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不确定性人工智能 - 李德毅,杜鷁
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2.6 进一步理解云模型

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2024-04-30 08:07:41
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  • 封面
  • 版权信息
  • 致读者
  • 国防科技图书出版基金第六届评审委员会组成人员
  • 作者简介
  • 再版前言
  • 初版前言
  • 第1章 面向不确定性的人工智能
    • 1.1 人类智能的不确定性
    • 1.2 人工智能50年
    • 1.3 人工智能研究的主要方法
    • 1.4 人工智能的学科大交叉趋势
  • 第2章 定性定量转换的认知模型—云模型
    • 2.1 不确定性人工智能研究的切入点
    • 2.2 用云模型表示概念的不确定性
    • 2.3 正向高斯云算法
    • 2.4 高斯云的数学性质
    • 2.5 逆向高斯云算法
    • 2.6 进一步理解云模型
    • 2.7 高斯云的普适性
  • 第3章 云变换
    • 3.1 粒计算中的基本术语
    • 3.2 高斯变换
    • 3.3 高斯云变换
    • 3.4 高斯云变换用于图像分割
  • 第4章 数据场与拓扑势
    • 4.1 数据场
    • 4.2 基于数据场的聚类
    • 4.3 基于拓扑势的复杂网络研究
  • 第5章 云推理与云控制
    • 5.1 云推理
    • 5.2 云控制
    • 5.3 倒立摆中的不确定性控制
    • 5.4 智能驾驶中的不确定性控制
  • 第6章 用认知物理学方法研究群体智能
    • 6.1 相互作用是群体智能的重要成因
    • 6.2 云模型和数据场在群体智能研究中的应用
    • 6.3 典型案例：“掌声响起来”
  • 第7章 云计算推动不确定性人工智能大发展
    • 7.1 从云模型看模糊集合的贡献与局限
    • 7.2 从图灵计算到云计算
    • 7.3 大数据呼唤不确定性人工智能
    • 7.4 不确定性人工智能展望
  • 参考文献
  • 基金资助目录
  • 相关专利
  • 索引
  • 再版后记
  • 附录 不确定性人工智能理论与应用学术沙龙——对话实录
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