人工智能技術與機器人

前言
第1章 緒論
1.1 人工智能的歷史
1.2 人工智能與機器人的融合
1.3 智能機器人的定義
1.4 機器人的發(fā)展階段
1.5 智能機器人的三要素
1.6 智能機器人的關鍵技術
1.7 智能機器人未來的發(fā)展
本章小結
習題1
第2章 計算智能
2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法
2.1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡基本原理
2.1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡
2.1.3 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡
2.2 深度神經(jīng)網(wǎng)絡算法
2.2.1 深度神經(jīng)網(wǎng)絡概述
2.2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡
2.2.3 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡
2.2.4 生成對抗網(wǎng)絡
2.2.5 深度神經(jīng)網(wǎng)絡的應用案例
2.3 模糊控制算法
2.3.1 模糊集合描述
2.3.2 模糊集合運算
2.3.3 模糊推理與模糊決策
2.3.4 模糊控制
2.3.5 模糊控制的應用與發(fā)展趨勢
2.4 進化計算算法
2.4.1 遺傳算法
2.4.2 粒子群算法
2.4.3 蟻群算法
2.4.4 混合蛙跳算法
本章小結
習題2
第3章 機器學習
3.1 機器學習概述
3.1.1 機器學習的發(fā)展階段
3.1.2 機器學 統(tǒng)的基本結構
3.1.3 機器學習的分類
3.2 監(jiān)督學習
3.2.1 支持向量機
3.2.2 K- 近鄰分類
3.2.3 樸素貝葉斯分類器
3.2.4 集成學習
3.3 非監(jiān)督學習
3.3.1 K-均值聚類
3.3.2 PCA算法
3.4 強化學習
3.4.1 強化學習的特點