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  • 诺森智能计算王俊丽,闫春钢,蒋昌俊著9787030730176科学出版社
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    • 作者: 王俊丽,闫春钢,蒋昌俊著著 | 王俊丽,闫春钢,蒋昌俊著编 | 王俊丽,闫春钢,蒋昌俊著译 | 王俊丽,闫春钢,蒋昌俊著绘
    • 出版社: 科学出版社
    • 出版时间:2021-04-01
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    • 作者: 王俊丽,闫春钢,蒋昌俊著著| 王俊丽,闫春钢,蒋昌俊著编| 王俊丽,闫春钢,蒋昌俊著译| 王俊丽,闫春钢,蒋昌俊著绘
    • 出版社:科学出版社
    • 出版时间:2021-04-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:370000
    • 页数:296
    • 开本:16开
    • ISBN:9787030730176
    • 版权提供:科学出版社
    • 作者:王俊丽,闫春钢,蒋昌俊著
    • 著:王俊丽,闫春钢,蒋昌俊著
    • 装帧:精装
    • 印次:1
    • 定价:168.00
    • ISBN:9787030730176
    • 出版社:科学出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2021-04-01
    • 页数:296
    • 外部编号:11742044
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    作者简介

    前言

    章智能源于人、拓于工1

    1.1引言1

    1.2智能的定义与历史演进1

    1.2.1智能的定义1

    1.2.2智能的历史演进2

    1.3智能的驱动与发展关系6

    1.4人工智能的现状与趋势9

    1.4.1人工智能的现状9

    1.4.2人工智能发展趋势10

    1.5小结11

    参考文献12

    第2章智能与计算15

    2.1引言15

    2.2计算理论基础15

    .计算装置的结构16

    2.4计算机系统与技术18

    2.4.1大数据18

    2.4.2物联网21

    2.4.3云计算22

    2.4.4实时并发

    2.4.5应变适配24

    2.5计算机软件算法和应用场景25

    2.6智能发展的思考26

    2.7小结27

    参考文献27

    第3章机器学习31

    3.1引言31

    3.2机器学习的发展32

    3.3机器学习的模型33

    3.4概率模型与算法的组合研究39

    3.4.1主要思想39

    3.4.2系统模型40

    3.4.3实验与分析42

    3.5基于图排序算法的自动文摘方法研究43

    3.5.1双层相关度量模型44

    3.5.2基于图模型的自动文摘47

    3.5.3实验与分析50

    3.6基于数据权重调整的欺诈辨识方法研究51

    3.6.1分布距离计算52

    3.6.2ITrAdaboost主要思想56

    3.6.3基于ITrAdaboost的交易欺诈辨识59

    3.6.4实验与分析60

    3.7小结65

    参考文献65

    第4章深度学习69

    4.1引言69

    4.2深度学习的表示能力69

    4.3深度学习模型70

    4.3.1卷积神经网络70

    4.3.2循环神经网络73

    4.3.3生成对抗网络74

    4.3.4注意力机制75

    4.4基于全中心损失函数的交易数据去噪方法79

    4.4.1重叠去噪方法框架结构79

    4.4.2全中心损失函数82

    4.4.3实验与分析86

    4.5基于高斯函数的对比损失研究93

    4.5.1Softmax损失函数的缺陷94

    4.5.2基于高斯函数的对比损失算法97

    4.5.3损失函数可导分析99

    4.6真值引导下的自注意力SeqGAN模型101

    4.6.1基于真值引导的生成器101

    4.6.2基于自注意力的判别器105

    4.6.3实验与分析106

    4.7小结108

    参考文献109

    第5章图神经网络模型112

    5.1引言112

    5.2图的相关定义113

    5.3图卷积神经网络114

    5.4邻域扩张动态图神经网络115

    5.4.1动态图115

    5.4.2邻域扩张动态图神经网络117

    5.4.3实验与分析122

    5.5基于异质图神经网络的文摘方法126

    5.5.1自动文本摘要126

    5.5.2文本图定义127

    5.5.3MHGS模型127

    5.5.4实验与分析131

    5.6小结134

    参考文献135

    第6章网学习模型139

    6.1引言139

    6.2Petri网140

    6.3网学习模型143

    6.3.1网学习框架143

    6.3.2随机Petri网的网学习算法145

    6.4随机Petri网数据集148

    6.4.1随机Petri网数据集生成148

    6.4.2数据的组织方式154

    6.5实验与分析157

    6.5.1随机Petri网数据集实验分析158

    6.5.2网学习算法实验分析160

    6.6小结163

    参考文献164

    第7章神经网络架构搜索167

    7.1引言167

    7.2神经进化与进化计算168

    7.3基于神经进化的深度学习模型170

    7.3.1卷积神经网络170

    7.3.2生成式对抗网络174

    7.4进化式生成对抗网络177

    7.4.1进化算子设计178

    7.4.2EG-GAN模型180

    7.4.3EG-GAN的可视化分析184

    7.4.4图像修复应用187

    7.5小结194

    参考文献195

    第8章大数据资源服务技术199

    8.1引言199

    8.2大型数据资源服务架构200

    8.3数据资源识别和获取202

    8.3.1爬虫和引导协议203

    8.3.2分布式爬虫任务调度策略206

    8.4网络大数据索引网络体系214

    8.4.1资源索引网络模型214

    8.4.2索引网络代数221

    8.5小结2

    参考文献224

    第9章智能交通227

    9.1引言227

    9.2智能交通系统227

    9.3多源交通数据集成与融合229

    9.3.1多源交通数据的获取与预处理229

    9.3.2分布式异构数据融合0

    9.4动态路况建模与预测1

    9.4.1基于主曲线方法的路况建模

    9.4.2基于非线时间序列路况预测5

    9.5动态网络很优出行241

    9.5.1动态短路算法243

    9.5.2动态短路的启发式算法244

    9.6小结247

    参考文献247

    0章智能交易251

    10.1引言251

    10.2智能网络交易风险与应对措施252

    10.2.1网络交易风险252

    10.2.2风险应对措施255

    10.3用户行为的风险防控257

    10.3.1基于行为的身份认技术258

    10.3.2用户行为方法265

    10.4交易系统的在线监控269

    10.4.1监控系统的组成架构269

    10.4.2系统优化管理270

    10.4.3系统在线监控270

    10.5小结277

    参考文献277

    彩图

    本书主要介绍了智能计算技术相关的理论方法与关键技术,并对典型的应用领域与平台也进行了相关介绍和讨论。全书共10章,简要介绍智能的起源、智能与计算等研究背景及意义,详细介绍了机器学习、深度学习等模型与算法及其应用,着重介绍了图神经网络模型、网学模型经网络架构搜索和大数据资源服务等技术,并面向智能交通和网络交易支付等领域和场景详细介绍了智能技术相关的应用。

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