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java自学网（www.javazx.com）-java论坛，java电子书推荐：《 MATLAB智能算法》0 A; h3 q) n& i$ r
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5 ]- r/ P* C" r/ S3 n1 F' I% ]" j9 S! U/ P: E% I' r
作者：温正 孙华克
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第一部分专 题 介 绍! d9 s; |0 j* p: O
第1章人工智能概述
1 }/ M- x" P, n$ f; Y4 r1.1人工智能的基本概念
# {; w; }, v/ `0 J* K3 C1.1.1智能的概念
8 }7 x% X5 U, l$ U2 t7 r- p9 F1．1．2人工智能的概念
5 l4 i& r2 c9 U [. O) w1．1．3人工智能的研究目标9 h% r+ y; Q9 y& K% V) _
1．1．4人工智能的研究方法
: }' }3 a$ d+ J5 J1 `! R1．2人工智能的特征
- X' j, U% X) s7 W$ |9 Z1．3人工智能的应用7 M t. }% `% H4 z. [/ h" K& o* n0 a
1．3．1机器思维
7 D) |3 |; |7 ~( F- x) q1．3．2机器感知
: d) L) E+ m" ?1．3．3机器行为
2 H1 o" q O( z% ?! Y* m; h1．3．4机器学习
- k$ O N8 @) o1．3．5机器计算9 ?# T: \4 _! |
1．3．6分布式人工智能
, O' E1 Y7 T6 b& B% d5 Z' O1．3．7机器系统# ?; O; C8 K8 z: j. e; D
1．3．8典型应用
9 q; Q4 y9 y, R1 \. U8 X: x% \1．4本章小结5 S! a3 Z* k. d. Q5 G- |- U
& R& k7 I! @' ^; r% a- o% v第2章神经网络算法及其MATLAB实现& ~& i9 [; b# M' d- B; m
2．1神经网络基础
- ?& C3 z K& {. u2．1．1人工神经网络的发展
& v; q3 }- R* U3 {1 i2．1．2人工神经网络研究内容
! C( h7 Q2 D. i3 N3 w2．1．3人工神经网络研究方向
1 y+ \' M! p) ?4 p2．1．4人工神经网络发展趋势
/ H* `2 ]4 i# A: J5 S; `- }) x0 W" d' u- P2．2神经网络的结构及学习" V9 F4 V3 I6 b; N3 W! k
2．2．1神经网络结构
o, _( C) A* j# Z5 U2．2．2神经网络学习
. w) ?2 b$ u c1 r# a: w, ?2．2．3MATLAB在神经网络中的应用' u/ b) j7 u @! ?* f
2．3MATLAB神经网络工具箱
: s( A- V, H1 M. J2．3．1神经网络工具箱函数4 B1 P$ t7 L# ~5 w$ F+ ]/ |
2．3．2神经网络工具箱的图形用户界面
' _; d4 W$ I9 y! p3 D+ s- @2．3．3神经网络的MATLAB实现- f1 h+ t* V4 @/ Z7 v" ]5 ?! M
2．4Simulink神经网络控制工具箱. Y6 D: I. i# s% g
2．4．1神经网络模型预测控制
7 P/ Q- g- a& o8 t2 H) Y% V2．4．2反馈线性化控制, M% z/ R$ e1 ~4 N2 I8 e
2．4．3模型参考控制3 l. o: ^; Q6 R( P5 q
2．5本章小结/ i, d3 i8 K" q9 n
; r! z* n7 |( b) t第3章粒子群算法及其MATLAB实现, Q+ M# p' q+ E H/ H" ~# X+ f
3．1粒子群算法基础7 a8 X' M% P* @4 \) B
3．1．1粒子群算法的发展! M, d1 q4 ^# N8 W5 _" I7 h
3．1．2粒子群算法研究内容
! \" P- C" V- I0 Y3．1．3粒子群算法的特点: [0 S! K1 {" |( C4 h2 y( l J
3．1．4粒子群算法的应用
! Q( U. m# T4 J9 S5 \+ Z3．2基本粒子群算法$ E5 R3 J) s2 Q2 e! i5 k
3．2．1基本原理
4 g4 \' x' c$ d) h1 ?+ X3．2．2算法构成要素
2 L! d9 _1 }0 i# S3．2．3算法参数设置) {7 E. |1 x, X+ {9 T$ l. E( N1 b+ G2 [5 k
3．2．4算法的基本流程6 `( K6 W3 T) U$ H" y1 E
3．2．5算法的MATLAB实现
: x5 s# O) T; b" U1 ^3．3MATLAB粒子群工具箱$ z7 i! _: V0 J; I
3．4权重改进的粒子群算法
2 k7 ^) q/ a5 U+ u1 P/ f3．4．1自适应权重法6 ^' X) b5 o5 t4 M( A5 [- j3 c
3．4．2随机权重法9 O" [$ o. e' Q
3．4．3线性递减权重法% H4 m$ y% f4 {# h3 @% U. C! j
3．5混合粒子群算法& M( f( U3 m: w
3．5．1基于杂交的算法9 y, B5 t! h% \* q4 ~! n
3．5．2基于自然选择的算法
# D* ` h7 F" z0 B4 d2 @# {3．5．3基于免疫的粒子群算法
) L/ I+ x5 q: o& m7 [3．5．4基于模拟退火的算法0 q/ t- K* ~8 ^
3．6本章小结
9 O7 w; x. |, Q
- }# e: x$ h5 n3 S8 {第4章遗传算法及其MATLAB实现
: x2 u: `7 e; E( H m/ k# e$ y4．1遗传算法的基本概念5 @, _& Y# z% B' I) P# H
4．1．1算法的基本运算. j4 A% i+ g% l9 g& U+ C' Q& k, e
4．1．2遗传算法的特点
o' @/ ~& ? M/ j4．1．3遗传算法中的术语) o: |! {3 N' M; l; u) L! c9 ]/ L
4．1．4遗传算法的发展现状! |; S3 i2 k; O. B9 @% p
4．1．5遗传算法的应用领域- y8 q) | M+ U" R9 P
4．2遗传算法的原理. L: s t+ C) K( t
4．2．1算法运算过程
0 C! z$ c( M5 E9 ^3 F* B. r0 Z$ Q$ h4．2．2算法编码
* u/ {* L* g! J' m4．2．3适应度及初始群体选取2 J- _- n# m8 L6 R) ]
4．3遗传算法程序设计及其MATLAB工具箱
5 N3 I$ ]+ _- q; ^0 L2 I. I6 g" w4．3．1程序设计1 ~/ Y* n- M: ~7 `+ w4 h% q
4．3．2算法参数设计原则: J0 f. h6 k1 B; [5 S
4．3．3适应度函数的调整6 M; o5 D, N& n- D Z
4．3．4算法MATLAB工具箱及其应用+ b8 ^: _' t& D0 w$ `2 M
4．3．5遗传算法的GUI实现
7 P& s' {3 j& C8 u# y4．4遗传算法的典型应用
3 h# L% v: j) h) Y) x! w4．4．1利用遗传算法求解函数极值
4 g1 T% d# G/ R3 H$ H( F6 e4．4．2遗传算法在TSP中的应用1 \) B4 Q# g# h1 q
4．4．3遗传算法的求解优化% z) w* g0 a: j+ ?
4．5本章小结
! s7 K+ X! s6 f; q
5 }) ~* \+ @ T. V! f% u2 w3 c7 I第5章模糊逻辑控制及其MATLAB实现% T; x0 A9 w9 W! |4 T. `5 ^, Z- v
5．1模糊逻辑控制基础/ W0 _8 H6 p, L; R' k
5．1．1模糊逻辑控制的基本概念
- t$ ?% m9 {8 D5．1．2模糊逻辑控制原理/ G# K1 ]: H" D& |7 L5 R
5．1．3模糊逻辑控制器设计的内容
8 v, @ ^% A% C0 t( B/ f: J5．1．4模糊逻辑控制规则设计! ^% p8 a8 |7 M. y! o/ h" S
5．1．5模糊逻辑控制系统的应用领域" \/ Y5 M! _7 u/ S4 E0 G- E
5．2模糊逻辑控制工具箱
8 j$ @! t5 y$ K5 D* T: P- w* f% R5．2．1模糊逻辑控制工具箱的功能特点
6 l- E' w F6 a( z5．2．2模糊系统的基本类型 K$ d! C' d) v- H1 C
5．2．3模糊逻辑控制系统的构成5 d Q% W4 @6 [
5．2．4模糊推理系统的建立、修改与存储管理
4 @7 x6 y. C0 U5．2．5模糊语言变量及其语言值
3 g% T) F1 e9 @" R$ j8 j y5 M! ^5．2．6模糊语言变量的隶属度函数
) u: i1 U$ ?6 I" ?. d$ C8 o- m5．2．7模糊规则的建立与修改0 p& m0 k. K! Y* Q* G
5．2．8模糊推理计算与去模糊化3 {" B8 F, N6 |2 u
5．3模糊逻辑控制工具箱的图形界面工具6 k2 c0 E& [9 X2 R- h1 m
5．3．1FIS编辑器% {# G$ q; H3 s
5．3．2隶属度函数编辑器
6 H1 V+ Y. Z" d: T% r* @& x* g3 R5．3．3模糊规则编辑器
5 p" ^( B8 j( f {! c$ w. J5．3．4模糊规则浏览器4 ]2 X9 T q& S- h: c
5．3．5模糊推理输入输出曲面视图( J; `1 U" h; ~0 y
5．4模糊逻辑控制的经典应用9 X3 } U( s" z) K1 e
5．4．1基于Simulink的模糊逻辑控制应用" D4 D+ {# c) a8 a& X
5．4．2基于模糊逻辑控制的路径规划应用
" T) e9 q5 z5 {3 O- c' q5．5本章小结
9 C' j. h3 f, w7 y& j9 |" P4 V2 k: K6 V" K' y6 j, ^: @
第6章免疫算法及其MATLAB实现
# N3 E. ^3 X; O# q4 a9 M4 Y- ?+ c6.1免疫算法的基本概念
5 R9 N. ^' S$ I6.1.1生物免疫系统
! ?7 Z o3 b7 c" V8 d f( |6.1.2免疫算法基本原理
1 \3 X: Y" j8 m5 b: u( O5 O& K2 s6.1.3免疫算法步骤和流程
" V6 m( p! D6 L+ W% S8 b2 b$ B6.1.4免疫系统模型和免疫算法
, m% l/ x; m# p4 q T6.1.5免疫算法特点4 c" n$ y# K, F1 x* e7 q: `6 C
6.1.6免疫算法的发展趋势
' s h% r" [6 r* f* d0 b9 x6.2免疫遗传算法6 w3 R5 [ U+ Y" w( Y
6.2.1免疫遗传算法步骤和流程
- B7 n* c. \3 ?2 `6.2.2基于MATLAB实现免疫遗传算法: j! X4 n+ {& H1 S& b
6.3免疫算法的MATLAB应用
3 b0 J! J* n9 x6 u- M2 y7 |6.3.1免疫算法在克隆选择中的应用
1 H' u+ \; K9 c; {! D6.3.2免疫算法在最短路径规划问题中的应用
% R2 {3 h& ?/ ?( ~2 R6.3.3免疫算法在TSP中的应用& `, @, u! Y2 N) [( ?
6.3.4免疫算法在故障检测中的应用
! x4 V: ]& N2 _6.4本章小结% C% X% H8 G# U+ A+ c2 {( [
6 J ]# Y, b; u9 u, b# l
第7章蚁群算法及其MATLAB实现) k; e: l6 X7 P0 r5 \+ b
7.1蚁群算法概述
1 O6 ]& V2 Q6 K5 Q& H. m7.1.1蚁群算法起源
9 m* @, Z9 \( P) e0 v7.1.2蚁群算法的基本原理 T* G8 c& J1 R- I5 q( Y3 a
7.1.3自适应蚁群算法的介绍/ S3 J& V# [, g, l( d3 C
7.1.4蚁群算法实现的重要规则
9 c7 n8 K# N: n0 a6 P2 N7.1.5蚁群算法的特点; H6 E; L5 Q- R/ v/ e: ^- Y$ ~
7.1.6蚁群优化算法的应用. P. Z9 [$ w4 O6 g( c' ]$ w) _
7.2蚁群算法的MATLAB实现
/ I$ e8 U$ u) q$ ~7.3蚁群算法在MATLAB中的应用' x' p; s) r6 F5 {
7.3.1蚁群算法在路径规划中的应用7 |0 x) v4 e/ w# d' @
7.3.2蚁群算法在解决TSP中的应用
, F) h! K+ z2 t/ k% L- u4 M7 v. M7.4本章小结$ x3 t# W3 }/ L( Y! C1 u1 Q7 Z
. R- U& b0 W3 x2 J8 {; D( E6 Q
第8章小波分析算法及其MATLAB实现
. P# P4 U Q; G8.1傅里叶变换到小波分析2 w$ ?4 Z; z! e+ C5 o
8.1.1傅里叶变换- E, W3 p' z1 K% ]% q. N
8.1.2小波分析
3 ], `* r' F! W+ N# x& O8.2Mallat算法
! f0 T; ^ F2 O# a4 y+ M% o8.2.1Mallat算法原理$ T. j( C& q. l, B+ r0 l
8.2.2常用小波函数介绍4 S' b% z2 N+ [. Q
8.2.3Mallat算法示例5 b# _& b i! O
8.3小波GUI简介$ W/ j6 ?2 J" j U# V
8.4小波分析用例
6 ^% q8 F4 [# @. \# \: o, Q8.4.1信号压缩& s+ J: D. K. X2 e0 ?# o
8.4.2信号去噪1 |) G% N) n8 y* r0 Z7 i
8.4.3分离信号的不同成分
/ P9 e1 \- r2 o- z1 A! C: p' Z7 w0 w8.5小波变换在图像处理中的应用& A6 I2 i$ e; z: k) D! t
8.5.1小波变换用于图像压缩! Q, M$ d0 ]" _- K0 R- _0 `/ m
8.5.2小波在图像边缘检测的应用- q- x f/ S* A0 ^. N
8.5.3小波变换在图像增强方面的应用% Y8 q. T4 r3 V
8.6本章小结7 }! E- ]& I, o3 K
第二部分综合实例应用
3 |+ ?3 x+ W! w/ y, {/ s第9章模糊神经网络在工程中的应用
; b$ e; e- l. n4 n" `) K9.1模糊神经网络2 ?( Y+ `: u+ z6 _5 j
9.1.1模糊神经网络概述
- N# M2 N* r, Z+ M9.1.2模糊系统与神经网络的区别与联系4 ]$ {- Q( o0 \1 Y0 z
9.1.3典型模糊神经网络结构
. \" q$ {; l$ j' k9.1.4自适应模糊神经推理系统
5 c. f; }+ b1 S9.2模糊神经网络建模方法; n S! g3 g" Y% N7 _9 L
9.3模糊神经网络在工程中的应用) M4 b" y. z" ~2 ^# o8 e& F
9.3.1模糊神经网络在解耦控制中的应用! S2 j) j+ U8 s- D9 J) M% ` H
9.3.2模糊神经网络在函数逼近中的应用% t1 W6 n$ f; ?9 D A' e" u
9.4本章小结% |" X$ u8 o6 D4 A' Y. b: E
5 W9 l" i: y+ e* Z$ m( s s
第10章遗传算法在图像处理中的应用
2 _: I! k' P* G" U/ `" `* O10.1图像分割的基础知识
% l# ^* @; H) Z+ ~3 t! g10.1.1图像分割的概念' n$ H8 x4 f+ F5 r9 D8 u
10.1.2图像分割的理论% G7 i7 {; E4 P; H0 Z& O* L7 s+ F
10.1.3灰度门限法简介
9 _0 N3 }9 o: y$ m1 K& L9 j10.1.4基于最大类间方差图像分割原理
- r" O3 ]5 k% F1 C10.2遗传算法实现图像分割
+ h# |% T U! M" d7 T10.2.1利用遗传算法实现图像分割的原理
+ W0 Y9 k- }- ^9 O) H1 P0 [3 P. d10.2.2算法的实现
8 B: D5 I4 q3 I [- A10.3遗传算法在图像处理中的应用
" x- g1 A1 N: Q u6 ]+ n' X c7 D8 T10.3.1基于遗传算法的道路图像阈值分割
+ s7 f2 o# G. W7 K10.3.2基于遗传神经网络的图像分割# S8 @6 K" {( [# P0 \
10.3.3应用遗传算法和KSW熵法实现灰度图像阈值分割. K) M6 M. i/ {5 U$ h5 W0 b
10.4本章小结9 [8 }+ o, O K2 A- G
. O2 W( e2 A# x9 F: ?3 k3 D第11章神经网络在参数估计中的应用* V% n6 p% d( D" V# Q
11.1参数估计的基本知识
5 V/ j/ Q- j3 K, v! y) m6 q11.1.1参数估计的概念! I' J* }& F d, T7 C
11.1.2点估计与区间估计# O7 k2 D5 @( {5 o
11.1.3样本容量
7 k4 f) u: p6 t: _$ G11.2几种通用神经网络MATLAB代码
2 R2 t( P+ k) x' B# U" w8 y11.3神经网络在参数估计中的应用- u# d9 a9 x) o- u5 D4 l4 _
11.3.1神经网络在人脸识别中的应用, h5 Y# n6 b. o( p
11.3.2灰色神经网络在数据预测中的应用7 C4 |2 Q. c6 A4 U1 O9 `
11.3.3BP神经网络在数据预测中的应用$ i% J& P' b9 Y2 O) h
11.3.4概率神经网络在分类预测中的应用
0 |3 E+ Z/ b0 g11.4本章小结' I6 d- C5 `( C! K8 F% A* L
' s' B2 V4 _1 U2 F
第12章基于智能算法的PID控制器设计
( q0 ?8 b7 Q- W, Y0 v1 D% P# Q! A12.1PID控制器的理论基础
6 H6 k8 d$ o5 E, z12.2智能算法在PID控制器设计中的应用 Z0 q- \8 U$ i. M4 z3 V6 W- [0 p/ b0 W
12.2.1神经网络在PID控制器设计中的应用
$ s% N! ?$ j3 L# V12.2.2模糊控制在PID控制器设计中的应用/ ]6 P9 `+ a) ~+ Y' O
12.2.3遗传算法在PID控制器设计中的应用2 ?' m% E7 \! z: T9 H3 w
12.3本章小结% z: r( Q9 ]& N0 l$ T" T
& W" o) v% ?3 E2 a9 ]第13章智能算法综合应用
% ~7 @7 ~" M1 t13.1模糊神经网络控制在MATLAB中的应用( ?# m& N' I! L- A3 R9 ~) _" _
13.2基于遗传算法的MP算法的应用8 \; V3 o; d, S8 K
13.3本章小结
' d/ x. z3 E6 d* |2 L8 g
+ E2 x' ]$ y, j! Y$ d/ B7 F参考文献
7 u& m5 W9 t8 }- e/ I: E( v W5 @# V. o; L$ j) T$ \6 W
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2 j% G& _% N9 }1 J' k) {
7 [" g2 Y7 M( y5 Z" ?, N% o. d- z* G6 L7 y; b* ]; ~8 C
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发表于 2018-5-15 00:08:00
