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本书面向智能系统学科的前沿领域,系统地讨论了计算智能的理论、技术及其应用的各个方面,比较全面地反映了国内外计算智能研究和应用的最新进展。内容包括模糊控制、神经网络控制、进化计算与遗传算法、人工免疫系统、专家系统、学习控制系统、DNA计算与基于DNA的软计算、智能Agent、粗集理论、混沌控制与同步、网络智能自动化等方面的理论、技术与应用。本书取材新颖,内容深入浅出,材料丰富,理论密切结合实际,具有较高的学术水平和较大的参考价值。
本书可作为高等院校相关专业高年级本科生或研究生的教材及参考用书,也可供从事智能科学、自动控制、系统科学、计算机科学、应用数学等领域研究的教师和科技工作者参考使用。
目录
- 前言
1绪论
1·1从传统人工智能到计算智能
1·2智能控制
1·3小结
思考题
2模糊控制
2·1概述
2·2模糊数学基础
2·3模糊控制的基本原理
2·4模糊控制系统的分析和设计
2·5模糊控制的工程应用
2·6小结
实验
思考题
参考文献
3神经网络控制
3·1概述
3·2神经网络的基本理论
3·3基于神经网络的系统建模
3·4神经网络控制系统的结构
3·5神经网络的应用
3·6小结
实验
思考题
参考文献
4进化计算与遗传算法
4·1概述
4·2进化计算的基本原理
4·3进化计算的理论与分析
4·4遗传算法的改进
4·5进化计算的应用
4·6小结
实验
思考题
参考文献
5人工免疫系统
5·1概述
5·2生物免疫机理
5·3人工免疫网络模型
5·4免疫学习算法
5·5免疫计算智能系统的应用
5·6小结
实验
思考题
参考文献
6专家系统
6·1概述
6·2专家系统的原理与结构
6·3神经网络专家系统
6·4模糊专家系统
6·5专家控制系统
6·6专家系统与其他技术的结合应用
6·7应用实例——道路交通事故处理辅助决策专家系统
6·8小结
实验
思考题
参考文献
7学习控制系统
7·1概述
7·2基于模式识别的学习控制
7·3基于迭代和重复的学习控制
7·4联结主义学习控制
7·5增强式学习控制
7·6应用例子
7·7小结
实验
思考题
参考文献
8 DNA计算与基于DNA的软计算
8·1概述
8·2DNA计算与DNA计算机
8·3DNA计算与软计算的集成
8·4小结
实验
思考题
参考文献
9智能Agent及其应用
9·1概述
9·2智能Agent的模型与结构
9·3智能Agent的通信与协调
9·4移动Agent
9·5面向智能Agent的软件开发技术、环境与工具
9·6智能Agent的应用
9·7 小结
实验
思考题
参考文献
10粗集理论及其在智能系统中的应用
10·1概述
10·2粗集理论与模糊集理论
10·3粗集理论与机器学习
10·4粗集理论的应用
10·5 小结
实验
思考题
参考文献
11混沌控制与同步
11·1概述
11·2混沌系统的经典控制方法
11·3混沌系统的智能控制
11·4混沌同步
11·5混沌同步方法在通信保密中的应用
11·6小结
实验
思考题
参考文献
12网络智能自动化
12·1概述
12·2 智能网
12·3智能化网络体系结构
12·4网络智能应用
12·5网络智能自动化发展趋势——主动网络技术
12·6小结
实验
思考题
参考文献