了得網研究生_智能計算

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本書從計算方法的角度簡要介紹近年來得到廣泛應用的神經網絡計算、模糊計算和進化計算，著重討論這些智能計算方法的設計思路、性能特點、實施方案以及應用中的注意事項。本書可作為理工科高年級本科生和研究生的選修課教材，也可供各相關領域研究者和應用工作者參考。

內容簡介

本書著眼於實用，從計算方法的角度簡要介紹近年來得到廣泛應用的神經網絡計算、模糊計算和進化計算，著重討論這些智能計算方法的設計思路、性能特點、實施方案以及應用中的注意事項。書中包含了作者的一些相關研究工作成果。本書可作為理工科高年級本科生和研究生的選修課教材，也可供各相關領域研究者和應用工作者參考。

緒論
0．1 什麼是計算智能
0．2 計算智能與智能計算
0．3 人工神經網絡
0．4 模糊繫統
O．5 進化計算
0．6 人工神經網絡、模糊繫統和進化計算的相互融合
章前傳網絡
1．1 線性感知器
1．2 BP網絡
1．3 BP網絡的應用
習題1
第二章 Hopfield聯想記憶神經網絡
2．1 簡單線性聯想網絡(LAM)緒論
0．1 什麼是計算智能
0．2 計算智能與智能計算
0．3 人工神經網絡
0．4 模糊繫統
O．5 進化計算
0．6 人工神經網絡、模糊繫統和進化計算的相互融合
章前傳網絡
1．1 線性感知器
1．2 BP網絡
1．3 BP網絡的應用
習題1
第二章 Hopfield聯想記憶神經網絡
2．1 簡單線性聯想網絡(LAM)
2．2 Hopfield聯想記憶模型、
2．3 利用外積和的雙極性Hopfield網絡
2．4 Hopfield網絡的存儲容量
2．5 Hopfield網絡的收斂性
2．6 二次優化問題的Hopfield網絡解法
2．7 雙向聯想記憶(BAM)網絡
習題2
第三章徑向基函數網絡
3．1 徑向基函數
3．2 徑向基函數參數的選取
3．3 Gauss條函數
習題3
第四章自組織競爭網絡
4．1 SOFM網絡
4．2 SOFM網絡的應用
4．3 ART神經網絡
習題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
5．2 模糊邏輯與模糊推理
習題5
第六章模糊神經網絡
6．1 神經網絡與模糊繫統的結合
6．2 模
6．3 模糊前饋網絡
6．4 模糊聯想記憶網絡
6．5 模糊加權推理網絡
習題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 樹法
習題7
第八章模糊控制理論與應用
8．1 模糊控制原理
8．2 蒸汽發動機模糊控制繫統
8．3 還原爐溫度的模糊控制繫統
習題8
第九章遺傳算法基礎
9．1 遺傳算法概述
9．2 遺傳算法的實現技術
9．3 模式定理與積木塊假設
9．4 遺傳算法收斂性分析
習題9
第十章遺傳算法的改進與應用
10．1 遺傳算法的改進
10．2 用於求解函數優化的遺傳算法
10．3 遺傳算法求解旅行商問題
習題10
第十一章其它進化算法與群智能優化算法
11．1 遺傳規劃
11．2 進化策略
11．3 進化規劃
11．4 遺傳算法與進化策略和進化規劃的比較
11．5 蟻群優化算法
11．6 粒子群優化算法
習題11
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