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人工智能與數字系統(tǒng)工程

人工智能與數字系統(tǒng)工程

定　價：￥59.00

作　者： （美）Adedeji B. Badiru
出版社： 北京航空航天大學出版社
叢編項：
標　簽： 暫缺

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ISBN： 9787512438583 出版時間： 2022-09-01 包裝：
開本： 16開 頁數： 字數：  

內容簡介

　　本書立足當今的數字時代發(fā)展特征，運用基于系統(tǒng)方法的思想，以獨特的視角提出了人工智能（AI）和數字系統(tǒng)工程融合發(fā)展的概覽趨勢，啟發(fā)人們理解人工智能對社會進步、工程創(chuàng)新實踐的預示性意義。本書研究涉及商業(yè)、工業(yè)、政府、軍隊甚至學術領域等領域中人工智能普適性應用的基本范式，響應基于模型的系統(tǒng)工程（MBSE）的應用范式，針對系統(tǒng)中AI技術的實現(xiàn)，提出了設計、評估、證實和集成（DEJI）的系統(tǒng)工程流程模型。 \n本書特別適合于從事復雜組織體系研究的學者以及復雜體系工程開發(fā)、運行和驗證的架構師、系統(tǒng)工程師等從業(yè)者使用，亦可作為系統(tǒng)工程大學教育的專業(yè)課程教材，同時還可供從事其他專業(yè)擴展人工智能交叉融合應用的人員使用。 \n

作者簡介

　　Adedeji Badiru是美國空軍理工學院系統(tǒng)工程方向的教授，就職于工程與管理研究生院。他曾是田納西大學工業(yè)工程系教授和系主任、俄克拉荷馬大學工業(yè)工程教授。他是一名注冊的專業(yè)工程師（PE）、認證的項目管理專業(yè)人員（PMP）以及工業(yè)與系統(tǒng)工程師協(xié)會的會士。他著有30多本專著、合作書籍中的34個專著章節(jié)、80篇技術期刊文章，他還是多個專業(yè)協(xié)會和學術榮譽團體的成員。 \n高星海，研究員，北京航空航天大學無人系統(tǒng)研究院系統(tǒng)架構技術首席，國際系統(tǒng)工程委員會（INCOSE）認證系統(tǒng)工程師（CSEP）；曾任中國航空工業(yè)集團公司系統(tǒng)工程推進辦公室副主任、智能制造論證專家組副組長，中國航空工業(yè)集團公司信息技術中心常務副主任、總工程師等；曾參與并主持兩化深度融合創(chuàng)新體驗中心的建設和運營。多年來，面向高端裝備領域復雜體系和系統(tǒng)的開發(fā)和管理，大力推進基于模型的系統(tǒng)工程（MBSE）理論研究和創(chuàng)新實踐，組織建立全球認可的系統(tǒng)工程培訓認證體系、國內工行業(yè)領先的技術服務體系，培訓各類系統(tǒng)工程技術和管理專業(yè)人員超過2 000人，已有350多人獲得國際系統(tǒng)工程師認證。曾出版譯著《基于模型的系統(tǒng)工程有效方法》《賽博物理系統(tǒng)工程建模與仿真》。作為主要發(fā)起人之一參加的“大型航空企業(yè)基于數字系統(tǒng)工程的正向創(chuàng)新型研發(fā)體系建設”項目，獲全國企業(yè)管理現(xiàn)代化創(chuàng)新成果一等獎。 \n

圖書目錄

第1章理解人工智能1

\n

1.1簡介3

\n

1.2歷史背景4

\n

1.3人工智能的起源5

\n

1.4人類智能與機器智能7

\n

1.5首屆人工智能大會12

\n

1.6智能程序的演變13

\n

1.7人工智能的分支17

\n

1.8神經網絡18

\n

1.9專家系統(tǒng)的出現(xiàn)20

\n

1.10總結22

\n

參考文獻24

\n

第2章專家系統(tǒng)：AI的軟件方面25

\n

2.1專家系統(tǒng)流程27

\n

2.2專家系統(tǒng)特性27

\n

2.3專家系統(tǒng)的結構30

\n

2.3.1對專家系統(tǒng)的要求 32

\n

2.3.2專家系統(tǒng)的益處33

\n

2.3.3從數據處理到知識處理的轉型34

\n

2.4啟發(fā)式推理34

\n

2.5用戶界面35

\n

2.6符號處理37

\n

2.7系統(tǒng)的未來發(fā)展方向38

\n

2.8專家系統(tǒng)領域的學術界與產業(yè)界的合作39

\n

2.9專家系統(tǒng)應用案例43

\n

第3章人工智能（AI）的數字系統(tǒng)框架67

\n

3.1人工智能的數字框架69

\n

3.2數字工程和系統(tǒng)工程70

\n

3.3DEJI系統(tǒng)模型的介紹71

\n

3.3.1面向系統(tǒng)質量應用DEJI系統(tǒng)模型73

\n

3.3.2數字數據的輸入—流程—輸出80

\n

3.4數字協(xié)同84

\n

3.5人工智能（AI）中的精益和六西格瑪87

\n

3.6總結90

\n

參考文獻91

\n

第4章人工智能中的神經網絡應用93

\n

4.1介紹95

\n

4.2神經元節(jié)點的定義97

\n

4.3神經元節(jié)點的變體98

\n

4.4單神經元節(jié)點：McCullochPitt神經元節(jié)點100

\n

4.5單神經元節(jié)點作為二元分類器101

\n

4.6單個的神經元節(jié)點感知器102

\n

4.7關聯(lián)存儲器103

\n

4.8關聯(lián)矩陣存儲器103

\n

4.9WidrowHoff法104

\n

4.10LMS法105

\n

4.11自適應關聯(lián)矩陣存儲器105

\n

4.12糾錯偽逆法106

\n

4.13自組織網絡106

\n

4.14主成分法107

\n

4.15通過Hebb學習進行聚類108

\n

4.16Oja歸一化聚類109

\n

4.17競爭學習網絡110

\n

4.18多層前饋網絡111

\n

4.18.1多層感知器111

\n

4.18.2異或（XOR）的示例111

\n

4.18.3誤差反向傳播112

\n

4.18.4誤差反向傳播算法的變體113

\n

4.18.5學習速度和動量114

\n

4.18.6其他誤差反向傳播問題115

\n

4.18.7反傳播網絡116

\n

4.19插值和徑向基網絡117

\n

4.19.1插值117

\n

4.19.2徑向基網絡118

\n

4.20單層反饋網絡120

\n

4.21離散單層反饋網絡121

\n

4.22雙向關聯(lián)存儲器123

\n

4.23Hopfield神經網絡123

\n

4.24總結126

\n

參考文獻127

\n

第5章人工智能中的神經模糊網絡應用129

\n

5.1技術比較131

\n

5.2執(zhí)行模糊運算的神經元134

\n

5.3模擬模糊運算的神經元135

\n

5.4執(zhí)行模糊推理的神經網絡137

\n

5.5具有明確輸入和輸出的常規(guī)神經網絡137

\n

5.6具有模糊輸入和輸出的常規(guī)神經網絡138

\n

5.7模糊推理網絡139

\n

5.8自適應神經模糊推理系統(tǒng)（ANFIS）140

\n

5.9交換性的應用142

\n

5.10聚類和分類143

\n

5.11多層模糊感知器145

\n

參考文獻146

\n


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