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MATLAB人工智能算法实战

以MATLAB R2021为平台,通过“叙述+函数+经典应用”的形式,介绍MATLAB在人工智能中的经典应用

作者:丁伟雄
定价:89.80
印次:1-1
ISBN:9787302653561
出版日期:2024.02.01
印刷日期:2024.01.26

本书以MATLAB R2021为平台,以实际应用为背景,通过叙述+函数+经典应用相结合的形式,深入浅出地介绍了MATLAB在人工智能中的经典应用相关知识。全书共11章,主要内容包括MATLAB环境与操作、数据分析实战、科学计算实战、数据建模实战、统计性数据分析实战、机器学习算法实战、深度学习算法实战、控制系统分析与设计实战、神经网络信息处理实战、**化方法实战、智能算法分析与实现实战。通过本书的学习,读者在领略到MATLAB简捷的同时将感受到利用MATLAB实现智能数据应用的领域广泛,功能强大。 本书可作为高等学校相关专业本科生和研究生的教学用书,也可作为相关领域科研人员、学者、工程技术人员的参考用书。

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前言 人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识、心理学和哲学。人工智能内容十分广泛,它由不同的领域组成,如机器学习、计算机视觉等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程进行模拟。人工智能的研究内容包括语言的学习与处理、知识表现、智能搜索、知识获取、组合调度问题、感知问题、模式识别、逻辑程序设计、软计算、不精确和不确定的管理、人工生命、神经网络、复杂系统、推理、规划、机器学习、遗传算法、人类思维方式,最关键的难题还是机器的自主创造性思维能力的塑造与提升。 数学是一门研究现实世界数量关系和空间形式的科学。很多人在学习数学课程时,都会有一定的困惑: 数学这么难,学习数学到底有什么用呢?数学的难就体现在大多数的数学知识都很抽象,让人很难联系实际。其实数学正是来源于实际,是从实际中抽象出来的。如果能够尝试用抽象的数学知识去解决实际问题,一切将变得具象起来,数学的学习会变得更简单、更有意思。 将数学应用于实际,这正是科学与工程计算所要研究的内容。用数学知识解决实际问题通常包括两个基本步骤: 首先,需要把问题进行抽象,用数学的语言去描述,即在一定的合理假设下建立合适的数学模型; 其次,建立数学模型后,需要选择合适的工具求解模型。这里的求解并不只是简单的公式推导,大多数情况下不能靠手算实现,必须要借助计算机软件来实现。 计算机在人工智能中的主要作用如下。  使用计算机描述一个系统的行为。  使用计算机以数学方法描述物体和它们之间的空间关系。  应用程序和数据建模是为应用程序确定、记录和实现数据和进程要求的过程。 在众多的科学计算软件中,MATLAB是求解数学模型的利器。相比于其他软件,MATLAB有“草稿纸式”的编程语言,还有各类工具箱,易学易用,用户不仅可以调用其内部函数进行“直观”的计算,还可以根据自己的算法进行扩展编程。本书将结合数学建模实例全面介绍常用的数学建模方法及其MATLAB实现。 本书具有以下特点。 (1) 深入浅出,循序渐进。本书首先对MATLAB软件进行概要介绍,让读者对MATLAB的强大功能有一定认识,接着利用MATLAB对建模问题进行处理,让读者初步领略到利用MATLAB实现建模的简单与便捷,以及体会MATLAB在建模中的广泛应用。 (2) 实用性强,步骤详尽。本书结合MATLAB软件,利用各种方法实现数学建模解决各种实际问题,详尽地介绍MATLAB的使用方法与技巧。在讲解过程中辅以相应的图片,使读者在阅读时一目了然,从而快速掌握书中内容。 (3) 理论与实际相得益彰。书中的每个方法,除了理论讲解,都配有至少一个典型的应用实例进行巩固,使读者可通过实例加深对理论的理解,同时理论又让实例更有说服力。 (4) 易借鉴,易阅读,内容生动有趣。书中很多实例的求解方法比较直观、新颖,易于读者理解与阅读。本书摒弃了一些刻板、无味的文字,让文字既有活力,又易于理解,提高读者阅读的兴趣。 全书共分为11章,主要内容如下。 第1章介绍MATLAB环境与操作,主要包括MATLAB的启动与退出、数据类型、控制语句、绘图等内容。 第2章介绍数据分析实战,主要包括数据的预处理、数据汇总、数据建模、数据插值等内容。 第3章介绍科学计算实战,主要包括数值积分和微分方程、常微分方程、傅里叶与滤波等内容。 第4章介绍数据建模实战,主要包括数据降维、一元回归、多元线性回归、逐步回归等内容。 第5章介绍统计性数据分析实战,主要包括描述性统计量和统计图、概率分布、假设检验、方差分析等内容。 第6章介绍机器学习算法实战,主要包括机器学习概述、K近邻分类、判别分析、贝叶斯分类、支持向量机等内容。 第7章介绍深度学习算法实战,主要包括迁移学习、图像的深度学习、时间序列在深度学习中的应用等内容。 第8章介绍控制系统分析与设计实战,主要包括自动控制概述、控制系统的数学建模、判定系统稳定性、时域分析等内容。 第9章介绍神经网络信息处理实战,主要包括神经网络概述、感知器、径向基网络、BP神经网络等内容。 第10章介绍最优化方法实战,主要包括最优化概述、线性规划、非线性规划、整数规划等内容。 第11章介绍智能算法分析与实现实战,主要包括遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法、免疫算法等内容。 本书可作为高等学校相关专业本科生和研究生的教学用书,也可作为相关领域科研人员、学者、工程技术人员的参考用书。 本书由佛山科学技术学院丁伟雄编写。 由于时间仓促,加之编者水平有限,书中不足和疏漏之处在所难免。在此,诚恳地期望得到专家和广大读者的批评指正。 编者2023年10月

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  • 目录

    下载资源

    第1章MATLAB环境与操作

    1.1MATLAB概述

    1.1.1MATLAB启动与退出

    1.1.2MATLAB帮助系统

    1.2数据类型

    1.2.1常量与变量

    1.2.2数值类型

    1.2.3字符串

    1.2.4矩阵的数组

    1.3控制语句

    1.3.1循环结构

    1.3.2选择结构

    1.3.3程序流程控制

    1.4绘图

    第2章数据分析实战

    2.1数据的预处理

    2.2数据汇总

    2.3数据建模

    2.3.1多项式回归

    2.3.2一般线性回归

    2.4数据插值

    2.4.1网格和散点数据

    2.4.2创建网格数据

    2.4.3基于网格的插值

    2.4.4interp系列函数的插值

    2.4.5griddedInterpolant类插值

    2.4.6内插散点数据

    第3章科学计算实战

    3.1数值积分和微分方程

    3.1.1数值积分和微分方程概述

    3.1.2数值微积分的应用

    3.2常微分方程

    3.2.1ODE求解器

    3.2.2边界值问题

    3.2.3时滞微分方程

    3.2.4偏微分方程

    3.3傅里叶变换与滤波

    3.3.1傅里叶变换

    3.3.2二维傅里叶变换

    3.3.3滤波数据

    第4章数据建模实战

    4.1数据降维

    4.1.1PCA概述

    4.1.2PCA的降维应用

    4.2一元回归

    4.2.1一元线性回归

    4.2.2一元...

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