智能建造基础算法教程(第2版高等学校系列教材)--聚文网

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内容简介

本教材根据智能建造专业的本科教学要求和智能建造技术的研发人才培养需求编写，可划分为六部分，第一部分为数学基础方面的内容，包括矩阵分析基础、概率统计与信息论基础、数值优化与规划方法；第二部分为智能优化算法，其中详细介绍了遗传算法、粒子群优化算法、模拟退火算法、多目标优化算法等；第三部分为无监督学习算法，主要介绍了各种聚类算法；第四部分为监督学习算法，详细介绍了神经元感知器、支持向量机和贝叶斯分类器等经典分类算法，并深入剖析了前馈神经网络和卷积神经网络这两种深度学习算法的工作流程和训练过程，详细说明和推导了深度学习算法的数学过程；第五部分为强化学习算法，其中介绍了马尔可夫过程、时序差分学习算法、Q学习算法、深度强化学习算法等，并介绍了强化学习与深度学习相结合而形成的深度强化学习算法；第六部分为点云处理算法，包括点云数据预处理算法、检测算法、分割算法和配准算法等。本教材适用于智能建造专业本科生，土木工程、建筑技术、水利工程、海洋工程、工程管理、交通工程等专业的研究生，从事学科交叉研究的工科专业研究生，从事智能建造研发的建筑业技术人员等。

常用符号第1章绪论 1.1 全球建筑业现状 1.2 建筑业信息化 1.3 人工智能技术发展 1.4 建筑业的智能建造趋势 1.5 本书的主要内容参考文献第2章矩阵分析基础 2.1 向量和矩阵 2.2 二次型 2.3 向量与矩阵的求导 2.4 海森矩阵 2.5 范数 2.6 矩阵分解 2.7 广义逆矩阵 2.8 典型应用-主成分分析课后习题参考文献第3章概率统计与信息论基础 3.1 随机变量与概率 3.2 随机变量间的独立性 3.3 随机变量的特征数 3.4 贝叶斯规则 3.5 极大似然估计 3.6 熵和互信息 3.7 微分熵 3.8 KL散度与交叉熵课后习题参考文献第4章数值优化与规划方法 4.1 拉格朗日乘数法 4.2 KKT条件 4.3 最小二乘法 4.4 差分法 4.5 梯度下降法 4.6 牛顿法 4.7 蒙特卡洛法 4.8 人工势场法 4.9 线性规划 4.10 动态规划课后习题参考文献第5章智能优化算法 5.1 遗传算法 5.2 粒子群优化算法 5.3 模拟退火算法 5.4 近邻域优化算法 5.5 多目标优化算法课后习题

智能建造基础算法教程(第2版高等学校系列教材)

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