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内容简介

本书系统介绍目前常见且应用较为广泛的智能计算方法，主要内容包括各种智能计算方法的基本概念、原理、模型特征和典型应用实例，并提供了最新算例和对应的Python或MATLAB代码，便于读者加深理解与复现。全书共分为5章，第1章主要介绍智能计算技术的产生与发展历程，并总结当前智能计算的发展趋势；第2章系统详细地讲解进化计算中应用最为广泛和成熟的遗传算法；第3章围绕新兴的群智能计算方法，主要研究群智能计算方法中粒子群优化算法和蚁群算法的流程和应用；第4章聚焦神经计算，从反向传播神经网络出发，拓展到深度神经网络、卷积神经网络和循环神经网络的算法结构与模型研究；第5 章对智能计算中迅速发展的前沿交叉学科——机器学习进行详细介绍。本书的适用对象为自动化、人工智能、智能科学与技术、计算机科学等相关专业的高年级本科生与研究生，也可以作为计算机、人工智能及其相关专业从业人员的自学参考书。

作者简介

宋睿卓,北京科技大学自动化学院教授，博士生导师。主要研究方向为智能控制、自适应动态规划、博弈理论、基于数据控制、最优控制等。

第1章绪论 1.1 智能计算概述 1.2 进化计算 1.3 群智能计算 1.4 神经计算 1.5 机器学习第2章进化计算中的遗传算法 2.1 遗传算法概述 2.1.1 遗传算法 2.1.2 基本原理图 2.1.3 模式定理 2.1.4 积木块假设 2.1.5 研究进展 2.2 遗传算法的流程 2.2.1 科学定义 2.2.2 执行过程 2.2.3 基本本质 2.2.4 染色体编码 2.2.5 群体初始化 2.2.6 适应度值评价 2.2.7 选择算子 2.2.8 交叉算子 2.2.9 变异算子 2.2.10 流程图和伪代码 2.3 遗传算法的改进 2.3.1 算子选择 2.3.2 参数设置 2.3.3 混合遗传算法 2.3.4 并行遗传算法 2.4 遗传算法的编码规则 2.4.1 二进制编码法 2.4.2 浮点编码法 2.4.3 符号编码法 2.5 遗传算法的应用 2.6 遗传算法的相关应用与MATLAB算例 2.6.1 遗传算法实例1 2.6.2 遗传算法实例2 2.7 遗传算法总结第3章群智能计算 3.1 粒子群优化算法 3.1.1 粒子群优化算法简介 3.1.2 粒子群优化算法的基本流程 3.1.3 粒子群算法分类 3.1.4 粒子群优化算法的改进研究 3.1.5 粒子群优化算法的参数设置 3.1.6 粒子群优化算法与遗传算法的比较 3.1.7 粒子群优化算法的相关应用与MATLAB算例 3.2 蚁群算法 3.2.1 蚁群算法的基本原理 3.2.2 蚁群算法的算法流程

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