書名 智能計(jì)算方法及其應(yīng)用

書號(hào) 978-7-118-11920-6

作者 徐克虎等

出版時(shí)間 2019年7月

譯者

版次 1版1次

開本 16

裝幀 平裝

出版基金

頁數(shù) 328

字?jǐn)?shù) 374

中圖分類 TP387

叢書名

定價(jià) 129.00

智能計(jì)算方法及其應(yīng)用造價(jià)信息

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蘭德華

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蘭德華

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智能計(jì)算方法目前已在邏輯推理、分類決策、全局優(yōu)化等眾多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。本著講清概念與原理、觸及前沿發(fā)展、注重學(xué)以致用的原則，本書分模糊計(jì)算、神經(jīng)計(jì)算、進(jìn)化計(jì)算和群智能計(jì)算4個(gè)單元，系統(tǒng)地介紹了目前常用智能計(jì)算方法的概念、原理、模型及其典型應(yīng)用實(shí)例。本書可作為控制科學(xué)與工程、計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息科學(xué)等專業(yè)的研究生及高年級(jí)本科生的教材，以及從事智能計(jì)算、智能決策等相關(guān)研究的高校教師、科研人員和工程技術(shù)人員的參考用書。

第0章緒論1

0.1智能計(jì)算方法1

0.2智能計(jì)算方法產(chǎn)生與發(fā)展1

0.2.1模糊計(jì)算的產(chǎn)生與發(fā)展2

0.2.2神經(jīng)計(jì)算的產(chǎn)生與發(fā)展3

0.2.3進(jìn)化計(jì)算的產(chǎn)生與發(fā)展4

0.2.4群智能計(jì)算的產(chǎn)生與發(fā)展5

0.3智能計(jì)算方法分類6

習(xí)題07

第1篇模糊計(jì)算

第1章模糊計(jì)算數(shù)學(xué)基礎(chǔ)12

1.1模糊集合12

1.1.1模糊集合定義12

1.1.2模糊集合的表示方式13

1.1.3隸屬函數(shù)13

1.1.4模糊集合的基本運(yùn)算16

1.1.5模糊集合與經(jīng)典集合的聯(lián)系17

1.2模糊關(guān)系19

1.2.1模糊關(guān)系19

1.2.2模糊關(guān)系的合成21

1.2.3模糊變換23

1.3模糊邏輯23

1.3.1模糊邏輯運(yùn)算23

1.3.2模糊邏輯算子24

習(xí)題125

第2章模糊推理與模糊系統(tǒng)26

2.1模糊語言26

2.1.1模糊語言26

2.1.2模糊語言算子27

2.2模糊規(guī)則27

2.3模糊推理28

2.3.1Mamdani模糊推理法28

2.3.2Larsen模糊推理法33

2.3.3Zadeh模糊推理法36

2.3.4TakagiSugeno模糊推理法36

2.4模糊系統(tǒng)37

2.4.1模糊系統(tǒng)的組成結(jié)構(gòu)38

2.4.2模糊系統(tǒng)的組成單元38

2.5模糊控制系統(tǒng)39

2.5.1模糊控制的基本原理40

2.5.2模糊控制器設(shè)計(jì)41

2.5.3模糊控制器設(shè)計(jì)實(shí)例43

習(xí)題250

第3章模糊聚類分析51

3.1模糊聚類分析的一般步驟51

3.2最佳分類閾值λ的確定59

3.3模糊聚類分析方法的應(yīng)用實(shí)例60

習(xí)題367

第4章模糊計(jì)算的發(fā)展與展望68

第2篇神經(jīng)計(jì)算

第5章人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)73

5.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生物學(xué)基礎(chǔ)73

5.2人工神經(jīng)元基本結(jié)構(gòu)與數(shù)學(xué)模型74

5.2.1人工神經(jīng)元基本結(jié)構(gòu)74

5.2.2人工神經(jīng)元數(shù)學(xué)模型75

5.3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)、學(xué)習(xí)方式與基本特性76

5.3.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)76

5.3.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本學(xué)習(xí)方式78

5.3.3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本特性81

5.4人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)82

習(xí)題584

第6章BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)85

6.1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本概念85

6.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本模型與學(xué)習(xí)算法85

6.2.1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本模型85

6.2.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法86

6.2.3BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)89

6.3BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MATLAB實(shí)現(xiàn)90

6.4應(yīng)用實(shí)例——利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測94

6.4.1MATLAB程序?qū)崿F(xiàn)95

6.4.2nntool神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱的使用96

6.5應(yīng)用實(shí)例——利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行鳶尾花分類99

6.5.1iris數(shù)據(jù)集簡介99

6.5.2基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鳶尾花分類100

6.6BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的改進(jìn)104

6.6.1附加動(dòng)量法104

6.6.2自適應(yīng)學(xué)習(xí)速率105

6.6.3動(dòng)量-自適應(yīng)學(xué)習(xí)速率調(diào)整算法105

6.6.4其他需要探索解決的問題105

習(xí)題6106

第7章徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)107

7.1RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念107

7.2徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型107

7.3BPF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)110

7.3.1隱層單元個(gè)數(shù)的確定110

7.3.2基函數(shù)中心cp的確定111

7.3.3基函數(shù)寬度（擴(kuò)展常數(shù)）的確定112

7.3.4權(quán)系數(shù)w的確定112

7.4RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MATLAB實(shí)現(xiàn)112

7.5應(yīng)用實(shí)例——利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決分類問題116

7.6應(yīng)用實(shí)例——利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)威脅評(píng)估119

7.6.1基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的函數(shù)擬合120

7.6.2目標(biāo)威脅評(píng)估121

7.7RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)125

7.7.1RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不足125

7.7.2RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)算法125

習(xí)題7127

第8章卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)128

8.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型128

8.2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要特征129

8.2.1局部感知130

8.2.2參數(shù)共享130

8.2.3多卷積核131

8.2.4池化132

8.3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)描述133

8.3.1卷積運(yùn)算133

8.3.2激活運(yùn)算134

8.3.3池化運(yùn)算136

8.3.4全連接計(jì)算137

8.3.5Softmax回歸137

8.3.6反向傳播算法140 2100433B

智能計(jì)算方法及其應(yīng)用書籍信息常見問題

  • 求計(jì)算方法

    標(biāo)準(zhǔn)磚用量為20*0.5314千塊/m3（定額含量）=10.628千塊

  • 計(jì)價(jià)計(jì)算方法

    請問商品砼調(diào)價(jià)價(jià)差如何計(jì)算 例如。某強(qiáng)度等級(jí)信息價(jià)為276.55元每立方，5公里運(yùn)費(fèi)19.5元每立方，每增一公里每方增加1.2元，泵送費(fèi)為17元每立方， 請問商品砼價(jià)格為多少 是否為276.55+19...

  • 樓層計(jì)算方法？

    在風(fēng)水上，按一物一太極原理，計(jì)算樓層的五行則按住人的層數(shù)算起，其余的地下停車場， 架空層、商業(yè)裙樓等非住人的層數(shù)，由于性質(zhì)用途不同，其氣場亦不同，與住人的層數(shù)不屬 同一太極，所以不應(yīng)混為一起算在內(nèi)；

智能計(jì)算方法及其應(yīng)用書籍信息文獻(xiàn)

室內(nèi)照明設(shè)計(jì)技巧及其科學(xué)計(jì)算方法 室內(nèi)照明設(shè)計(jì)技巧及其科學(xué)計(jì)算方法

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目前室內(nèi)常用的幾種照明方式，根據(jù) 燈具光通量的空間分布狀況及燈具的安裝方式， 室內(nèi)照明方式可分為五種： 1、直接照明 光線通過燈具射出，其中 90%-100% 的光通量到達(dá)假定的工作面上，這種照明方 式為直接照明。 這種照明方式具有強(qiáng)烈的明暗對比， 并能造成有趣生動(dòng)的光影效果， 可突出 工作面在整個(gè)環(huán)境中的主導(dǎo)地位，但是由于亮度較高，應(yīng)防止眩光的產(chǎn)生。 如工廠、普通辦 公室等 2、半直接照明 半直接照明方式是半透明材料制成的燈罩罩住光源上部， 60%-90%以上的光線使之 集中射向工作面， 10%-40%被罩光線又經(jīng)半透明燈罩?jǐn)U散而向上漫射， 其光線比較柔和。 這 種燈具常用于較低的房間的一般照明。 由于漫射光線能照亮平頂， 使房間頂部高度增加， 因 而能產(chǎn)生較高的空間感。 3、間接照明 間接照明方式是將光源遮蔽而產(chǎn)生的間接光的照明方式， 其中 90%-100%的光通量 通過天棚或墻面反射

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1 室內(nèi)照明設(shè)計(jì)技巧及其計(jì)算方法 目前室內(nèi)常用的幾種照明方式， 根據(jù)燈具光通量的空間分布狀況及燈具的安裝方式， 室內(nèi)照明方式 可分為五種： 1、直接照明 光線通過燈具射出，其中 90%-100%的光通量到達(dá)假定的工作面上，這種照明方式為直接照明。 這種照明方式具有強(qiáng)烈的明暗對比， 并能造成有趣生動(dòng)的光影效果， 可突出工作面在整個(gè)環(huán)境中的 主導(dǎo)地位，但是由于亮度較高，應(yīng)防止眩光的產(chǎn)生。如工廠、普通辦公室等。 2、半直接照明 半直接照明方式是半透明材料制成的燈罩罩住光源上部， 60%-90%以上的光線使之集中射向工 作面， 10%-40%被罩光線又經(jīng)半透明燈罩?jǐn)U散而向上漫射，其光線比較柔和。這種燈具常用于較低 的房間的一般照明。 由于漫射光線能照亮平頂， 使房間頂部高度增加， 因而能產(chǎn)生較高的空間感。 3、間接照明 間接照明方式是將光源遮蔽而產(chǎn)生的間接光的照明方式，其中 90%-100%的

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《智能控制算法及其應(yīng)用》主要介紹各種典型智能控制算法的基本內(nèi)容、設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)方法及其在函數(shù)優(yōu)化、電力系統(tǒng)中的應(yīng)用?！吨悄芸刂扑惴捌鋺?yīng)用》首先闡述智能、智能控制的基本概念，介紹智能控制與傳統(tǒng)的經(jīng)典控制理論、現(xiàn)代控制理論的聯(lián)系和區(qū)別。然后從四種典型智能控制算法（專家系統(tǒng)、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和進(jìn)化計(jì)算）入手分別闡述它們的發(fā)展歷史、基本內(nèi)容、實(shí)現(xiàn)方法及其應(yīng)用。最后介紹混沌模擬退火動(dòng)態(tài)煙花優(yōu)化算法，并將其用于優(yōu)化離散時(shí)間微分平坦自抗擾控制律的參數(shù)，通過計(jì)算機(jī)仿真和基于智能優(yōu)化算法試驗(yàn)平臺(tái)開展試驗(yàn)以驗(yàn)證該算法的有效性；介紹遞減步長果蠅優(yōu)化算法，并將其應(yīng)用于風(fēng)電機(jī)組齒輪箱的故障診斷；介紹云粒子群布谷鳥融合算法，通過聯(lián)合循環(huán)發(fā)電機(jī)組典型熱工過程模型參數(shù)辨識(shí)實(shí)例驗(yàn)證該算法的有效性。

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內(nèi)容簡介

《智能技術(shù)及其應(yīng)用:邵世煌教授論文集》收錄了邵世煌教授與其指導(dǎo)的研究生和博士后合作完成的典型研究成果和論文60余篇。本論文集以智能科學(xué)技術(shù)及其應(yīng)用為主線，內(nèi)容涉及模糊系統(tǒng)與控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、DNA計(jì)算與軟計(jì)算、混沌系統(tǒng)與控制、生物醫(yī)學(xué)系統(tǒng)建模與分析、生物信息學(xué)、機(jī)器人系統(tǒng)與控制、模糊隨機(jī)系統(tǒng)與分析、模糊離散事件系統(tǒng)、非線性系統(tǒng)與控制、電氣系統(tǒng)與控制、計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)信息處理與安全、數(shù)字化紡織服裝技術(shù)等研究領(lǐng)域的理論、技術(shù)與應(yīng)用方法?！吨悄芗夹g(shù)及其應(yīng)用:邵世煌教授論文集》理論密切結(jié)合實(shí)際，可供自動(dòng)控制、計(jì)算機(jī)應(yīng)用等相關(guān)學(xué)科的科研、教學(xué)與工程人員及研究生參考。

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《智能制造工業(yè)控制軟件規(guī)范及其應(yīng)用》共6章，介紹IEC 61131-3第三版的公用元素基本概念、標(biāo)準(zhǔn)編程語言中的指令表和結(jié)構(gòu)化文本的文本類編程語言、梯形圖和功能塊圖的圖形類編程語言、順序功能表圖編程語言、運(yùn)動(dòng)控制功能塊、安全相關(guān)功能塊、模糊控制功能塊等，并討論了它們的編程技巧和工業(yè)應(yīng)用。

《智能制造工業(yè)控制軟件規(guī)范及其應(yīng)用》內(nèi)容涵蓋了智能制造對PLC軟件功能的基本要求。

《智能制造工業(yè)控制軟件規(guī)范及其應(yīng)用》可作為自動(dòng)化和儀表專業(yè)等相關(guān)專業(yè)本科及專科學(xué)生的教材和編程語言的培訓(xùn)用書，也是工礦企業(yè)、科研開發(fā)單位工程技術(shù)人員的重要參考資料。

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