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* ]+ U9 ?& y: i& Z: n0 E' v# t第一部分专 题 介 绍" Q8 e& Z8 g% ~9 s. C X
第1章人工智能概述4 M& l! q" \8 E3 L, D4 i
1.1人工智能的基本概念
0 w% u/ P% b# ~8 q' `1.1.1智能的概念$ i+ z3 _( }2 k% i) D
1．1．2人工智能的概念3 p" h; U+ o4 ^$ l7 z
1．1．3人工智能的研究目标
7 J1 w `+ h2 L$ T- H1．1．4人工智能的研究方法+ n1 T { k! V, b1 B J
1．2人工智能的特征2 S9 l: v/ M' _+ f: Z- O
1．3人工智能的应用" e' D9 H3 d* Q( o, I
1．3．1机器思维$ a m' r6 o2 _/ Y
1．3．2机器感知
/ ~9 t1 w1 H+ V& e' o! J* v: y0 N5 ~1．3．3机器行为; j8 x4 p3 i$ C- B( c) J
1．3．4机器学习
7 j- R% z" i: y% \% O+ |2 l2 d" x9 ^1．3．5机器计算3 \9 P/ L2 p3 p' b2 l
1．3．6分布式人工智能
; y+ _+ y! d; g/ p3 G* N1．3．7机器系统5 d/ a* H; P/ q7 p* w
1．3．8典型应用
+ L- E6 a2 k8 i7 Q. t1．4本章小结
6 A7 }, d0 a' Y3 U6 b; J- S" [' x5 X
1 ?6 }1 Y% X8 C) g" x第2章神经网络算法及其MATLAB实现
+ N: h! [3 |! I8 c' g. g# @9 p2．1神经网络基础
% U) Y+ l O: W# ] ?2．1．1人工神经网络的发展6 v E }9 { Q' g
2．1．2人工神经网络研究内容
2 n! s% O$ ^4 ^2．1．3人工神经网络研究方向. `, w" U! p; ^$ k- D, o- |) Y& X
2．1．4人工神经网络发展趋势1 l7 p4 ~3 M' U( m1 K, l' `. H
2．2神经网络的结构及学习
8 u1 ~/ h. R6 Y/ c' Y+ y2．2．1神经网络结构6 a- B$ `4 Y$ [' D1 ?: a
2．2．2神经网络学习& T. @1 a0 r4 ?- [- d! @& W) `
2．2．3MATLAB在神经网络中的应用5 G; F6 z0 w5 n0 e: F
2．3MATLAB神经网络工具箱
6 G8 `( u+ D* y7 }! Q2 R B: x5 k h2．3．1神经网络工具箱函数0 K0 A! g \! T1 P
2．3．2神经网络工具箱的图形用户界面
/ s# T0 a( U' l9 Z9 w. ]2．3．3神经网络的MATLAB实现1 Z: e- K1 O! U' I
2．4Simulink神经网络控制工具箱" J* d' B) s- G0 }6 w: t6 M
2．4．1神经网络模型预测控制$ e4 [% R9 X O2 ~# j
2．4．2反馈线性化控制5 d9 i4 w6 G1 ]
2．4．3模型参考控制. Y' \; N o q0 Z C: i
2．5本章小结5 n' A! A6 h3 B' Z1 A
$ o o6 S6 r0 x# Z# S第3章粒子群算法及其MATLAB实现9 z2 X) \ b/ s% ^: B' H- o
3．1粒子群算法基础% x' g6 q3 R7 d2 [; L
3．1．1粒子群算法的发展
9 h$ _( n8 ~, P# h X3 D% z3．1．2粒子群算法研究内容
. ^, E5 o1 n1 b: k8 P0 w5 _3．1．3粒子群算法的特点$ Z5 n1 G" Q+ {9 z
3．1．4粒子群算法的应用
) g! I3 U2 g! l* m$ z2 d8 k3．2基本粒子群算法6 Z5 _ |6 R. U: F5 w
3．2．1基本原理
2 ~% q! O% N# L& k4 l# h0 j& m: N3．2．2算法构成要素) _5 i# |' [5 D4 b4 `
3．2．3算法参数设置
8 L) B0 M( T8 M! T3．2．4算法的基本流程2 b8 G, r& o! m
3．2．5算法的MATLAB实现
8 x. t+ f/ P8 q) f2 |3．3MATLAB粒子群工具箱, t; p+ V+ w# @
3．4权重改进的粒子群算法/ p: y* m G+ p5 u3 [: u8 l8 Z3 W
3．4．1自适应权重法
/ [7 y1 r! K0 ^9 r+ L0 J, F3．4．2随机权重法3 @& o' Y/ {+ ^6 F; s
3．4．3线性递减权重法9 x, w& g# \6 T$ v% M, v) y" e& K
3．5混合粒子群算法
+ t" X! x/ }" M# H! x3．5．1基于杂交的算法
$ J4 ?7 i, ]! c' C1 B0 Z3 W3．5．2基于自然选择的算法
! z1 v% H. e7 C7 e1 M. _4 K3．5．3基于免疫的粒子群算法0 M* `. K+ ~3 M, h
3．5．4基于模拟退火的算法% \; X1 F( X* a% O W
3．6本章小结
6 h' m( n( v- s
& v* c: m' s. }第4章遗传算法及其MATLAB实现% D0 f+ [+ v7 n) h4 Y6 b* o4 J. K- x
4．1遗传算法的基本概念
( t; h" |! x9 ]9 m, Z6 ?8 g& V4．1．1算法的基本运算) k0 f# J3 f5 ]7 W# g1 p
4．1．2遗传算法的特点
- P! b5 m# I) x4．1．3遗传算法中的术语
/ l8 }3 N5 }/ v v/ o! y8 D4．1．4遗传算法的发展现状
, l( p# R" |1 } Y' l6 ~* I$ P4．1．5遗传算法的应用领域
* x; Z5 |, [& w4．2遗传算法的原理
, E' o, [" I5 {( s! ~$ K3 b" O4．2．1算法运算过程
2 J. U+ D/ V F( {# W8 Z4．2．2算法编码! ?- U. L0 T7 D, P6 ]5 F
4．2．3适应度及初始群体选取2 X* @4 w+ I$ \( C3 D, U
4．3遗传算法程序设计及其MATLAB工具箱
. E( m- R2 @$ Y' z6 D* y4．3．1程序设计* S5 m* @3 m! T( y/ [$ G
4．3．2算法参数设计原则9 d) a3 n' d& R. R0 l" ^9 T/ X7 Y
4．3．3适应度函数的调整
9 j7 A7 {* G1 d4．3．4算法MATLAB工具箱及其应用9 q. I9 }7 k4 P1 T/ k
4．3．5遗传算法的GUI实现
& D. a. P9 N4 Z4 c8 F7 t4．4遗传算法的典型应用% a; X$ f o; j5 `
4．4．1利用遗传算法求解函数极值& k( V) M# w2 }" c+ s5 ^: N
4．4．2遗传算法在TSP中的应用
3 \' _/ y- v+ f2 u) |% d8 v4 h4 r; A4．4．3遗传算法的求解优化
% _1 x/ a6 F0 E4．5本章小结
% T% w6 @+ N2 M; r
3 M; N, `8 d3 X' c; c第5章模糊逻辑控制及其MATLAB实现2 ^9 f# g5 @2 u v2 R2 [5 j
5．1模糊逻辑控制基础4 |$ \3 Q# l; v1 E
5．1．1模糊逻辑控制的基本概念% |7 z+ S" G* Y+ c" P
5．1．2模糊逻辑控制原理
! ]- ^; g- ?; e: h" @3 `) ~5．1．3模糊逻辑控制器设计的内容& S0 ~& p* x/ n5 i: t
5．1．4模糊逻辑控制规则设计1 o: |2 Y5 B/ y1 V' i9 U# a7 u
5．1．5模糊逻辑控制系统的应用领域% \8 g5 g* W, O4 X
5．2模糊逻辑控制工具箱
! m1 ^8 g6 d2 \* X1 Q5．2．1模糊逻辑控制工具箱的功能特点
/ V! x3 i$ {4 m5．2．2模糊系统的基本类型
/ t$ s' l$ N4 G2 ]3 A. M' ]9 j5．2．3模糊逻辑控制系统的构成
& W' y% G3 K3 x: g5．2．4模糊推理系统的建立、修改与存储管理* E* l( e6 t' N
5．2．5模糊语言变量及其语言值
9 M! C' m8 h. G0 T+ M. D7 e7 m5．2．6模糊语言变量的隶属度函数
& W. F/ C. g: U" B5．2．7模糊规则的建立与修改
4 l! x$ h8 O4 [3 P* y8 Q5．2．8模糊推理计算与去模糊化
; B$ L! J. n" ]5．3模糊逻辑控制工具箱的图形界面工具
9 `3 k9 v* j1 X% M7 c; U1 o$ o5．3．1FIS编辑器
; }) I3 j6 y5 Z7 u k5．3．2隶属度函数编辑器3 X% A) e5 B" x) V2 V. p
5．3．3模糊规则编辑器
- f- l! O" o3 b5 n' O- _+ v2 M5．3．4模糊规则浏览器
& o3 f8 r; ?- M) c q5．3．5模糊推理输入输出曲面视图
2 f) v% g/ V' B0 l5．4模糊逻辑控制的经典应用. W' B) {6 O( I L1 C- ?
5．4．1基于Simulink的模糊逻辑控制应用
& y3 R, H3 J/ D7 B4 C5 `5．4．2基于模糊逻辑控制的路径规划应用
+ P* R7 q, I! [5 |5．5本章小结
% j( j: s C' r; p
9 ~" e/ S0 |6 n& ^8 e% |( X第6章免疫算法及其MATLAB实现
! |! v R' }) t! ~% }% h6.1免疫算法的基本概念( o- n4 ]1 R6 E, W
6.1.1生物免疫系统. P2 z& E* z! x
6.1.2免疫算法基本原理: |) k3 e: ~0 [2 T3 `
6.1.3免疫算法步骤和流程( m$ D. o9 k. Q9 [4 D2 F4 j
6.1.4免疫系统模型和免疫算法
' d8 j. g6 T8 w6.1.5免疫算法特点 ^' y' k4 ~# c8 ^; _
6.1.6免疫算法的发展趋势
2 I: w" l* U! C7 {% g/ F6.2免疫遗传算法
* w* a, Y% r' n6.2.1免疫遗传算法步骤和流程 _6 m1 w6 o9 v- ?8 {- [
6.2.2基于MATLAB实现免疫遗传算法
5 a. Z' E/ e7 U) r6.3免疫算法的MATLAB应用( S: d6 z" D) Y& v
6.3.1免疫算法在克隆选择中的应用' k5 D/ w- W# ~
6.3.2免疫算法在最短路径规划问题中的应用( p# I3 }; F3 P9 g5 ^- a% a
6.3.3免疫算法在TSP中的应用
5 i o, T2 k+ b4 i" ?9 i6.3.4免疫算法在故障检测中的应用, F" U* q1 I4 `. _2 s
6.4本章小结7 C8 |. ?- I5 U) D+ E+ y
0 g% B8 j; R) _8 m; L7 K2 I5 x
第7章蚁群算法及其MATLAB实现
1 ~2 Y1 b( H7 W; C7.1蚁群算法概述
3 w# Q6 \0 f7 g6 A. u! Z1 R7.1.1蚁群算法起源
# b5 s9 T) Z% u8 S% X, w6 f/ ?7.1.2蚁群算法的基本原理
/ o2 {, ]$ y8 ?; j, V+ h3 o3 [! T7.1.3自适应蚁群算法的介绍7 S5 b' Q+ x0 U; T+ l: B2 e, _
7.1.4蚁群算法实现的重要规则
- r1 _( C7 C' {9 m9 v% O- k1 z7.1.5蚁群算法的特点
0 V5 R2 c7 {+ X4 w4 M, e7.1.6蚁群优化算法的应用4 U" `: Z& L6 i8 p8 k0 c
7.2蚁群算法的MATLAB实现) o4 j( @( s: Z- \* L( E+ _9 ]
7.3蚁群算法在MATLAB中的应用
. U6 a' P1 M% e y% G7.3.1蚁群算法在路径规划中的应用
6 l. \5 `# q$ d) K8 V* ?7.3.2蚁群算法在解决TSP中的应用
" g: J- B5 q( I* C/ t6 G( [& z7 X# r7.4本章小结5 X v! X+ G% v8 E* ~; R
3 ~' M# ^% Z- V9 J
第8章小波分析算法及其MATLAB实现
- `+ h0 a: ?: u8 l4 w: {) a8.1傅里叶变换到小波分析0 A- K. h+ W/ A$ [" L n3 q
8.1.1傅里叶变换4 A2 y* V$ Z3 r, t$ }! v
8.1.2小波分析* Q+ m8 F2 ~" B, _. ?! f" S2 G& y
8.2Mallat算法2 F8 i+ f' P( d( O. d
8.2.1Mallat算法原理1 z& p8 n* X! C) c5 i( e$ K. I
8.2.2常用小波函数介绍6 X5 _0 R' Z+ f: S8 M
8.2.3Mallat算法示例' \1 }, P, ?% v7 V* A4 @
8.3小波GUI简介; G9 K9 ?, f6 w' m2 R) Q: j3 y
8.4小波分析用例
! l* r. y0 F, P2 r8.4.1信号压缩
/ S; P: J% U# n7 T H8 P9 A6 p( y8.4.2信号去噪
j9 b v$ ?( }) _' [8.4.3分离信号的不同成分
' z/ |' J' p0 i8.5小波变换在图像处理中的应用. P/ _$ j6 q) d* k D7 L ~2 m
8.5.1小波变换用于图像压缩
% L, x, N" u, r2 G8.5.2小波在图像边缘检测的应用. r* o Z3 P* F d/ \- X
8.5.3小波变换在图像增强方面的应用
% Y& O2 Q; ]3 u# `; P& X' D8.6本章小结1 S! d6 c# Y: @. @
第二部分综合实例应用; V1 i: \( |, [" a; R
第9章模糊神经网络在工程中的应用- ?0 I3 t3 n4 W ]' p* L. {
9.1模糊神经网络
+ E" C/ y* T% C! C7 A p9.1.1模糊神经网络概述- ?- d$ |8 E5 P/ ?) t( J8 H; V
9.1.2模糊系统与神经网络的区别与联系
/ a9 j) n9 ]4 Y4 n9.1.3典型模糊神经网络结构
) R6 L( z4 |% O9.1.4自适应模糊神经推理系统
6 [1 z6 ]1 F! h* i' W. ^9.2模糊神经网络建模方法: v/ v9 l8 A8 V
9.3模糊神经网络在工程中的应用, O; t1 w- m" a. `# N/ v
9.3.1模糊神经网络在解耦控制中的应用
7 ?. n+ X& k# ~+ J- A" {: d+ o; {5 T9.3.2模糊神经网络在函数逼近中的应用
2 G% l! [2 i( ~4 n# n9.4本章小结/ b m. G- N. b5 n" D$ {. E
C% h8 Y7 ^; \& V第10章遗传算法在图像处理中的应用
0 L2 @* n, V% `1 f10.1图像分割的基础知识& [9 U! E3 E; N9 a) m6 |0 N [
10.1.1图像分割的概念4 K5 C) l Z8 r9 T# e7 v% |
10.1.2图像分割的理论
; f1 y8 F) t5 ?# A10.1.3灰度门限法简介( a$ K2 i/ ]$ R! A& N
10.1.4基于最大类间方差图像分割原理2 ]- Z& E% Q6 s1 v6 `
10.2遗传算法实现图像分割
' Q9 r2 ?! x8 ~& p0 E9 H) k! P10.2.1利用遗传算法实现图像分割的原理
; d) z$ K) s, c+ m10.2.2算法的实现3 V& U/ V0 i4 i- S: r( B
10.3遗传算法在图像处理中的应用: M' M2 U* n) p( E9 H% Y
10.3.1基于遗传算法的道路图像阈值分割
3 ^: Q6 S% Z$ {; e10.3.2基于遗传神经网络的图像分割
" j/ _8 H1 K: @10.3.3应用遗传算法和KSW熵法实现灰度图像阈值分割2 Z+ x1 j. b4 U
10.4本章小结# x, `# X5 j4 `- [- f+ |% p
6 N( t) T' o6 l; C第11章神经网络在参数估计中的应用
) a% C8 s8 _$ ~11.1参数估计的基本知识+ Q# m4 x X v2 Z
11.1.1参数估计的概念8 U, E0 F6 c% E6 W- K
11.1.2点估计与区间估计
, m& D3 @0 o% Y1 n11.1.3样本容量
8 I/ l- Q+ K' A& @2 e A5 X7 r' Q9 Z* l11.2几种通用神经网络MATLAB代码3 N% K9 J$ C: S5 A' P
11.3神经网络在参数估计中的应用
0 Z: Q* U9 K# j/ `11.3.1神经网络在人脸识别中的应用
( I$ x! Q. e1 r- t: [; m! C- _, z11.3.2灰色神经网络在数据预测中的应用
9 a) H8 r& F4 \% U/ ? J" c11.3.3BP神经网络在数据预测中的应用5 u5 C0 c. b1 Q$ R: q# N
11.3.4概率神经网络在分类预测中的应用' `( N1 n3 K/ i. ]/ |
11.4本章小结
. |; P; |: e# m: _- W! f' C' T; _2 E4 N
第12章基于智能算法的PID控制器设计' M' ?' h2 S& ~8 i- \0 d
12.1PID控制器的理论基础8 H$ t5 m' n4 \& r5 @
12.2智能算法在PID控制器设计中的应用, H; f" P: K$ h& ?2 z
12.2.1神经网络在PID控制器设计中的应用- ~1 Z( E- e3 W+ z# j
12.2.2模糊控制在PID控制器设计中的应用& T: i# ]" |; k- |+ O" i6 k
12.2.3遗传算法在PID控制器设计中的应用
+ q; ?( h5 m$ g" g12.3本章小结
; ~4 O3 f. z6 q% s' G: p' Q- z) X* a: N1 G
第13章智能算法综合应用' u0 {2 W! |& l! {' C
13.1模糊神经网络控制在MATLAB中的应用; |9 Q3 l: L- l2 y, d! h, P" p, q
13.2基于遗传算法的MP算法的应用
7 O/ T9 n G' L9 P. {9 l: U+ W13.3本章小结
4 i7 S: m, m1 o U* c
! X$ ~4 q: H x# f2 |# O参考文献
% {7 M* x$ y5 R' a: R8 S5 F! m6 V4 e# m) U% Z! I9 K
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2 N2 R, Y, T8 Y# `; y' ^' g
# C3 b" V) e9 q) e+ R
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发表于 2018-5-15 00:08:00
