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內容簡介: |
人工智能时代已经来临,航空航天作为全世界早的信息科技产业应用技术领域之一,迫切需要开设人工智能技术及其在航空航天领域应用的课程,为人工智能在航空航天领域人才的培养、学科的发展提供条件。本书重点介绍了人工智能是什么、人工智能在航空航天领域能做什么,选取线性回归、逻辑回归、神经网络、聚类、降维、异常检测、深度学习、强化学习,结合人工智能在航空航天领域应用的案例解释人工智能的应用,以点带面,传授人工智能的基本知识、人工智能的算法理论及其应用方式。
本书适用于航空航天、机械专业本科生和研究生的专业学习,也可供有关科研人员参考。
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目錄:
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第1章绪论.
11 人工智能的定义
12人工智能的产生与发展 ...
1.3人工智能的研究目标
14 人工智能在航空航天中的应用
1.41 人工智能在航空中的应用
1.4.2 人工智能在航天中的应用
1.5总结
第2章 人工智能研究基础
21人工智能学派
2.1.1 符号主义.
2.1.2 联结主义
2.1.3 行为主义..
2.2 人工智能基础知识与技能
2.2.1人工智能问题处理范式
2.2.2 数学基础
2.2.3 数据处理
2.2.4 程序设计技术
2.3总结
第3章线性回归--座舱可达性边界预测
3.1-飞机座舱可达性边界预测背景
3.2 线性回归理论
321线性回归概念.
3.2.2目标函数与代价函数
32.3线性回归模型求解算法
3.2.4 模型算法调试
3.2.5 模型修正
3.3飞机座舱可达性边界预测案例
331飞机座舱可达性边界预测案例分析
3.32基于线性回归的飞机座舱可达性边界预测程序流程
333飞机座舱可达性边界预测模型验证
3.4总结
3.5作业
3.6 知识扩展
第4章逻辑回归-飞行员飞行疲劳预测
41飞行员飞行疲劳预测背景.
4.2逻辑回归理论
4.2.1逻辑回归的分类依据-“可能性”..
42.2目标函数及决策边界
423代价函数
4.2.4逻辑回归算法求解
4.2.5 逻辑回归的正则化
4.2.6多分类问题
4.3飞行员飞行疲劳预测案例.
4.3.1飞行员飞行疲劳预测案例与分析
4.3.2 基于逻辑回归的飞行员飞行疲劳预测程序流程
44总结
4.5作业..
4.6 知识扩展·
第5章神经网络--航空飞行器分类.
51航空飞行器分类背景
5.2 可用于航空飞行器分类的神经网络结构
5.2.1神经元单元
5.2.2输入层、隐含层、输出层
5.2.3激活函数
5.2.4 训练集与测试集
5.2.5 前向传播与反向传播
5.2.6 优 化
5.3 航空飞行器分类问题的程序解算
5.3.1 案例分析532 算法流程图
5.3.3 算法实现过程
5.4总结
5.5 作 业
5.6 知识扩展
第6章 聚类--航天器零部件包装标准化方法
61航天器零部件货运装箱背景
……
第7章降维—涡扇发动机状态预测
第8章异常检测—火箭发动机异常检测
第9章深度学习—卫星遥感图像目标检测
第10章强化学习—无人机智能避障
参考文献
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