"机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域.本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面.全书共16章，大致分为3个部分：第1部分（第1～3章）介绍机器学习的基础知识；第2部分（第4～10章）讨论一些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与

本书是关于机器学习这一主题内容全面的教科书，涵盖了通常在机器学习导论中并不包括的广泛题材。对机器学习的定义和应用实例进行了介绍，涵盖了监督学习、贝叶斯决策理论、参数方法、多元方法、维度归约、聚类、非参数方法、决策树、线性判别式、多层感知器、局部模型、核机器、图方法、隐马尔可夫模型、贝叶斯估计、组合多学习器、增强学习以及

本书系统地介绍了人工智能的基本原理、方法和应用技术，全面反映了国内外人工智能研究领域的进展和发展方向。全书共12章。第1章简要介绍了人工智能的概况。第2~6章阐述了人工智能的基本原理和方法，重点论述了知识表示、自动推理、机器学习和神经网络等。第7章和第8章介绍了专家系统、自然语言处理等应用技术。第9~11章阐述了当前人

借鉴生物免疫系统的分层防御机理以及层次间的相互作用，作者提出了用于机电设备故障诊断的免疫诊断模型。将故障检测与诊断功能进行整合，研究机电设备异常检测与故障诊断的免疫算法与模型，分层解决设备的状态监测、故障定位与诊断等关键问题，建立了异常状态监测与故障诊断一体化的快速反应机制。第一层，异常追踪监测。在获取设备运行状态数据

本书主要围绕着学科内涵展开，强调学科基础知识、主要研究方法、核心研究领域、若干热点问题以及前沿应用技术等内容，涉及智能哲学、智能科学、智能技术、智能服务等多个方面。本书覆盖了智能科学与技术专业入门课程所必须掌握的核心知识，强调基础性、思想性和前沿性并重，主要包括学科基础、科学研究和技术应用等部分，学科基础部分涉及学科概

《决策用强化与系统性机器学习》以Protel的最新版本AltiumDesigner13AltiumDesigner14为平台，介绍了电路设计的方法和技巧，主要包括AltiumDesigner13AltiumDesigner14概述、原理图设计基础、原理图的绘制、原理图的后续处理、层次结构原理图的设计、原理图编辑中的高级

《神经系统建模与控制工程》结合神经生物学、神经计算科学与自动控制科学的交叉优势，主要介绍了神经系统场效应的动力学模型，分析了外电场作用下的神经元以及神经元网络的动力学特性，重点阐述参数辨识方法在神经系统建模中的应用，以及先进控制算法例如优化控制、迭代学习、模型预测控制等在单神经元放电模式以及神经元网络同步特性控制中的应

人工智能及其应用

《计算智能/高等院校规划教材》共分为7章内容，具体为绪论，简要叙述了计算智能的概况、发展与应用；第2章、第3章是关于人工智能方面的算法，包括模糊逻辑系统与神经网络，着重给出了模糊系统方面的两个典型应用案例以及神经网络的最新发展方向；第4章、第5章介绍了群体智能方面的两个代表性算法，分别是蚁群算法与蜂群算法，给出了相关算

《图解机器学习》用丰富的图示，从ZUI小二乘法出发，对基于ZUI小二乘法实现的各种机器学习算法进行了详细的介绍。第Ⅰ部分介绍了机器学习领域的概况；第Ⅱ部分和第Ⅲ部分分别介绍了各种有监督的回归算法和分类算法；第Ⅳ部分介绍了各种监督学习算法；第Ⅴ部分介绍了机器学习领域中的新兴算法。书中大部分算法都有相应的MATLAB程序源