計(jì)算智能中的仿生學(xué)

內(nèi)容概要

本書系統(tǒng)地講述計(jì)算智能的基本內(nèi)容、基本理論和基本方法

書籍目錄

目錄第一章仿生過(guò)程算法：模擬進(jìn)化計(jì)算1.1 模擬進(jìn)化計(jì)算技術(shù)1.1.1 什么是模擬進(jìn)化計(jì)算技術(shù)?1.1.2 模擬進(jìn)化計(jì)算的生物學(xué)基礎(chǔ)1.1.3 模擬進(jìn)化計(jì)算的一般框架1.1.4 典型例子：遺傳算法.演化策略與進(jìn)化程序1.1.5 模擬進(jìn)化計(jì)算的本質(zhì)優(yōu)點(diǎn)與適用領(lǐng)域1.2 模擬進(jìn)化算法的基本要素與數(shù)學(xué)描述1.2.1 模擬進(jìn)化算法的形式化描述1.2.2 編碼格式（e）1.2.3 適應(yīng)度度量（J）1.2.4 選擇算子（S）1.2.5 繁殖算子（E）1.2.6 進(jìn)化參數(shù)（）1.3 模擬進(jìn)化計(jì)算的典型執(zhí)行技巧1.3.1 杰出者記錄與"父子混合"選擇策略1.3.2 適應(yīng)值共享策略1.3.3 并行實(shí)現(xiàn)策略1.3.4 混合策略1.3.5 自適應(yīng)策略1.4 遺傳算法的搜索機(jī)理1.4.1 種群增長(zhǎng)方程1.4.2 交叉算子的搜索能力與可達(dá)域1.4.3 變異算子的搜索能力與可達(dá)域1.4.4 選擇算子的搜索能力與速度1.4.5 遺傳算法的搜索機(jī)制1.5 遺傳算法的收斂性理論1.5.1 種群序列的收斂性定義及性質(zhì)1.5.2 遺傳算法的馬氏鏈分析1.5.3 遺傳算法的公理化分析1.5.4 遺傳算法的鞅分析1.6 評(píng)注與展望1.6.1 有關(guān)理論基礎(chǔ)研究1.6.2 有關(guān)算法設(shè)計(jì)方面1.6.3 有關(guān)模擬進(jìn)化計(jì)算的應(yīng)用第二章仿生結(jié)構(gòu)算法：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.1 引言2.1.1 生物神經(jīng)元和生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.1.2 人工神經(jīng)元和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.1.3 學(xué)習(xí)過(guò)程2.1.4 總結(jié)2.2 感知器和單層前向網(wǎng)2.2.1 分類問(wèn)題2.2.2 感知器2.2.3 單層前向網(wǎng)和最小二乘技巧2.2.4 單層前向網(wǎng)的限制2.2.5 總結(jié)2.3 多層感知器2.3.1 前向網(wǎng)映射2.3.2 閥值神經(jīng)元2.3.3 S形神經(jīng)元2.3.4 多層網(wǎng)的逼近能力2.3.5 權(quán)重空間的對(duì)稱性2.3.6 Kolmogonov定理2.3.7 誤差后向傳播2.3.8 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法2.4 徑向基函數(shù)2.4.1 精確插值2.4.2 徑向基函數(shù)網(wǎng)2.4.3 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練2.4.4 正則化理論2.4.5 噪聲插值理論2.4.6 與核回歸的聯(lián)系2.4.7 基函數(shù)的優(yōu)化2.4.8 有導(dǎo)師訓(xùn)練2.5 自組織特征映射2.5.1 大腦皮層的結(jié)構(gòu)2.5.2 兩個(gè)基本的特征映射模型2.5.3 側(cè)向連接2.5.4 自組織特征映射算法2.5.5 矢量量化方法和聚類方法2.5.6 保拓?fù)湫远攘?.5.7 設(shè)計(jì)新的自組織特征映射算法2.6 回歸神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)2.6.1 逐次逼近法2.6.2 離散Hopfield網(wǎng)2.6.3 連續(xù)Hopfield網(wǎng)2.6.4 其他回歸網(wǎng)2.7 評(píng)注與展望2.7.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是傳統(tǒng)模型的推廣2.7.2 目標(biāo)函數(shù)的設(shè)計(jì)和學(xué)習(xí)算法2.7.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的進(jìn)一步發(fā)展第三章仿生行為算法：Fuzzy邏輯與Fuzzy推理3.1 Fuzzy邏輯的生物基礎(chǔ)3.1.1 人腦具有Fuzzy思維功能3.1.2 Fuzzy思維的神經(jīng)元機(jī)制3.1.3 Fuzzy思維的神經(jīng)回路機(jī)制3.1.4 Fuzzy思維的大腦生理機(jī)制3.2 Fuzzy集合及其運(yùn)算3.2.1 Fuzzy集合及其表示3.2.2 Fuzzy集合的運(yùn)算3.2.3 貼近度.擇近原則與模式識(shí)別3.2.4 虢丶?敕紙舛ɡí3.2.5 通常映射的Fuzzy擴(kuò)張3.2.6 隸屬函數(shù)的確定3.3 Fuzzy關(guān)系與Fuzzy矩陣3.3.1 通常關(guān)系3.3.2 Fuzzy關(guān)系3.3.3 Fuzzy矩陣3.3.4 Fuzzy等價(jià)關(guān)系與Fuzzy分類3.3.5 Fuzzy相似關(guān)系與Fuzzy分類3.3.6 Fuzzy相似矩陣的確定3.4 Fuzzy推理的各種模型3.4.1 簡(jiǎn)單Fuzzy推理模型3.4.2 多維Fuzzy推理模型3.4.3 多重Fuzzy推理模型3.4.4 多重多維Fuzzy推理模型3.4.5 多重多維多輸出Fuzzy推理模型3.5 CRI方案下的Fuzzy推理算法3.5.1 簡(jiǎn)單Fuzzy推理模型的Mamdani算法3.5.2 多維Fuzzy推理模型的Mamdani算法3.5.3 多重Fuzzy推理模型的Mamdani算法3.5.4 多重多維Fuzzy推理模型的Mamdani算法3.5.5 CRI方案下Fuzzy推理的其他算法3.5.6 Fuzzy推理算法的MP再現(xiàn)分析3.6 3I方案下的Fuzzy推理算法3.6.1 Fuzzy推理的FMP3I方案3.6.2 Fuzzy推理的Zadeh型FMP3I算法3.6.3 Fuzzy推理的鑟型FMP3I算法3.6.4 Fuzzy推理的FMP-3I方案與鑟型FMP-3I算法3.6.5 Fuzzy推理的FMT3I方案與鑟型FMT3I算法3.6.6 Fuzzy推理的FMT-3I方案與鑟型FMT-3I算法3.7 應(yīng)用舉例：Fuzzy邏輯控制3.7.1 Fuzzy控制器的設(shè)計(jì)3.7.2 目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)的Fuzzy控制3.7.3 還原爐氫氣流量的Fuzzy控制3.7.4 Fuzzy邏輯的硬件實(shí)現(xiàn)3.8 評(píng)注與展望參考文獻(xiàn)

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