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多維空間仿生信息學(xué)入門

多維空間仿生信息學(xué)入門

定 價(jià):¥39.00

作 者: 王守覺,來疆亮 著
出版社: 國(guó)防工業(yè)出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 人工智能

ISBN: 9787118054514 出版時(shí)間: 2008-01-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數(shù): 189 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  多維空間仿生信息學(xué)是為解決計(jì)算機(jī)如何對(duì)于具有很多自變量的形象思維問題進(jìn)行計(jì)算而提出來的。它是發(fā)展信息科學(xué)新算法的一種新思路,這種新思路主要是從多維空間中許多個(gè)平面上的幾何圖形出發(fā)來進(jìn)行計(jì)算,用以替代對(duì)具有很多自變量的方程組的計(jì)算。 本書是多維空間仿生信息學(xué)的入門書籍,它從信息科學(xué)基本數(shù)學(xué)方法的幾何概念出發(fā),介紹了多維空間仿生信息學(xué)的基本原理和基本數(shù)學(xué)符號(hào)對(duì)多維空間中幾何運(yùn)算的描述方法以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在此目的下的新發(fā)展。 書中對(duì)多維空間仿生信息學(xué)的應(yīng)用實(shí)例和應(yīng)用效果進(jìn)行了介紹,主要介紹了在圖像處理中(如模糊圖像的清晰化處理等)和模式識(shí)別中的應(yīng)用效果,特別對(duì)在多維空間仿生信息學(xué)基礎(chǔ)上發(fā)展的仿生模式識(shí)別及其優(yōu)異效果進(jìn)行了重點(diǎn)介紹。 本書是在作者為研究生講課用的幻燈片講義基礎(chǔ)上寫成的。本書適合于信息科學(xué)與技術(shù)領(lǐng)域的科研人員及大學(xué)本科生和研究生閱讀。

作者簡(jiǎn)介

  王守覺,中國(guó)科學(xué)院院士。1949年畢業(yè)于同濟(jì)大學(xué),曾任中國(guó)科學(xué)院半導(dǎo)體研究所研究員、室主任、副所長(zhǎng)、所長(zhǎng),中國(guó)電子學(xué)會(huì)副理事長(zhǎng),1980年當(dāng)選學(xué)部委員?,F(xiàn)為中國(guó)科學(xué)院半導(dǎo)體研究所神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與形象思維實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人。兼任同濟(jì)大學(xué)信息工程學(xué)院名譽(yù)院長(zhǎng)兼半導(dǎo)體與信息技術(shù)研究所所長(zhǎng),浙江工業(yè)大學(xué)智能信息系統(tǒng)研究所所長(zhǎng)。兼任中國(guó)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)委員會(huì)主席,中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)多值與模糊邏輯委員會(huì)名譽(yù)主任,中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)CAD與圖形學(xué)委員會(huì)名譽(yù)主任,中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與計(jì)算智能委員會(huì)名譽(yù)主任,北京電子學(xué)會(huì)副理事長(zhǎng),中國(guó)電子學(xué)會(huì)副理事長(zhǎng)?!峨娮訉W(xué)報(bào)》編委會(huì)主任,Chinese Journal Of Electronics編委會(huì)主任等職。1958年研制成中國(guó)首只鍺合金擴(kuò)散高頻晶體管,使頻率由2MHz提高到200MHz。解決了高速晶體管化計(jì)算機(jī)的需要。1963年在我國(guó)首先研制成硅平面工藝和平面器件。保證了為中國(guó)“兩彈一星”的研制工作做出重大貢獻(xiàn)的109丙機(jī)的研制成功。研制成國(guó)內(nèi)最早的4種固體組件,為專用微機(jī)的實(shí)現(xiàn)創(chuàng)造了基本條件。1978年,在國(guó)際上最先發(fā)表了一種集成高速模糊邏輯電路DYL,并研究了它在精確信號(hào)線路與系統(tǒng)中的應(yīng)用,依此研究的高速數(shù)模轉(zhuǎn)換電路使我國(guó)集成8位D/A轉(zhuǎn)換器轉(zhuǎn)換時(shí)間由80ns縮短至4ns以下。以上貢獻(xiàn)獲得早年國(guó)家發(fā)明獎(jiǎng)。國(guó)家新產(chǎn)品一等獎(jiǎng),中國(guó)科學(xué)院重大科技成果一等獎(jiǎng),中國(guó)科學(xué)院科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)、三等獎(jiǎng)及國(guó)家發(fā)明三等獎(jiǎng)等獎(jiǎng)勵(lì)。1990年起,致力于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別等機(jī)器形象思維的基礎(chǔ)理論與實(shí)際應(yīng)用基礎(chǔ)研究,在國(guó)家“八五”、“九五”科技攻關(guān)中。承擔(dān)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)和應(yīng)用技術(shù)的攻關(guān)工作,研制成我國(guó)唯一一個(gè)產(chǎn)品化的半導(dǎo)體神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件系列。相繼兩次被評(píng)為國(guó)家“八五”、“九五”科技攻關(guān)先進(jìn)個(gè)人,并獲2001年北京市科技進(jìn)步一等獎(jiǎng),2001年何梁何利科技獎(jiǎng)和2002年臺(tái)灣潘文淵文教基金杰出科研獎(jiǎng)。

圖書目錄

第1章 緒論
1.1 信息科學(xué)與人工智能
1.2 連接主義計(jì)算方法與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
1.2.1 符號(hào)主義與連接主義
1.2.2 人工神經(jīng)元的基本幾何概念
1.2.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)若干應(yīng)用的基本幾何概念
1.3 數(shù)字化信息的共性
1.3.1 以離散采樣信號(hào)代替連續(xù)信號(hào)后的影響
1.3.2 不同信息的同一表征方式——數(shù)組
1.3.3 數(shù)組的格式
1.3.4 數(shù)組與高維空間點(diǎn)的對(duì)應(yīng)
1.4 信息科學(xué)中典型問題的幾何概念
1.4.1 傅里葉級(jí)數(shù)與傅里葉變換
1.4.2 離散信號(hào)采樣定理
1.4.3 編碼理論中的漢明距離
1.4.4 模式識(shí)別中的主元分析方法
第2章 高維形象幾何仿生信息學(xué)方法基本原理與應(yīng)用
2.1 高維形象幾何仿生信息學(xué)方法的基本原理
2.2 圖像處理中的應(yīng)用實(shí)例簡(jiǎn)介
2.2.1 圖像清晰化
2.2.2 側(cè)光照片的光照均勻化處理
2.2.3 化妝照片的卸妝化處理
2.3 模式識(shí)別中的應(yīng)用實(shí)例簡(jiǎn)介
2.3.1 地平線上剛體的全方位識(shí)別
2.3.2 ORL人臉庫識(shí)別
2.3.3 多鏡頭人臉識(shí)別系統(tǒng)
2.3.4 非特定人連續(xù)語音識(shí)別
第3章 高維空間形象幾何概念與基本表達(dá)方式
3.1 空間的維數(shù)概念與維數(shù)增長(zhǎng)帶來的影響
3.2 高維空間中的低維子空間
3.2.1 低維子空間的概念
3.2.2 無限低維子空間與有限低維子空間
3.3 無限低維子空間的相互關(guān)系
3.3.1 無限低維子空間的垂直
3.3.2 低維子空間的距離
3.3.3 無限低維子空間的平行
3.3.4 高維空間的分割和同維子空間
3.3.5 高維空間中的低維流形
3.3.6 高維空間中的連通問題
3.3.7 子空間的自身維數(shù)與占空維數(shù)
3.3.8 高維空間中膨脹積的概念
3.4 高維幾何圖解計(jì)算方法的實(shí)例
3.4.1 漢明提出的一則似非而是結(jié)論的幾何圖解
3.4.2 高維空間中緊密球堆積的幾何圖解
3.5 高維空間點(diǎn)位置幾何關(guān)系總結(jié)
3.5.1 點(diǎn)在高維空間幾何概念中的重要意義
3.5.2 高維空間中點(diǎn)位置關(guān)系與原高維坐標(biāo)系的分離概念
3.5.3 高維空間中的低維子空間內(nèi)點(diǎn)分布的不變性
第4章 高維空間形象幾何概念的符號(hào)計(jì)算方法
4.1 符號(hào)的定義與算法簡(jiǎn)述
4.1.1 基本幾何對(duì)象的符號(hào)表述
4.1.2 幾何對(duì)象之間關(guān)系的符號(hào)表述
4.2 基本符號(hào)的運(yùn)算方法
4.2.1 兩點(diǎn)間的距離
4.2.2 點(diǎn)到直線的距離
4.2.3 點(diǎn)到直線的垂足
4.3 高維幾何問題算法舉例
4.3.1 高維空間中低維子空間之間距離的計(jì)算方法
4.3.2 判別兩個(gè)點(diǎn)是否在超平面的同一側(cè)
4.3.3 判別同一空間中的點(diǎn)是否在多點(diǎn)決定的超多面體中
4.3.4 空間中3點(diǎn)的圓弧作圖
第5章 仿生模式識(shí)別理論方法與效果
5.1 兩個(gè)基本問題的探討
5.1.1 數(shù)學(xué)在自然科學(xué)與技術(shù)科學(xué)中的地位
5.1.2 模式識(shí)別要解決什么問題
5.2 仿生模式識(shí)別的出發(fā)點(diǎn)
5.2.1 仿生的多重含義
5.2.2 仿生模式識(shí)別與傳統(tǒng)方法的差異
5.3 仿生模式識(shí)別與傳統(tǒng)模式識(shí)別的根本理論差別
5.4 仿生模式識(shí)別的應(yīng)用與效果
5.4.1 地平面實(shí)物模型目標(biāo)全方位識(shí)別問題
5.4.2 多鏡頭人臉識(shí)別系統(tǒng)的數(shù)據(jù)融合作用
5.4.3 以O(shè)RL人臉庫人臉作識(shí)別對(duì)象的識(shí)別效果對(duì)比
5.4.4 非特定人連續(xù)語音識(shí)別
第6章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在高維空間點(diǎn)分布分析中的作用
6.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析
6.1.1 神經(jīng)元及其功能
6.1.2 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析
6.2 多閾值神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)
6.2.1 多閾值神經(jīng)元模型
6.2.2 多閾值神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)舉例
6.3 多權(quán)值神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)
6.3.1 多權(quán)值神經(jīng)元模型
6.3.2 多權(quán)值向量神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)在仿生模式識(shí)別中的應(yīng)用
第7章 回顧與展望
附錄A 高維空間形象幾何計(jì)算的軟硬件工具
A.1 高維空間幾何計(jì)算所使用的部分?jǐn)?shù)據(jù)文件(hdg)結(jié)構(gòu)
A.2 hdg文件基礎(chǔ)上的一些分析計(jì)算軟件工具
A.3 多權(quán)值向量神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的初始實(shí)驗(yàn)性硬件簡(jiǎn)介
附錄B 相關(guān)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的基本內(nèi)容
B.1 集合論與拓?fù)?br /> B.2 矩陣與向量
參考文獻(xiàn)
后記 王守黨院士的坎坷經(jīng)歷與創(chuàng)新人生
跋 對(duì)王守覺院士近十多年研究工作成果的評(píng)議

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