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计算机方面有关论文范文例文,与电子商务经典教材国语相关论文怎么写
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yforsensorwork.Thecoursecoversthearchitecture,municationprotocols,powermanagement,timesynchronization,positionandlocation,topologycontrol,tinyoperationsystems,dataconfusionanddatamanagement.Accordingtothecontentsandrequirementofthiscourse,school-teachingandpracticeisprovided.Thebasicknowledgeismainlyanizedinschool-teachingway,theteacherstakechargeofexplainingpointsanddifficulties,letthestudentshaveaclearunderstandingaboutthecontentsandprehendtheimportantpoints.Practiceincludesdocumentationstudy,basicskilltrainingandintegratedpractice.Byfulfillingtask,studentscanformarealprehensiontowardssomedifficultiesandbeabletomakeuseofthem.
Throughthestudy,studentsshouldhaveaprehensiveunderstandingofsensorwork,masterthebasicconception,currentstate,theprincipleofdesignanddevelopment,gointotheprofessionalproblems,andenhancesynthesesqualityandabilitytoinnovate.
教材或讲义:无线传感器网络协议与体系结构,(德)卡勒,维里西着,邱天爽等译,电子工业出版社,2007年
参考书:
1.无线传感器网络,孙利民,李建中,陈渝,朱红松编着,清华大学出版社,2005年
2.无线传感器网络:体系结构与协议,(美)卡拉维(Callaway,E.H.,Jr.着,王永斌等译,电子工业出版社,2007年
3.无线传感器网络技术与应用,宋文,王兵,周应宾等编着,电子工业出版社,2007年
4.智能无线传感器网络系统/智能科学技术着作丛书,于海斌,曾鹏,梁编着,科学出版社,2006年
撰写人:董亚波
课程编号:2124064
课程名称:机器学习导引
英文名称:IntroductiontoMachineLearning
总学时:32学分:2
预修课程:概率论与数理统计,线性代数
内容简介:本课程旨在对基于统计方法的机器学习的原理及应用做总体介绍,并详细阐述目前常用和新兴的机器学习的模型及算法,主要内容包括机器学习引论,贝叶斯方法,生成模型(隐马尔可夫模型),概率图模型(动态贝叶斯网络),子空间方法(主元分析),判别模型(支持向量机),增强学习等.
课程注重理论与应用结合,以讲课为主,同时通过提供例程给学生做Projects,学生自己阅读文献,课堂讨论,写阅读报告等方式使得学生能够深入理解,掌握,应用所学的知识.在后续的读研阶段与未来的职业生涯中,学生应可围绕具体场景需要选择并实现相应的算法以进行相应的应用性研发.
英文简介:Thecourseintroducesthestatisticalmachinelearningmethodologyandapplications,elaboratingonmonandnovelmachinelearingmodelsandalgorithms.ThetopicsincludeBayesianmethod,generativemodels(HiddenMarkovModel),probabilisticgraphicalmodels(DynamicBayesianNetwork),subspacemethod(PrincipalComponentAnalysis),Discriminativemodels(SupportVectorMachine)andReinforcementlearning,etc.
Thecoursecoversboththeoryandpracticeaspectsofmachinelearning.Theteachingincludeslectures,paperreading,classdiscussionandreport,makingstudentsunderstand,grsapandutilizetheknowledgewell.Itcanhelpthestudentstocultivatetheabilitytoselectandrealizeappropriatelearningmethodstospecificproblemsmetintheirfuturecareers.
教材或讲义:TomM.Mitchell着,机器学习(英文版),机械工业出版社,2003年3月
参考书:
1.PichardO.Duda等着,模式分类(英文版,第2版),机械工业出版社,2004年2月
2.边肇祺,张学工,模式识别(第二版),清华大学出版社,2000
3.MachineLearningLecturenotesbyTomMitchell,McGraw-Hill,cs.cmu.edu/~tom/mlbook.
4.MIT开放课程:cocw./mit/
5.相关的着名学术期刊,国际会议上的最新论文:
Conferences:
InternationalConferenceonMachineLearning
EuropeanConferenceonMachineLearning
InternationalJointConferenceonArtificialIntelligence
AmericanConferenceonArtificialIntelligence(AAAI),
EuropeanConferenceonArtificialIntelligence
NeuralInformationProcessingSystems
Journals:MachineLearningJouranl
JournalofMachinelearningresearch
IEEE-Transaction
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NeuralComputation
IEEE-TransactionsonNeuralNetworks
IEEETrans.PAMI
撰写人:杨莹春
课程编号:2124063
课程名称:生物智能及算法
英文名称:BiologicIntelligenceandAlgorithm
总学时:32学分:2
预修课程:无
内容简介:本课程首先介绍生物智能的产生背景,技术现状与发展趋势,然后分别介绍四种典型的生物智能算法及其应用领域.
1.人工神经网络:生物神经元模型,人工神经元模型,典型的人工神经网络模型(BP网络,自组织特征映射网络,Holpfield网络等)及其学习算法,人工神经网络在组合优化,模式识别和图像处理中的应用实例.
2.演化计算:演化计算的基本原理,基本结构与基本特征,演化算法设计,演化算法的理论分析,演化优化,演化自适应建模,演化人工神经网络.
3.蚁群算法:介绍蚁群算法的基本原理,蚁群优化元启发式及其收敛性,常用的蚁群优化算法,蚁群算法实现,蚁群算法应用.
4.人工免疫系统:生物免疫学基本原理,人工免疫算法的基本理论,以及常用的免疫算法:小生境免疫算法,动态规划免疫算法,约束优化免疫算法,模糊控制免疫算法等.
英文简介:Tobeginwith,thecourseistointroducethebackgroundofbiologicalintelligence,technologyactualityandprogressdirection.Thenfourkindsoftypicalbiologicalintelligentalgorithmsandtheirapplicationdomainsareintroducedrespectively.
1.ArtificialNeuralNetwork:biologicnervecellmodel,artificialnervecellmodel,typicalartificialneuralworkmodels(BP,SOFM,Holpfieldwork)andtheirlearningalgorithms,theapplicationsofANNinbinatorialoptimization,patternrecognitionanddigitalimageprocessing.
2.EvolutionalCoputing:thefoundationalprincipleofevolutionalputing,thedesignofevolutionalalgorithmsandtheirtheoreticanalysis,evolutionaloptimization,evolutionaladaptivemodeling,evolutionalartificialneuralworks.
3.AntColonyAlgorithm:thefoundationalprincipleofantcolonyalgorithms,theheuristicformulaofantoptimization,monusedantoptimizationalgorithms,theimplementandapplicationsofantcolonyalgorithms.
4.ArtificialImmuneSystemAlgorithm:thefoundationalprincipleofbiologicalimmunologyandartificialimmunology,monusedimmunealgorithms:nichedimmunealgorithm,dynamicprogrammingimmunealgorithm,restriction
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