智能算法优化及其应用

第1章 智能优化计算概述 1.1 智能优化计算 1.2 人工神经网络 1.3 遗传算法 1.4 群体智能 1.5 小结 1.6 参考文献 第2章 基于BP神经网络优化的数字图像处理 2.1 数字图像介绍 2.2 数字图像处理与识别 2.3 人工神经网络的基本原理 2.4 BP算法在手写数字字符识别中的应用 2.5 小结 2.6 参考文献 第3章 蚁群算法及其应用 3.1 蚁群算法的基本原理 3.2 蚂蚁系统 3.3 蚁群算法在求解TSP问题中的应用 3.4 小结 3.5 参考文献 第4章 遗传算法优化在数字图像水印技术中的应用 4.1 遗传算法简介 4.2 遗传算法的特点 4.3 遗传算法的原理 4.4 遗传算法的伪码 4.5 基本遗传算法优化 4.6 基于遗传算法的DCT域图像水印 4.7 基于GA的DCT域图像水印算法实例 4.8 小结 4.9 参考文献 第5章 灰色系统在医学图像处理中的应用 5.1 灰色系统的产生 5.2 灰色系统理论的基本概念 5.3 灰色关联分析 5.4 基于灰色系统理论的各向异性扩散图像去噪方法 5.5 小结 5.6 参考文献 第6章 基于极限学习优化的视频图像识别研究 6.1 视频图像理解 6.2 典型的视频图像识别技术 6.3 极限学习机原理 6.4 关联图正则极限学习算法 6.5 小结 6.6 参考文献 第7章 常用优化计算 7.1 *小二乘法 7.2 主成分分析 7.3 支持向量机 7.4 小结 7.5 参考文献 第8章 深度学习 8.1 初识深度学习 8.2 卷积神经网络 8.3 卷积神经网络学习算法 8.4 典型CNN结构 8.5 深度学习的网络优化与正则化 8.6 深度学习的应用 8.7 深度学习的进一步研究方向 8.8 小结 8.9 参考文献 第9章 推荐算法优化及应用 9.1 基于内容的推荐算法 9.2 基于图的推荐算法 9.3 基于关联算法的协同过滤 9.4 基于聚类算法的协同过滤 9.5 推荐算法的研究新方向 9.6 小结 9.7 参考文献