智能计算方法及其应用

智能计算方法目前已在逻辑推理、分类决策、全局优化等众多领域得到了广泛应用。本着讲清概念与原理、触及前沿发展、注重学以致用的原则，本书分模糊计算、神经计算、进化计算和群智能计算4个单元，系统地介绍了目前常用智能计算方法的概念、原理、模型及其典型应用实例。本书可作为控制科学与工程、计算机科学、信息科学等专业的研究生及高年级本科生的教材，以及从事智能计算、智能决策等相关研究的高校教师、科研人员和工程技术人员的参考用书。

第0章绪论1

0.1智能计算方法1

0.2智能计算方法产生与发展1

0.2.1模糊计算的产生与发展2

0.2.2神经计算的产生与发展3

0.2.3进化计算的产生与发展4

0.2.4群智能计算的产生与发展5

0.3智能计算方法分类6

习题07

第1篇模糊计算

第1章模糊计算数学基础12

1.1模糊集合12

1.1.1模糊集合定义12

1.1.2模糊集合的表示方式13

1.1.3隶属函数13

1.1.4模糊集合的基本运算16

1.1.5模糊集合与经典集合的联系17

1.2模糊关系19

1.2.1模糊关系19

1.2.2模糊关系的合成21

1.2.3模糊变换23

1.3模糊逻辑23

1.3.1模糊逻辑运算23

1.3.2模糊逻辑算子24

习题125

第2章模糊推理与模糊系统26

2.1模糊语言26

2.1.1模糊语言26

2.1.2模糊语言算子27

2.2模糊规则27

2.3模糊推理28

2.3.1Mamdani模糊推理法28

2.3.2Larsen模糊推理法33

2.3.3Zadeh模糊推理法36

2.3.4TakagiSugeno模糊推理法36

2.4模糊系统37

2.4.1模糊系统的组成结构38

2.4.2模糊系统的组成单元38

2.5模糊控制系统39

2.5.1模糊控制的基本原理40

2.5.2模糊控制器设计41

2.5.3模糊控制器设计实例43

习题250

第3章模糊聚类分析51

3.1模糊聚类分析的一般步骤51

3.2最佳分类阈值λ的确定59

3.3模糊聚类分析方法的应用实例60

习题367

第4章模糊计算的发展与展望68

第2篇神经计算

第5章人工神经网络基础73

5.1人工神经网络生物学基础73

5.2人工神经元基本结构与数学模型74

5.2.1人工神经元基本结构74

5.2.2人工神经元数学模型75

5.3人工神经网络基本结构、学习方式与基本特性76

5.3.1人工神经网络基本结构76

5.3.2人工神经网络基本学习方式78

5.3.3人工神经网络基本特性81

5.4人工神经网络设计82

习题584

第6章BP神经网络85

6.1BP神经网络基本概念85

6.2BP神经网络基本模型与学习算法85

6.2.1BP神经网络基本模型85

6.2.2BP神经网络学习算法86

6.2.3BP神经网络特点89

6.3BP神经网络的MATLAB实现90

6.4应用实例——利用BP神经网络进行预测94

6.4.1MATLAB程序实现95

6.4.2nntool神经网络工具箱的使用96

6.5应用实例——利用BP神经网络进行鸢尾花分类99

6.5.1iris数据集简介99

6.5.2基于BP神经网络的鸢尾花分类100

6.6BP神经网络算法的改进104

6.6.1附加动量法104

6.6.2自适应学习速率105

6.6.3动量-自适应学习速率调整算法105

6.6.4其他需要探索解决的问题105

习题6106

第7章径向基函数神经网络107

7.1RBF神经网络的基本概念107

7.2径向基函数神经网络模型107

7.3BPF神经网络设计110

7.3.1隐层单元个数的确定110

7.3.2基函数中心cp的确定111

7.3.3基函数宽度（扩展常数）的确定112

7.3.4权系数w的确定112

7.4RBF神经网络MATLAB实现112

7.5应用实例——利用RBF神经网络解决分类问题116

7.6应用实例——利用RBF神经网络的目标威胁评估119

7.6.1基于RBF神经网络的函数拟合120

7.6.2目标威胁评估121

7.7RBF神经网络的改进125

7.7.1RBF神经网络的不足125

7.7.2RBF神经网络改进算法125

习题7127

第8章卷积神经网络128

8.1卷积神经网络模型128

8.2卷积神经网络主要特征129

8.2.1局部感知130

8.2.2参数共享130

8.2.3多卷积核131

8.2.4池化132

8.3卷积神经网络的数学描述133

8.3.1卷积运算133

8.3.2激活运算134

8.3.3池化运算136

8.3.4全连接计算137

8.3.5Softmax回归137

8.3.6反向传播算法140 2100433B

书名 智能计算方法及其应用

书号 978-7-118-11920-6

作者 徐克虎等

出版时间 2019年7月

译者

版次 1版1次

开本 16

装帧 平装

出版基金

页数 328

字数 374

中图分类 TP387

丛书名

定价 129.00

《智能控制算法及其应用》主要介绍各种典型智能控制算法的基本内容、设计与实现方法及其在函数优化、电力系统中的应用。《智能控制算法及其应用》首先阐述智能、智能控制的基本概念，介绍智能控制与传统的经典控制理论、现代控制理论的联系和区别。然后从四种典型智能控制算法（专家系统、模糊控制、神经网络和进化计算）入手分别阐述它们的发展历史、基本内容、实现方法及其应用。最后介绍混沌模拟退火动态烟花优化算法，并将其用于优化离散时间微分平坦自抗扰控制律的参数，通过计算机仿真和基于智能优化算法试验平台开展试验以验证该算法的有效性；介绍递减步长果蝇优化算法，并将其应用于风电机组齿轮箱的故障诊断；介绍云粒子群布谷鸟融合算法，通过联合循环发电机组典型热工过程模型参数辨识实例验证该算法的有效性。

内容简介

《智能技术及其应用:邵世煌教授论文集》收录了邵世煌教授与其指导的研究生和博士后合作完成的典型研究成果和论文60余篇。本论文集以智能科学技术及其应用为主线，内容涉及模糊系统与控制、神经网络、遗传算法、DNA计算与软计算、混沌系统与控制、生物医学系统建模与分析、生物信息学、机器人系统与控制、模糊随机系统与分析、模糊离散事件系统、非线性系统与控制、电气系统与控制、计算机集成制造系统、网络信息处理与安全、数字化纺织服装技术等研究领域的理论、技术与应用方法。《智能技术及其应用:邵世煌教授论文集》理论密切结合实际，可供自动控制、计算机应用等相关学科的科研、教学与工程人员及研究生参考。

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