智能计算方法及其应用
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广东广州
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作者徐克虎,孔德鹏,黄大山,徐越
出版社国防工业出版社
ISBN9787118119206
出版时间2017-04
装帧平装
开本16开
定价129元
货号1201931699
上书时间2024-11-23
商品详情
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目录
1 绪论1.1 智能计算方法1.2 智能计算方法产生与发展1.3 智能计算方法分类篇 模糊计算2 模糊计算数学基础2.1 基本概念2.2 模糊集合2.3 模糊逻辑2.4 模糊关系3 模糊推理3.1 模糊语言3.2 模糊条件语句3.3 模糊推理3.4 应用实例13.5 应用实例24 模糊控制器4.1 模糊控制原理4.2 模糊控制器设计4.3 应用实例14.4 应用实例24.5 模糊控制的改进5 模糊计算的发展及其应用趋势第2篇 神经网络6 神经网络理论基础6.1 基本概念6.2 结构及其分类7 BP神经网络7.1 基本概念7.2 BP神经网络模型7.3 应用实例17.4 应用实例27.5 BP神经网络的改进8 RBF神经网络8.1 基本概念8.2 RBF神经网络模型8.3 应用实例18.4 应用实例28.5 RBF神经网络的改进9 深度神经网络9.1 基本概念9.2 深度神经网络模型9.3 应用实例19.4 应用实例29.5 深度神经网络的改进10 神经网络的发展及其应用趋势第3篇 进化算法11 进化算法理论基础11.1 基本概念11.2 进化算法分类12 遗传算法12.1 基本概念12.2 基本原理12.3 应用实例112.4 应用实例212.5 遗传算法的改进13 免疫算法13.1 基本概念13.2 基本原理13.3 应用实例113.4 应用实例213.5 免疫算法的改进14 差分进化算法14.1 基本概念14.2 基本原理14.3 应用实例114.4 应用实例214.5 差分进化算法的改进15 进化算法的发展及其应用趋势第4篇 群智能优化16 群智能优化理论基础16.1 基本概念16.2 群智能优化分类17 粒子群算法17.1 基本概念17.2 基本原理17.3 应用实例117.4 应用实例217.5 粒子群算法的改进18 蚁群算法18.1 基本概念18.2 基本原理18.3 应用实例118.4 应用实例218.5 蚁群算法的改进19 人工蜂群算法19.1 基本概念19.2 基本原理19.3 应用实例119.4 应用实例219.5 人工蜂群算法的改进20 群智能优化的发展及其应用趋势附录A：测试函数附录B：MATLAB基本功能、运算
内容摘要
本书阐述了智能计算方法的定义、产生与发展过程，并从模糊计算、神经网络、进化算法和群智能优化等4个方面系统地介绍了目前常用的智能计算方法，具体内容包括：模糊推理、模糊控制、BP神经网络、RBF神经网络、深度神经网络、遗传算法、免疫算法、差分进化算法、粒子群算法、蚁群算法和人工蜂群算法等。
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