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| 內容簡介： |
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《众智科学智能理论与计算方法》重点围绕众智科学智能理论与计算方法展开介绍，主要内容包括众智的定义和建模、众智的分析与计算方法、单个智能体和多个智能体的智能进化方法、众智水平分析方法，以及众智科学智能理论在典型场景的应用。
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| 目錄：
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目录“新一代人工智能理论、技术及应用丛书”序序前言第1章绪论11.1众智科学概述11.2众智科学与智能21.3智能的发展分析31.3.1人类智能31.3.2人工智能31.3.3混合智能41.3.4通用智能41.4面向群体的智能研究现状分析51.4.1CI——侧重群体效应和合作行为51.4.2SI——侧重协作行为和自组织系统61.4.3WC——侧重集体智慧61.4.4CrI——侧重人类智慧协作对社会的影响71.5众智的起源与定义71.6智能的关系91.6.1智能之间的区别91.6.2智能之间的联系91.7未来发展趋势101.8本章小结10参考文献10第2章众智科学智能理论的研究体系142.1概述142.2众智的度量与计算方法152.2.1众智的度量152.2.2众智的计算方法162.3众智的水平分析方法172.3.1众智水平172.3.2众智水平影响因素182.3.3建模与仿真方法192.3.4基于个体智能研究202.4众智网络的架构202.5众智的进化212.6众智的评估方法与评价体系232.6.1能力评价参数体系232.6.2能力评价参数体系一级指标242.6.3能力评价参数体系二级指标242.6.4基于参数体系的众智聚合计算范式262.6.5层次式评价体系262.6.6众智的协同进化评价方法262.7本章小结27参考文献27第3章众智的度量293.1概述293.2质量-时间-复杂度模型303.2.1智能测试的智能体-环境框架303.2.2质量-时间-复杂度智能度量模型313.2.3模型的结果分析343.3质量-复杂性-任务模型353.3.1基于任务的智能测试363.3.2质量-复杂性-任务的智能度量模型373.4众智与数据同化393.4.1基于数据同化的通用的智能度量分析403.4.2基于数据同化的智能度量在知识问答领域的应用413.5本章小结44参考文献45第4章众智的计算方法474.1概述474.2人类智能与机器智能的计算484.2.1人类智能的计算484.2.2机器智能的计算504.3通用个体智能的计算524.4异构智能的计算534.4.1异构智能的定义534.4.2质量-时间模型544.5本章小结56参考文献56第5章众智的水平分析方法595.1概述595.2基于元分析的众智水平分析方法595.2.1元分析简介595.2.2众智水平的元分析过程615.3基于业务熵的众智水平分析方法645.3.1影响业务熵的因素分析645.3.2多因素业务熵量化模型655.3.3多智能体网络案例分析665.3.4智能主体水平区分705.4本章小结72参考文献72第6章众智网络的互联信息机理746.1概述746.2众智网络与信息共享756.2.1信息共享基本原理756.2.2信息共享机制786.2.3走迷宫场景分析806.3众智网络与自适应优化826.3.1共享信息影响因素826.3.2自适应信息共享优化方法836.3.3供应链场景分析866.4本章小结89参考文献90第7章众智的进化机理927.1概述927.2众智的差分进化937.2.1差分进化和K均值聚类947.2.2基于差分进化和聚类的异常点检测方法977.2.3基于差分进化和聚类的异常点检测方法实现997.3众智的粒子群聚类进化1057.3.1粒子群进化算法1067.3.2基于智能水平聚类的粒子群智能进化方法1067.3.3基于智能水平聚类的粒子群智能进化方法实现1097.4众智的遗传进化1137.4.1物联网中的众智进化1137.4.2基于遗传进化的物联网设备优化方法1147.4.3设备优化方法在物联网场景中的应用示例1177.5本章小结119参考文献119第8章众智科学智能理论的场景应用1238.1概述1238.2众智科学智能理论与视频电子商务1248.2.1相关工作1258.2.2应用的系统模型1278.2.3实例应用分析1328.3众智科学智能理论与智慧城市1368.3.1系统架构1388.3.2场景建模1428.3.3应用分析1448.4众智科学智能理论与医疗物联网1468.4.1相关工作1488.4.2智能可视化医疗物联网框架1498.4.3众智的优化1538.4.4实例应用分析1548.5众智科学智能理论与云雾计算架构下的智慧交通1568.5.1相关工作1578.5.2系统模型和问题构想1588.5.3应用与评估1628.6本章小结166参考文献167
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