智能信息处理导论-教辅教材-文化科教-太极之巅书单号

书刊介绍

智能信息处理导论目录

第1章模糊信息处理1.1 模糊信息概述1.1.1 模糊信息相关知识1.1.2 模糊研究内容与应用1.1.3 诊断模糊模型1.2 多目标模糊优化方法1.2.1 常规多目标优化设计的模糊解法1.2.2 模糊多目标优化设计1.2.3 普遍型多目标模糊优化设计方法1.3 数据处理的模糊熵方法1.3.1 模糊熵的公理体系与定义1.3.2 模糊熵的图像处理1.4 自适应模糊聚类分析1.4.1 相关的模糊聚类算法1.4.2 自适应模糊聚类算法1.4.3 算法收敛性分析1.5 模糊关联分析1.5.1 模糊关联分析法1.5.2 评价原理和方法1.5.3 实证研究1.6 模糊信息优化方法1.6.1 模糊信息优化处理的基本理论1.6.2 模糊信息优化实例分析1.7 模糊多属性决策的模糊贴近度方法1.7.1 模糊多属性决策1.7.2 模糊多属性决策模型1.7.3 模糊多属性决策的模糊贴近度解法1.7.4 算例分析1.8 信息不**确知的模糊决策集成模型1.8.1 信息不**确知的多目标决策1.8.2 决策信息不**确知的模糊决策集成模型1.8.3 决策信息不**确知的模糊决策集成模型分析1.8.4 实例分析1.9 模糊Petri网1.9.1 Petri网概述1.9.2 模糊Petri网的基本理论1.9.3 基于模糊Petri网的推理算法及应用习题第2章神经网络信息处理2.1 神经网络的一般模型2.1.1 一般形式的神经网络模型2.1.2 神经网络学习算法2.1.3 神经网络计算的特点2.1.4 神经网络的拓扑结构2.2 BP神经网络模型2.2.1 BP神经网络学习算法2.2.2 BP神经网络建模2.3 贝叶斯神经网络2.3.1 传统神经网络和贝叶斯方法2.3.2 神经根网络的贝叶斯学习