简介
本书从信息科学的角度出发，系统地介绍了智能信息处理的基础理论及各种新的处理技术。全书共分十章，内容包括智能信息处理的产生及其发展、模糊集合与模糊逻辑、模糊信息处理、神经网络信息处理、模糊神经网络信息处理、进化计算的基本方法、进化计算的信息处理、混沌信息处理、分形信息处理、智能信息处理技术的应用实例。
本书涉及了目前国内外计算智能信息处理的最新研究成果，综合了作者近几年来的研究生教学心得与科研成果，取材新颖，内容丰富，注重理论与实践相结合，论述深入浅出，力求使学生较快掌握和应用这门高新技术。本书可作为自动化、计算机应用、人工智能、图像处理与模式识别、智能控制与信息处理、电子工程、机械工程、系统工程等专业研究生或高年级本科生的教材和参考书，也可供有关工程技术人员和科学研究工作者参考。
目录
第一章 绪 论
1.1 智能信息处理的产生及其发展
1.2 智能信息处理的主要技术
1.3 智能技术的综合集成
参考文献
第一编 模糊计算
第二章 模糊集合与模糊逻辑
2.1 普通集合及其运算
2.2 模糊集合及其运算规则
2.3 模糊关系
2.4 模糊逻辑和模糊推理
参考文献
第三章 模糊信息处理
3.1 模糊逻辑控制的信息处理
3.2 模糊模式识别信息处理
3.3 模糊集在图像信息处理中的应用
参考文献
第二篇 神经计算
第四章 神经网络信息处理
4.1 神经网络的基本原理
4.2 前馈型神经网络
4.3 反馈型神经网络
4.4 径向基函数网络
4.5 自组织神网络
4.6 双向联想记忆网络
4.7 脑模型控制
4.8 小波神经网络
4.9 细胞神经网络
4.10 B样条神经网络
参考文献
第五章 模糊神经网络信息处理
第三篇 进化计算
第六章 进化计算的基本方法
第七章 进化计算的信息处理
第四篇 混沌与分形计算
第八章 混沌信息处理
第九章 分形信息处理
第十章 智能信息处理技术的应用实例
1.1 智能信息处理的产生及其发展
1.2 智能信息处理的主要技术
1.3 智能技术的综合集成
参考文献
第一编 模糊计算
第二章 模糊集合与模糊逻辑
2.1 普通集合及其运算
2.2 模糊集合及其运算规则
2.3 模糊关系
2.4 模糊逻辑和模糊推理
参考文献
第三章 模糊信息处理
3.1 模糊逻辑控制的信息处理
3.2 模糊模式识别信息处理
3.3 模糊集在图像信息处理中的应用
参考文献
第二篇 神经计算
第四章 神经网络信息处理
4.1 神经网络的基本原理
4.2 前馈型神经网络
4.3 反馈型神经网络
4.4 径向基函数网络
4.5 自组织神网络
4.6 双向联想记忆网络
4.7 脑模型控制
4.8 小波神经网络
4.9 细胞神经网络
4.10 B样条神经网络
参考文献
第五章 模糊神经网络信息处理
第三篇 进化计算
第六章 进化计算的基本方法
第七章 进化计算的信息处理
第四篇 混沌与分形计算
第八章 混沌信息处理
第九章 分形信息处理
第十章 智能信息处理技术的应用实例
Intelligent Information Processing Technology
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