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神经网络作为一门新兴的信息处理科学。是对人脑若干基本特性的抽象模拟。它是以人的大脑工作模式为基础,研究自适应及非程序的信息处理方法。《神经网络理论方法及控制技术应用研究》系统地论述了神经网络的主要理论、控制技术及应用实例,旨在使读者理解和熟悉神经网络及其控制的基本原理和主要应用,掌握它的结构和设计应用方法。主要内容包括神经网路基础论、神经网络控制原理、感知器神经网络、BP神经网络、时滞神经网络、CMAC网络、模糊神经网络控制系统等,并
目前,大数据产业蓬勃发展,从而带动了人们对于非格式化文本数据的分析需求,本书全面、系统的介绍了文本信息处理的相关技术,包括分词、文本向量化、特征选择、文本相似度计算、文本分类、主题模型、情感计算等内容,并在若干综合性的章节中,设计了独到的模型算法,阐述了算法过程。所有章节都通过实例对过程做详细描述,并辅助以代码或伪代码实现,帮助读者理解,具有高度的可操作性和实用性。本书内容新颖、层次清晰,适合高校教师、研究生、高年级本科生使用,也可供
信息化、智能化技术的快速发展引发了数据爆发式增长,大数据时代的到来也伴随着"信息过载"问题的出现。推荐系统是解决信息过载问题的有效方法,作为现阶段推荐算法当中应用为广泛的个性化推荐算法之一,协同过滤推荐算法有着该领域内其他推荐算法无法比拟的诸多优点。但是在实际应用场景中,协同过滤推荐算法仍然有较多问题亟须解决。 针对协同过滤推荐算法面对的数据稀疏性问题,《推荐系统关键技术的研究》分别采用数据填充方法、融合信任的概率矩阵分解模型、
本书研究面向强噪声场景的低秩稀疏学习视觉目标跟踪方法。基于变分法和分数阶微积分理论改善强噪声场景下的视觉信息质量问题;基于低秩表示和稀疏表示理论解决目标外观多样性情况下的表观建模问题;基于融合LASSO、变分法和分数阶微积分理论解决复杂环境遮挡带来的目标特征丢失问题和目标快速运动带来的跟踪漂移问题;基于反向稀疏表示描述解决跟踪模型在线学习的计算效率问题。本书可供高等院校自动化、计算机、电子信息等相关专业的本科生和研究生,以及从事计算机
本书对混合智能优化算法、机器学习、图像处理与分析三个前沿领域进行了论述,特别是围绕混合智能优化算法在图像处理分析和机器学习中的参数调优应用问题进行了深入探讨。主要内容包括智能优化算法的混合策略,以及混合智能优化算法在图像增强、图像特征抽取、图像匹配、高光谱图像降维、图像分类中的应用等。本书着重对上述领域的靠前外发展现状进行总结 阐述,作者对混合智能优化算法在图像处理与分析领域中应用的思考。本书适合作为从事图像处理、智能计算相关工作的本
虚拟制造是应用计算机仿真技术、交互技术和虚拟现实技术的综合发展及应用,是企业以信息集成为基础的一种新的制造理念。此技术的广泛应用将从根本上改变现行的制造模式,并带动企业组织、管理及生产方式等多方面的变化。本书是基于作者多年来的研究与应用成果,系统地总结和介绍了虚拟制造技术内容新颖,实用性强,通用性高,实例丰富。 ...
缪哲 著
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[日]熊田千佳慕著,张勇译
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