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全新智能计算中的算法、原理和应用沈世镒9787030632555
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“统与据科学丛书”序前言部分概论章智能计算概述31.1智能计算的总体情况31.1.1智能计算的两大类型、三个层次和五个特征31.1.2有关智能计算算法的类型表41.2智能计算的发展历史71.2.1智能计算的几个发展阶段71.2.2大数据、云计算智能计算阶段101.3关于智能计算算法的分析和定位问题111.3.1什么是智能计算算法的定位问题121.3.2关于感知器系列算法的分析和定位121.3.3对HNNS系列模型和理论的定位151.4由NNS的定位对各学科产生的影响161.4.1对生命科学与神经科学的影响161.4.2逻辑学、计算机科学的意义和影响171.4.3对第四次科技和产业的预测19第2章智能计算和学科的关系202.1和生命科学、神经科学的关系202.1.1生物神经系统的结构特征202.1.2生物神经系统中的数字化表达2.1.3数字化的表示和意义的分析262.1.4关于NNS的综合分析272.和C、4C理论的关系282.2.13C理论概述292.2.2和计算机科学的关系问题31.和信息论、控制论与学科的关系33..1信息论的基本内容34..2控制论362.4和学科的关系问题372.4.1对语言学和逻辑学的概要说明372.4.2语言学、逻辑学和NNS的关系问题39第二部分算法篇第3章感知器433.1感知器的基本模型和算法433.1.1感知器的学习目标、算法和收敛定理433.1.2感知器模型的推广473.2一般空间结构的几何分析——感知器理论分析的数学基础523.2.1Rn空间中的集合论和拓扑结构523.2.2Rn空间中向量集合的深度分析533..类型深度的定义和质563.2.4Rn空间中的几何结构分析593.2.5Rn空间中的超多面体和超图理论613.3感知器的理论分析673.3.1感知器的可计算的基本定理673.3.2感知器解的讨论703.3.3感知器的计算复杂度733.4感知器的容量问题743.4.1和感知器的容量有关的问题743.4.2容量估计时的随机分析76第4章感知器理论的应用784.1模糊感知器的理论分析及其在图像识别中的应用784.1.1图像系统784.1.2模糊感知器的随机分析814.1.3关于模糊分类中指标的确定834.2空间集合系的相互关系和它们的表示854.2.1集合论854.2.2集合系统的对等关系和规模表示884..子集系的构造和894.2.4布尔函数的运算关系914.3布尔函数在感知器中的表达924.3.1布尔函数在感知器模型下的表达924.3.2几种特殊布尔函数在感知器模型下的表达944.3.3关于布尔集合线可分的讨论96第5章支持向量机1005.1支持向量机的模型和学习目标1005.1.1支持向量机的目标分类1005.1.2支持向量机的学习目标和算法1015.1.3支持向量机的求解问题1025.2支持向量机的求解问题1035.2.1感知器的解1045.3支持向量机的智能计算算法1075.3.1关于集合L=LA,B的拓扑空间结构问题1075.3.2关于集合L=LA,B的构造1075.3.3计算算法中的等价关系1095.3.4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1126.1多输出感知器1126.1.1二输出的感知器模型1126.1.2二输出、四目标感知器的学习算法1146.2一般多输出感知器系统1156.2.1多输出感知器的模型构造1156.2.2多输出感知器的学习、分类问题1176..关于多层次、多输出感知器的学习算法1196.3多输出模糊感知器理论和图像识别问题1206.3.1图像和图像分类、识别系统1216.3.2关于学习算法的说明1226.3.3关于学习、训练样本和检测样本的讨论16.3.4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1267.1关于零知识问题的讨论1267.1.1有关零知识和信息特征的基本概念1267.1.2信号中有的信息特征1277.1.3信号的辅特征1297.1.4信号集合的聚类问题1307.2聚类分析中的计算算法1317.3对聚类分析中有关问题的讨论1337.3.1图像之间的距离选择1347.3.2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1378.1布尔函数在多层感知器模型中的表达1378.1.1多层感知器的数学模型1378.1.2对基本方程组的讨论1398.2布尔函数在多层感知器模型中表达的基本定理1408.2.1关于线不可分集合的信息处理1408.2.2布尔函数和多层感知器关系的一个基本定理1438.3多层感知器的学习、训练算法1458.3.1布尔函数和多层次、多输出感知器1458.3.2布尔函数或布尔集合的质1468.3.3一般布尔函数的多层次、多输出感知器表达算法1478.3.4关于算法步骤的改进和讨论149第9章HopfieldNNS1519.1对HNNS的介绍和讨论1519.1.1有关HNNS的模型和记号1519.1.2HNNS的能量函数1549.1.3关于HNNS理论的讨论1569.2玻尔兹曼机与它的学习理论1589.2.1玻尔兹曼机的运动模型1589.2.2B-机的学习理论1619..对B-机的讨论和分析1639.3正向和反向的HNNS1640章遗传算法和DNA计算16810.1概述16810.1.1发展历史、基因结构和基因操作16810.1.2点线图和Hamilton回路问题17110.1.3有关HPP问题中的DNA操作问题17510.2有关DNA操作的讨论17610.2.1基因的突变和比对问题17610.3广义纠错码理论及其应用17910.3.1广义纠错码的定义及其构造17910.3.2广义纠错码在DNA计算中的应用18110.4遗传算法18210.4.1遗传算法中的基本结构和基本原理18210.4.2基因操作中的运算子18410.4.3基因的选择原理和随机系统18510.5遗传算法中的优化问题18810.5.1优化问题的表述18810.5.2遗传算法中的基本思路和技术算法步骤1891章算学和统计计算中的有关算和理19111.1EM算法及其理论分析19111.1.1统计估计问题19111.1.2EM算法简介19211.1.3EM算法的实例计算19311.2组合决策的统计计算19511.2.1组合决策问题19511.2.2组合决策的递推计算法19711..YYB算法19711.3数值计算中的算法19811.3.1线方程组及其计算法19911.3.2线方程组的迭代算法20211.3.3有关矩阵、行列式的计算法20411.3.4矩阵的计算20811.4数值分析中的有关理论和算法20911.4.1误差和对误差的分析20911.4.2插值和拟合21111.4.3牛顿插值法21411.4.4插值法中的样条理论21611.5函数逼近和数据拟合21711.5.1正交多项式21711.5.2重要的正交多项式函数系22011.5.3逼近理论211.5.4一些特殊的逼近问题22411.6数值计算22511.6.1非线函数的数值计算22511.6.2数值积分和微分中的计算算法22711.6.3常微分方程的数值解0第三部分智能的智能化问题2章张量和张量分析512.1张量的类型和运算512.1.1张量的定义和记号512.1.2张量的运算12.2张量空间24312.2.1张量空间的表述24312.2.2张量内积空间2451.张量空间中一些特殊的张量2461..1非负张量和正定张量2471..2总能量、优选和值问题2483章集合论和逻辑学25113.1布尔代数和布尔逻辑25113.1.1布尔代数的定义和质25113.1.2布尔逻辑25213.1.3逻辑运算和规则25313.1.4布尔代数的补充定义和质25413.1.5布尔函数25513.1.6逻辑代数25613.1.7基本逻辑关系(逻辑恒等式和基本逻辑规则)2574章神经网络系统的时空结构理论25914.1T-SNNS的结构模型25914.1.1NNS中的指标体系25914.1.2T-SNNS中的空间区域和功能指标26014.1.3关于区域和功能的讨论26414.1.4T-SNNS中的能量函数26514.1.5多重T-SNNS26614.2复合网络26814.2.1复合图论269……
沈世镒,1956年进入南开大学学习,1961年考取南开大学数学系(导师胡国定)。1977年由山西调入南开大学数学系任教。1986年委员会聘任为南开大学博士生指导教师。1997年,任南开大学数学科学学院院长。1997年,任天津市数学会第八届理事会理事长。曾任康奈尔大学访问学者。 主要研究方向:代数编码;信息的度量及其应用;组合密码学;神经网络系统理论及其应用;近代密码学。 主要研究成果及获奖:出版著作5部;发表5O多篇,其中SCI收录12篇。1993年,获“天津市自然科学技术领域中青年授衔专家”称号,天津市很好教师。四次获天津市、科技进步奖。
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