(1)本书合理安排知识体系，结合微积分、线性代数、概率论等基础知识组织相关知识点与学习内容的展开。 (2)注重理论与实践结合，融入基本开发过程和工程实践背景的科学研究项目案例，使读者掌握理论知识的同时提高分析和解决问题的实践能力，提高创新能力。 (3)大部分章节包括基础案例，最后一章汇总了典型案例，知识内容层层推进，由入门到提升，第5章的典型案例以开发过程为主线，将知识点有机串联在一起，便于掌握与理解。 (4)本书提供例题案例和典型案例的详细介绍。

本书介绍了现代智能信息处理的多个方面，包括人工智能的发展历程，人工智能的应用现状，人工智能相关的数学知识，人工智能方法（监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习、深度学习），智能通信信息处理，智能计算机信息处理以及智能生物医学信息处理等。《现代智能信息处理》侧重智能信息处理的基本方法，突出结合实际运用场景展开，展示了智能信息处理在现代信息化网络中的重要作用。在简明介绍现代智能信息处理理论的基础上，重点介绍智能信息处理的典型方法实现。内容取材全面、新颖，包括智能信息处理实现的软硬件系统的建模，涵盖了多种现代信息技术，详细讲述了目前智能信息处理领域研究的多种典型方法的实际运用，体现了《现代智能信息处理》的现代性、先进性、创新性，特别是实用性。《现代智能信息处理》可作为高等院校通信、计算机、生物医学、人工智能等专业的本科生和研究生教材，也可作为工程技术相关领域专业人员的参考书。

第1章绪论11.1引言11.2人工智能的发展历程11.3人工智能的研究领域21.3.1专家系统21.3.2机器学习21.3.3机器人31.3.4智能决策支持系统31.3.5模式识别31.4人工智能的应用场景31.4.1汽车行业31.4.2金融市场41.4.3健康领域41.4.4零售业41.4.5媒体行业51.4.6智能支付系统51.4.7智能家居51.5人工智能的信息处理5

第2章基础知识概论72.1人工智能相关的数学基础72.1.1微积分72.1.2线性代数102.1.3概率论152.2人工智能方法212.2.1监督学习212.2.2无监督学习232.2.3半监督学习252.2.4强化学习272.2.5深度学习302.3信息处理352.3.1通信信息处理362.3.2计算信息处理41

第3章智能通信信息处理44目录3.1智能射频通信传输443.1.1信道模型443.1.2信道估计553.2智能可见光通信传输663.2.1信号调制编码663.2.2信道建模723.2.3信道估计753.2.4可见光组网813.3智能无人机通信传输853.3.1无人机通信的发展853.3.2无人机应用现状873.3.3智能无人机通信技术923.3.4中小型智能无人机通信的未来1213.4智能超表面通信传输1243.4.1智能超表面概述1243.4.2RIS调控原理127 3.4.3信道建模1283.4.4信道估计1343.4.5RIS通信系统1403.5多址通信传输1453.5.1正交多址1463.5.2非正交多址1503.5.3技术案例1563.5.4多用户组网系统158

第4章智能计算信息处理1634.1智能分布式计算1634.1.1分布式计算1634.1.2MapReduce1644.1.3Spark1704.2智能边缘计算1744.2.1边缘计算的发展1744.2.2边缘计算的概述1774.2.3边缘计算的关键技术1794.2.4MEC计算与通信模型1814.3智能云计算186〖TP目单.tif〗4.3.1云计算的简要历史和定义1864.3.2云计算的基本概念和本质1874.3.3云计算的体系架构和关键技术1894.3.4云计算的五大趋势1934.3.5云计算经典案例1944.4智能区块链1974.4.1什么是区块链1974.4.2区块链的体系结构和关键技术2004.4.3区块链的应用2034.4.4区块链的未来205

第5章现代智能信息处理开发2085.1开发语言基础2085.1.1Python语言基础2085.1.2MATLAB语言基础2195.2智能信息处理案例2355.2.1RIS辅助无线通信案例2355.2.2智能可见光通信案例2415.2.3智能无人机通信案例2445.2.4智能超表面通信案例2495.2.5智能区块链案例255

参考文献261

信息智能处理技术是信号与信息技术领域一个前沿且富有挑战性的研究方向，它以人工智能理论为基础，侧重于信息处理的智能化，包括计算机智能化（如文字、图像、语音等信息智能处理）、通信信息智能化以及计算信息智能化。智能信息处理就是模拟人或者自然界其他生物处理信息的行为，建立处理复杂系统信息的理论、算法和系统的方法和技术。智能信息处理面对的主要是不确定性系统和不确定性现象信息处理问题。智能信息处理在系统建模、系统分析、系统决策、系统控制、系统优化和系统设计等领域具有广阔的应用前景。随着AI（人工智能）和ML（机器学习）技术的快速发展，预计未来的网络将比其前身具有更高的智能化，智能将覆盖整个未来网络的运作和服务。因此，急需将人工智能与现代信息处理技术相结合，进一步优化并改善信息处理技术，提高现代网络的智能化。本书内容丰富，方法新颖，反映了智能信息处理的新理论、新技术、新方法和新应用。本书也是作者在智能信号处理和通信信号处理领域多年教学与科研工作的积累和总结。 本书条理清晰，论证缜密，理论联系实际，可以指导读者尽快地学习和跟踪智能信息处理的最新进展。本书适用于智能信息处理、信号与信息处理、通信与信息系统、计算信息处理及相关专业的研究生、工程师和科研人员阅读和参考。本书具有以下特点：（1） 遵照高等学校教学指导委员会最新人工智能、计算机科学与技术、软件工程专业及相关专业的培养目标和培养方案，合理安排知识体系，结合微积分、线性代数、概率论等基础知识，组织相关知识点与内容。（2） 注重理论和实践的结合，教材融入了基本的开发过程和工程实践背景的科学研究项目案例，使得在掌握理论知识的同时提高在程序设计过程中分析问题和解决问题的实践动手能力，启发学生的创新意识，使学生的理论知识和实践技能得到全面发展。（3） 大部分章节知识点都包括基础案例，最后一章汇总了典型案例，知识内容层层推进，使得学生易于接受和掌握相关知识内容。第5章列举的典型案例以开发过程为主线，将知识点有机串联在一起，便于学生掌握与理解。（4） 教材提供例题案例、章节案例和典型案例的详细介绍。本书由王玉皞、余礼苏、刘且根、徐子晨共同编写。其中，王玉皞编写了第1～3章中的部分章节并统稿，余礼苏编写了第3～5章中的部分章节和开发案例，刘且根编写了第2章中的部分章节和部分案例，徐子晨编写了第5章中的部分章节和部分案例。在本书编写的过程中，参阅并吸取了国内外文献及教材的精髓，对这些作者的贡献由衷地表示感谢。在本书的出版过程中得到姚元志、钱佳家、徐钏、吴思凡、蔡祥祥、罗宇洋、支忠宽、钟润、吕欣欣、李彪、刘俊龙、元军军、张汉俊等研究生的支持和帮助，还得到清华大学出版社张玥编辑的大力支持，在此表示诚挚的感谢。由于作者水平有限，书中难免有不妥和疏漏之处，恳请各位专家、同仁和读者不吝赐教和批评指正，并与作者讨论。

作者2024年4月