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作者：温正 孙华克- X6 K, H( n) p2 h- h* \
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 1 X# o/ G' K8 l" M6 e7 n: {' I
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5 G1 y% Z, V8 N# |+ Q
java电子书目录：
: m% {+ n8 \' P8 O2 ~8 r第一部分专 题 介 绍/ Q: H% F1 f! L- c! ]! A) y4 g9 V
第1章人工智能概述
m1 F0 d1 |4 [. r1 R- s1.1人工智能的基本概念
! W4 [) L5 x# M1 `0 h1.1.1智能的概念
" _& Q* A! Z) A$ Y1．1．2人工智能的概念6 g0 C$ A1 Y! q2 p% d
1．1．3人工智能的研究目标
7 H7 Z) a2 T1 L/ ]$ r7 s: F% z: u, p1．1．4人工智能的研究方法
& r. s8 a! c) m# k6 H! n5 Q6 T- l1．2人工智能的特征% e* D& f8 d3 h$ d# L d
1．3人工智能的应用( i/ l% }! ]* w+ E
1．3．1机器思维
( s5 r3 x9 s3 a% ?, [1．3．2机器感知
9 o$ I: m! N; z% n$ C1．3．3机器行为% g y9 _1 S1 n* w& _
1．3．4机器学习
3 Y. ?% s: a& ]2 s1 F; \1．3．5机器计算1 m4 ^( S; [- L
1．3．6分布式人工智能
$ W0 n1 @. W8 Y* G9 e% Z' z1．3．7机器系统" x; v$ A& }1 [/ T
1．3．8典型应用/ [+ b% ~' p Q3 M! d1 D
1．4本章小结
4 \ b: O1 s L# t. R- Q- Q8 O9 E; _# u+ P5 R& Q
第2章神经网络算法及其MATLAB实现
" P6 @5 R* `, H, s2．1神经网络基础7 H7 {1 F: @+ s2 w3 Z
2．1．1人工神经网络的发展# W7 E; g( G1 M7 s6 J4 h
2．1．2人工神经网络研究内容
! H; _/ K6 \) I! W, H: b2．1．3人工神经网络研究方向& N `7 p6 `2 p+ [+ j
2．1．4人工神经网络发展趋势( I2 E9 y# Y4 d, S2 m( |. L" l2 {
2．2神经网络的结构及学习
$ a* Q }+ E0 x$ [7 R2 {& P2．2．1神经网络结构' Q$ y+ [5 B; ] e r
2．2．2神经网络学习
" t. V3 R* O2 N6 K' r2．2．3MATLAB在神经网络中的应用1 X- g3 B) N( W( G6 |
2．3MATLAB神经网络工具箱4 B# T/ U3 M9 e& E
2．3．1神经网络工具箱函数2 a( r" u# u: V' N6 v
2．3．2神经网络工具箱的图形用户界面: a4 E0 _! e" J8 j
2．3．3神经网络的MATLAB实现
6 F$ `7 k m' P! V; G7 [0 X5 E2．4Simulink神经网络控制工具箱
) s, x5 O) F* {& u* `1 y2．4．1神经网络模型预测控制+ s$ n7 d( G* f2 |
2．4．2反馈线性化控制 m$ w' `5 N3 d" B: n
2．4．3模型参考控制
( [3 N8 X# @, N" Q6 L7 q8 J9 R2．5本章小结7 H5 K \! W; k9 M
5 ]( R$ i/ p2 s1 U1 ^; I
第3章粒子群算法及其MATLAB实现
6 j! z8 K6 v; g; ?( d, f/ V; @3．1粒子群算法基础, y( C! @/ B6 W4 f- d
3．1．1粒子群算法的发展
2 g$ u$ w# r1 S/ \3．1．2粒子群算法研究内容8 G' H1 Q; t/ A6 A8 s
3．1．3粒子群算法的特点% B" @4 }& S d" m) [
3．1．4粒子群算法的应用
) F; L$ F* S+ I8 Q) b& p$ v6 k- g3．2基本粒子群算法
3 j5 |( E3 K/ I3．2．1基本原理5 Y4 p' I7 P9 d+ e; R
3．2．2算法构成要素
% a7 n9 |# {3 r7 v3．2．3算法参数设置
$ d# r7 \$ n- f" O2 l3．2．4算法的基本流程5 `, l2 h0 R8 T5 c% k* Q
3．2．5算法的MATLAB实现
" U# _: e* K! O# ?& N3．3MATLAB粒子群工具箱6 f% @' u: f" O
3．4权重改进的粒子群算法0 q7 q x5 l2 A0 L; f
3．4．1自适应权重法
4 H3 A0 p L: u6 l1 }+ I3．4．2随机权重法7 p* h" w, p% x2 [) a
3．4．3线性递减权重法% ^9 n$ k2 K9 O) m
3．5混合粒子群算法. m' J% n! r/ h$ j
3．5．1基于杂交的算法
' }4 S$ a" t$ i3．5．2基于自然选择的算法
: \" b1 g7 z6 |3．5．3基于免疫的粒子群算法6 x3 y5 L, g: v7 W7 j, z! L
3．5．4基于模拟退火的算法. [: k N1 z1 X4 t1 g1 _
3．6本章小结
) q. i d8 n1 D% P" L9 B7 _% R3 e( V$ s
第4章遗传算法及其MATLAB实现3 i' _( S7 U0 y+ {% e
4．1遗传算法的基本概念$ `/ [( P1 Z [7 k4 N+ W' x) X2 y. f
4．1．1算法的基本运算
! R$ Q9 A! n. }; u9 G2 r( M4．1．2遗传算法的特点
/ I) e2 {% X! l8 ^3 W% [4．1．3遗传算法中的术语
$ M% i" J$ Q' u, h4．1．4遗传算法的发展现状
/ }4 b4 F2 h+ I( @0 |- @0 g5 u4．1．5遗传算法的应用领域: Z$ c! N: A0 b) X) k3 r. d; o+ _
4．2遗传算法的原理5 S" O/ ~% ]9 i0 a1 h! v
4．2．1算法运算过程7 ]1 e) ^; w) Z4 [/ I0 h5 ^
4．2．2算法编码
* R! X: P3 O, f! h5 r/ s4．2．3适应度及初始群体选取
6 v; z& b( m, H6 d: P; d! R4．3遗传算法程序设计及其MATLAB工具箱$ x$ F5 }6 }' n9 A
4．3．1程序设计
; q; F% P8 b: U# ~4．3．2算法参数设计原则
4 t& a+ G, M2 c* ` v2 ^ U* c3 V4．3．3适应度函数的调整
7 `: O. P# p: a/ R5 g4．3．4算法MATLAB工具箱及其应用. S9 y9 P$ [+ E t
4．3．5遗传算法的GUI实现" ^+ y1 e% H: b4 b3 N9 i
4．4遗传算法的典型应用0 V7 E3 A6 }9 b. Y0 }% c/ L
4．4．1利用遗传算法求解函数极值) G, Z1 U7 ` [7 t# d
4．4．2遗传算法在TSP中的应用
1 Z# L1 o M7 ^0 }7 Z0 h4．4．3遗传算法的求解优化# i! t- L2 q# [
4．5本章小结
. S* @5 |2 L) F) l8 d/ s! ?, t3 B, s8 q2 z
第5章模糊逻辑控制及其MATLAB实现
6 m6 I, U4 F6 q3 E' ^6 q% |5．1模糊逻辑控制基础# b" T3 X- S/ j4 h7 n' q8 H O8 Q; D
5．1．1模糊逻辑控制的基本概念
6 P* ^/ z- l+ \; a5．1．2模糊逻辑控制原理: Q, X. V6 w5 K4 W4 z7 }( `) n6 [
5．1．3模糊逻辑控制器设计的内容0 n4 O! Q- i! R, l" Y! b" r7 W
5．1．4模糊逻辑控制规则设计
. z0 G- Y8 K) {% S9 w/ G5．1．5模糊逻辑控制系统的应用领域8 M6 t/ H- U8 |8 l# ~* k
5．2模糊逻辑控制工具箱
: F& J: l" k H3 B* N5．2．1模糊逻辑控制工具箱的功能特点6 [" w' v. t' |: e2 ]( I
5．2．2模糊系统的基本类型) H2 v) M) V: @3 n o6 K! X. _
5．2．3模糊逻辑控制系统的构成' p4 p5 u x2 e- B
5．2．4模糊推理系统的建立、修改与存储管理
9 _4 O Y2 `+ r, r1 f0 a. [ C5．2．5模糊语言变量及其语言值0 o8 q+ Z! u1 [
5．2．6模糊语言变量的隶属度函数
3 [; Y$ i4 v% X9 G5．2．7模糊规则的建立与修改/ E/ \0 f; f% @+ B* R# v! s
5．2．8模糊推理计算与去模糊化' e; M4 S5 i0 n' N
5．3模糊逻辑控制工具箱的图形界面工具# g& d2 k) J& @) ]7 a+ Q$ m
5．3．1FIS编辑器 x) \1 u! [7 }* ]+ D
5．3．2隶属度函数编辑器4 T/ E, d1 z$ H$ C7 Y% t
5．3．3模糊规则编辑器
% y6 E! Y$ ]& U* @# i- Q5．3．4模糊规则浏览器1 x5 Z4 B' i) d2 m) ^( v
5．3．5模糊推理输入输出曲面视图
( B" S6 a& [& e8 n# K8 U5．4模糊逻辑控制的经典应用2 g" f7 m O4 _! O
5．4．1基于Simulink的模糊逻辑控制应用5 w0 N# I; S) U' P4 b% o
5．4．2基于模糊逻辑控制的路径规划应用
+ I4 i% q7 r8 w* {3 @2 m5．5本章小结, ]: T) p! R0 J- E9 A
+ _" j& I/ M1 P& j2 T& T
第6章免疫算法及其MATLAB实现8 m3 r: `6 \: a& B2 C5 O3 j
6.1免疫算法的基本概念+ S, o" {# e* r# [+ ]: D
6.1.1生物免疫系统
. a# l) _2 t( H6.1.2免疫算法基本原理
+ x7 ~. r! p& C+ _6.1.3免疫算法步骤和流程1 q2 ~8 R e2 `' T: @0 Q
6.1.4免疫系统模型和免疫算法
, I8 T0 e. a( N' j3 J4 Y! L% o& b: _6.1.5免疫算法特点- ^& Y1 z7 W+ }2 X' U8 U' m/ ]
6.1.6免疫算法的发展趋势2 B- y! j& |& \
6.2免疫遗传算法: P* P; P- F4 i+ H! t" |
6.2.1免疫遗传算法步骤和流程
6 z/ W( j: \+ o* I6.2.2基于MATLAB实现免疫遗传算法
* K; ^/ W, ` Y! |) d* D3 ]6.3免疫算法的MATLAB应用
3 \3 i/ O9 L$ H1 j. a! b+ U; E6.3.1免疫算法在克隆选择中的应用+ h4 c9 i# T8 {# p; \8 g
6.3.2免疫算法在最短路径规划问题中的应用, t6 n @! G6 A' u; q
6.3.3免疫算法在TSP中的应用
3 M/ S1 W, D* P+ P0 |6.3.4免疫算法在故障检测中的应用. [. Q( R& e; s' v7 c5 O
6.4本章小结
% C2 ~! ~- E3 w9 h" Q4 t
8 k5 {/ Z) i! ]7 t" ?* f% f; a第7章蚁群算法及其MATLAB实现' E% V( Y* b; L$ V. L
7.1蚁群算法概述" \# I* G2 j, W; E
7.1.1蚁群算法起源 J3 ~ [0 f* d8 ] N- U
7.1.2蚁群算法的基本原理+ y$ m: E, M2 Z% h" t5 G: P
7.1.3自适应蚁群算法的介绍
+ i3 _, x% x+ X7.1.4蚁群算法实现的重要规则
$ c/ K+ u8 X0 X) I( M" f* G7.1.5蚁群算法的特点
' N8 [3 l% Q7 j3 @7.1.6蚁群优化算法的应用
6 e) w2 ?2 Z6 Z( [: V8 F7 {7.2蚁群算法的MATLAB实现5 j! l5 Q1 V3 f$ @
7.3蚁群算法在MATLAB中的应用0 M" H( L5 t* W# L+ k: n
7.3.1蚁群算法在路径规划中的应用
, I8 t$ [& G9 c, j! A$ ]" d7.3.2蚁群算法在解决TSP中的应用# h( _( n# ]2 E9 g) {
7.4本章小结1 ` F8 o8 u& c! g" V
5 K& W& ^* n6 W
第8章小波分析算法及其MATLAB实现* L& `& r% A& C6 e3 r
8.1傅里叶变换到小波分析
6 ~" J7 S, @2 B; m' v# l$ d8.1.1傅里叶变换* J" ?! g3 T! J' _+ J
8.1.2小波分析
5 i! X# S+ R/ U. U% l8.2Mallat算法, c; o. A- G1 m+ K
8.2.1Mallat算法原理& F2 A: o) h" {) Z: Z( ]
8.2.2常用小波函数介绍
" k! y7 ?1 Q8 z# _: m5 H8.2.3Mallat算法示例
) b' y) w0 W% d+ d v) c* \8.3小波GUI简介1 N6 E6 W. k, Y' ^8 D
8.4小波分析用例5 k, j& j5 ^) q: d y
8.4.1信号压缩
8 X+ Y' J' A3 u* X8.4.2信号去噪! P0 U" b) m3 D$ L+ ~& ?8 J3 L
8.4.3分离信号的不同成分& W( }. T* T3 }- y9 v5 k6 e
8.5小波变换在图像处理中的应用& E7 M: ?- d9 }! q8 `8 ?
8.5.1小波变换用于图像压缩
_1 P( p8 {0 n# j0 a8.5.2小波在图像边缘检测的应用# x: S" Q K* X; O" S
8.5.3小波变换在图像增强方面的应用( p9 v* a3 e; k7 M7 d# c5 f) S
8.6本章小结; b4 S0 W1 t+ ^4 [/ U
第二部分综合实例应用
# c# A% H S5 [$ w# _; Q第9章模糊神经网络在工程中的应用6 M: U: q& t) C- _/ l- N
9.1模糊神经网络
1 L( {+ W' e. @( D3 R9.1.1模糊神经网络概述
Q5 N. f6 D% }- K: |; Z5 j9.1.2模糊系统与神经网络的区别与联系
5 t, p2 l' X5 k* z3 N9 F0 z) q4 _9.1.3典型模糊神经网络结构5 G+ |( M/ }+ P& v9 x# F: j# W
9.1.4自适应模糊神经推理系统 g3 C$ x4 @" }/ S8 [8 k0 C
9.2模糊神经网络建模方法
1 S8 ~8 M+ U' j' P6 k C$ h# B9.3模糊神经网络在工程中的应用; H4 n8 d6 g& D& p) X9 A
9.3.1模糊神经网络在解耦控制中的应用
9 @7 N$ z( P, f5 T: M1 Z9.3.2模糊神经网络在函数逼近中的应用
$ [. E. P8 z& L: C3 F1 [9.4本章小结& U9 U/ R3 J2 r9 I
$ K9 w# t! b6 }9 M( e第10章遗传算法在图像处理中的应用- [, X5 t! |+ U$ {/ e0 }
10.1图像分割的基础知识5 a) k. }& c% Y6 l/ Z' K* V9 `
10.1.1图像分割的概念4 c" F$ o# y; u7 Y4 M3 w6 p& ~
10.1.2图像分割的理论
: O- `9 m6 Z$ z0 V+ z10.1.3灰度门限法简介 t) U, v) t' m' ^/ P- p$ ]
10.1.4基于最大类间方差图像分割原理
8 U) o8 c6 K' b% `10.2遗传算法实现图像分割
& H1 N3 A# |" ^8 S. M; u10.2.1利用遗传算法实现图像分割的原理9 v/ `: ~( E$ t' m
10.2.2算法的实现
- G) L% o5 \) M \3 v) p1 y10.3遗传算法在图像处理中的应用1 w y. p9 @2 Q) a
10.3.1基于遗传算法的道路图像阈值分割
\8 m8 f: Z+ K( l" {10.3.2基于遗传神经网络的图像分割
D/ f! {. ]# x. Y# Q! a10.3.3应用遗传算法和KSW熵法实现灰度图像阈值分割
6 a+ D1 s u$ P8 h& \/ N' ^10.4本章小结
: l% }' k8 c# r% ~* h3 [' `( U4 Q, }9 B' o; V% j1 o6 w. Z0 H
第11章神经网络在参数估计中的应用
) f( g5 r6 K1 E4 [+ X: b11.1参数估计的基本知识
( c% {* ]& E1 ~4 H& C% ?11.1.1参数估计的概念
( G8 K& F# Y" s, A# ?' X' g. l% [) G# [11.1.2点估计与区间估计
% d# P- c- @% f2 T- t( o: f$ K( o11.1.3样本容量
8 S1 Y1 H9 D% Y- H* Q11.2几种通用神经网络MATLAB代码( z1 _# m# [1 C) }* w6 [
11.3神经网络在参数估计中的应用0 A( ?8 J" d$ N- ^
11.3.1神经网络在人脸识别中的应用
9 w# N) r/ o& I4 j# N: C& }5 C11.3.2灰色神经网络在数据预测中的应用0 M( Q7 _. q" ]. J' H) E4 [
11.3.3BP神经网络在数据预测中的应用
* I& M3 j7 j/ T) W1 S- {11.3.4概率神经网络在分类预测中的应用6 @/ w7 I- v9 \* C1 p( H) K) F
11.4本章小结
+ @! U, ?$ S4 J& V% U$ l5 Q$ j( V4 Q- Z$ x
第12章基于智能算法的PID控制器设计
/ _! |/ n) D/ y' O12.1PID控制器的理论基础
0 L7 }$ d% V, y5 b8 m7 _12.2智能算法在PID控制器设计中的应用" M$ C: Q1 u. A0 O; R( d; T
12.2.1神经网络在PID控制器设计中的应用
% m* X; ]) u$ [! d; A12.2.2模糊控制在PID控制器设计中的应用
3 E3 G+ |8 v0 Q5 T4 Y1 z+ M$ U12.2.3遗传算法在PID控制器设计中的应用0 y! Q' P! d4 X9 ]
12.3本章小结
/ f2 ^+ q. K7 u* Z$ W- C, X+ B- N$ |, F) S7 \
第13章智能算法综合应用0 U; t, X+ G6 c
13.1模糊神经网络控制在MATLAB中的应用
3 }9 q j6 v$ t9 `: V, p9 l7 |13.2基于遗传算法的MP算法的应用6 d: I$ g$ E4 F* r; s1 y& `
13.3本章小结
; D! l, p u- V I' k, D
3 x9 O! `' h4 x参考文献9 |' A! f- R1 A1 M8 u' B: V, I V
* s4 J$ h0 R& T8 o) b5 j
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' i; o& q4 q2 t- a
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发表于 2018-5-15 00:08:00
