人工智能与信息感知_王雪_9787302499756

本书系统全面地介绍了人工智能与信息感知理论与实践的内容。依据信息感知系统的组成、特点以及信息感知过程，以感知、融合、智能处理为主线，重点介绍了面向信息感知处理背景下的人工智能前沿理论与方法。内容包括：信息感知与数据融合基本原理与方法；神经计算基本方法，神经计算实现技术以及支持向量机；深度学习中典型神经网络实现及其应用；模糊逻辑计算中模糊逻辑与模糊推理、模糊计算实现和应用；进化计算中遗传算法、粒群智能、蚁群智能等方法和实例。本书可作为高等院校电子、计算机、测控技术、自动化等相关专业本科生、研究生的教材，也可作为工程技术人员开展人工智能与信息感知实践的重要参考书。

人工智能研究正迅速发展，无论是学术界还是产业界都竞相关注。创新人工智能领域，探寻人工智能的根源，理解人类智能是未来人工智能领域的重大科学挑战。2006 年以来，以深度学习为代表的机器学习算法在机器视觉和语音识别等领域取得了极大的成功，使人工智能再次受到学术界和产业界的广泛关注。人工智能是国际竞争的新焦点。作为引领未来的战略性技术之一，发展人工智能是提升国家核心竞争力、维护国家安全的重大战略。我国相继出台规划政策，围绕技术、人才、标准等进行部署，希望在新一轮科技领域中掌握主导权。人工智能是经济发展的新引擎。作为新一轮产业变革的核心驱动力，人工智能释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的经济发展引擎，引发经济结构重大变革，深刻改变人类生产生活方式，实现社会生产力的整体跃升。人工智能发展将从知识表达到大数据驱动知识学习，转向数据驱动和知识指导相结合；从数据分类处理迈向跨媒体认知、学习和推理；从智能机器、人机协同融合到增强智能；从个体智能到网络群体智能；从机器人走向引领社会和工业等领域的深度智能。信息感知利用传感系统对被测对象变化进行测量，是信息处理的首要环节。信息感知测量系统具有感、知、联一体化的功能，涉及数据采集、数据传输与信息处理，具有包括信息采集、过滤、压缩、融合等环节。信息采集是获取测量信息，提高信息的准确性；信息过滤是对采集到的信息进行有效特征提取；信息压缩是实现冗余数据去除；信息融合是对多传感器感知的信息进行融合处理、识别或判别。信息感知是人工智能与现实世界交互的基础和关键，是人工智能服务于工业社会的重要桥梁。人工智能通过对感知的信号与信息进行识别、判断、预测和决策，对不确定信息进行整理挖掘，实现高效的信息感知，让物理系统更加智能。人工智能与信息感知作为高度关注的热门领域，将两者进行有机结合具有重要的理论与应用价值。本书作者于2008年出版了《测试智能信息处理》（清华大学出版社）一书，在此基础上根据当前国内外人工智能与信息感知领域发展趋势和研究成果进行了全面的拓展和修订，增加了信息感知与数据融合、深度学习等人工智能与信息感知技术。本书以信息感知系统的感知、融合、人工智能处理为主线，介绍了人工智能与信息感知领域的前沿理论与方法。本书共分为10章。第1章是人工智能信息感知概述；第2章是信息感知与数据融合；第3章是神经计算基础；第4章是神经计算基本方法；第5章是深度学习；第6章是支持向量机；第7章是模糊逻辑与模糊推理基本方法；第8章是模糊计算实现；第9章是遗传算法；第10章是粒群智能。本书基本框架如下页图所示。

戴鹏、张鹏博、毕道伟、刘佑达、戴逸翔、刘晏池、张蔚航、游伟等参与讨论和部分内容的撰写及后期的文字录入、校对、绘图与实例验证工作。本书还参考和引用了相关的论文和书籍等资料，在此一并对上述人员和文献作者表示衷心的感谢。特别感谢我的妻子和女儿的鼓励与支持，还要感谢我的父母和所有给予我支持和帮助的朋友，谨以此书献给他们。最后还要特别感谢清华大学出版社的张秋玲老师、刘嘉一老师，在本书的编写过程中他们给予了很多富有建设性的意见和建议。衷心感谢清华大学出版社的支持。本书的出版得到了国家搞技术研究发展计划（863）、国家重点基础研究发展计划（973）、十三五国家重点研发计划等相关项目和国家自然科学基金项目（61272428、61472216）的支持，在此表示衷心感谢。《人工智能与信息感知》涉及多个新兴交叉学科，新的理论、方法与应用层出不穷，有待进一步深入研究和探索，书中一些内容仅供读者参考。由于水平有限，时间仓促，书中不妥之处在所难免，希望读者朋友不吝赐教。
王雪2018年2月于清华园

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