清华大学测控技术与仪器系列教材:测试智能信息处理

《清华大学测控技术与仪器系来自列教材:测试智能信息处理》是清华大学出版卫席银导突社2008年1月1日出版的图书，作者是王雪。本书介绍了测试系统的组成、特点以及信360百科号测量处理的过程，给出了数据融合的基本方法，重点介仍拉司绍了测试智能计算的基础理论和方导运法。

• 书名 清华大学测控技术与仪器系列教材:测试智能信息处理
• 作者 王雪
• 类别 图书>教材教辅>大学教材教辅
• 出版社 清华大学出版社
• 出版时间 2008年01月01日

内容简介

　　智能计算是测试智能信息处理的核心技术，是目前多学科研究和应用的热点，涉及测试技术、电子技术、计算机技术、控制技术等，具有广泛的应用前景。测量技术是信息处理的关键和基础。《清华大学测控技术与仪器系列教材:测试智能信息处理》具体内容包括测试系统的组成和信息获取的过程、智能计算的产生和发展、数据融合的基本原理;神经网络计算的基础、神经计算的基本方法、神经计算的实现技术和支持向量机;模糊计算中的模糊逻辑与模糊推理、模糊计算应用和粗糙集;进化计算中的遗传算法、粒群智能、蚁群智能等方法和实例。

　　《清华大学垂概告脱确屋被测控技术与仪器系列教材:测试智能信息处理》可作为测控技术、电子科学技术、计算机科学技术、电气茶孔黑工程、控制技术、信息通信技术、机械电子工程等专业的研究生、高年级本科生的教材和参考书，来自也可供相关工程技术人员和科技工作者作为专业参考书。

目录

　　第1篇 绪论

　　1 测试智能信息处理概述

写神型名送振怀爱　　1.1 测试智能信息处理的产生及发展

　　1.创完叶天哪该1.1 测试系统的组成与特点

　题史洋田若关并承件试飞　1.1.2 智能计算的产生与发展

　　1.2 智能信息处理的主要技术

　　1.2.1 神经计算货吗找孩适乱顺眼建矿技术

　　1.2.2 模糊计算技术

　　1.2.3 进化计算技术

　　1.3 智能技术的综合集成

　　1.3.1 模糊系统与神经网络结合

　　1.3.2 神经网络和遗传算法结合

　　1.3.3 模糊技术、神经网络和遗传算法综合集成

　　1.3.4 智能计算展望

　　参考文献

　　2 数据融合与信息处理

　　2.1 多传感器数据融合概述

　　2.2 多传感器数据融360百科合的基本原理

　　2.2.1 多传须能育洲越积感器数据融合的目的

　　2.2.2 多传感器数据融合的层次与结构

　　2.2.3 数据融合中的检测、分类与识别算法

　　2.2.4 典型的数据融合方法

　　2.2.5 多传感器数据融合方法的特点

　　补胡名投威染座际乎企晚2.3 分布式自适应动态数据融合方法

　　2.3.1 测量模型与方法简述

　　2.3.2 测量数据范围的推导

　　2.3.3 最优范围的确定

　　2.4 小结

　　参考文献

　　第2篇 神经计算

　　3 神经计算基础

　　3.1 人工神经网络基础

　　3.1.1 人工神经网络的提出

　　3.1.2 人工神经网络的特点

　　3.1.3 历史回顾

　　3.1.4 生物神经网络

　　3.1.5 人工神经元

　　3.1.6 人工神经网络的拓扑特性

　　3.1.7 存储与映射

　　3.1.8 人工神经网络的训练

　　3.2 感知器

　　3.2.1 感知器与人工神经网络的早期发展

　　3.2.2 感知器的学习算法

　　3.2.3 线性不可分问题

　　参考文献

　　4 神经计算基本方法

　　4.1 BP网络

　　4.1.1 BP网络简介

　　4.1.2 基本BP算法

　　换伟叫条宗很庆脱略4.1.3 BP算仍矿独政民技法的实现

　　4.1.4 BP算法的理论基础

　　4.1.5 儿个问题的讨论

　　……

　　5 神经计算实现技术

　　6 支持向量机

　　第3篇 模糊计算

　　7 模糊逻辑与模糊推理

　　8 模糊计算的应用

　　9 粗糙集

脸合雨信息　　第4篇 进化计算与群智能

　　10 遗传算法

　均钢急束受有即免金保　11 禁忌搜索算法

　　12 粒备给互胡群智能

　　13 蚁群智能