計算智能中的仿生學

內容概要

本書系統(tǒng)地講述計算智能的基本內容、基本理論和基本方法

書籍目錄

目錄第一章仿生過程算法：模擬進化計算1.1 模擬進化計算技術1.1.1 什么是模擬進化計算技術?1.1.2 模擬進化計算的生物學基礎1.1.3 模擬進化計算的一般框架1.1.4 典型例子：遺傳算法.演化策略與進化程序1.1.5 模擬進化計算的本質優(yōu)點與適用領域1.2 模擬進化算法的基本要素與數學描述1.2.1 模擬進化算法的形式化描述1.2.2 編碼格式（e）1.2.3 適應度度量（J）1.2.4 選擇算子（S）1.2.5 繁殖算子（E）1.2.6 進化參數（）1.3 模擬進化計算的典型執(zhí)行技巧1.3.1 杰出者記錄與"父子混合"選擇策略1.3.2 適應值共享策略1.3.3 并行實現策略1.3.4 混合策略1.3.5 自適應策略1.4 遺傳算法的搜索機理1.4.1 種群增長方程1.4.2 交叉算子的搜索能力與可達域1.4.3 變異算子的搜索能力與可達域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 評注與展望1.6.1 有關理論基礎研究1.6.2 有關算法設計方面1.6.3 有關模擬進化計算的應用第二章仿生結構算法：人工神經網絡2.1 引言2.1.1 生物神經元和生物神經網絡2.1.2 人工神經元和神經網絡2.1.3 學習過程2.1.4 總結2.2 感知器和單層前向網2.2.1 分類問題2.2.2 感知器2.2.3 單層前向網和最小二乘技巧2.2.4 單層前向網的限制2.2.5 總結2.3 多層感知器2.3.1 前向網映射2.3.2 閥值神經元2.3.3 S形神經元2.3.4 多層網的逼近能力2.3.5 權重空間的對稱性2.3.6 Kolmogonov定理2.3.7 誤差后向傳播2.3.8 神經網絡的學習算法2.4 徑向基函數2.4.1 精確插值2.4.2 徑向基函數網2.4.3 網絡訓練2.4.4 正則化理論2.4.5 噪聲插值理論2.4.6 與核回歸的聯系2.4.7 基函數的優(yōu)化2.4.8 有導師訓練2.5 自組織特征映射2.5.1 大腦皮層的結構2.5.2 兩個基本的特征映射模型2.5.3 側向連接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 保拓撲性度量2.5.7 設計新的自組織特征映射算法2.6 回歸神經元網絡2.6.1 逐次逼近法2.6.2 離散Hopfield網2.6.3 連續(xù)Hopfield網2.6.4 其他回歸網2.7 評注與展望2.7.1 神經網絡模型是傳統(tǒng)模型的推廣2.7.2 目標函數的設計和學習算法2.7.3 神經網絡的進一步發(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3.1.1 人腦具有Fuzzy思維功能3.1.2 Fuzzy思維的神經元機制3.1.3 Fuzzy思維的神經回路機制3.1.4 Fuzzy思維的大腦生理機制3.2 Fuzzy集合及其運算3.2.1 Fuzzy集合及其表示3.2.2 Fuzzy集合的運算3.2.3 貼近度.擇近原則與模式識別3.2.4 虢丶?敕紙舛ɡí3.2.5 通常映射的Fuzzy擴張3.2.6 隸屬函數的確定3.3 Fuzzy關系與Fuzzy矩陣3.3.1 通常關系3.3.2 Fuzzy關系3.3.3 Fuzzy矩陣3.3.4 Fuzzy等價關系與Fuzzy分類3.3.5 Fuzzy相似關系與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 應用舉例：Fuzzy邏輯控制3.7.1 Fuzzy控制器的設計3.7.2 目標跟蹤系統(tǒng)的Fuzzy控制3.7.3 還原爐氫氣流量的Fuzzy控制3.7.4 Fuzzy邏輯的硬件實現3.8 評注與展望參考文獻

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