因素空間理論-統一智能理論的數學基礎 汪培莊 曾繁慧 9787030792952 【台灣高等教育出版社】
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物品所在地：中國大陸
原出版社：科學
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| *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為正確資訊。 印行年月：202408*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：因素空間理論-統一智能理論的數學基礎 ISBN：9787030792952 出版社：科學 著編譯者：汪培莊 曾繁慧 叢書名：新一代人工智慧理論技術及應用叢書 頁數：279 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1678174 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 因素空間是信息、智能和數據科學的數學基礎理論。本書將介紹因素空間如何將智能生成的統一機制落實到各行各業，開展全民智能孵化的洛神工程。 本書主要內容包括：介紹因素的範式特質和智能孵化洛神工程的內容；介紹因素空間對智能生成機制的落實細則；介紹因素顯隱的理論，將現有人工智慧數學演算法歸結到回歸和優化兩大方面，突出支持向量機與因素空間對支持向量機的改進，並介紹作者在線性規劃方面的獨特貢獻；強調智能的核心是因果分析，支持珀爾的因果革命論，並對其中的瑕疵進行改進；作為智能孵化的一個應用，介紹循證因素工程。 本書可供從事人工智慧和數據科學研究的科研人員和工程技術人員參考，也可供相關專業高年級本科生和研究生閱讀。目錄 「新一代人工智慧理論、技術及應用叢書」序前言 第1章 因素表達的知識圖譜 1 1 因素與信息科學的範式變革 1 1 1 信息科學的範式變革 1 1 2 範式變革的元詞 1 1 3 因素的知識表示 1 2 因素空間的定義 1 3 知識圖譜簡評 1 3 1 知識圖譜的數學定義 1 3 2 知識圖譜的貢獻 1 3 3 對知識圖譜發展方向的質疑 1 4 因素譜系和因素空間藤 1 4 1 知識增長表達式 1 4 2 因素譜系的定義 1 4 3 因素的祖裔矩陣 1 4 4 因素譜系的嵌入結構 1 4 5 根因素與派生因素 1 4 6 因素譜系的蓓蕾和因素空間藤 1 5 因素編碼 1 5 1 因素編碼——知識本體的DNA 1 5 2 因素編碼原理 1 5 3 基於因素譜系的因素編碼 1 5 4 因素編碼應用與實現原則 1 5 5 中醫因素譜系 1 6 小結 第2章 智能生成機制的實踐探索 2 1 數字化時代的智能孵化 2 2 因素空間是智能孵化的平台 2 2 1 智能生成的感知模型 2 2 2 智能生成的認知模型 2 2 3 全信息定律的數學實現 2 2 4 智能生成的謀行模型 2 2 5 智能生成的行動模型 2 2 6 智能創生總過程 2 3 洛神天庫 2 3 1 洛神天庫的定義 2 3 2 洛神天庫與智能孵化的關係 2 4 智造銀行 2 4 1 金融行業所面臨的挑戰與解決思路 2 4 2 智造銀行的因素譜系 2 4 3 統籌狀態空間 2 4 4 銀行統籌分析法 2 4 5 智造銀行的天庫結構 2 4 6 試錯 2 4 7 靈敏度分析 2 4 8 智造銀行的問答系統 2 5 因素化查詢語言 2 5 1 FQL的數據定義 2 5 2 FQL的數據查詢 2 5 3 FQL的數據操作 2 5 4 FQL的特點 2 5 5 FQL的概括 2 6 因素空間對本能常識的刻畫 2 7 小結 第3章 因素空間與知識表示 3 1 背景關係、因素運算和背景基 3 1 1 背景關係 3 1 2 因素的質根運算和邏輯運算 3 1 3 背景基 3 1 4 背景基提取演算法的進一步發展 3 2 因素空間區分對象 3 2 1 事物異同的因素定義 3 2 2 對象區分的基本問題 3 2 3 基本問題的解答 3 3 因素空間生成概念 3 3 1 原子概念 3 3 2 水生物形式概念舉例 3 3 3 基本概念半格的提取演算法 3 3 4 因素空間與形式概念分析的一致性 3 4 因素神經網路 3 5 小結 第4章 因素空間中的因果分析 4 1 因素空間是因果分析的平台 4 1 1 因果歸納、推理和因果分析 4 1 2 因果歸納的普遍形式和原理 4 1 3 多種決定度 4 1 4 因果歸納的理論問題 4 2 連續變數因果歸納演算法 4 2 1 差轉演算法 4 2 2 等距劃分演算法 4 3 多目標因果歸納演算法 4 3 1 多目標因果歸納基本演算法 4 3 2 多目標因果歸納降維演算法 4 4 其他因果歸納演算法 4 4 1 逆向因果歸納演算法 4 4 2 異類查字因果歸納演算法 4 5 簡單棋中智能孵化的雙向夾逼過程 4 5 1 用因素空間下三子棋 4 5 2 用因素空間下五子棋 4 6 小結 第5章 簡熵、線性熵與勢態分析 5 1 簡熵 5 1 1 簡熵定義及性質 5 1 2 基於簡熵的隨機森林演算法 5 2 線性熵與序權線性熵 5 2 1 熵與線性熵 5 2 2 簡線熵 5 2 3 序權線性熵 5 3 常態與異態的區分 5 3 1 異態分析 5 3 2 用線性熵進行勢態分析 5 4 序權線性熵在農業遙感作物識別中的應用 5 4 1 農業遙感作物識別 5 4 2 計算序權線性熵 5 5 線性熵在時間序列分類中的應用 5 5 1 線性熵的Shapelet分類理論 5 5 2 線性熵的Shapelet分類演算法 5 5 3 線性熵的Shapelet無監督分類演算法 5 6 小結 第6章 因素顯隱 6 1 因素顯隱問題 6 1 1 怎樣找因素 6 1 2 顯隱方程 6 1 3 隱因素是顯因素的加權合成 6 1 4 因素顯隱的基本問題 6 1 5 投影 6 1 6 顯隱的回歸方法 6 1 7 顯隱的優化演算法 6 2 支持向量機 6 2 1 支持向量機的歷史淵源 6 2 2 支持向量機的原始模型 6 2 3 支持向量機的對偶性 6 2 4 柔間隔的支持向量機 6 2 5 核函數 6 2 6 誤差估計 6 2 7 稀疏支持向量機 6 3 因素空間對機器學習的改進 6 3 1 掃類學習演算法 6 3 2 支持向量集的結構試探 6 4 小結 第7章 因素規劃與問題求解 7 1 線性規劃的單純形法 7 1 1 線性規劃 7 1 2 單純形法 7 2 稜錐切割演算法 7 2 1 稜錐切割理論 7 2 2 對單純形表的重新解釋 7 3 線性規劃的強多項式演算法 7 3 1 拔高快速演算法 7 3 2 虛面消去法 7 3 3 主動蛻化法 7 4 小結 第8章 不確定性因果論 8 1 因果關係的正確含義 8 1 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
