基本信息出版社：冶金工业出版社
页码：250 页
出版日期：1999年01月
ISBN：7502422587
条形码：9787502422585
版本：第1版
装帧：精装
开本：32开

内容简介 本书推荐一种新发展的化工冶金过程人工智能优化策略。书中解释样本模式空间变换基本概念，阐述分类模式识别、人工神经网络、遗传算法原理与计算步骤，介绍基于上述算法的工艺过程优化新技术，剖析多个成效显著的应用实例。本书可供研究过程优化的工程技术人员和科研人员阅读，也可作为有关专业本科生和研究生教学参考书。
作者简介 刘洪霖，福建漳州人，生于1939年7月，1964年福州大学化学化工系毕业，1992～1993年被德国纽伦堡埃朗根大学邀请为访问学者，现为中国科学院上海冶金研究所研究员，从事过程人工智能优化和材料量子化学计算方面研究，已出版《量子化学从头计算方法与程序》等3本专著，发表百余篇学术论文。
包宏，浙江绍兴人，生于1956年9月，1982年毕业于东北大学有色冶金系，1984年获中国科学院化工冶金研究所硕士学位，现为北京科技大学信息工程学院计算机系副教授，从事化工冶金过程人工智能方面的研究，已发表学术论文40余篇。
编辑推荐 本书推荐一种新发展的化工冶金过程人工智能优化策略。书中解释样本模式空间变换基本概念，阐述分类模式识别、人工神经网络、遗传算法原理与计算步骤，介绍基于上述算法的工艺过程优化新技术，剖析多个成效显著的应用实例。本书可供研究过程优化的工程技术人员和科研人员阅读，也可作为有关专业本科生和研究生教学参考书。
目录
1基本知识
1.1基本概念
1.1.1术语解释
1.1.2训练样本与空间变换的数学表达
1.1.3样本距离
1.2人工智能工业优化步骤
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