（1）内容适合需要。针对各学科数据信息的特以及科学工作者对人工智能之知识获取的要求，本书介绍了现代人工智能之知识获取理论及其在科学研究中的应用方法，提供各算法的MATLAB源程序，使读者能够自己编写计算机程序求解相关问题。 （2）内容指导性强。本书对每一个实例都提供了作者编写的MATLAB源代码，通过适当的修正和举一反三，就可以解决各种实际问题。 （3）内容适用面广。本书既介绍了人工智能之知识获取的基础知识和实际应用，同时也介绍了MATLAB的实际应用技能，适合众多学科的研究工作者的需求，即使介绍的实例不属于读者所从事的学科，但读者通过学习相关知识和应用实例，就可以掌握模人工智能之知识获取并应用于教学和研究中。
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前言
第1章 概述
1.1 人工智能的定义与发展
1.2 人工智能的技术特征
1.3 人类智能的计算机模拟
1.4 人工智能的研究与应用领域
1.5 人工智能之知识获取
第2章 机器学习
2.1 机器学习概述
2.2 机器学习的分类
2.3 机器学习的主要策略与机器学习系统的基本结构
2.4 机器学习算法
2.5 机器学习的MATLAB实战
第3章 人工神经网络
3.1 人工神经网络的基本原理
3.2 人工神经网络的结构形式
3.3 人工神经网络模型分类
3.4 人工神经网络学习算法
3.5 典型的人工神经网络
3.6 人工神经网络的MATLAB实战
第4章 深度学习
4.1 深度学习概述
4.2 深度学习模型
4.3 深度学习的学习与训练
4.4 深度学习框架
4.5 深度学习的应用及面临的问题与挑战
4.6 深度学习的MATLAB实战
第5章 计算智能
5.1 进化算法
5.2 模糊计算
5.3 搜索算法
5.4 群智能算法
5.5 混合算法
5.6 计算智能的MATLAB实战
第6章 数据挖掘
6.1 数据挖掘概述
6.2 数据挖掘算法
6.3 数据挖掘相关技术
6.4 数据挖掘应用
6.5 数据挖掘应用领域
6.6 数据挖掘的MATLAB实战
第7章 图像处理与识别
7.1 图像基本概述
7.2 图像变换
7.3 图像分析与处理
7.4 图像识别
7.5 图像处理和识别的MATLAB实战
参考文献
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