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. Q) l7 Q Y/ u0 @% B第一部分专 题 介 绍; B( w) p* {/ Z A
第1章人工智能概述9 a3 R% v3 [4 ^! N& N4 n
1.1人工智能的基本概念
) v, j! F- P1 ?$ b) }0 V1.1.1智能的概念
; N* h* |3 K, C3 h; I5 H3 f0 i1．1．2人工智能的概念- e; d( |$ R6 N5 g3 c6 k
1．1．3人工智能的研究目标
$ s+ _& O0 Q+ n d/ L1．1．4人工智能的研究方法. j7 a% Y& x: F) I5 m3 \# F u7 n
1．2人工智能的特征9 I5 o r2 C) c
1．3人工智能的应用* j2 x6 V* {* p: h- g
1．3．1机器思维
! `8 D$ @, ?+ H# Q' p; M5 ^1．3．2机器感知
5 P" t" L; h9 r1 h* D- o2 ~1．3．3机器行为
3 F! [$ R- {2 Q7 B# |% G( Y2 Q6 U( C1．3．4机器学习& W; C. h) p7 d7 x3 X( {* S0 c
1．3．5机器计算# L" X! l3 {9 a1 u
1．3．6分布式人工智能
0 d0 e O* j8 \7 `/ b {1．3．7机器系统
' }. V; }0 b _3 [" t y4 a1 ?# g" Y1．3．8典型应用4 x$ `2 B" q+ H0 I/ k% D% W3 m0 j3 H
1．4本章小结
3 |- @2 b+ ]1 F" N% v5 b
4 i! {2 }& F! k2 I! f第2章神经网络算法及其MATLAB实现
0 u, P3 _- F% n" V+ k5 y2．1神经网络基础0 Y+ H d' E! Q% p
2．1．1人工神经网络的发展
# e6 `2 Z5 U2 w: C7 i2．1．2人工神经网络研究内容' V, `! @5 V6 a
2．1．3人工神经网络研究方向+ B5 g8 E; p+ _, Q7 h' I# ^
2．1．4人工神经网络发展趋势. H% Y& i2 \& w$ ^+ ]
2．2神经网络的结构及学习9 E: p8 R e6 O, t: M% q# U. C
2．2．1神经网络结构7 V, b! `4 B7 l. m+ a! i
2．2．2神经网络学习/ L5 n. P3 ]' w k) u9 l; v
2．2．3MATLAB在神经网络中的应用
0 x/ J; `( R# K2 L1 U5 ~2．3MATLAB神经网络工具箱
6 O, s0 @9 g3 _. u* l& Z7 y0 n2．3．1神经网络工具箱函数
) Z! E7 m0 X$ m- k! S2．3．2神经网络工具箱的图形用户界面
6 s2 R+ A" G2 y/ U2 \( L' Y' N3 r2．3．3神经网络的MATLAB实现" z# V/ v/ W4 b3 p1 a+ \
2．4Simulink神经网络控制工具箱2 ` F, i! [# u6 z: k# ?* B
2．4．1神经网络模型预测控制' N% A% F/ b# k, \* h' E
2．4．2反馈线性化控制; d" v1 s4 ?0 e" j0 x, D! D) k
2．4．3模型参考控制+ R1 m) g8 t2 z! V) P
2．5本章小结
1 u; N* Y( V. C2 M6 e% V' V) t$ m( h* M4 V' Y' t
第3章粒子群算法及其MATLAB实现
9 ]6 n2 K: \2 A( |% ^3．1粒子群算法基础5 V2 J- s' b/ l; O: g+ U6 a
3．1．1粒子群算法的发展
6 b; D# G# V+ z9 m5 B2 B9 E0 r R3．1．2粒子群算法研究内容$ v1 D; D, g' J0 q8 Q: Z( E
3．1．3粒子群算法的特点6 b X+ H7 S5 z5 @* M3 d* \% A
3．1．4粒子群算法的应用
5 C O3 K1 v$ x& ]8 p8 H7 D3 }3．2基本粒子群算法 b- O& H; i" K @+ P9 y6 e
3．2．1基本原理/ J- V `5 I0 B" v
3．2．2算法构成要素
) n* [8 o0 o# c+ B; ~7 x4 _3．2．3算法参数设置
! v" o) r) W& U: j9 K5 z3．2．4算法的基本流程
O/ j" }/ v) ]. o$ x2 x% f f3．2．5算法的MATLAB实现
! n$ j$ B9 m* j3．3MATLAB粒子群工具箱6 t- J* i: G: L! s# c5 ?
3．4权重改进的粒子群算法) h% T1 I+ L5 O# r& \7 l1 t1 s/ _& `
3．4．1自适应权重法
' h2 H# N5 }0 V$ v* p! T- k% r3．4．2随机权重法5 q# A- U& O) ^* s+ }! b, n
3．4．3线性递减权重法
; Q: T3 r4 E+ x! C3．5混合粒子群算法
7 O6 r. X/ I) W3．5．1基于杂交的算法3 ?3 G& D Z4 S" l3 W
3．5．2基于自然选择的算法
" O. t6 n5 s& {7 {+ Y1 I3．5．3基于免疫的粒子群算法
- d# A) k4 Q6 n7 b6 k( t3．5．4基于模拟退火的算法
( L6 n1 R g( @3．6本章小结. y# q" W/ x# H3 m9 P
1 q- K! b* U) N0 H
第4章遗传算法及其MATLAB实现6 F( ^/ z0 ~, o- U) I' C2 u
4．1遗传算法的基本概念4 w- d. V7 D3 R
4．1．1算法的基本运算( P3 e: g3 I- O x1 q2 W, r, H
4．1．2遗传算法的特点( e& y' a4 }8 B" V6 E1 z
4．1．3遗传算法中的术语6 B/ Y: m1 R: b: ^
4．1．4遗传算法的发展现状
8 ]; l+ p+ R; x8 J3 x4．1．5遗传算法的应用领域
/ O% u; {- J9 o# F6 f. S; D4．2遗传算法的原理5 Z1 ], X B$ ]- E3 K! m
4．2．1算法运算过程
6 \+ n5 A3 l. b- E# ], |% ?4．2．2算法编码
( _7 \. h9 ] b- r7 B( S% U2 y, l4．2．3适应度及初始群体选取" }7 V; s' u! z+ J# g- J. u% [* T
4．3遗传算法程序设计及其MATLAB工具箱 _6 a+ t9 x- y. O- a. b
4．3．1程序设计- W. ^' d- ~7 T* O% d0 m, G
4．3．2算法参数设计原则
' S+ W9 r" N" Y U4．3．3适应度函数的调整
2 s' x1 N( L- I0 l% r0 ^& t# o4．3．4算法MATLAB工具箱及其应用
2 ] @, K9 l% h4 L4 T: b* k4．3．5遗传算法的GUI实现
' t& I! j! p) w8 D4．4遗传算法的典型应用
. J! a8 S& M5 k1 |; `2 P9 L, ~4．4．1利用遗传算法求解函数极值
. C; H+ }% u3 I/ X8 s4．4．2遗传算法在TSP中的应用5 t; [4 k) U9 I. |- I
4．4．3遗传算法的求解优化. A: T! [) ~. O" \ \8 R% V
4．5本章小结
! z4 H3 N! B) ~2 y _
8 `; f8 M W3 P) r4 E$ v6 W第5章模糊逻辑控制及其MATLAB实现" O- K- o @) r; g0 b: u; |$ Q6 S3 K
5．1模糊逻辑控制基础
! r, M$ b1 q9 \4 Q9 l0 D7 ]7 j5．1．1模糊逻辑控制的基本概念
& n: h4 M& L# q5．1．2模糊逻辑控制原理$ _* {) {) Y# ^& M; d
5．1．3模糊逻辑控制器设计的内容
8 n( f& h3 L0 k o, K4 Z) b5．1．4模糊逻辑控制规则设计
1 i- h6 I/ A( a* U9 z5 r5．1．5模糊逻辑控制系统的应用领域
3 s3 X7 }# X$ Y6 M5．2模糊逻辑控制工具箱
0 f: y; E4 [0 w5．2．1模糊逻辑控制工具箱的功能特点
* T5 z: T' S3 H7 y/ F% K# k5．2．2模糊系统的基本类型$ D* s+ h6 K2 R5 d: {
5．2．3模糊逻辑控制系统的构成8 T1 R. k6 u2 L4 B* `. g) s% F8 O
5．2．4模糊推理系统的建立、修改与存储管理
: ?# \0 l, L6 O! i' {5．2．5模糊语言变量及其语言值
/ C" |+ v. G: W! w& ^# t2 Q5．2．6模糊语言变量的隶属度函数& r# ]* k' H# C9 H: c
5．2．7模糊规则的建立与修改
+ j5 P6 i! \7 D$ y5．2．8模糊推理计算与去模糊化
9 h! h( A9 v( L' H5．3模糊逻辑控制工具箱的图形界面工具
# _; w* Z# A7 }0 {& Y, J5．3．1FIS编辑器4 X' {8 Z3 J% v
5．3．2隶属度函数编辑器' @, R# r) ]# q2 _. d7 ?6 i0 u
5．3．3模糊规则编辑器' P& z8 b9 Y+ e
5．3．4模糊规则浏览器
) }6 W8 v O/ \& g& ^2 k, l5．3．5模糊推理输入输出曲面视图
2 |9 o" U, |+ f/ [3 z: b7 e5．4模糊逻辑控制的经典应用
) I2 f, _! j7 t% v8 M! Z' ]$ a5．4．1基于Simulink的模糊逻辑控制应用
* e: r% g8 Y! i1 P. U% }5．4．2基于模糊逻辑控制的路径规划应用
! k: L5 B! {1 l$ a5．5本章小结
8 }$ C3 _6 i: b p
' |( e/ R: @$ p: s第6章免疫算法及其MATLAB实现: d: l6 W7 B0 B; S* Y
6.1免疫算法的基本概念# r8 f! c. z) M5 X6 R, { i
6.1.1生物免疫系统
1 c# L% ]; O' _7 i4 p, a, V$ x2 a8 `6.1.2免疫算法基本原理! c+ h6 l ~5 I: f7 S. l- a
6.1.3免疫算法步骤和流程
& Y6 p8 X" F8 K) Z- y7 s6 o6.1.4免疫系统模型和免疫算法1 w2 x. i' c! k7 Q! O
6.1.5免疫算法特点) W. I! G% a) e3 o. ^0 N5 |" M# P
6.1.6免疫算法的发展趋势8 ~! M4 p' y4 a; z+ O
6.2免疫遗传算法0 \0 D8 P+ G1 [( i) I
6.2.1免疫遗传算法步骤和流程
0 v( t7 v8 ?0 D- X4 y6.2.2基于MATLAB实现免疫遗传算法
& c' `* r% b# T! ~ T6.3免疫算法的MATLAB应用
2 r! C& r4 } E3 I; `9 p6.3.1免疫算法在克隆选择中的应用
S% `' K9 l3 O! i6.3.2免疫算法在最短路径规划问题中的应用* C! E0 U4 n1 }% }( N3 K4 ]
6.3.3免疫算法在TSP中的应用9 C# u/ m8 s6 b: C, |
6.3.4免疫算法在故障检测中的应用) u. `# ~* D$ Q, i" C& q
6.4本章小结 Z7 @! q% N m, ~
. y2 m6 [$ J g3 O* H+ M; N
第7章蚁群算法及其MATLAB实现
( s$ v6 A* O0 j1 a9 b8 F7.1蚁群算法概述
5 _ U' }& Y6 J( A4 X# j1 R7.1.1蚁群算法起源
4 d0 C, k, C! E7.1.2蚁群算法的基本原理- u. z3 ?- @6 N6 u" b; j4 l& B# l
7.1.3自适应蚁群算法的介绍% I! K, x2 P( \8 i
7.1.4蚁群算法实现的重要规则1 K# O) D' x4 t: L
7.1.5蚁群算法的特点 Y' w6 V: A4 _( M5 V0 G
7.1.6蚁群优化算法的应用
9 P$ E2 X7 C/ q* c7 K6 @7.2蚁群算法的MATLAB实现- z0 a4 W* D6 U& i! k4 C
7.3蚁群算法在MATLAB中的应用
3 o( m! M7 |" I0 Q8 m7.3.1蚁群算法在路径规划中的应用7 ^! u/ f g& S7 A, t9 z& T
7.3.2蚁群算法在解决TSP中的应用7 v$ w0 C3 t& p; z: F
7.4本章小结
1 c( |; N0 Z2 E) B# {6 H0 S
$ l. l9 K, j3 z; q% j& B+ F第8章小波分析算法及其MATLAB实现' f# Z9 ?) d% X" m; y! f, C! K
8.1傅里叶变换到小波分析
( G( ]- z: A* N: z1 u8.1.1傅里叶变换
5 m" b: w- B7 a0 I+ F. v w5 A8.1.2小波分析
" |3 O" _# \9 \; W8.2Mallat算法
3 x/ |$ i# b, [" f% U2 E% j8.2.1Mallat算法原理4 }0 H( ^$ Z4 Q, \* L* t
8.2.2常用小波函数介绍
( x+ R; m; e; K! S5 ?8.2.3Mallat算法示例
1 C- d9 [: M. A, D/ K4 A8.3小波GUI简介8 n% y' P: d0 v7 B( \
8.4小波分析用例
2 |- g1 U) [ t! m8.4.1信号压缩$ X* ?+ k# [: c- @
8.4.2信号去噪# R4 v& _; R$ y0 r+ e! K$ v1 f
8.4.3分离信号的不同成分
& Q6 a- u$ ~/ A* ~) F) b+ O5 l! k) P8.5小波变换在图像处理中的应用) h# C0 `. |2 N
8.5.1小波变换用于图像压缩0 ^3 i) E$ _6 C `* [; F8 `9 [; `
8.5.2小波在图像边缘检测的应用. J% w8 c4 o& y
8.5.3小波变换在图像增强方面的应用
5 w9 d0 \* |+ z+ q `8.6本章小结7 L% |3 h8 T3 ?! ?, w
第二部分综合实例应用
5 F5 o" {) {7 b2 B+ V第9章模糊神经网络在工程中的应用- y; R' u/ F7 i9 x7 N- J4 C
9.1模糊神经网络; v1 H% L# E, O2 B* ~: X
9.1.1模糊神经网络概述4 y6 ~ _! `% f8 y9 Q0 |; P
9.1.2模糊系统与神经网络的区别与联系/ ~$ } X! S! \" }! D
9.1.3典型模糊神经网络结构9 F( Z3 @0 n8 I
9.1.4自适应模糊神经推理系统8 @6 a8 P9 p) |% Y7 W: O: Y6 z
9.2模糊神经网络建模方法
, h. J( [2 ~6 ]* g' w3 K {- { o9.3模糊神经网络在工程中的应用
8 p9 L' i3 [! ^1 C T5 @5 |3 a9.3.1模糊神经网络在解耦控制中的应用
0 ]: i4 N; A' E5 f7 s5 @% M, C/ j% U9.3.2模糊神经网络在函数逼近中的应用
7 V4 J8 u5 x4 T/ k8 }, Z( n; _% L9.4本章小结- o6 ~4 h* z. Z `: ?
4 Y+ A- J- {! K0 _5 a
第10章遗传算法在图像处理中的应用
' p; e+ q- |% M b' j+ V/ S% \' F10.1图像分割的基础知识& C* |9 ~9 a1 _$ M2 m4 x d! N
10.1.1图像分割的概念# }+ ?+ ^* p* j$ v
10.1.2图像分割的理论6 J) U9 }) Q' n G6 e6 w R
10.1.3灰度门限法简介5 q- j; y! L5 g" X5 z
10.1.4基于最大类间方差图像分割原理
- |. B9 J, v5 Z- @0 E( G10.2遗传算法实现图像分割5 t9 v, M/ x/ N5 q
10.2.1利用遗传算法实现图像分割的原理
* @# ]' ^/ J& x4 t7 q& o# a3 V1 W10.2.2算法的实现! ^. b0 `5 D0 S2 {2 C. R
10.3遗传算法在图像处理中的应用
4 S- O* j* @" \# e10.3.1基于遗传算法的道路图像阈值分割5 O+ R2 u7 m8 { S- u
10.3.2基于遗传神经网络的图像分割+ K; e; d [* L, j0 G) X9 }/ ^% G/ Y, y
10.3.3应用遗传算法和KSW熵法实现灰度图像阈值分割
0 W% x/ O c- A6 A; q9 r10.4本章小结8 d8 `. t) q* i% Z7 W6 _$ [# L
; z& L, @, `* K( H2 I/ w, T+ U7 H
第11章神经网络在参数估计中的应用
& g& {1 E! P2 ?! P4 P( I; F11.1参数估计的基本知识
! a/ R' y/ s- U11.1.1参数估计的概念% B0 y; r/ @* x+ {
11.1.2点估计与区间估计
0 i) R9 e2 Q; O% [11.1.3样本容量, f& o% Y. Z- C% U+ f$ r
11.2几种通用神经网络MATLAB代码( ^1 X7 u5 C* q8 g- ^7 i
11.3神经网络在参数估计中的应用! m B2 U5 l$ d( H n
11.3.1神经网络在人脸识别中的应用
+ O, i, Q. |! { z# E2 |11.3.2灰色神经网络在数据预测中的应用, R4 I* M% ^3 O! a
11.3.3BP神经网络在数据预测中的应用
( t4 W( d/ E+ p; A11.3.4概率神经网络在分类预测中的应用
D% J+ l- w& J11.4本章小结
5 U+ R8 O" H0 U5 l. s! a
: y. d v0 @. w4 J ]+ p, ?第12章基于智能算法的PID控制器设计/ F, g$ Q# O) O m$ B" r( _
12.1PID控制器的理论基础1 t7 x% w2 j4 @* z. _4 _% w) B
12.2智能算法在PID控制器设计中的应用; ]) T. Y9 X) z5 w& S! a
12.2.1神经网络在PID控制器设计中的应用5 `6 n! H% C9 s. M1 e! [
12.2.2模糊控制在PID控制器设计中的应用# j( I' |2 G5 S/ b; R: }% p
12.2.3遗传算法在PID控制器设计中的应用
5 c# m. \9 o2 }* Y( |; q+ _12.3本章小结
& u$ c8 a" W$ p; r7 `* R' `0 i4 R
. x4 B% x1 b/ i- J+ ^4 R) X第13章智能算法综合应用
8 B* X4 Z% c0 a0 d7 r# l- b13.1模糊神经网络控制在MATLAB中的应用" Z6 q" N$ G" Q }' `8 c! d
13.2基于遗传算法的MP算法的应用
' p. w+ }& j. ~& F4 h; J n13.3本章小结
- ]2 `# {* p& K }0 h- e; [/ a6 Y6 P; _+ V% f7 Z# x
参考文献4 x+ C" g* F8 I1 ^( w7 \8 {
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. U, E- M; Z. k, r1 x1 R
9 ]7 G1 r) B W% f2 X( ~
* a: I5 ]" r8 |; b4 s |
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发表于 2018-5-15 00:08:00
