智能信息处理核心技术及应用研究

第1章 智能信息处理概论
1．1 智能、人工智能、计算智能
1．2 智能信息处理的主要技术
1．3 智能技术的综合集成
1．4 智能信息处理技术的展望
第2章 模糊信息处理技术
2．1 模糊理论基础
2．2 模糊信息与诊断模糊模型
2．3 模糊逻辑控制的信息处理
2．4 模糊模式识别信息处理
2．5 模糊信息优化方法
2．6 模糊集在图像信息处理中的应用
2．7 模糊模式识别技术在指纹自动识别系统中的应用
2．8 模糊理论的研究现状与发展趋势
第3章 神经网络信息处理技术
3．1 神经计算方法概论
3．2 神经网络的基本原理
3．3 神经网络的一般模型
3．4 BP神经网络模型及其相关问题的探讨
3．5 贝叶斯-高斯神经网络非线性系统辨识
3．6 模糊神经网络信息处理
3．7 组合灰色神经网络模型
3．8 用人工神经网络实现地震记录中的废道自动切除
第4章 粗集信息处理技术
4．1 粗糙集的基本理论
4．2 粗糙集与神经网络的融合
4．3 粗糙集信息处理技术的应用
4．4 粗糙集理论的研究现状与发展趋势
第5章 进化计算的信息处理技术
5．1 进化计算概述
5．2 遗传算法及其应用
5．3 进化策略与进化规则
5．4 基于进化计算的多项式逼近信号去噪
5．5 进化计算的研究现状和发展趋势
第6章 数据信息融合技术
6．1 信息融合的定义、形成与发展
6．2 数据融合基本原理及功能结构
6．3 数据信息融合典型算法
6．4 信息融合技术的典型应用
6．5 信息融合的研究现状与发展趋势
第7章 其他智能信息处理技术的应用
7．1 云信息处理
7．2 DNA算法
7．3 量子智能信息处理
参考文献