智能計算

內(nèi)容概要

　　《普通高等教育“十一五”國家級規(guī)劃教材·智能計算》著眼于實用，從計算方法的角度簡要介紹近年來得到廣泛應(yīng)用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算、模糊計算和進(jìn)化計算，著重討論這些智能計算方法的設(shè)計思路、性能特點、實施方案以及應(yīng)用中的注意事項。書中包含了作者的一些相關(guān)研究工作成果。《普通高等教育“十一五”國家級規(guī)劃教材·智能計算》可作為理工科高年級本科生和研究生的選修課教材，也可供各相關(guān)領(lǐng)域研究者和應(yīng)用工作者參考。

書籍目錄

緒論0.1 什么是計算智能0.2 計算智能與智能計算0.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)0.4 模糊系統(tǒng)0.5 進(jìn)化計算0.6 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊系統(tǒng)和進(jìn)化計算的相互融合第一章 前傳網(wǎng)絡(luò)1.1 線性感知器1.2 BP網(wǎng)絡(luò)1.3 BP網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用習(xí)題1第二章 Hopfield聯(lián)想記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.1 簡單線性聯(lián)想網(wǎng)絡(luò)(LAM)2.2 Hopfield聯(lián)想記憶模型、2.3 利用外積和的雙極性Hopfield網(wǎng)絡(luò)2.4 Hopfield網(wǎng)絡(luò)的存儲容量2.5 Hopfield網(wǎng)絡(luò)的收斂性2.6 二次優(yōu)化問題的Hopfield網(wǎng)絡(luò)解法2.7 雙向聯(lián)想記憶(BAM)網(wǎng)絡(luò)習(xí)題2第三章 徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)3.1 徑向基函數(shù)3.2 徑向基函數(shù)參數(shù)的選取3.3 Gauss條函數(shù)習(xí)題3第四章 自組織競爭網(wǎng)絡(luò)4.1 SOFM網(wǎng)絡(luò)4.2 SOFM網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用4.3 ART神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)習(xí)題4第五章 模糊集合與模糊邏輯5.1 模糊集合與隸屬度函數(shù)5.2 模糊邏輯與模糊推理習(xí)題5第六章 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)6.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊系統(tǒng)的結(jié)合6.2 模糊神經(jīng)元6.3 模糊前饋網(wǎng)絡(luò)6.4 模糊聯(lián)想記憶網(wǎng)絡(luò)6.5 模糊加權(quán)推理網(wǎng)絡(luò)習(xí)題6第七章 模糊聚類7.1 引言7.2 模糊C一均值聚類法7.3 傳遞閉包法7.4 最大樹法習(xí)題7第八章 模糊控制理論與應(yīng)用8.1 模糊控制原理8.2 蒸汽發(fā)動機(jī)模糊控制系統(tǒng)8.3 還原爐溫度的模糊控制系統(tǒng)習(xí)題8第九章 遺傳算法基礎(chǔ)9.1 遺傳算法概述9.2 遺傳算法的實現(xiàn)技術(shù)9.3 模式定理與積木塊假設(shè)9.4 遺傳算法收斂性分析習(xí)題9第十章 遺傳算法的改進(jìn)與應(yīng)用10.1 遺傳算法的改進(jìn)10.2 用于求解函數(shù)優(yōu)化的遺傳算法10.3 遺傳算法求解旅行商問題習(xí)題10第十一章 其它進(jìn)化算法與群智能優(yōu)化算法11.1 遺傳規(guī)劃11.2 進(jìn)化策略11.3 進(jìn)化規(guī)劃11.4 遺傳算法與進(jìn)化策略和進(jìn)化規(guī)劃的比較11.5 蟻群優(yōu)化算法11.6 粒子群優(yōu)化算法習(xí)題11參考文獻(xiàn)

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《智能計算》一書從計算方法的角度簡要介紹近年來得到廣泛應(yīng)用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算、模糊計算和進(jìn)化計算，著重討論這些智能計算方法的設(shè)計思路、性能特點、實施方案以及應(yīng)用中的注意事項?！吨悄苡嬎恪房勺鳛槔砉た聘吣昙壉究粕脱芯可倪x修課教材，也可供各相關(guān)領(lǐng)域研究者和應(yīng)用工作者參考。

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