TA的每日心情 | 开心
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" j! ?& S5 ?7 i" q! h% Y2 [第一部分专 题 介 绍$ O/ e* }+ _, a0 z8 }
第1章人工智能概述
* a6 n3 {# T7 W# o! q4 \# P) Q/ c' k1 P4 S1.1人工智能的基本概念
$ V% z: W+ b1 m1 [$ i) [. y1.1.1智能的概念2 r2 ?5 C0 ? y4 g9 ?0 P
1．1．2人工智能的概念; G; C+ `5 l: s
1．1．3人工智能的研究目标
1 {# {( E: A+ r7 u6 h9 i+ ~1．1．4人工智能的研究方法
) d% b# F* V" D9 {+ W8 E9 _1．2人工智能的特征
2 ~4 h6 {) t3 A5 o" x$ o9 K1．3人工智能的应用9 s: D8 C0 r) z% Y, U4 S) y
1．3．1机器思维3 k4 q: g# m n. H
1．3．2机器感知' A; O$ C1 p1 c' j: _
1．3．3机器行为) X# E5 ~# H, n9 I; H* T
1．3．4机器学习
3 H1 f! C, h9 H# Y4 b( `, a" r1．3．5机器计算
; e! B% x7 ?) T" `6 T/ Y5 e1．3．6分布式人工智能* H! @; Z/ V* a0 ^% D
1．3．7机器系统8 n# Q$ O: g, d& N
1．3．8典型应用
7 N. J! q7 Y+ d8 ?7 }1．4本章小结
5 w! c- f! G: m& I* i) ^' ~* t* W( I6 i
第2章神经网络算法及其MATLAB实现% ~! E' ^4 ^, U- _
2．1神经网络基础
7 R( R, T( p" v" C: ]2．1．1人工神经网络的发展! q1 Q" b% J1 l0 Q# l
2．1．2人工神经网络研究内容
! i2 {1 }) b3 U" M) q$ D2．1．3人工神经网络研究方向
/ L' j, ^9 \9 g8 p6 {( Z2．1．4人工神经网络发展趋势
( R# o# X) ?1 i" T5 P( }2．2神经网络的结构及学习) Y9 V& E% m4 `/ a6 e
2．2．1神经网络结构6 l5 a7 G2 o! ?: m2 f: Z5 B. c- M! u
2．2．2神经网络学习
; m+ L# I5 c& ]# m( u* H+ r2．2．3MATLAB在神经网络中的应用
- L1 b2 f4 H2 t5 Q6 b1 T# M, A2．3MATLAB神经网络工具箱
, b# r; O* Y U- ~: {2．3．1神经网络工具箱函数9 ]) S0 H* \( A5 d9 v
2．3．2神经网络工具箱的图形用户界面* t# F" ?1 O) X2 I( \( i. C( p6 \
2．3．3神经网络的MATLAB实现
) z: ~# ?. ^5 e+ r- u$ k# f6 l8 \2 y2．4Simulink神经网络控制工具箱
! `' l, p0 U4 J1 U2．4．1神经网络模型预测控制9 a! U# y* B; E9 i
2．4．2反馈线性化控制# J# \$ u* ?% ~7 a* p/ \0 P5 n3 Z
2．4．3模型参考控制( H( h/ g. G$ p" _* s
2．5本章小结' p `" {+ n% u2 C( C
- u; |' A9 @9 t' h, a* G
第3章粒子群算法及其MATLAB实现
: F& x: u0 U2 f& c3．1粒子群算法基础1 b! f' Y* G8 o- d. v+ R% ?
3．1．1粒子群算法的发展9 P2 h# m! |( I. {1 L) w8 O
3．1．2粒子群算法研究内容
. s5 o' Z, W, J1 S- d7 U3．1．3粒子群算法的特点
! F. c" z6 l: U0 P" y3．1．4粒子群算法的应用% {' X% v+ r) U8 M
3．2基本粒子群算法" w1 f* A* O% v# c1 M- Z' v
3．2．1基本原理
, C" s |- s# ^9 q7 V& ~7 Y" G3．2．2算法构成要素" B" U& k8 q; f. L. ~9 p8 s# \* {8 Z
3．2．3算法参数设置7 w9 g! ?9 r3 b& ]- c
3．2．4算法的基本流程
) I" y( ~% F# I, g4 T1 {3．2．5算法的MATLAB实现
6 Z2 i) _ l$ b! h' J( [) O3．3MATLAB粒子群工具箱+ O& W) N0 c" ~6 @0 j
3．4权重改进的粒子群算法
8 J2 ^8 ?' V l) o* d* t( i3．4．1自适应权重法0 L. h8 {. Q( ~! c; }+ _
3．4．2随机权重法) g* c# t7 e7 n$ H5 r5 @
3．4．3线性递减权重法6 _' [) `* k- Q* E; v
3．5混合粒子群算法
0 }( H1 b/ Z- N( h# u( j B3．5．1基于杂交的算法% L& y, p$ `2 e6 ~# q# w
3．5．2基于自然选择的算法; _4 Q5 J. f( k
3．5．3基于免疫的粒子群算法% @; y g" |6 ~3 M1 ^4 d6 }- E
3．5．4基于模拟退火的算法& U( o: [& P% O. \+ l, y
3．6本章小结2 ?7 h/ Y0 V3 T) S* w
6 |7 J9 p- [5 O+ [
第4章遗传算法及其MATLAB实现" W% p. A; ?/ G$ n8 K
4．1遗传算法的基本概念3 _0 ]/ Z. C: C2 W: y/ g
4．1．1算法的基本运算
$ C* R# [, P" r4 ]0 L f) P) m4．1．2遗传算法的特点
, |" O# B9 I: L0 y8 s& Y4．1．3遗传算法中的术语
& S0 F; N% `2 @4．1．4遗传算法的发展现状, J2 A( i3 G/ N6 j O4 ~
4．1．5遗传算法的应用领域: a" Q) Z5 y7 z9 J* Y, D6 M9 @
4．2遗传算法的原理 g, i, U9 P& S- O
4．2．1算法运算过程$ ]1 U6 u. a9 F( G$ N2 w' [) C
4．2．2算法编码
; O' u0 e5 v$ W, [, q" ^' y6 I4．2．3适应度及初始群体选取
# w+ t# X; c5 Q* F3 |. e D E& G4．3遗传算法程序设计及其MATLAB工具箱
) V. d; c+ d+ n% \0 _9 f4．3．1程序设计, |$ ]) G% Q; g+ Z+ t$ k$ x6 L
4．3．2算法参数设计原则7 u* k' E4 @/ s3 U. @5 J
4．3．3适应度函数的调整% Y6 \( K' W. k/ ~% r, e
4．3．4算法MATLAB工具箱及其应用( U5 p$ V! f I" d2 \
4．3．5遗传算法的GUI实现
/ R5 i8 N6 c# N8 o) C" e( Q& R+ E4．4遗传算法的典型应用
# v a: R# ]7 E# z4．4．1利用遗传算法求解函数极值7 [# k# j5 Y; ^ @- ^- \7 o
4．4．2遗传算法在TSP中的应用( K3 |& N) W" g0 N
4．4．3遗传算法的求解优化+ A1 j: w4 z% k+ m; @$ N
4．5本章小结
. \9 r; K" W: c
- r* A9 H" ]$ ~+ t7 z' R! ~第5章模糊逻辑控制及其MATLAB实现
' p' \. C$ a: E" @$ o: z0 Z3 I5．1模糊逻辑控制基础0 K H4 s. X3 w
5．1．1模糊逻辑控制的基本概念6 z" g9 K' [2 F
5．1．2模糊逻辑控制原理: \1 i( M, i; f- J1 a$ P
5．1．3模糊逻辑控制器设计的内容$ r3 q& V3 s* ^4 ?0 Q0 ?0 S
5．1．4模糊逻辑控制规则设计' D5 b+ V9 o; G
5．1．5模糊逻辑控制系统的应用领域6 `/ ^# t, f( U2 v h) f7 z) k3 b
5．2模糊逻辑控制工具箱
6 }/ U5 W# u# o5．2．1模糊逻辑控制工具箱的功能特点
1 y6 p. `" d0 |8 D% U; N5．2．2模糊系统的基本类型- o3 v0 q% i( ], [! r* B
5．2．3模糊逻辑控制系统的构成9 o8 v7 s/ r; j2 o% |. z
5．2．4模糊推理系统的建立、修改与存储管理$ K9 o5 ~, q( k$ z- p
5．2．5模糊语言变量及其语言值
9 s8 j6 S6 k6 }7 b5．2．6模糊语言变量的隶属度函数
* Z! M( i2 l8 w0 Z D# j# E ]5．2．7模糊规则的建立与修改
, H' F* Z1 F8 f$ e+ ^ ?. a5．2．8模糊推理计算与去模糊化3 H4 g7 Y! m3 J( G; H I
5．3模糊逻辑控制工具箱的图形界面工具
2 H0 {# ^; f6 ~) V2 X( C/ P5．3．1FIS编辑器8 l8 h# d3 ]4 X2 z3 m5 @3 P
5．3．2隶属度函数编辑器
, {/ V2 p1 _; k5．3．3模糊规则编辑器
4 J# u% [- X- X. Z% f) E5．3．4模糊规则浏览器: f& @, P' F* O0 L' c: [5 h
5．3．5模糊推理输入输出曲面视图# j- ?! P' P& I6 _' J
5．4模糊逻辑控制的经典应用- ?( x- N3 `- N6 l: M8 `, f
5．4．1基于Simulink的模糊逻辑控制应用
$ x' t! b: U" j( Z5．4．2基于模糊逻辑控制的路径规划应用
# B, [7 Q9 b7 H" l5．5本章小结% r* [ E, n9 V3 [* |' k9 ^' s
/ A- T" ]: j4 E% `# I2 W/ H* v4 w第6章免疫算法及其MATLAB实现4 D8 J$ c! w" f+ Q. h
6.1免疫算法的基本概念
' H+ K% B; z' }0 Q9 I! Q6.1.1生物免疫系统5 \+ T8 `* V/ T1 f* ^/ x) a
6.1.2免疫算法基本原理
8 L; ]+ Q+ { v& [& K2 h6.1.3免疫算法步骤和流程6 K% K8 b; l8 t9 \; _( V% g9 h" V
6.1.4免疫系统模型和免疫算法' N) R7 x2 z3 u
6.1.5免疫算法特点
3 i; o5 o! L7 _ I1 J6.1.6免疫算法的发展趋势8 y0 z' J0 B" y- r
6.2免疫遗传算法
, r1 _8 h- T* N, s% G1 {( L% K6.2.1免疫遗传算法步骤和流程0 x |+ k7 |( m$ u7 i4 U
6.2.2基于MATLAB实现免疫遗传算法# i% P' d5 N; I I# [7 c
6.3免疫算法的MATLAB应用
1 g$ d4 z/ J2 J3 Z6.3.1免疫算法在克隆选择中的应用
: s8 h0 K. |2 o! b( h. v6.3.2免疫算法在最短路径规划问题中的应用
0 i; B( C" _7 p5 a! c6 E# [6.3.3免疫算法在TSP中的应用( Q6 l) ^& s* `* k/ g: ?/ u
6.3.4免疫算法在故障检测中的应用
& @+ M' e/ V- S' W' N6.4本章小结
; {5 a0 P4 C; C. H0 U; z8 z7 I* L
第7章蚁群算法及其MATLAB实现& ?5 A) q4 w4 q$ l
7.1蚁群算法概述; Z9 E) ?- Y o8 F- O1 p
7.1.1蚁群算法起源
9 P W- Q( x+ b. Z# q$ G3 Z7.1.2蚁群算法的基本原理
9 d( Y! n7 X" o' A7.1.3自适应蚁群算法的介绍
1 [+ L3 }8 Y. t. }, J7.1.4蚁群算法实现的重要规则
. L/ N0 z. H$ |7 Z6 o) C7.1.5蚁群算法的特点 D) c& T8 [) G% I; c
7.1.6蚁群优化算法的应用" R3 k# i; |: E: r# m( R8 Q, r
7.2蚁群算法的MATLAB实现
& v r; }6 i& d& H; g1 O7.3蚁群算法在MATLAB中的应用
8 M# F4 C3 r% d7.3.1蚁群算法在路径规划中的应用
5 r, L+ _" Q& S6 y7.3.2蚁群算法在解决TSP中的应用
% P4 [$ \5 |, I3 ?. J- v7.4本章小结: @$ p* \, m9 k
9 G. g' z( _9 ?. n K8 Z第8章小波分析算法及其MATLAB实现
7 q4 Q- F" o/ q; D( o. P/ Y- g8.1傅里叶变换到小波分析
* v# C$ u' u) y9 j3 K9 C5 X( i) O1 V, w! w8.1.1傅里叶变换
h% V7 f' R6 H( ~* r- ~! ]! P8.1.2小波分析. R# }) a$ }7 o" C2 c1 v! q
8.2Mallat算法) u+ C8 k4 Z% h5 f+ q
8.2.1Mallat算法原理
) Y. A; t$ h m% ?* `$ X( k8.2.2常用小波函数介绍. U5 t& @8 @9 @# y. i4 x
8.2.3Mallat算法示例
$ m3 w1 P3 N I* I8.3小波GUI简介6 D# W2 }3 ^/ k( N/ R
8.4小波分析用例
" ^- S$ e m4 T$ I. q) P9 w8.4.1信号压缩/ h$ |% o+ G; P9 d" t
8.4.2信号去噪9 x7 t/ ]9 ?4 t! r( ^5 e
8.4.3分离信号的不同成分$ {3 U5 l" z# C1 C6 F7 U
8.5小波变换在图像处理中的应用: Q) S$ @4 S$ Q- k2 V7 ]* \
8.5.1小波变换用于图像压缩5 U9 @; Y$ ~/ T5 n7 ]3 R
8.5.2小波在图像边缘检测的应用
- H8 F2 m/ y$ L9 q: ? J8 j1 U8.5.3小波变换在图像增强方面的应用' E& s$ e3 J' R( j
8.6本章小结
- U8 z1 n8 N5 E9 {( V7 n6 m第二部分综合实例应用0 R- u+ v4 z0 W' O7 T
第9章模糊神经网络在工程中的应用0 G, H4 {6 q1 a. N9 Z2 Y" i) t A
9.1模糊神经网络# k5 D& n$ i5 N: ]! c
9.1.1模糊神经网络概述
% r3 Z. j: h, X) C* X) ^9.1.2模糊系统与神经网络的区别与联系
B/ R* x( Z* g' ^ A9.1.3典型模糊神经网络结构
4 f$ Z0 C/ _' F7 l: A/ W3 _9.1.4自适应模糊神经推理系统
, |* r' O# w; f! N4 I/ }9 Z9.2模糊神经网络建模方法
7 |3 e4 ^3 e* W4 Q' V4 [) x9.3模糊神经网络在工程中的应用
' p" ?+ Y# w* x* l5 T" ~9.3.1模糊神经网络在解耦控制中的应用
; t% v! B$ t" @9.3.2模糊神经网络在函数逼近中的应用$ G" ^8 |6 l# y" ~
9.4本章小结2 t+ e% k% B' O" ^& P
- m, A' O$ x1 S* U2 l6 u& A% W
第10章遗传算法在图像处理中的应用+ V1 p! E% e! ~" U B
10.1图像分割的基础知识
! c( g* e6 q0 w0 ]0 q' N10.1.1图像分割的概念
3 g. _. P$ }0 A+ b2 h% e10.1.2图像分割的理论
( c) Q" o. a8 h3 ^' ]10.1.3灰度门限法简介: L* D O$ x* Y9 l
10.1.4基于最大类间方差图像分割原理
# g. j* y3 |1 e9 l10.2遗传算法实现图像分割' q' g; T3 `+ F. _8 s6 v
10.2.1利用遗传算法实现图像分割的原理7 u- V% I2 b. W& O( L5 h3 F7 z
10.2.2算法的实现8 R) h7 h# Z6 P, c L, U* g9 K( B5 \
10.3遗传算法在图像处理中的应用
- ?# G1 c2 @) _5 Y% F6 y10.3.1基于遗传算法的道路图像阈值分割
- y9 A, M* [2 W1 C2 }10.3.2基于遗传神经网络的图像分割
1 B6 p5 G4 s# q0 b10.3.3应用遗传算法和KSW熵法实现灰度图像阈值分割8 ]7 k# \, y4 X6 S, S1 B) s
10.4本章小结8 m/ S! `! d- @% J! i1 v: E
0 ?1 Y! ]5 q3 p( n第11章神经网络在参数估计中的应用' S: P8 L& k; ~6 i/ e/ `, V/ a4 ^
11.1参数估计的基本知识! N1 `7 @6 v- q, J8 r
11.1.1参数估计的概念; U! {4 ]" k( m- }" @4 A
11.1.2点估计与区间估计
N! s( J/ y* F# y5 K, c11.1.3样本容量
) L* j% T# l6 ~: Z11.2几种通用神经网络MATLAB代码
3 y0 q9 @: ?) f& a" a- @11.3神经网络在参数估计中的应用
+ A. A! l3 ^: E: E11.3.1神经网络在人脸识别中的应用
8 ?; J9 T( r- y: H/ c11.3.2灰色神经网络在数据预测中的应用 ~' l6 p: ^3 M8 r; E7 C
11.3.3BP神经网络在数据预测中的应用* U0 l2 _# }7 c% }% l( h
11.3.4概率神经网络在分类预测中的应用2 Z/ K% B3 Z7 g* C0 `: F4 y
11.4本章小结
4 }( ?1 s( }4 j) Z0 ?# G
) V3 I* m: A8 ^ @- e第12章基于智能算法的PID控制器设计
6 F, \. B7 ?- v12.1PID控制器的理论基础
6 h8 `4 G) J1 {, c; K, U: H8 w12.2智能算法在PID控制器设计中的应用
0 v5 ?5 k: a2 m G; B6 Y, s12.2.1神经网络在PID控制器设计中的应用
5 U) s+ J0 u5 I8 I. `12.2.2模糊控制在PID控制器设计中的应用
, y/ i1 w& y% F+ d% j12.2.3遗传算法在PID控制器设计中的应用
8 c( J& D0 f" K- N12.3本章小结
1 g8 E$ d, M6 J1 m G9 n2 H7 @0 y
( |/ g$ |2 ?5 I! b! U3 [8 o/ z第13章智能算法综合应用& \0 l3 }! P* N4 a/ y: l* E3 o
13.1模糊神经网络控制在MATLAB中的应用
+ `: B4 B) A/ t! p13.2基于遗传算法的MP算法的应用 R/ Y, M7 ?& R) g' M! c1 p
13.3本章小结
! F2 o3 Z( ~$ R9 c, Q4 X0 X. Z+ h+ z$ X! x4 M
参考文献9 [$ ^+ m: u1 t2 H* A3 m/ C9 m
* F1 |) j1 r3 g$ |# B7 A
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4 p1 i; J; I1 I) @4 ^- K2 I; o0 w2 H5 y/ k
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发表于 2018-5-15 00:08:00
