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3 b4 H: W2 P! k. D第一部分专 题 介 绍
3 ?0 e' g; v# I: o6 | d# m8 N9 ^& T第1章人工智能概述7 R( ^4 I3 I" y% d
1.1人工智能的基本概念
, H N- ]& m$ [$ [0 }+ l1.1.1智能的概念$ M/ v8 D; _- z1 Q5 q, p
1．1．2人工智能的概念
3 a6 F4 d; Z$ L! z' H6 n1．1．3人工智能的研究目标
* E# J, O) W4 q9 Z6 N( T. z/ X5 e1．1．4人工智能的研究方法
- }" ?& U8 N! \+ y$ p0 Q1．2人工智能的特征
9 z8 y @3 A; P. V0 R! i1．3人工智能的应用' q: k# d+ a1 H, c9 W. |
1．3．1机器思维
! @9 R6 m: m& E, }! E* d1．3．2机器感知
5 n9 J* E, |$ h) `0 }2 ?1．3．3机器行为2 M1 I+ z# W7 y) ^4 C
1．3．4机器学习
! S3 q% @" }; k& f/ G1．3．5机器计算
. Z; d) Q8 o- {. H6 C8 p1．3．6分布式人工智能
" s+ c( T `5 f5 ]0 s( Q+ Z6 \1．3．7机器系统
% m+ h: e3 e4 c9 c; y1．3．8典型应用7 i/ S- d/ {! [0 r
1．4本章小结
, R- A9 A1 Y/ g3 m5 w
. V4 B5 R- L' y5 I第2章神经网络算法及其MATLAB实现
3 `1 Z |- B v$ b4 Y6 N2．1神经网络基础/ v* r# W3 w8 [1 P, C
2．1．1人工神经网络的发展
8 v' l) v! s5 m# f, M) F$ I/ d3 N2．1．2人工神经网络研究内容
; U i/ @" o3 {- M( d9 I/ B9 F6 N2．1．3人工神经网络研究方向: _2 m. a1 O/ d8 H
2．1．4人工神经网络发展趋势5 S: J" e( z1 _0 m' p$ }; D
2．2神经网络的结构及学习
& q" z6 a8 o }3 A' D1 e2．2．1神经网络结构8 I: {+ x0 E+ i! q( G2 g- N
2．2．2神经网络学习$ y1 k. V; ~# k" l9 u9 q
2．2．3MATLAB在神经网络中的应用
+ F7 c5 G i* L" B9 E2．3MATLAB神经网络工具箱
4 Q9 U( B& ~! V: L1 j2 J2．3．1神经网络工具箱函数
4 W# j5 e/ a6 N' I2．3．2神经网络工具箱的图形用户界面
2 u0 p2 J: Z" K; ^5 L1 \2．3．3神经网络的MATLAB实现* }3 C. o' t$ T% O
2．4Simulink神经网络控制工具箱
7 C- b: f3 Q! P2 c3 n' R2．4．1神经网络模型预测控制
[8 A) s6 y+ K2．4．2反馈线性化控制
* H, B1 M, ^: w! ?: y2．4．3模型参考控制4 P% ?. @7 t" B9 I; I
2．5本章小结
0 N. v5 T1 J3 p$ s( P- G5 e' j$ Y8 x3 o9 c+ j" o" A& ^% f
第3章粒子群算法及其MATLAB实现
. x, f' H; S) {: t- f9 R& ]3．1粒子群算法基础! Q1 ^# L' y ~
3．1．1粒子群算法的发展
% {) L* L3 v3 a1 z3．1．2粒子群算法研究内容! q, `: ^% U4 A. {3 b/ r. k. O
3．1．3粒子群算法的特点
7 {0 t( `. h( z9 E8 ~# o" }3．1．4粒子群算法的应用. |/ l9 l. b8 U
3．2基本粒子群算法" O5 Q! A( J3 I, @0 r! E
3．2．1基本原理$ s/ E/ y5 k" Q, u+ g5 Y& g
3．2．2算法构成要素( b! ?3 _1 M4 D6 K/ G
3．2．3算法参数设置
" z3 S& ? g. u8 E- Y! Z; J) w3．2．4算法的基本流程- `! z0 M& J) x
3．2．5算法的MATLAB实现
; M( F. L/ k: f3．3MATLAB粒子群工具箱
- A! R8 ], A4 f& i: D3．4权重改进的粒子群算法8 h" W- A/ T& f( B3 g; M' N
3．4．1自适应权重法6 V# \3 L& V5 O. k
3．4．2随机权重法
, E* Q4 l: n, A$ h: Y! h# ^4 P3．4．3线性递减权重法
$ b. D2 `; { s3．5混合粒子群算法7 d) W6 _+ ?9 a6 z
3．5．1基于杂交的算法
0 |; o8 C" Y" k6 {+ p3．5．2基于自然选择的算法" z [# L2 _& m) i% t% N1 i
3．5．3基于免疫的粒子群算法
4 @' }! R) _0 X3 D+ {# p# e$ f$ S9 x3．5．4基于模拟退火的算法
. @$ I- J: E2 D% ~1 X' B) [3．6本章小结" _8 t8 b- p! S! u6 Z {6 ]
" N' b! l2 w* [第4章遗传算法及其MATLAB实现4 _! ~$ O5 Y4 l! G- r4 _- G$ m
4．1遗传算法的基本概念! k6 K$ v' L- j: @
4．1．1算法的基本运算
2 \, v' { z& k4．1．2遗传算法的特点+ v# r. D) W0 w! i1 N+ a7 V% X) {/ n
4．1．3遗传算法中的术语
7 u- H1 V- l* q B4．1．4遗传算法的发展现状
; E: R& }) P$ Z8 d' o/ c4．1．5遗传算法的应用领域
8 w- C- w3 N$ N: {' J3 X8 X4．2遗传算法的原理1 T. [2 b) t+ c0 }7 E: _
4．2．1算法运算过程
( S( H. D2 H$ w. P i2 [7 P4．2．2算法编码7 V( j& ]/ ~& z
4．2．3适应度及初始群体选取
U. k" o0 G. ]! B% W4．3遗传算法程序设计及其MATLAB工具箱- V5 j: u# Q* F! \) H
4．3．1程序设计
- G2 T: o# ~. m/ j/ T2 n" f5 Z4．3．2算法参数设计原则; A8 n: M! M& {- c7 J" V! [% A
4．3．3适应度函数的调整
. H1 F1 U8 D4 b/ g+ h# y: I! A4．3．4算法MATLAB工具箱及其应用8 D* \! _* Z. }; E& t
4．3．5遗传算法的GUI实现+ Y2 k# Z6 n/ L; p
4．4遗传算法的典型应用
% l4 z7 r0 Q- X! u! k4．4．1利用遗传算法求解函数极值0 F7 O) f1 c- Z. P. g1 i
4．4．2遗传算法在TSP中的应用* S/ {' L- |1 b5 p5 h9 ^* Q
4．4．3遗传算法的求解优化: b" w" c$ L+ j) b7 h
4．5本章小结
4 {- c) Q9 @3 x, ?" a$ V7 u$ N" C7 K) Y% \2 I1 v
第5章模糊逻辑控制及其MATLAB实现
2 L( [2 g# ~! E) Y2 e7 }5．1模糊逻辑控制基础
; X: l+ _! i4 a6 L5．1．1模糊逻辑控制的基本概念( _ a" V* q* r3 R6 |9 R+ _
5．1．2模糊逻辑控制原理
, n% ^3 }6 n& { f5．1．3模糊逻辑控制器设计的内容
$ B9 p, l) X: J, W5 Y. ?- V( q5．1．4模糊逻辑控制规则设计
$ V7 l: m- u5 H1 B" @5．1．5模糊逻辑控制系统的应用领域7 e/ T0 {, ?/ r+ a
5．2模糊逻辑控制工具箱& X3 I! _- b4 f' m' V+ t5 I9 h
5．2．1模糊逻辑控制工具箱的功能特点
% _0 b9 @2 w4 X5．2．2模糊系统的基本类型
! ]; B/ p* x" K1 i+ M; ]5．2．3模糊逻辑控制系统的构成0 H# t! y- G+ L
5．2．4模糊推理系统的建立、修改与存储管理, w( S4 o5 O0 L
5．2．5模糊语言变量及其语言值
9 K' U- D# Q3 B2 H5．2．6模糊语言变量的隶属度函数
: K1 N* \& ^8 X5．2．7模糊规则的建立与修改
? z: v0 ?: s5．2．8模糊推理计算与去模糊化7 W8 A4 Y. p# z. a: F# ]
5．3模糊逻辑控制工具箱的图形界面工具4 G9 @, e9 d2 l1 Q/ ^
5．3．1FIS编辑器
" z* I1 B# }3 M5．3．2隶属度函数编辑器
# ^" j# h W$ q; g. o0 D5．3．3模糊规则编辑器 u8 P( L4 H. Z& a6 F$ i
5．3．4模糊规则浏览器4 I% I, G" H" U" F% V
5．3．5模糊推理输入输出曲面视图
/ b) f! q8 i- U% {) R+ T5 Y5．4模糊逻辑控制的经典应用
9 k0 m3 p( K# u( H' y0 S5．4．1基于Simulink的模糊逻辑控制应用
6 ~- ` E6 M; H2 |2 P. r5．4．2基于模糊逻辑控制的路径规划应用! z+ R1 B1 S6 S
5．5本章小结1 w! I0 A# D5 j6 R: j
: r1 W' F: j; c( h) U第6章免疫算法及其MATLAB实现0 h) k: R. M& m# k
6.1免疫算法的基本概念! s4 O& c2 R9 b' m/ b- y
6.1.1生物免疫系统) w: S; k0 {) a& J
6.1.2免疫算法基本原理
E% c8 Q$ K r! k6 E' q: X6.1.3免疫算法步骤和流程
% K+ O/ h) S4 c* l2 ?" T% F6.1.4免疫系统模型和免疫算法
; v" z/ D- P( O a4 G5 y* W6.1.5免疫算法特点% {% V* l& k2 B5 l
6.1.6免疫算法的发展趋势
1 @& u* N+ u' s; s6.2免疫遗传算法/ b& j2 w+ w) w
6.2.1免疫遗传算法步骤和流程
3 H2 X; Y" z' B* K6 O* O2 k6.2.2基于MATLAB实现免疫遗传算法
: K/ O$ T3 W; ^, |& W3 j6 j( W6.3免疫算法的MATLAB应用( @1 K/ ^: c D s% S3 ^- F n1 j/ ^
6.3.1免疫算法在克隆选择中的应用8 q' H2 W \) E- J) C3 }+ F' v% E( z
6.3.2免疫算法在最短路径规划问题中的应用! q4 F4 F. }: H; g) I5 f7 d9 C
6.3.3免疫算法在TSP中的应用
" d1 W9 [; C+ g' K( ~6.3.4免疫算法在故障检测中的应用1 j: ^7 E; x: {* S( Q I, D
6.4本章小结
; e# E& R5 E6 A5 s0 `! R' i1 m* L! ?; U5 e$ \& x% ]0 `4 y$ u7 g$ V
第7章蚁群算法及其MATLAB实现. k) t* n$ ?- j3 o) B# y
7.1蚁群算法概述
4 z$ x; h8 z0 \1 l7.1.1蚁群算法起源
. A) ]7 Q1 q& M( [. H% ?) q' d7.1.2蚁群算法的基本原理. \7 C! L- X+ _ p! W) u2 V
7.1.3自适应蚁群算法的介绍
/ @/ f S. Y: h% M$ |( q7.1.4蚁群算法实现的重要规则4 w* e" \! E1 y5 _2 s' |8 {* t
7.1.5蚁群算法的特点
K3 I% V" Z6 k: w7.1.6蚁群优化算法的应用! c, x# s1 P4 M* k# O, E1 d K
7.2蚁群算法的MATLAB实现
* Q, F! n& `8 s3 r" u9 y0 O5 c7.3蚁群算法在MATLAB中的应用) b% a/ A. f0 `
7.3.1蚁群算法在路径规划中的应用
9 c/ w* ]5 W! O' n0 Z! Y1 v: H7.3.2蚁群算法在解决TSP中的应用3 B4 l; c9 Q# z) g
7.4本章小结! }9 N+ Y$ Q% H+ o
0 S+ I3 o1 w' `) V, k
第8章小波分析算法及其MATLAB实现5 M$ X( ^6 G$ e8 O& n) P* x) u. H
8.1傅里叶变换到小波分析& P! m& i/ z* g3 ~! a1 u8 R
8.1.1傅里叶变换, ^ l. s; _' r. q6 ^. v
8.1.2小波分析
0 C: s. m3 W N( H i: a8.2Mallat算法 ~2 C# N1 x% m; E Z+ X% G6 G
8.2.1Mallat算法原理4 i) G* ]4 I' y1 Y3 Q
8.2.2常用小波函数介绍
& M8 @( F2 e, r o8.2.3Mallat算法示例
# n* ~4 g: i' S9 ?7 ?7 q1 _8.3小波GUI简介
. \. i; K0 A8 D! O4 M. B u# q8.4小波分析用例
. p5 [( x( w. I# V8.4.1信号压缩
( [% |& O+ L; Y& D8.4.2信号去噪
3 R' q3 ]! D* e% ]8.4.3分离信号的不同成分
- E5 Z: z% c5 s% C5 L6 E8.5小波变换在图像处理中的应用0 v4 y5 h4 S# g5 @. n* ?
8.5.1小波变换用于图像压缩" b3 ~0 A* _1 y5 ?
8.5.2小波在图像边缘检测的应用$ ~" q. M ~; a
8.5.3小波变换在图像增强方面的应用" o+ N* `2 E* ?
8.6本章小结
2 A3 Z( I$ S/ Q0 J; o$ w, C第二部分综合实例应用
: a6 G8 d2 D- U第9章模糊神经网络在工程中的应用
: m# p. p' k; `2 B" a9.1模糊神经网络
- f- _1 f- d/ ]2 S/ i9.1.1模糊神经网络概述4 ^. K2 p& i: L9 b
9.1.2模糊系统与神经网络的区别与联系1 e- G( G( Y' i2 r# G
9.1.3典型模糊神经网络结构
/ W) {) V# x3 U. c" K" m9.1.4自适应模糊神经推理系统0 P9 {% ~! R$ V
9.2模糊神经网络建模方法
8 s! d$ ^8 r( S& ?. c+ ?! {5 d; p$ M9.3模糊神经网络在工程中的应用
$ X2 f" U# ] x+ x. u) j5 ^9.3.1模糊神经网络在解耦控制中的应用
* ?8 k8 [: S# F. K# F8 J6 s9.3.2模糊神经网络在函数逼近中的应用
0 w4 A4 n) K+ ]9 B) c- Y9.4本章小结
% J! Y C2 a! A, @( i' ]
5 j5 f3 n$ M2 ?: e6 E第10章遗传算法在图像处理中的应用
3 u( ?$ h+ {+ t i& a" C) W10.1图像分割的基础知识- ?3 r+ O; _( U) O# v4 x
10.1.1图像分割的概念
2 o- E! L) s7 W. D" ?" n3 z# _( m10.1.2图像分割的理论
% y) }- m# Y5 |' ^7 j z10.1.3灰度门限法简介
. f! x4 e6 P# u0 s4 M10.1.4基于最大类间方差图像分割原理0 [" @' w0 G8 y' w* }& y
10.2遗传算法实现图像分割/ i- E( m3 Z& s+ d( z2 T4 y8 G
10.2.1利用遗传算法实现图像分割的原理+ a" {) F! h( n* j# A
10.2.2算法的实现6 R F" i: X/ B u: E4 I& t$ m( u
10.3遗传算法在图像处理中的应用
0 Y! p `- H3 t* p% l; y3 `$ k4 G% j8 k10.3.1基于遗传算法的道路图像阈值分割! U. T5 U( {' [' _
10.3.2基于遗传神经网络的图像分割0 x% l) t& ]9 E1 ~
10.3.3应用遗传算法和KSW熵法实现灰度图像阈值分割: ]- l) Z; M x6 g1 r2 f6 X
10.4本章小结6 K1 L3 G$ q6 J
0 d! s2 b \/ d$ u% }1 k' f) U" h第11章神经网络在参数估计中的应用
5 J9 l5 e. x5 w8 g) j2 q7 K+ M11.1参数估计的基本知识
" ^: ^1 T4 }# B4 B9 t# B' a( r11.1.1参数估计的概念
: v4 l: r" s& Y5 b# N- A11.1.2点估计与区间估计
. ] r- k' H, h- D- K9 c11.1.3样本容量
) U0 X3 |1 V0 c4 d( E11.2几种通用神经网络MATLAB代码
, X* p% W& w2 k11.3神经网络在参数估计中的应用' @* N0 n3 J- P% ^6 _2 d4 I
11.3.1神经网络在人脸识别中的应用
1 S _) U1 X' N11.3.2灰色神经网络在数据预测中的应用9 @7 ?; i. x* K+ J k9 D
11.3.3BP神经网络在数据预测中的应用7 H8 m% J# q8 N7 ]
11.3.4概率神经网络在分类预测中的应用+ O1 J, l0 `. i; c0 E% D% s0 m1 a9 u
11.4本章小结
0 x8 g5 o4 @6 K$ K
3 i- p8 _5 }& X第12章基于智能算法的PID控制器设计1 V3 s. |( I& e7 s
12.1PID控制器的理论基础# }: z, U3 }7 U
12.2智能算法在PID控制器设计中的应用
& l* B$ P, I3 v6 z2 M% E6 A# u12.2.1神经网络在PID控制器设计中的应用7 s0 {0 x4 ~5 g! P0 Q! `
12.2.2模糊控制在PID控制器设计中的应用$ p8 ?& n. o, _) J
12.2.3遗传算法在PID控制器设计中的应用
5 N) A- w9 l8 B: l9 x12.3本章小结
3 S7 c- M8 c9 P
8 o1 ], f. i0 a$ u Z7 Z. N6 }( A第13章智能算法综合应用2 o" o. c# v- a# L2 t0 |
13.1模糊神经网络控制在MATLAB中的应用
( h3 C+ o, \& T& G8 D- G6 s13.2基于遗传算法的MP算法的应用7 O( `; v y2 `+ T/ K6 X
13.3本章小结
+ O0 A2 p7 Z3 J0 [. P& p
9 ?5 T: Z9 z4 v" G1 F; v! L参考文献4 |8 m+ [8 ?3 |, U: u
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8 E, ^. ~2 }6 A
- c& Y: W V+ J" M- |, k8 c# A0 z5 j) x @8 T! w1 w; W a
3 Q% {1 R$ D G" E) s
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发表于 2018-5-15 00:08:00
