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计算智能(本科教材) 版权信息
- ISBN：9787302208440
- 条形码：9787302208440 ; 978-7-302-20844-0
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
计算智能(本科教材) 内容简介
《计算智能》对计算智能领域的主要算法进行介绍，重点讨论各种算法的思想来源、流程结构、发展改进、参数设置和相关应用，内容包括绪论以及神经网络、模糊逻辑、遗传算法、蚁群优化算法、粒子群优化算法、免疫算法、分布估计算法、Memetic算法、模拟退火算法和禁忌搜索算法等计算智能领域的典型算法。 《计算智能》通俗易懂，图文并茂，深入浅出，没有其他算法书中大量公式、定理、证明等难懂的内容，而是通过大量的图表示例对各个算法进行说明和介绍。 《计算智能》不但提供了算法实现的流程图和伪代码，而且通过具体的应用举例对算法的使用方法和使用过程进行说明，同时提供了大量经典而重要的参考资料，为读者进一步深入学习和理解算法提供方便。 《计算智能》适合作为相关专业本科生和研究生的选修课教材，特别适合作为入门教材以满足算法初学者了解和学习计算智能算法的入门需求，同时还能够作为广大算法研究者和工程技术人员进一步学习的参考书和工具书。 《计算智能》介绍了计算智能领域的主要算法，其主要特色包括： 对算法的初学者而言，《计算智能》通俗易懂。《计算智能》重点是对各种算法的思想来源、流程结构、发展改进、参数设置和相关应用等方面进行介绍，让读者有一个整体的认识和了解。 对算法的研究者而言，《计算智能》实用性强。《计算智能》不但追踪和点评了各种算法的发展历程和研究现状， 而且提供了大量经典而重要的参考资料，为读者进一步深入学习和理解算法提供方便。 《计算智能》图文并茂，深入浅出。《计算智能》避免其他算法书中大量公式、定理、证明等难懂的内容，而是通过大量的图表示例对每个算法进行说明和介绍，让读者不但能够快速理解算法内容，而且能够加深对算法的印象。 《计算智能》对相关的计算智能算法都提供了具体的实现流程图和伪代码，方便读者的理解和具体实现，可作为工程技术人员实现算法的参考工具书。 《计算智能》在介绍各种算法的时候都通过一些典型的应用例子对算法的具体使用方法和使用过程进行说明，加深读者对算法的认识和理解。
计算智能(本科教材) 目录
第1章 绪论
1．1 *优化问题
1．1．1 函数优化问题
1．1．2 组合优化问题
1．2 计算复杂性及NP理论
1．2．1 计算复杂性
1．2．2 NP理论
1．3 智能优化计算方法：计算智能算法
1．3．1 计算智能的分类与理论
1．3．2 计算智能的研究与发展
1．3．3 计算智能的特征与应用
1．4 本章习题
本章参考文献
第2章 神经网络
2．1 神经网络简介
2．1．1 神经网络的基本原理
2．1．2 神经网络的研究进展
2．2 神经网络的典型结构
2．2．1 单层感知器网络
2．2．2 前馈型网络
2．2．3 前馈内层互联网络
2．2．4 反馈型网络
2．2．5 全互联网络
2．3 神经网络的学习算法
2．3．1 学习方法
2．3．2 学习规则
2．4 BP神经网络
2．4．1 基本思想
2．4．2 算法流程
2．4．3 应用举例
2．5 进化神经网络
2．6 神经网络的应用
2．7 本章习题
本章参考文献
第3章 模糊逻辑
3．1 模糊逻辑简介
3．1．1 模糊逻辑的基本原理
3．1．2 模糊逻辑与模糊系统的发展历程
3．2 模糊集合与模糊逻辑
3．2．1 模糊集合与隶属度函数
3．2．2 模糊集合上的运算
3．2．3 模糊逻辑
3．2．4 模糊关系及其合成运算
3．3 模糊逻辑推理
3．3．1 模糊规则、语言变量和语言算子
3．3．2 模糊推理
3．4 模糊计算的流程
3．4．1 基本思想
3．4．2 算法流程
3．5 模糊逻辑的应用
3．6 本章习题
本章参考文献
……
第4章 遗传算法
第5章 蚁群优化算法
第6章 粒子群优化算法
第7章 免疫算法
第8章 分布估计算法
第9章 Memetic算法
第10章 模拟退火与禁忌搜索
附录A索引
1．1 *优化问题
1．1．1 函数优化问题
1．1．2 组合优化问题
1．2 计算复杂性及NP理论
1．2．1 计算复杂性
1．2．2 NP理论
1．3 智能优化计算方法：计算智能算法
1．3．1 计算智能的分类与理论
1．3．2 计算智能的研究与发展
1．3．3 计算智能的特征与应用
1．4 本章习题
本章参考文献
第2章 神经网络
2．1 神经网络简介
2．1．1 神经网络的基本原理
2．1．2 神经网络的研究进展
2．2 神经网络的典型结构
2．2．1 单层感知器网络
2．2．2 前馈型网络
2．2．3 前馈内层互联网络
2．2．4 反馈型网络
2．2．5 全互联网络
2．3 神经网络的学习算法
2．3．1 学习方法
2．3．2 学习规则
2．4 BP神经网络
2．4．1 基本思想
2．4．2 算法流程
2．4．3 应用举例
2．5 进化神经网络
2．6 神经网络的应用
2．7 本章习题
本章参考文献
第3章 模糊逻辑
3．1 模糊逻辑简介
3．1．1 模糊逻辑的基本原理
3．1．2 模糊逻辑与模糊系统的发展历程
3．2 模糊集合与模糊逻辑
3．2．1 模糊集合与隶属度函数
3．2．2 模糊集合上的运算
3．2．3 模糊逻辑
3．2．4 模糊关系及其合成运算
3．3 模糊逻辑推理
3．3．1 模糊规则、语言变量和语言算子
3．3．2 模糊推理
3．4 模糊计算的流程
3．4．1 基本思想
3．4．2 算法流程
3．5 模糊逻辑的应用
3．6 本章习题
本章参考文献
……
第4章 遗传算法
第5章 蚁群优化算法
第6章 粒子群优化算法
第7章 免疫算法
第8章 分布估计算法
第9章 Memetic算法
第10章 模拟退火与禁忌搜索
附录A索引
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