面向智能體的視覺信息處理

第一章 源于自動機的視覺信息處理
　1.1 數(shù)字化空間中的視覺計算
　1.2 智能體與人工生命
　1.3 視覺智能體的作用
第二章 智能體系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與設計
　2.1 視覺智能體的應用對象及特點
　　2.1.1 視覺智能體
　　2.1.2 機器人足球比賽
　　2.1.3 視覺智能體的分布式智能特點
　　2.1.4 小結(jié)
　2.2 智能體的邏輯過程
　　2.2.1 智能體理論與邏輯工具
　　2.2.2 獨立選擇邏輯
　　2.2.3 系統(tǒng)動態(tài)構(gòu)造
　2.3 智能體的軟件體系結(jié)構(gòu)
　2.4 智能體的模型設計
　　2.4.1 智能體的邏輯模型
　　2.4.2 Delgrande的條件邏輯
　　2.4.3 統(tǒng)計模型
　2.5 智能體系統(tǒng)的內(nèi)核設計
　　2.5.1 Java虛擬機方式
　　2.5.2 多線程的方式
　　2.5.3 設計的軟件工程過程
　2.6 智能體與系統(tǒng)環(huán)境的關系
第三章 數(shù)據(jù)采掘的原理與技術
　3.1 基于內(nèi)容檢索的視覺信息系統(tǒng)
　3.2 數(shù)據(jù)采掘的基本原理
　　3.2.1 數(shù)據(jù)采掘的基本框架
　　3.2.2 數(shù)據(jù)采掘的規(guī)則化方法
　　3.2.3 統(tǒng)計推斷
　　3.2.4 KDD的策略和技術
　3.3 數(shù)據(jù)倉庫及數(shù)據(jù)集市
　　3.3.1 數(shù)據(jù)倉庫的概念
　　3.3.2 數(shù)據(jù)倉庫的體系結(jié)構(gòu)
　　3.3.3 數(shù)據(jù)倉庫中的元數(shù)據(jù)
　　3.3.4 基于數(shù)據(jù)倉庫的綜合決策支持系統(tǒng)
　3.4 數(shù)據(jù)采掘系統(tǒng)的內(nèi)核機制
第四章 圖象圖形支撐技術
　4.1 圖象處理技術
　4.2 圖象分割
　　4.2.1 圖象分割的概念與基本過程
　　4.2.2 圖象分割的類型與特點
　　4.2.3 自適應圖象分割
　　4.2.4 設計方案示例
　　4.2.5 小結(jié)
　4.3 圖形化表征與符號形式
　　4.4 計算機協(xié)同工作系統(tǒng)
第五章 網(wǎng)絡環(huán)境下信息的集成
　5.1 網(wǎng)絡環(huán)境下的應用需求
　　5.1.1 多維空間中的直方圖生成
　　5.1.2 聚類過程
　5.2 系統(tǒng)信息集成的規(guī)則
　5.3 系統(tǒng)概要設計的策略與開發(fā)方法
　5.4 DNA計算與DNA計算機
第六章 視覺智能體系統(tǒng)的軟件工程技術
　6.1 概要
　6.2 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
　　6.2.1 視覺信息處理的背景知識
　　6.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡的建模理論
　　6.2.3 DNA計算的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
　6.3 軟件工程方法
　6.4 視覺智能體對軟件環(huán)境的要求
第七章 基因組可視化
　7.1 基因組的生物信息學技術
　7.2 可視化的基因組學結(jié)構(gòu)
　7.3 基因組數(shù)據(jù)采掘
　　7.3.1 基因組學模式分析
　　7.3.2 符號化粗粒度的動態(tài)進化反演
第八章 遙感綜合信息的模式發(fā)現(xiàn)
　8.1 資源遙感綜合信息的特點與成礦預測
　8.2 地物化遙生的綜合模式
　8.3 嵌入KDD機制的GIS系統(tǒng)
　8.4 主動式遙感與智能體系統(tǒng)
　8.5 綜合遙感的視覺模式發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)
　　8.5.1 圖象對象的形式化與圖象分割過程建模
　　8.5.2 研究方案的示例
第九章 相關的交叉領域技術
　9.1 “軟計算”技術
　9.2 進化計算系統(tǒng)
　　9.2.1 進化計算的創(chuàng)發(fā)性模型
　　9.2.2 元進化創(chuàng)發(fā)性機理與模型示例
　　9.2.3 進化計算系統(tǒng)的抽象機器模型
　　9.2.4 創(chuàng)發(fā)性DNA計算的軟件設計過程
　　9.2.5 混沌控制系統(tǒng)的進化計算設計策略
　　9.2.6 小結(jié)
　9.3 粗糙集與粗糙邏輯
　　9.3.1 粗糙集概述
　　9.3.2 用于知識發(fā)現(xiàn)的粗糙集過程
　　9.3.3 進化粗糙集
　　9.3.4 針對進行粗糙集的Rescher邏輯擴充