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第一部分专 题 介 绍
( c: n* \# {. B7 O2 ?第1章人工智能概述
* `! X; S" b5 x# h8 H6 |! N1.1人工智能的基本概念 n9 K9 V0 w/ o9 k0 s0 @# y q. x- B
1.1.1智能的概念
& B# s+ {. [5 j5 c' c/ k F1．1．2人工智能的概念
9 t2 x$ O5 |& N6 W1 J1．1．3人工智能的研究目标
7 r8 k( i# @: M; {0 Y$ w2 d& }1．1．4人工智能的研究方法
) z$ j& |& s2 s) Z: |3 q: M1．2人工智能的特征
5 _; Z' E+ u6 H% N1．3人工智能的应用8 V3 Y" k; J" ~ [6 A3 y u
1．3．1机器思维+ v& D: S5 o& F8 {" ^
1．3．2机器感知' p* |7 P: P. `
1．3．3机器行为
3 V* J, b& Q1 `2 `$ j5 C: ]2 j1．3．4机器学习( p- G0 p& K |" V- \! E
1．3．5机器计算
7 O1 H5 n* C* H; y7 N9 i% u* `1．3．6分布式人工智能: d2 B6 o) S0 Z4 Z
1．3．7机器系统
: \' [5 V) q: w$ ~( U$ O$ S9 V1．3．8典型应用
1 Q; d2 s; m: C, T) @1．4本章小结/ E( E# C2 Y3 \4 a, F7 E$ l
) q5 \% _3 j* r4 w! y/ `. a1 d第2章神经网络算法及其MATLAB实现' z1 V7 ~6 b. G8 {3 B& Z& \. ?
2．1神经网络基础
2 ~" p3 T) N4 k2．1．1人工神经网络的发展& w* w7 c. m( \
2．1．2人工神经网络研究内容
0 b0 `6 l2 [+ j+ F2．1．3人工神经网络研究方向
( k) F; L* Q' Z6 a, ~/ y2．1．4人工神经网络发展趋势
4 W4 r% F) k1 D2．2神经网络的结构及学习
* J% s! O, J/ t7 U2．2．1神经网络结构$ m# t# `/ l/ e; Y
2．2．2神经网络学习2 I0 G. B. }5 q
2．2．3MATLAB在神经网络中的应用
) H. M7 i! i2 u0 ~2．3MATLAB神经网络工具箱- V2 S# P% r$ y1 ?4 c" E
2．3．1神经网络工具箱函数- u, f @4 G' J" B: y. Y
2．3．2神经网络工具箱的图形用户界面
7 @2 ~; ^ l, u: F2．3．3神经网络的MATLAB实现
! ?5 @" U1 \3 P0 g5 o. P2．4Simulink神经网络控制工具箱
/ B! F N- H1 t; u2．4．1神经网络模型预测控制
' @- q8 ?4 ~' G7 B2 t1 H: }2．4．2反馈线性化控制
& K8 m! p( ~/ _1 l& r2 ]! I+ j1 p2．4．3模型参考控制' Y, i2 x9 r* f
2．5本章小结% L" G" x9 z7 c$ ~/ C
: h2 x! n2 j9 q/ V$ r第3章粒子群算法及其MATLAB实现
- Q! p9 k4 F& |# t+ L! n3．1粒子群算法基础
@7 i: F% Y# s3．1．1粒子群算法的发展
! q! ]. R8 A( k+ W) f3．1．2粒子群算法研究内容9 j+ D6 n' D4 U% \
3．1．3粒子群算法的特点
# @( L/ O6 V' L3．1．4粒子群算法的应用
3 i1 w; O; D& g* m! E3．2基本粒子群算法, T. _9 H$ F( h
3．2．1基本原理
2 ] ]7 v. x* K$ S; N3．2．2算法构成要素
2 G; @0 U; g4 W+ y9 x0 c5 C3．2．3算法参数设置
7 L1 v1 p7 D5 H$ E3．2．4算法的基本流程
; p% Q; ]3 A6 p% f" L6 V3．2．5算法的MATLAB实现" ~: m; ~ Z/ T ^" v" |
3．3MATLAB粒子群工具箱
# K$ w% h$ o" F: T: a3．4权重改进的粒子群算法& k& S, a m9 M2 |/ [, }3 G
3．4．1自适应权重法
' w/ ~! b3 {; W8 q4 {+ \3．4．2随机权重法
4 H& W& q- G! C0 T9 q) T3．4．3线性递减权重法
" a. `. e0 R1 R& d7 {- F, I5 u3．5混合粒子群算法
1 z" t/ s# A3 [5 o ^! J- \3．5．1基于杂交的算法
0 z- P$ B9 o$ L/ b% |8 T3．5．2基于自然选择的算法
+ i1 `9 u4 z2 x7 C0 Q* ^$ q# L6 |- R3．5．3基于免疫的粒子群算法
* ^1 S9 w( h& r3．5．4基于模拟退火的算法4 N& ]( m% H/ J/ ?& [! a$ M1 f5 t4 X0 g
3．6本章小结
- m9 v0 l% ?7 h- m$ y& g* T$ F( d+ n E+ T1 p
第4章遗传算法及其MATLAB实现
% u" u# ?& L2 x v( Q/ s4．1遗传算法的基本概念5 J* h3 q8 A" F; Q- d
4．1．1算法的基本运算
8 V" }" u% s1 i1 ~+ S4．1．2遗传算法的特点
7 b% X6 d: t; R& P1 V; b( e. o4．1．3遗传算法中的术语" `0 i' s8 @3 s4 h7 |
4．1．4遗传算法的发展现状
, T1 ~! Q1 h5 |: c3 A4．1．5遗传算法的应用领域
V0 K/ {' ^) u% X2 o" {0 k4．2遗传算法的原理1 C/ C$ @; Z4 f( T x Z
4．2．1算法运算过程' F. Q; O; _# i5 \
4．2．2算法编码
$ |- i' [! J1 m+ N& }. f |; o4．2．3适应度及初始群体选取
e' _( l- R" A4 O' S4．3遗传算法程序设计及其MATLAB工具箱- g/ y* z |8 P/ G. C" E4 o# y$ z
4．3．1程序设计
% b0 f" N, u5 Q* X; Q1 O; K4．3．2算法参数设计原则% g# o/ M+ y9 j7 R
4．3．3适应度函数的调整% z- V1 k( U) T* G- Q' S0 N+ _
4．3．4算法MATLAB工具箱及其应用
- @0 i3 q1 ]+ @: N) ~ m: V3 t" x4．3．5遗传算法的GUI实现) W, @$ [8 y# f( \0 E x$ `
4．4遗传算法的典型应用3 R* F: l7 g0 V: O' C$ |
4．4．1利用遗传算法求解函数极值
8 ]6 b7 C" {4 [; V) n4．4．2遗传算法在TSP中的应用# s9 b1 z, }. Y: _3 A# z
4．4．3遗传算法的求解优化
( N0 h( x, x1 T3 q4．5本章小结5 Z4 X9 s" b- O" h
2 f) T/ u1 v/ P; G. P6 I第5章模糊逻辑控制及其MATLAB实现
}7 u0 `. y; c4 }* {# M5．1模糊逻辑控制基础2 A, C9 T! f) n8 `4 X. ?
5．1．1模糊逻辑控制的基本概念
* h5 ?0 b; p8 _9 p5．1．2模糊逻辑控制原理& p/ j5 K% l. U
5．1．3模糊逻辑控制器设计的内容
: o1 o. e0 @5 L3 H5 O1 L- B' E5．1．4模糊逻辑控制规则设计
2 P& W: b0 U- P5．1．5模糊逻辑控制系统的应用领域
7 U4 d' ?" W/ v" ~5 i' V U5．2模糊逻辑控制工具箱, r y( h, X0 G! V
5．2．1模糊逻辑控制工具箱的功能特点
8 H: V: e$ ^8 |+ o. `5．2．2模糊系统的基本类型+ ]6 h0 Y6 d7 w( ^& l/ V
5．2．3模糊逻辑控制系统的构成. ~$ P, l* Q0 X# V z
5．2．4模糊推理系统的建立、修改与存储管理* J0 N; R' ~7 Z
5．2．5模糊语言变量及其语言值
# q5 F2 M3 U4 [9 s5．2．6模糊语言变量的隶属度函数5 D. V$ Y5 K6 [: [8 p
5．2．7模糊规则的建立与修改
7 s1 N( C! A l9 V5 U& }4 z, D2 E0 s5．2．8模糊推理计算与去模糊化
* P* f2 u1 @1 {5 r5．3模糊逻辑控制工具箱的图形界面工具( N% v* q: B4 h! y2 j
5．3．1FIS编辑器% c1 T0 b! x3 {8 A+ t/ c9 o2 s
5．3．2隶属度函数编辑器
2 j. |$ n. U- [/ I/ L5．3．3模糊规则编辑器# O z! { z. @1 d
5．3．4模糊规则浏览器+ w4 N* Q* Q9 I3 f
5．3．5模糊推理输入输出曲面视图2 S& Z% N8 }7 q+ n3 b
5．4模糊逻辑控制的经典应用
. L% z$ g l8 Z1 V3 H% {7 {- R. ]+ w5．4．1基于Simulink的模糊逻辑控制应用# N5 M5 i# g- j+ ^
5．4．2基于模糊逻辑控制的路径规划应用
8 N, b3 l! U! W5 R5．5本章小结
( Y2 _0 K; N- }4 ^4 @8 Q8 q
% g$ c' e& V- H* t第6章免疫算法及其MATLAB实现
/ m# R- M5 b. S/ w) R6.1免疫算法的基本概念9 |" h& W& F8 \2 A7 d
6.1.1生物免疫系统
4 F, o6 N" a6 L, k) e6.1.2免疫算法基本原理
2 R3 y- n" _; _. ~7 h6.1.3免疫算法步骤和流程5 m0 {- w% @" \. K' @) B5 _
6.1.4免疫系统模型和免疫算法9 d6 i4 o4 N& @5 j9 J4 I5 u
6.1.5免疫算法特点" O/ Y! g3 k3 r4 h3 X3 N$ R
6.1.6免疫算法的发展趋势
6 i/ P2 C7 {! \* Z# u9 f$ Q6.2免疫遗传算法$ J2 p: J) P' G) s
6.2.1免疫遗传算法步骤和流程
+ V$ P) l( L6 q/ J2 Y6.2.2基于MATLAB实现免疫遗传算法" K1 c' O! G) E7 Y- Z* |( N5 m
6.3免疫算法的MATLAB应用
( M! n7 }4 @* C8 [# h8 h& O: b6.3.1免疫算法在克隆选择中的应用6 {: L. M; N' a
6.3.2免疫算法在最短路径规划问题中的应用- k; V5 Y( V! ~/ E+ \# f: }
6.3.3免疫算法在TSP中的应用) b1 h7 D" \- l$ j0 J
6.3.4免疫算法在故障检测中的应用6 p% f9 X6 J {" v1 f: R
6.4本章小结
7 v Q6 [* m* j( d* q: [1 _6 R& m1 R# ~) N9 N d; a/ b" S' r5 p
第7章蚁群算法及其MATLAB实现
! X0 d _, Z, i! C! g) n/ Y! U7.1蚁群算法概述
# l V. u% `; V) G+ \$ j+ T7.1.1蚁群算法起源
+ R' R7 P6 v# C3 |5 Y- t* @7.1.2蚁群算法的基本原理
( X2 ^* v8 c) l; g( h( k+ H: M7.1.3自适应蚁群算法的介绍
7 c; h0 ~) X8 a/ t1 W7.1.4蚁群算法实现的重要规则
3 J0 c t/ d1 v7 m7.1.5蚁群算法的特点( j: @4 B5 j0 L1 r
7.1.6蚁群优化算法的应用
" b8 f7 f* L* t% @' M9 p8 {7.2蚁群算法的MATLAB实现 `- g/ }/ W- V/ G0 q) C* H* G
7.3蚁群算法在MATLAB中的应用) y1 |$ M. K% n! I) I5 U2 ^$ j) e
7.3.1蚁群算法在路径规划中的应用7 Q6 e7 C; l6 ~: ?
7.3.2蚁群算法在解决TSP中的应用
" w/ u" C+ @5 ^6 P+ A7.4本章小结7 I, V: r# U7 Q, Y; q
9 t; v0 G9 v8 L3 E# `0 s7 V! i
第8章小波分析算法及其MATLAB实现
! Y1 Z5 q& T- \ W8.1傅里叶变换到小波分析; k u$ y3 {% }$ f- w2 L
8.1.1傅里叶变换( Z- D+ `2 ^8 v; Q F& T1 ?
8.1.2小波分析; a) r6 X9 h/ M& m* E
8.2Mallat算法( q* ?6 \: q3 p; w: X
8.2.1Mallat算法原理! o* {8 @" A1 \
8.2.2常用小波函数介绍
4 S: |" @0 ~3 B# P: d; J+ J8.2.3Mallat算法示例
1 f9 @- _' e& N$ X2 _) ^8.3小波GUI简介4 h/ \8 g8 V3 {; \* I0 a& x5 I
8.4小波分析用例
$ t+ H3 _1 m; M# \" S% }# m, E8 `4 Y8.4.1信号压缩( ^/ |: `- c# l4 P
8.4.2信号去噪. g5 B4 @* s6 y9 o& F9 k
8.4.3分离信号的不同成分
! n" K8 ^8 n1 ~; H: h8.5小波变换在图像处理中的应用# v( O* w4 U- b; }& P
8.5.1小波变换用于图像压缩! J8 u* [( y8 i$ B4 v) N2 k
8.5.2小波在图像边缘检测的应用
5 @* v* S6 \+ w- R& i6 _8.5.3小波变换在图像增强方面的应用$ }5 N$ n2 k2 L7 B; H3 d6 p! g t" G+ T8 A
8.6本章小结
) x, u, F) d+ P l% G3 ^' o第二部分综合实例应用
2 A5 _8 f, ]! `8 m+ d第9章模糊神经网络在工程中的应用
u% M( H! `6 K! z# P9.1模糊神经网络) o' Q! E: a. T+ n
9.1.1模糊神经网络概述- i& j. | \' m: }3 n% {
9.1.2模糊系统与神经网络的区别与联系7 I2 F R) p7 X0 q O1 h
9.1.3典型模糊神经网络结构
# K9 I! i. \% a9.1.4自适应模糊神经推理系统# n$ N8 ], y D. s8 S6 a' [* @
9.2模糊神经网络建模方法
$ T& Z- x, Z3 I" q6 |1 {9.3模糊神经网络在工程中的应用9 G) W" f% }% R( d/ N
9.3.1模糊神经网络在解耦控制中的应用
5 x/ v: c- o/ F6 O9.3.2模糊神经网络在函数逼近中的应用9 Q! b. N i. r; s$ G4 F' g
9.4本章小结
; K0 r c4 \: M9 [6 @0 I2 l
* Y( ?3 b) M. z3 k第10章遗传算法在图像处理中的应用
( Z7 v0 p" a" L( M10.1图像分割的基础知识
$ h+ b1 s* Q/ S# P10.1.1图像分割的概念
) i1 R- t- {. l# Y10.1.2图像分割的理论
" ~/ a @' Z$ `& {10.1.3灰度门限法简介
9 J2 @. y: b, d7 f6 [( @% R10.1.4基于最大类间方差图像分割原理" w2 {+ K, A' C4 O! s
10.2遗传算法实现图像分割3 x7 t0 Z; c" x$ R3 q" @
10.2.1利用遗传算法实现图像分割的原理' Y* [- b$ m4 `+ h S
10.2.2算法的实现! Z# X6 r& @ X
10.3遗传算法在图像处理中的应用
) i' p) O$ ?1 `3 r1 z6 o: u/ Y- P$ s10.3.1基于遗传算法的道路图像阈值分割
' \& X2 B8 W8 ]( L" f1 o10.3.2基于遗传神经网络的图像分割0 y0 i; m; J# C3 O
10.3.3应用遗传算法和KSW熵法实现灰度图像阈值分割
7 j$ j+ V! q# u, ^3 b10.4本章小结 O. F( d) {' \! l+ G9 ^% n
0 p0 n! [6 D$ x B5 T/ t2 R
第11章神经网络在参数估计中的应用/ z* h* m' g3 K7 f
11.1参数估计的基本知识
: t7 }7 ], j$ t8 R11.1.1参数估计的概念 Q1 \- r& s# d; k1 p7 n
11.1.2点估计与区间估计
\- _/ g, s8 K8 A11.1.3样本容量; M; Y7 k8 h4 l! B3 v
11.2几种通用神经网络MATLAB代码7 w$ n& q0 B2 N1 h+ M" Z( l
11.3神经网络在参数估计中的应用4 ]$ L# Z, u4 c" l( R" Z
11.3.1神经网络在人脸识别中的应用& I& H+ B/ x; Z E
11.3.2灰色神经网络在数据预测中的应用, w8 K" q4 @" B. m4 _
11.3.3BP神经网络在数据预测中的应用
# L- h7 V7 l, @) Q- N11.3.4概率神经网络在分类预测中的应用; R; N7 q1 g2 d, `4 h0 w: @! D
11.4本章小结* W* w- i8 K1 n
+ v! {, d# N& i7 z+ O2 z- ?- ~第12章基于智能算法的PID控制器设计
& Z' Z) N D7 Y/ ~% c! I) M12.1PID控制器的理论基础
" [$ Q; t5 \4 |+ S. T9 d8 g12.2智能算法在PID控制器设计中的应用. Y* }8 G* B$ x$ j7 N) `
12.2.1神经网络在PID控制器设计中的应用
' n$ J4 h7 E4 I12.2.2模糊控制在PID控制器设计中的应用6 N, I% n/ P. i Q
12.2.3遗传算法在PID控制器设计中的应用
* ]2 {" W; u3 ?+ E0 _: P: [* f12.3本章小结
1 j5 J; L) `9 Y7 j* Q5 g' |; d( {' K) q0 M. ?; l
第13章智能算法综合应用4 t. A* f) ]/ J
13.1模糊神经网络控制在MATLAB中的应用
3 f! B9 P' Y$ {" N7 @/ y13.2基于遗传算法的MP算法的应用
# P C! D# s7 G0 V+ L13.3本章小结
# L4 R& F3 c( B/ K$ m0 ~7 ^) {/ S. M4 Z
参考文献* f u, O' A8 t, T5 j+ i1 Y
+ b) ]+ L y: ?% K/ S% a+ aJava资料百度网盘下载地址链接（百度云）：java自学网（javazx.com） MATLAB智能算法 PDF 高清 电子书 百度云.rar【密码回帖可见】" p- j5 F& X2 H5 P7 j
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# q ^. K7 ], j7 \7 {
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发表于 2018-5-15 00:08:00
