智能信息技术 第2版PDF电子书下载

目录 1

1 概述 1

1.1 信息技术 1

1.2 智能理论 3

1.2.1 概述 3

1.2.2 经典人工智能 4

1.2.3 计算智能 5

1.2.4 其他智能理论 6

1.3 智能信息技术 7

1.3.1 智能通信技术 7

1.3.2 智能计算机技术 10

1.3.3 智能控制技术 13

2 智能理论 17

2.1 人工智能理论 17

2.1.1 概述 17

2.1.2 知识的表示 17

2.1.3 搜索原理 22

2.2 机器学习 26

2.2.1 概述 26

2.2.2 实例学习 28

2.3.3 类比学习 30

2.3.2 模式匹配法 33

2.3 模式识别理论 33

2.3.1 模式的表示及其识别原理 33

2.3.3 统计法 35

2.3.4 结构法 36

2.3.5 特征抽取 38

2.4 人工神经网络 39

2.4.1 概述 39

2.4.2 神经网络模型 42

2.4.3 神经网络学习算法 46

2.4.4 模糊神经网络 48

2.5.1 概述 50

2.5 知识发现和数据采掘 50

2.5.2 知识发现方法 51

2.5.3 粗糙集理论 53

2.5.4 数据仓库 57

2.6 分布式人工智能 59

2.6.1 概述 59

2.6.2 分布式问题求解 60

2.6.3 智能体及其特性 61

2.6.4 一种复合式智能体结构 63

2.6.5 智能体的协调与协作 65

2.7.1 基本原理 66

2.7 遗传算法 66

2.7.2 遗传算法的主要步骤 67

3 文字识别技术 69

3.1 概述 69

3.1.1 文字识别系统的构成 69

3.1.2 文字识别系统的性能指标 73

3.2 脱机文字识别 75

3.2.1 版面分析 75

3.2.2 样本库 76

3.2.4 KL变换和Wavelets变换 77

3.2.3 整形变换 77

3.2.5 相似字的识别 78

3.2.6 人工神经网络 79

3.2.7 多分类器组合 79

3.3 联机文字识别 80

3.3.1 文字描述 80

3.3.2 结构匹配过程 82

3.3.3 连笔和笔顺问题 83

3.3.4 样本库问题 84

3.4.1 笔迹鉴别 85

3.4.2 笔迹鉴别的特征 85

3.4 计算机笔迹鉴别 85

3.5 文字识别技术的应用 89

3.5.1 脱机文字自动录入 89

3.5.2 笔输入系统 90

3.5.3 票据、牌照、名片、证件识别 91

3.5.4 工程图自动识别技术 93

4 语音识别与合成 95

4.1 概述 95

4.1.1 语音识别技术 95

4.1.2 语音合成技术 100

4.1.3 文语转换及说话人识别 101

4.2 语音识别 102

4.2.1 语音识别系统的特征 102

4.2.2 语音识别系统 103

4.2.3 说话人自适应 107

4.3 语音识别研究前沿 108

4.3.1 自然口语语音识别 108

4.3.2 人机口语对话系统 111

4.3.3 广播电视新闻自动记录系统 114

4.4 语音合成 116

4.4.1 语音合成系统的特性 116

4.4.2 语音合成系统的关键部件 117

4.4.3 汉语语音合成 118

4.5 说话人识别 120

4.4.4 人工神经网络的应用 120

4.5.1 系统性能指标 121

4.5.2 特征提取 121

4.5.3 匹配与训练 122

4.6 语音识别与合成技术的应用 122

4.6.1 基于语音合成的声讯服务 122

4.6.2 基于智能语音网关的电话网与数据网的互通 123

4.6.3 语音指令系统 123

4.6.4 音频信息检索 124

5.1.1 关键技术的进展 125

5 自然语言理解 125

5.1 概述 125

5.1.2 应用 128

5.2 自然语言理解中的关键技术 130

5.2.1 系统模型 130

5.2.2 自动分词技术 131

5.2.3 句法分析 132

5.2.4 语言模型 134

5.3 机器翻译 136

5.3.1 机器翻译的方法 136

5.3.2 其他问题 137

5.3.3 汉语机器翻译系统 138

5.4 自动文摘 141

5.4.1 机械式自动文摘 141

5.4.2 理解式自动文摘 142

6 网络智能化技术 146

6.1 概述 146

6.1.1 网络技术的发展 146

6.1.2 智能网技术 147

6.1.3 智能化网络管理 148

6.1.4 网络信息检索的智能化 150

6.2.1 智能网体系结构 151

6.2 智能网 151

6.2.2 智能网业务 154

6.2.3 移动通信智能网 156

6.3 智能化网络管理 158

6.3.1 网络管理体系结构 158

6.3.2 网络管理智能Agent结构 161

6.3.3 基于IANM的网络管理模型 163

6.3.4 基于计算智能的宽带网络管理 164

6.4 网络智能信息检索 169

6.4.1 人工搜索引擎 169

6.4.2 智能搜索引擎 171

7.1 概述 174

7.1.1 智能控制的概念 174

7 智能控制技术 174

7.1.2 智能控制技术的应用 175

7.2 模糊控制技术 178

7.3 神经网络控制技术 181

7.3.1 神经网络学习控制 182

7.3.2 神经网络自适应控制 183

7.3.4 神经网络预测控制 184

7.3.5 模糊神经网络控制 184

7.3.3 神经网络内模控制 184

7.4 专家控制技术 185

7.5 学习控制技术 188

7.6 分层递阶控制技术 191

7.6.1 组织级 192

7.6.2 协调级 193

7.6.3 执行级 194

8 智能机器人 195

8.1 概述 195

8.1.1 什么是机器人 195

8.1.2 机器人的特征与分类 197

8.1.4 机器人技术的三大要素 198

8.1.3 工业机器人的性能指标 198

8.2 智能机器人传感器 201

8.2.1 特性和种类 201

8.2.2 一个实时视觉系统 204

8.3 智能机器人控制 205

8.3.1 控制内容 205

8.3.2 控制结构 205

8.3.3 规划系统 206

8.3.4 运动控制 207

8.4 应用 209

8.4.1 工业机器人 210

8.4.2 水下机器人 211

8.4.3 军用机器人 214

8.4.4 空间机器人 214

8.4.5 微型机器人 215

8.4.6 服务机器人 216

8.5 机器人足球 217

8.5.1 什么是机器人足球 217

8.5.2 足球机器人系统的种类 218

8.5.3 足球机器人系统结构 219

8.5.4 控制策略 220

参考文献 222