本書以復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定性穩(wěn)定性研究為核心,并結(jié)合定量研究深入展開,形成容納復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)和多智能體系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性的研究脈絡(luò)。本書的特點(diǎn)是在動(dòng)力系統(tǒng)和穩(wěn)定性之間的關(guān)系上進(jìn)行了詳盡的闡述,傳統(tǒng)的動(dòng)力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和當(dāng)下的復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及多智能體之間的關(guān)系進(jìn)行闡述,揭示了大規(guī)模系統(tǒng)之間的演化關(guān)系。同時(shí),針對(duì)單穩(wěn)定性、多穩(wěn)定性、周期解和不變集

《生物信息學(xué)中的機(jī)器學(xué)習(xí)分析方法》針對(duì)生物信息學(xué)領(lǐng)域中海量的生物數(shù)據(jù)，分別從微陣列數(shù)據(jù)的分析和處理、基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的分析和構(gòu)建以及蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)的分析等角度，系統(tǒng)介紹機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)及各種智能算法在生物信息學(xué)相關(guān)領(lǐng)域的應(yīng)用。機(jī)器學(xué)習(xí)在生物信息學(xué)領(lǐng)域的研究重心集中在觀測(cè)和探索生物現(xiàn)象，以及建立統(tǒng)一的形式化的模型對(duì)生物

通常一個(gè)用于解決復(fù)雜非線性問題的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有大量的神經(jīng)元，并且它們之間的連接是非常復(fù)雜的。在實(shí)際中人們很難完全知道每個(gè)神經(jīng)元的狀態(tài)信息，因此對(duì)時(shí)滯遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)估計(jì)問題的研究具有非常重要的意義�！稌r(shí)滯遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)估計(jì)理論與應(yīng)用》主要介紹有關(guān)時(shí)滯遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)估計(jì)理論和應(yīng)用的最新成果，運(yùn)用多種不同的

本書緊緊圍繞物聯(lián)網(wǎng)中“感知層、傳輸層、應(yīng)用層”所涉及的三大類技術(shù)架構(gòu)組成的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)知識(shí)體系安排教學(xué)內(nèi)容。主要內(nèi)容包括：物聯(lián)網(wǎng)的基本概念、體系結(jié)構(gòu)、標(biāo)準(zhǔn)化、關(guān)鍵技術(shù)以及主要應(yīng)用領(lǐng)域與發(fā)展；感知技術(shù)、射頻識(shí)別（RFID）技術(shù)原理及應(yīng)用；傳感器及無線傳感網(wǎng)絡(luò)的基本知識(shí)及應(yīng)用；與物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的通信與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)；云計(jì)算及智能信息處

高級(jí)專家系統(tǒng):第二版介紹專家系統(tǒng)的理論基礎(chǔ)、設(shè)計(jì)技術(shù)及其應(yīng)用,共11章。高級(jí)專家系統(tǒng):概述專家系統(tǒng)定義、發(fā)展歷史、類型、結(jié)構(gòu)和特點(diǎn)以及專家系統(tǒng)構(gòu)建的步驟;討論開發(fā)專家系統(tǒng)時(shí)可能采用的人工智能的知識(shí)表示方法和搜索推理技術(shù);探討專家的解釋機(jī)制;研究基于規(guī)則專家系統(tǒng)、基于框架專家系統(tǒng)、基于模型專家系統(tǒng)、基于Web專家系統(tǒng)和實(shí)

傳統(tǒng)的模糊決策方法無法解決復(fù)雜的不確定情境下的評(píng)估與優(yōu)化問題。語言計(jì)算是近年來為描述模糊信息、建立模糊邏輯、處理模糊現(xiàn)象發(fā)展起來的一種新的信息處理和管理決策工具。多粒度語言為偏好的模糊決策已經(jīng)應(yīng)用于項(xiàng)目管理、投資評(píng)估中并取得成果。本文在深入研究基于擴(kuò)展原理和符號(hào)化方法的語言計(jì)算模型基礎(chǔ)上，重新給出多粒度語言的分類。根據(jù)

作為Web2.0的典型應(yīng)用之一，社會(huì)化標(biāo)簽具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，可以為Web知識(shí)推送提供十分有價(jià)值的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。本書借鑒數(shù)學(xué)領(lǐng)域的圖論、物理學(xué)領(lǐng)域的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)、社會(huì)學(xué)領(lǐng)域的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析、圖書情報(bào)學(xué)領(lǐng)域的信息計(jì)量，闡述了網(wǎng)絡(luò)分析的基本原理，進(jìn)而建立基于共現(xiàn)分析的社會(huì)化標(biāo)簽網(wǎng)絡(luò)和基于社會(huì)化標(biāo)簽的潛在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)。然后，分別構(gòu)建基于用戶層

《前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析與設(shè)計(jì)》系統(tǒng)地論述了前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要理論、設(shè)計(jì)基礎(chǔ)及應(yīng)用實(shí)例，旨在使讀者了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展背景和研究對(duì)象，理解和熟悉它的基本原理和主要應(yīng)用，掌握它的結(jié)構(gòu)模型和設(shè)計(jì)應(yīng)用方法，特別是前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)學(xué)習(xí)算法和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方法，為深入研究和應(yīng)用開發(fā)打下基礎(chǔ)。為了便于讀者理解，書中盡量避免煩瑣的數(shù)學(xué)推導(dǎo)，加強(qiáng)

云模型是研究定性概念與定量數(shù)值之間相互轉(zhuǎn)換的不確定性認(rèn)知模型。粒計(jì)算是當(dāng)前計(jì)算智能研究領(lǐng)域中模擬人類思維和解決復(fù)雜問題的新方法。它覆蓋了所有有關(guān)粒度的理論、方法和技術(shù)，是研究復(fù)雜問題求解、海量數(shù)據(jù)挖掘和模糊信息處理等問題的有力工具。《粒計(jì)算研究叢書：云模型與粒計(jì)算》介紹云模型與粒計(jì)算交叉研究的最新進(jìn)展，由國(guó)內(nèi)外相關(guān)領(lǐng)域

人工智能是研究解釋和模擬人類智能、智能行為及其規(guī)律的一門學(xué)科。本書共16章：第1～6章討論人工智能的認(rèn)知問題和自動(dòng)推理，論述邏輯基礎(chǔ)、約束推理、定性推理、基于案例的推理、概率推理；第7～14章重點(diǎn)討論機(jī)器學(xué)習(xí)和知識(shí)發(fā)現(xiàn)，包括歸納學(xué)習(xí)、支持向量機(jī)、解釋學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、關(guān)聯(lián)規(guī)則、進(jìn)化計(jì)算、知識(shí)發(fā)現(xiàn)；第15章闡述