《智能计算中的算法、原理和应用》求取 ⇩

第一部分概论3

第1章智能计算概述3

1.1智能计算的总体情况3

1.1.1 智能计算的两大类型、三个层次和五个特征3

1.1.2 有关智能计算算法的类型表4

1.2智能计算的发展历史7

1.2.1 智能计算的几个发展阶段7

1.2.2 大数据、云计算智能计算阶段10

1.3关于智能计算算法的分析和定位问题11

1.3.1 什么是智能计算算法的定位问题12

1.3.2 关于感知器系列算法的分析和定位12

1.3.3 对HNNS系列模型和理论的定位15

1.4由NNS的定位对各学科产生的影响16

1.4.1 对生命科学与神经科学的影响16

1.4.2 逻辑学、计算机科学的意义和影响17

1.4.3 对第四次科技和产业革命的预测19

第2章智能计算和其他学科的关系20

2.1和生命科学、神经科学的关系20

2.1.1 生物神经系统的结构特征20

2.1.2 生物神经系统中的数字化表达23

2.1.3 数字化的表示和意义的分析26

2.1.4 关于NNS的综合分析27

2.2和3C、4C理论的关系28

2.2.1 3C理论概述29

2.2.2 和计算机科学的关系问题31

2.3和信息论、控制论与其他学科的关系33

2.3.1 信息论的基本内容34

2.3.2 控制论36

2.4和其他学科的关系问题37

2.4.1 对语言学和逻辑学的概要说明37

2.4.2 语言学、逻辑学和NNS的关系问题39

第二部分算法篇43

第3章感知器43

3.1感知器的基本模型和算法43

3.1.1 感知器的学习目标、算法和收敛性定理43

3.1.2 感知器模型的推广47

3.2一般空间结构的几何分析——感知器理论分析的数学基础52

3.2.1 Rn空间中的集合论和拓扑结构52

3.2.2 Rn空间中向量集合的深度分析53

3.2.3 其他类型深度的定义和性质56

3.2.4 Rn空间中的几何结构分析59

3.2.5 Rn空间中的超多面体和超图理论61

3.3感知器的理论分析67

3.3.1 感知器的可计算性的基本定理67

3.3.2 感知器解的讨论70

3.3.3 感知器的计算复杂度73

3.4感知器的容量问题74

3.4.1 和感知器的容量有关的问题74

3.4.2 容量估计时的随机分析76

第4章感知器理论的应用78

4.1模糊感知器的理论分析及其在图像识别中的应用78

4.1.1 图像系统78

4.1.2 模糊感知器的随机分析81

4.1.3 关于模糊分类中指标的确定83

4.2空间集合系的相互关系和它们的表示85

4.2.1 集合论85

4.2.2 集合系统的对等关系和规模表示88

4.2.3 子集系的构造和计数89

4.2.4 布尔函数的运算关系91

4.3布尔函数在感知器中的表达92

4.3.1 布尔函数在感知器模型下的表达92

4.3.2 几种特殊布尔函数在感知器模型下的表达94

4.3.3 关于布尔集合线性可分性的讨论96

第5章支持向量机100

5.1支持向量机的模型和学习目标100

5.1.1 支持向量机的目标分类100

5.1.2 支持向量机的学习目标和算法101

5.1.3 支持向量机的求解问题102

5.2支持向量机的求解问题103

5.2.1 感知器的解104

5.3支持向量机的智能计算算法107

5.3.1 关于集合L=LA，B的拓扑空间结构问题107

5.3.2 关于集合L=LA，B的构造107

5.3.3 计算算法中的等价关系109

5.3.4 支持向量机的计算算法110

第6章多层次、多输出感知器及其深度学习算法112

6.1多输出感知器112

6.1.1 二输出的感知器模型112

6.1.2 二输出、四目标感知器的学习算法114

6.2一般多输出感知器系统115

6.2.1 多输出感知器的模型构造115

6.2.2 多输出感知器的学习、分类问题117

6.2.3 关于多层次、多输出感知器的学习算法119

6.3多输出模糊感知器理论和图像识别问题120

6.3.1 图像和图像分类、识别系统121

6.3.2 关于学习算法的说明122

6.3.3 关于学习、训练样本和检测样本的讨论123

6.3.4 布尔函数在多层次、多输出感知器模型运算下的实现问题125

第7章零知识条件下的优化和分类算法126

7.1关于零知识问题的讨论126

7.1.1 有关零知识和信息特征的基本概念126

7.1.2 信号中有的信息特征127

7.1.3 信号的其他辅助特征129

7.1.4 信号集合的聚类问题130

7.2 聚类分析中的计算算法131

7.3对聚类分析中有关问题的讨论133

7.3.1 图像之间的距离选择134

7.3.2 聚类分析在感知器模型下的讨论135

第8章布尔函数和多层感知器的基本关系定理137

8.1布尔函数在多层感知器模型中的表达137

8.1.1 多层感知器的数学模型137

8.1.2 对基本方程组的讨论139

8.2布尔函数在多层感知器模型中表达的基本定理140

8.2.1 关于线性不可分集合的信息处理140

8.2.2 布尔函数和多层感知器关系的一个基本定理143

8.3多层感知器的学习、训练算法145

8.3.1 布尔函数和多层次、多输出感知器145

8.3.2 布尔函数或布尔集合的性质146

8.3.3 一般布尔函数的多层次、多输出感知器表达算法147

8.3.4 关于算法步骤的改进和讨论149

第9章Hopfield NNS151

9.1对HNNS的介绍和讨论151

9.1.1 有关HNNS的模型和记号151

9.1.2 HNNS的能量函数154

9.1.3 关于HNNS理论的讨论156

9.2玻尔兹曼机与它的学习理论158

9.2.1 玻尔兹曼机的运动模型158

9.2.2 B-机的学习理论161

9.2.3 对B-机的讨论和分析163

9.3 正向和反向的HNNS164

第10章遗传算法和DNA计算168

10.1概述168

10.1.1 发展历史、基因结构和基因操作168

10.1.2 点线图和Hamilton回路问题171

10.1.3 有关HPP问题中的DNA操作问题175

10.2有关DNA操作的讨论176

10.2.1 基因的突变和比对问题176

10.3广义纠错码理论及其应用179

10.3.1 广义纠错码的定义及其构造179

10.3.2 广义纠错码在DNA计算中的应用181

10.4遗传算法182

10.4.1 遗传算法中的基本结构和基本原理182

10.4.2 基因操作中的运算子184

10.4.3 基因的选择性原理和随机系统185

10.5遗传算法中的优化问题188

10.5.1 优化问题的表述188

10.5.2 遗传算法中的基本思路和技术算法步骤189

第11章计算数学和统计计算中的有关算法和理论191

11.1EM算法及其理论分析191

11.1.1 统计估计问题191

11.1.2 EM算法简介192

11.1.3 EM算法的实例计算193

11.2最优组合投资决策的统计计算195

11.2.1 最优组合投资决策问题195

11.2.2 最优组合投资决策的递推计算法197

11.2.3 YYB算法197

11.3数值计算中的算法198

11.3.1 线性方程组及其计算法199

11.3.2 线性方程组的迭代算法202

11.3.3 有关矩阵、行列式的计算法204

11.3.4 矩阵的其他计算208

11.4数值分析中的有关理论和算法209

11.4.1 误差和对误差的分析209

11.4.2 插值和拟合211

11.4.3 牛顿插值法214

11.4.4 插值法中的样条理论216

11.5函数逼近和数据拟合217

11.5.1 正交多项式217

11.5.2 重要的正交多项式函数系220

11.5.3 最优逼近理论223

11.5.4 一些特殊的最优逼近问题224

11.6数值计算225

11.6.1 非线性函数的数值计算225

11.6.2 数值积分和微分中的计算算法227

11.6.3 常微分方程的数值解230

第三部分智能的智能化问题235

第12章张量和张量分析235

12.1张量的类型和运算235

12.1.1 张量的定义和记号235

12.1.2 张量的运算238

12.2张量空间243

12.2.1 张量空间的表述243

12.2.2 张量内积空间245

12.3张量空间中一些特殊的张量246

12.3.1 非负张量和正定张量247

12.3.2 总能量、最大和最小值问题248

第13章集合论和逻辑学251

13.1布尔代数和布尔逻辑251

13.1.1 布尔代数的定义和性质251

13.1.2 布尔逻辑252

13.1.3 逻辑运算和规则253

13.1.4 布尔代数的补充定义和性质254

13.1.5 布尔函数255

13.1.6 逻辑代数256

13.1.7 基本逻辑关系（逻辑恒等式和基本逻辑规则）257

第14章神经网络系统的时空结构理论259

14.1T-SNNS的结构模型259

14.1.1 NNS中的指标体系259

14.1.2 T-SNNS中的空间区域和功能指标260

14.1.3 关于区域和功能的讨论264

14.1.4 T-SNNS中的能量函数265

14.1.5 多重T-SNNS266

14.2复合网络268

14.2.1 复合图论269

14.2.2 复合图的一些实例分析270

14.2.3 复合图在T-SNNS中的表达272

14.2.4 一般多层感知器的复合网络图273

14.3逻辑运算及其表示法275

14.3.1 逻辑运算和它们的表示275

14.3.2 不同表示法的对应关系和等价关系276

第15章智能化工程系统278

15.1命题和命题系统278

15.1.1 命题和命题系统的产生与定义278

15.1.2 命题的结构关系和命题系统的图表示280

15.1.3 命题的赋值系统281

15.1.4 知识、知识系统和认知系统283

15.2数的表达、分析和计算的基本定理285

15.2.1 数的表达和分析285

15.2.2 数在表达和分析中的基本定理286

15.2.3 四则运算和它在逻辑学中的表达286

15.2.4 四则运算在逻辑运算中的表达288

15.2.5 除法运算289

15.2.6 四则运算和数值计算的基本定理291

15.3NNS计算机构造中的基本定理291

15.3.1 逻辑运算和NNS计算关系的小结291

第四部分附录295

附录1重要符号的说明295

A.1不同类型符号的说明295

A.1.1 英文大、小写字母的表示295

A.1.2 希腊字母的表示296

A.1.3 字母与数字的联用表示298

A.2有关数学公式的表示300

A.2.1 r.v.的p.d.与特征数300

A.2.2 一些数学公式与符号301

A.2.3 空间多面体与图的记号302

A.3常见的物理量记号、量纲与度量单位303

A.3.1 物理量的量纲和单位303

A.3.2 量子物理中的一些记号305

附录2重要参数与度量指标307

B.1基本常数、参数与单位307

B.1.1 基本常数与SI词头307

B.1.2 能量单位与换算表308

B.2尺度指标311

B.2.1 大小、能量与数量的尺度指标311

B.2.2 大小、能量与数量尺度的其他表示法312

B.2.3 时间与能量尺度316

B.3一些特殊的指标尺度317

B.3.1 水与水溶液中的一些尺度指标318

B.3.2 与病毒、细胞有关的尺度指标319

B.3.3 与生物能有关的数据321

B.4有关细胞与NNS中的一些数据信息323

B.4.1 有关细胞膜的数据信息323

B.4.2 人体初级感知器中的有关数据信息324

B.4.3 一些有趣的尺度数据326

附录3空间结构分析328

C.1集合论和拓扑空间328

C.1.1 和拓扑空间有关的一些基本概念328

C.1.2 拓扑空间的定义和性质330

C.1.3 拓扑空间的结构类型和它们的分析331

C.1.4 有关拓扑空间的一些基本结构332

C.2线性空间的定义、构造和性质333

C.2.1 线性空间的定义与构造333

C.2.2 线性空间中的基本性质334

C.2.3 线性内积空间337

C.3线性空间中的坐标变换理论339

C.3.1 坐标变换的关系和表示339

C.3.2 相似变换和相似矩阵的理论343

C.4三、四维线性空间346

C.4.1 三维欧氏空间中的直角坐标系346

C.4.2 直角坐标系和极坐标系348

C.4.3 欧拉角和旋转变换350

C.4.4 狭义相对论和洛伦兹（Lorentz）变换352

C.5张量和张量运算353

C.5.1 张量的定义、类型和运算353

C.6张量场和张量分析358

C.6.1 张量场中的微分运算358

C.6.2 微分运算的有关恒等式358

附录4空间结构分析（续）361

D.1无限维线性空间理论概述361

D.1.1 线性距离空间361

D.1.2 线性赋范空间362

D.2希尔伯特空间和它的算子理论364

D.2.1 希氏空间的类型和记号364

D.2.2 希氏空间中的算子理论366

D.2.3 希氏空间中的谱分解理论369

D.2.4 泛函空间的理论应用370

D.3黎曼几何和微分流形370

D.3.1 微分流形370

附录5图论372

E.1图的一般理论372

E.1.1 图的一般定义和记号372

E.1.2 图的类型374

E.1.3 点线图的运算378

E.2图理论的推广381

E.2.1 点线图的着色函数381

E.2.2 超图383

E.2.3 复合图论383

E.3几种特殊类型的图385

E.3.1 在数学定义中的一些图385

E.3.2 电子线路和开关电路网络图387

E.3.3 开关电路388

E.3.4 分子点线图、分子空间结构和拓扑空间389

附录6计算机原理391

F.1布尔代数和布尔函数391

F.1.1 布尔代数391

F.1.2 布尔格392

F.1.3 布尔函数393

F.2自动机理论395

F.2.1 概论395

F.2.2 自动机构造的基本特征和类型397

F.2.3 自动机的一般模型和定义398

F.2.4 移位寄存器399

F.2.5 图灵机和逻辑网络401

F.2.6 组合电路的结构和设计402

F.2.7 组合电路的表达404

F.2.8 组合电路的设计405

F.2.9 几种重要的组合电路406

F.3自动机的其他问题的讨论406

F.3.1 有关自动机的其他模型406

F.3.2 自动机理论中的数学结构408

F.4语言学概论409

F.4.1 语言学中的一些共同的结构和运动规则的特征409

F.4.2 逻辑语言结构和计算机语言结构411

F.4.3 ASCII码表的意义418

附录7形式逻辑和数理逻辑420

G.1逻辑学简介420

G.1.1 逻辑学中的基本概念和发展历史420

G.1.2 归纳推理和演绎推理422

G.1.3 辩证逻辑概述423

G.2数理逻辑中的预备知识424

G.2.1 序、格和布尔代数424

G.3数理逻辑和其中的一阶语言427

G.3.1 语言学概说427

G.3.2 命题和命题的判定431

G.3.3 命题在数理逻辑学中的表达432

G.3.4 一阶语言的判定433

G.3.5 一阶语言中的推理方法434

参考文献435