人工智能技术与机器人

前言
第1章 绪论
1.1 人工智能的历史
1.2 人工智能与机器人的融合
1.3 智能机器人的定义
1.4 机器人的发展阶段
1.5 智能机器人的三要素
1.6 智能机器人的关键技术
1.7 智能机器人未来的发展
本章小结
习题1
第2章 计算智能
2.1 人工神经网络算法
2.1.1 人工神经网络基本原理
2.1.2 BP神经网络
2.1.3 RBF神经网络
2.2 深度神经网络算法
2.2.1 深度神经网络概述
2.2.2 卷积神经网络
2.2.3 循环神经网络
2.2.4 生成对抗网络
2.2.5 深度神经网络的应用案例
2.3 模糊控制算法
2.3.1 模糊集合描述
2.3.2 模糊集合运算
2.3.3 模糊推理与模糊决策
2.3.4 模糊控制
2.3.5 模糊控制的应用与发展趋势
2.4 进化计算算法
2.4.1 遗传算法
2.4.2 粒子群算法
2.4.3 蚁群算法
2.4.4 混合蛙跳算法
本章小结
习题2
第3章 机器学习
3.1 机器学习概述
3.1.1 机器学习的发展阶段
3.1.2 机器学 统的基本结构
3.1.3 机器学习的分类
3.2 监督学习
3.2.1 支持向量机
3.2.2 K- 近邻分类
3.2.3 朴素贝叶斯分类器
3.2.4 集成学习
3.3 非监督学习
3.3.1 K-均值聚类
3.3.2 PCA算法
3.4 强化学习
3.4.1 强化学习的特点