全书共6章:第一章概论,第二章物理系统的数学模型,第三章时域分析法,第四章根轨迹法,第五章频率响应法,第六章线性系统频率法校正。每章除控制理论外,还介绍了相关内容的MATLAB在经典控制理论中的应用,并附有本章小结和习题。书后附有3个附录——附录一拉普拉斯变换、附录二部分分式展开法和附录三部分习题参考答案作为书中内容的
本书将人工智能的理论、实践和创新型相结合,实现了先进性与新颖性并举,内容涵盖了图像、语音、文本和□□等人工智能技术广泛应用的多个领域,涉及识别、分类、检测、预测、跟踪和三维重建等多类试验任务。内容与理论教学相呼应,注重趣味性,极具实操性。
机器学习虽然对改进产品性能和推进研究有很大的潜力,但无法对它们的预测做出解释,这是当前面临的一大障碍。《可解释机器学习:黑盒模型可解释性理解指南》书是一本关于使机器学习模型及其决策具有可解释性的书。本书探索了可解释性的概念,介绍了简单的、可解释的模型,例如决策树、决策规则和线性回归,重点介绍了解释黑盒模型的、与模型无关
本书主要阐述了单输入、单输出线性定常系统中自动控制的基本理论及其应用。全书共分为6章,主要内容包括:绪论,控制系统的数学模型,线性系统的时域分析法,线性系统的根轨迹分析法,线性系统的频域分析法,线性系统校正。全书内容深入浅出,注重实际应用,各章节都附有较丰富的典型例题及其详解。本书可作为应用型高等院校自动化、电气工程及
本书主要以人工智能的几种核心技术与发展应用为脉络,以深入浅出的方式系统、清晰地介绍了人工智能的基本概念、发展历程、关键技术和典型应用。全书涉及图像识别、语音识别、大数据挖掘、智能控制、智能机器人、脑机接口、5G等前沿技术,为读者构造并描绘出一幅人工智能全景图,向读者展示了一个全新、智慧、前沿的科技新时代,使读者能快速、
这是一本写给普通人了解AI的趣味科普,它还有超级可爱的漫画!这本书“非常易读、有料,而且妙趣横生、令人捧腹”(《万物发明指南》作者瑞安·诺思),带领普通人走进人工智能那个奇妙古怪又不可思议的世界,是一场幽默可爱的导览。本书的主要内容是人工智能可以做什么、不能做什么,以及它为什么已经影响了我们生活的方方面面
本书详细阐述了与神经进化网络开发相关的基本解决方案,主要包括神经进化方法概述、Python库和环境设置、使用NEAT进行XOR求解器优化、摆杆平衡实验、自主迷宫导航、新颖性搜索优化方法、基于超立方体的NEAT和视觉辨别、ES-HyperNEAT和视网膜问题、协同进化和SAFE方法、深度神经进化等内容。此外,本书还提供了
本书是《自动控制基础》(薛弘晔等编写,西安电子科技大学出版社出版)的学习指导配套用书。全书按教材内容、结构、编排,对教材中的习题进行了全解,以方便读者参考。
自早期以来,神经网络就一直是人工智能的支柱。现在,令人兴奋的新技术(例如深度学习和卷积)正在将神经网络带入一个全新的方向。在本书中,我们将演示各种现实世界任务中的神经网络,例如图像识别和数据科学。我们研究了当前的神经网络技术,包括ReLU激活、随机梯度下降、交叉熵、正则化、Dropout及可视化等。
人工智能时代已经来临,这项技术正在改变人类的认知和生活,也对社会各个领域产生了重大的影响。本书从理论基础、商业落地、实战场景、案例分析多个方面介绍人工智能,讲述人工智能对农业、金融、娱乐、医疗、营销、工业、教育等领域的影响。另外,为了迎合时代热点,本书还分析了人工智能与5G、区块链等前沿技术的融合及融合效果,使读者了解