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本书主要论述了智能算法中的免疫算法、分形编码算法、蚁群优化算法和支持向量机等问题。首先针对几类不同类型的～般性最优化问题，建立相应的基于免疫的算法，并进行理论和应用研究；其次介绍分形编码算法的理论基础及实现，探讨该算法的改进和应用：然后介绍蚁群优化算法的基本原理及并行实现，探讨其在工程问题中的应用；最后介绍支持向量机的统计学习理论基础，研究其在数据分类、故障诊断及故障预测中的应用。
全书取材新颖，覆盖面较广，深入浅出，注重算法的理论依据、应用思路及应用效果，体现了国内外在这方面研究的最新研究进展．本书可作为从事计算智能研究的科研人员及工程技术人员的参考书，也可供高等工科院校自动控制、计算机、通讯及导航与制导等相关专业的教师及研究生阅读。

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• 前言
  第一章 绪论
  第一部分 免疫优化及免疫网络算法理论和应用
  第二章 免疫学基本理论及人工免疫系统概论
  第三章 免疫算法理论及应用
  第四章 形态空间上免疫算法及收敛性理论
  第五章 多目标优化免疫算法及免疫网络算法
  第二部分 图像编码的分形算法
  第六章 分形编码的数学基础
  第七章 基本分形编码算法
  第八章 分形编码的改进算法
  第三部分 蚁群优化算法理论及其应用
  第九章 蚁群优化算法概述
  第十章 蚁群优化元启发式及其收敛性
  第十一章 基本蚁群化算法及其改进算法
  第十二章 蚁群优化的并行实现
  第十三章 蚁群优化算法的应用
  第十四章 小样本统计学习的基本理论
  第十五章 基于SVM的多类分类算法及其在故障诊断中的应用
  第十六章 基于支持向量机的函数回归的方法
  中英文词汇对照