| 词条 | 现代智能信息处理实践方法 |
| 释义 | 《现代智能信息处理实践方法》围绕现代智能信息处理理论的主要研究内容，在简要介绍计算智能的基本概念和基本理论的基础上，侧重计算智能理论的实践方法，从信号测试系统的角度出发，到智能信息处理实现的硬件平台的建立，涵盖了网络虚拟仪器技术，系统全面地讲述了目前计算智能领域研究的神经计算、进化计算和模糊计算中的典型方法的实践步骤。 版权信息(书名: 作者： 出版社： 出版时间： ISBN:) 图书目录(1绪论 2嵌入式远程测量信息处理实践平台技术 3神经计算实践方法实现 4神经计算典型MATLAB程序设计实现 5进化计算实践方法实现 6进化计算的MATLAB程序设计实现 7模糊计算实践方法实现 8模糊控制系统设计及MATLAB实现) 版权信息书名:现代智能信息处理实践方法 作者：王雪、王晟 出版社：清华大学出版社 出版时间：2009 印刷日期：2009年2月20日 ISBN:9787302192435 开本： 16 定价: 23.00 元 内容简介《现代智能信息处理实践方法》侧重智能信息处理的实践，期望读者通过阅读可以在较短的时间内基本掌握现代智能信息处理的基本方法和实践过程。《现代智能信息处理实践方法》是《测试智能信息处理》（王雪，清华大学出版社，2008）一书的配套教材，也可以自成体系，作为智能信息处理的简明实践教程。 《现代智能信息处理实践方法》可作为测控技术、电子科学技术、计算机科学技术、电气工程、控制技术、信息通讯技术、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，也可作为相关工程技术人员和科技工作者的参考书。 智能信息处理是信息技术中的关键技术，计算智能是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，是仪器科学与技术学科领域研究的重要内容之一，涉及测试技术、电子技术、计算机技术、控制技术等多个领域，具有广泛的应用前景。 编辑推荐《现代智能信息处理实践方法》主要内容 智能信息处理的核心技术是计算智能，是目前信息和仪器领域研究的热点之一。《现代智能信息处理实践方法》围绕现代智能信息处理理论的主要研究内容，在简要介绍计算智能的基本概念和理论的基础上，侧重计算智能理论的实践方法，从信号测试系统的角度出发，到智能信息处理实现的硬件平台的建立，涵盖了网络虚拟仪器技术，系统全面地讲述了目前计算智能领域研究的神经计算、进化计算和模糊计算中典型方法的实践过程。《现代智能信息处理实践方法》内容配合《测试智能信息处理》（清华大学出版社，2008）编写而成，突出实践方法，也可以自成体系作为智能信息处理的简明实践教程。书中内容新颖、翔实，期望读者通过阅读可以在较短时间内基本掌握现代智能信息处理的基本方法和实践过程。 《现代智能信息处理实践方法》特色 侧重智能信息处理的基本方法，突出实践过程，展示了智能信息处理在工程测试技术中的重要作用。 在简明介绍现代智能信息处理理论的基础上，重点介绍计算智能的典型方法实现。 内容取材全面、新颖，包括智能信息处理实现的硬件平台的建立，涵盖了网络虚拟仪器技术，洋细讲述了目前计算智能领域研究的神经计算、进化计算和模糊计算中的典型方法的实践步骤，体现了《现代智能信息处理实践方法》的现代性、先进性、创新性，特别是实用性。 《现代智能信息处理实践方法》可作为高等院校机械、仪器、计算机、自动化等专业的本科生和研究生教材，也可作为工程技术相关领域专业人员的参考书。 图书目录1绪论1.1测试系统的信号获取 1.2数据信息融合 1.2.1信息融合的定义及应用 1.2.2信息融合的一般模型 1.2.3信息融合的层次 1.2.4信息融合典型算法 1.3智能信息处理概述 1.4网络化虚拟测量概述 1.4.1虚拟仪器技术的产生与发展 1.4.2网络技术与虚拟仪器技术的结合 1.4.3网络化虚拟测量技术的应用 2嵌入式远程测量信息处理实践平台技术2.1嵌入式远程测量信息处理实践的意义 2.2嵌入式远程测量系统的基本实现技术 2.2.1虚拟仪器的结构和功能 2.2.2虚拟仪器的特点 2.2.3虚拟仪器与传统仪器的比较 2.2.4虚拟仪器设计的一般步骤 2.2.5基于虚拟仪器的无线嵌入式测量实验系统 2.2.6LabVIEW与MATLAB混合编程 2.2.7基于LabVIEW的网络化虚拟测量 2.2.8网络化虚拟测量通信模型 2.2.9基于LabVIEW的DataSocket及UDP通信 2.3实践平台硬件与软件系统 2.3.1系统的硬件和软件组成 2.3.2系统的硬件设置 2.3.3无线网络配置 2.4实践平台应用流程 2.5实践平台操作注意事项 2.6思考与总结 3神经计算实践方法实现3.1神经计算方法概论 3.2神经网络分类及其优化 3.2.1实践内容 3.2.2实践步骤 3.2.3思考与总结 3.3采用神经计算解决误差曲面问题 3.3.1实践内容 3.3.2实践步骤 3.4线性神经元的训练问题 3.4.1实践内容 3.4.2实践步骤 3.5神经计算方法实践的意义 3.6实践平台硬件与软件系统 3.6.1硬件设备 3.6.2系统软件 3.7实践平台应用流程 3.8实践平台操作注意事项 3.9思考与总结 4神经计算典型MATLAB程序设计实现4.1面向MATLAB的BP神经网络设计 4.1.1BP神经网络的初始化 4.1.2BP神经网络的创建 4.1.3BP神经网络的仿真 4.1.4BP神经网络的训练 4.2径向基函数网络设计 4.2.1问题描述 4.2.2网络建立 4.2.3仿真网络 4.2.4结论 5进化计算实践方法实现5.1进化计算方法概论 5.2进化计算方法基本原理 5.2.1遗传算法 5.2.2粒群智能 5.3基于进化计算的多项式逼近信号去噪 5.4进化计算性能分析实践平台的搭建与软、硬件系统 5.4.1进化计算性能分析实践的意义 5.4.2进化计算性能分析实践平台硬件与软件系统 5.4.3实践平台应用流程 5.4.4实践平台应用注意事项 6进化计算的MATLAB程序设计实现6.1面向MATLAB的遗传算法设计 6.1.1遗传算法的MATLAB工具箱介绍 6.1.2遗传算法编程实例 6.1.3遗传算法优化结果分析 6.2微粒群优化算法程序设计及MATLAB实现 6.2.1微粒群优化算法的基本原理 6.2.2微粒群优化算法程序实现 6.2.3微粒群优化算法结果分析 7模糊计算实践方法实现7.1模糊逻辑概述 7.1.1模糊逻辑的起源 7.1.2模糊逻辑的特点和应用分析 7.2模糊推理系统基本原理 7.2.1模糊推理系统概述 7.2.2模糊推理系统分类 7.3模糊推理系统控制实践的意义 7.4模糊推理系统控制实践平台的硬件与软件系统 7.4.1硬件设备 7.4.2系统软件 7.5模糊推理系统控制实践平台的基本原理 7.6模糊推理系统控制实践平台应用流程 7.7模糊推理系统控制实践平台操作注意事项 7.8思考与总结 8模糊控制系统设计及MATLAB实现8.1模糊系统结构 8.2模糊控制器的设计 8.2.1模糊化 8.2.2建立模糊推理规则 8.2.3确定权与规则信度 8.2.4选择适当的关系生成方法和推理合成算法 8.2.5反模糊化 8.3模糊控制系统的MATLAB实现 8.3.1模糊逻辑工具箱的图形界面工具 8.3.2FIS编辑器 8.3.3隶属函数编辑器 8.3.4模糊规则编辑器 8.3.5模糊规则观察器 8.3.6输出曲面观察器 8.3.7自定义模糊推理系统 参考文献 图书前言在本书完成之际，衷心感谢清华大学尤政教授、王伯雄教授给予作者的关心、支持和帮助，特别感谢吴正毅教授对作者给予的热情支持和鼓励；衷心感谢哈尔滨电工仪表研究所张明远研究员对书稿内容给予的建设性意见和建议。没有他们的支持和帮助，本书是难以呈现在读者面前的。本书还参考和引用了一些论文和书籍资料，在此一并表示衷心的感谢。 特别感谢我妻子的默默支持和无私帮助，还有我可爱女儿的鼓励，还要感谢我的父母家人和所有给予我支持和帮助的朋友，谨以此书献给他们。 最后还要特别感谢清华大学出版社的张秋玲老师和洪英老师的支持和帮助，在本书的编写过程中她们提出了很多富有建设性的意见和建议，感谢清华大学出版社的支持。 本书的出版得到了国家基础研究973项目（2006CB303000）的资助和国家自然科学基金4个项目（60673176，60373014，50175056，59805009）的资助，在此表示衷心的感谢！ 智能信息处理技术作为新兴交叉学科，很多理论方法特别是实践方法和应用技术方面还有待进一步深入探索和发展。由于作者水平有限，加之时间仓促，书中缺点和不足在所难免，恳请读者批评指正。 |
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