信息爆炸的时代,海量数据特征维数高,样本数据及类别多,信息非结构化。如何从海量数据中寻找知识? 作者利用基于序列构造神经网络的信息处理技术,把高维海量数据信息转换为神经网络的构造,有效地降低了问题规模和时间复杂度,解决传统前馈网络中固定结构神经网络难以训练和网络结构难以确定的问题,得到明显的效果。 《序列构造神经网络与多维数据分析》还将序列构造神经网络应用到房产行业,对现实房产租赁指数多维数据分析进行了探索,显示了该方法的广泛应用前景。
本书结合电子信息类课程的特点,介绍了matlab语言在电路、信号与系统、数字信号处理、通信原理课程中的应用。全书共8章。前4章是matlab基础部分,主要介绍了matlab语言的开发环境、基本语法、计算功能、编程基本方法和绘图功能;后4章讲述了matlab在电子信息类课程中的应用。其中第5章介绍了matlab在电路分析中的应用;第6章介绍了matlab在信号与系统中的各种分析处理函数,重点介绍matlab在变换域分析中的应用;第7章介绍了matlab在数字信号处理中的应用,重点介绍离散傅里叶变换和数字滤波器;第8章介绍了matlab在通信原理中的应用,说明了如何使用matlab语言实现不同传输系统的建模仿真。 本书实例丰富,针对性强,可作为电子信息类专业及其相关专业的本科生和研究生学习专业知识的辅助教材和参考书,也可供相应的工程技术人员参考使用。
本书由神经网络的原理和神经网络的应用两部分组成。部分阐述了当前*体表性的几种神经网络模型,如前馈多层神经网络、反馈神经网络、自组织神经网络和混沌神经网络的结构、特点和学习算法。第二部分介绍了神经网络在系统辨识、自动控制、神经网络控制混沌等方面的应用。 本书可作为自动控制、电路与系统、计算机、信息处理、物理等专业的研究生教材和高年级本科生选修课教材,也可供有关科研人员参考。
本书系统论述了人工神经网络的主要理论、设计基础及应用实例,旨在使读者了解神经网络的发展背景和研究对象,理解和熟悉它的基本原理和主要应用,掌握它的结构模型和基本应用设计方法,为以后深入研究和应用开发打下基础。为了便于读者理解,本书尽量避免繁琐的推导,加强了应用举例,并在内容的选择和编排上注意到读者初次接触新概念的易接受性和思维的逻辑性。通过对本书的学习,读者将对人工神经网络有一个基本了解,能进行初步应用设计,为以后深入研究和应用开发打下基础。作为扩充知识,本书还介绍了人工神经系统的基本概念、体系结构、控制特性及信息模式。 作者连续6年为电气信息类专业研究生及本科高年级学生开设“人工神经网络理论与应用”课程,在五轮修改讲义和多项科研成果基础上形成此书。本书适合高校电气信息类专业
本书系统地论述了高新技术领域中的一个重要分支—人工神经网络的基本概念,包括各种重要网络的拓扑结构、工作原理、学习算法及其应用。全书共分九章。章主要阐述人工神经网络的特点及其发展简史;第二章介绍神经网络的工作过程等基本概念;第三章至第六章结合应用实例详细地介绍了几种常用神经网络;第七章较深入地讨论了一些在神经网络应用设计中遇到的实际问题;第八章介绍了一些近年来国外发达国家在汽车工程中应用神经网络的工程实例;第九章给出了作者用MATLAB语言编制的常用神经网络的通用程序,供读者使用。 本书取材新颖、明了易懂、内容丰富、实用性强,便于读者较快掌握和应用神经网络技术。本书可作为理、工、农、医、军和经管类大学有关专业本科生、硕士及博士研究生教材,亦可供有关科研和工程技术人员自学用。
本书以信号与信息处理、模式识别与智能系统等学科为背景,介绍 本书内容深入浅出,语言通俗易懂。在每章后,结合本章的关键问题给出了思考与讨论题目,以引起读者对这些问题更多地关注或者在教学环节中进行讨论。 本书可作为本科高年级学生和硕士生教材,也可供相关专业技术人员自学参考。
基于语料库统计的机器翻译模式把机器翻译分为翻译模式和语言模式两种处理过程,作者尝试把人工神经网络技术应用于两种模式的处理,使之应用于机器翻译的全过程,是一项创造性工作,作者采用神经元自学习的方法,从少量实例开始,系统通过自学习建立机器词库和对应的译文,本研究实验证明对于确定的领域,该系统可以输出相当通顺的目的语,这种用分布式神经网络体系解决翻译模式的训练,较好地解决了单一网络学习能力有限的问题,对神经网络语言处理技术开发了新思路,有相当意义。 作者在应用神经网络处理语言模式方面,也提出了新的解决方案,改变了以往神经网络以复杂句法、语义特征为训练对象的普遍做法,采用词性标注为训练对象,以自创的一套词语移动符号基为训练目标的神经网络处理方法,是一种独特的处理方法,虽然作者指出
在控制领域的研究中,非线性系统的控制问题一直是国内外学者研究的热点。针对无法得到精确数学模型的复杂非线性系统,神经网络因具有强大的逼近能力的特点,为解决复杂非线性系统的控制问题提供了新的思路和方法。本书以细胞神经网络为基础,通过线性矩阵不等式技术、Backsteppin9方法、自适应控制方法、Lyapunov—Krasovskii泛函等研究工具,对神经网络的稳定性、混沌神经网络的同步、非线性时滞系统的辨识与控制问题进行了较为深入的阐述。 本书适合从事非线性控制理论的研究人员使用和参考,也可作为相关院校控制科学与工程专业教师和研究生的参考书。
本书从MATLAB仿真及可视化仿真的角度出发,系统地介绍了系统辨识与自适应控制的基本理论和方法。《系统辨识与自适应控制MATLAB仿真》共分6章。第1~5章主要内容为:绪论、系统辨识、模型参考自适应控制、自校正控制(包括广义预测控制)、基于常规控制策略的自校正控制等,每种算法都配有MATLAB仿真程序、仿真结果以及对仿真结果的简要分析;第6章详细介绍了基于可视化编程工具VB和Delphi的系统辨识与自适应控制的仿真技术。 本书内容简练,系统性和实用性强,可作为自动化相关专业高年级本科生和研究生的教材,也可供从事自动控制理论研究及技术应用人员阅读参考。书中所有实例的程序源代码,读者可以到http://WWW.buaapress.com.cn下载。