智能建造基础算法教程(高等学校系列教材)--聚文网

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内容简介

智能建造（Intelligent Construction）是以人工智能算法为核心，以数据和现代信息技术为主要支撑，在建设工程的设计、生产、施工和运维中，以智能技术代替需要人类智能才能完成的复杂工作，实现工程建设高度自动化和数字化的技术。本教材包括算法的数学基础、智能优化算法、无监督学习算法、监督学习算法和强化学习算法5个方向，书中较为详细地介绍了算法的原理和流程等；尤其是针对学生最难掌握的矩阵分析和深度学习部分进行了通俗易懂的详细剖析。

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 本书的主要内容第2章矩阵分析基础 2.1 向量和矩阵 2.2 二次型 2.3 雅可比矩阵 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——主成分分析第3章概率与统计基础 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 最大似然估计 3.6 熵和互信息 3.7 微分熵 3.8 KL散度与交叉熵 3.9 结构化概率模型第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 近邻场算法第6章聚类算法 6.1 聚类的基本思想 6.2 k均值聚类算法 6.3 密度聚类算法 6.4 高斯混合聚类 6.5 层次聚类算法 6.6 谱聚类算法第7章分类算法 7.1 神经元感知器 7.2 支持向量机

智能建造基础算法教程(高等学校系列教材)

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