计算智能导论

出版时间:2010-6  出版社:清华大学  作者:英吉布雷切特  页数:471  译者:谭营  
Tag标签:无  

前言

人们从自然系统的研究中学到许多知识,并用这些知识发展新的算法和模型来求解复杂问题。本书在计算智能(CI)框架下,给出了这些技术范例(paradigm)的导论。书中将讨论人工神经网络、进化计算、群体智能、人工免疫系统和模糊系统。它们分别建模了以下自然系统:生物神经网络、进化、社会组织的群体行为、自然免疫系统和人类思维过程。为什么本书要讨论计算智能?需求来自于一门研究生课程,在该课程中学生们缺乏对人工智能和数学背景知识的深入了解。因此,对计算智能范例进行概述,同时提供一定深度的数学分析是有必要的。本书的内容虽然是导论性质的,但没有回避对相关技术细节的论述,并且还为有兴趣的读者提供了数学理论基础。本书的目的不是对所有的计算智能范例和算法进行全面介绍,而只是概述了流行的和常用的模型。对于这些模型,本书详细概述了它们的不同实现。因此,本书最适合于刚进入计算智能领域的初学者。本书也适合用做大学三年级学生的教材。除了论述计算智能范例以外,本书还对CI研究前沿的许多新发展进行了介绍,以飨感兴趣的读者。因此,本书的材料对于许多研究生和那些希望学习不同CI范例的研究人员,以及那些不了解CI技术魅力的研究人员(如,生物信息学家、生物化学家、机械化学工程师、经济学家、音乐家和医生)来说都是非常有用的。本书包括6个部分。第1部分简要介绍不同计算智能范例和历史回顾。第1I部分~第Ⅵ部分分别论述不同的计算智能范例,读者可以以任意顺序阅读它们。

内容概要

本书导论性地介绍了计算智能的5 个典型范例:人工神经网络、进化计算、计算群体智能、人工免疫系统和模糊系统。它们分别是对生物神经系统、生物进化过程、社会组织的群体行为、自然免疫系统和人类思维过程的成功建模。这些范例已经得到了广泛深入的研究,人们在取得了很大的成功之后,已将研究成果广泛地应用到了众多的实际应用领域。极大提高了人们发现问题,求解问题,尤其是求解复杂科学与工程问题的能力。通过阅读本书,读者可以全面地了解到目前计算智能研究的主要成果和最新进展,对相关专业的研究生、高年级本科生、高校教师、科研人员和工程技术人员都具有很好的参考价值,故我们决定将该书的英文版第2 版翻译成中文出版,希望本书中文版的出版能够推动计算智能在我国的普及和广泛深入的研究,促进我国智能科学的发展和进步。  全书分成6 个部分共23 章和1 个附录。

作者简介

作者:(南非)英吉布雷切特(Andries.P.Engelbrecht) 译者:谭营

书籍目录

第Ⅰ部分 引言 第1章 计算智能简介第Ⅱ部分 人工神经网络 第2章 人工神经元 第3章 监督学习神经网络 第4章 非监督学习神经网络 第5章 径向基函数网络 第6章 增强学习 第7章 监督学习的性能问题第Ⅲ部分 进化计算 第8章 进化计算导论 第9章 遗传算法 第10章 遗传编程 第11章 进化规划 第12章 进化策略 第13章 差分进化 第14章 文化算法 第15章 协同进化第Ⅳ部分 计算群体智能 第16章 粒子群优化 第17章 蚂蚁算法第Ⅴ部分 人工免疫系统 第18章 自然免疫系统 第19章 人工免疫模型第Ⅵ部分 模糊系统 第20章 模糊集 第21章 模糊逻辑和模糊推理 第22章 模糊控制器 第23章 粗糙集参考文献附录A 优化理论术语表

章节摘录

插图:

编辑推荐

《计算智能导论(第2版)》介绍了计算智能的主要方法,包括人工神经网络、进化计算、计算群体智能、人工免疫系统和模糊系统等。《计算智能导论(第2版)》基本覆盖了计算智能研究的重要成果,重点介绍了研究计算智能的各种方法的基本概念、基本模型、重要改进及其典型应用,同时还简要介绍了一些最新研究成果。《计算智能导论(第2版)》是关于当前计算智能领域内的一本很好导论性读物。《计算智能导论(第2版)》可作为高等院校智能科学、计算机、自动化、电子信息、通信、模式识别等专业研究生和高年级本科生的教材,也可作为相关专业科技人员的参考书。

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用户评论 (总计14条)

 
 

  •   最近想看看这些奇奇怪怪的算法,就买来看看了,不过觉得这个评价系统有点不好了,15天内评价,一次买了8本书,有些书要慢慢看,再说了,俺还要上班,只能抽时间看了,让我怎么给好的评价呢,书这种商品与其他商品不一样吧
  •   这是一本很好的教科书。翻译得也好。当然也有个别不当之处,例如,第3页第11行的“在19世纪中叶”应为“在20世纪中叶”,这可能是原作者笔误,但错误是较明显的,译者却没改正;105页和106页都译作“随机普遍采样”,而107页却译作“随机通用采样”,前后不一致。
  •   孩子喜欢,书不错,百看不厌
  •   适合入门着学习
  •   还没开始读,老师说很经典啊!
  •   导师推荐的书籍,正在学习中!
  •   很好,书不错,蛮块的。
  •   是一本很好的入门性读物,各方面介绍的都比较全。没有过度深入。
  •   希望不错,有时间再看
  •   纸质不怎么好,导致这么厚的书总是软软的,整体对折一点不费劲, 不影响阅读,就是感觉不怎么好

    再说下内容,我刚看了前几章,感觉中规中矩的,很像是一个教材,一点没有趣味性
  •   讲了很多,但是看不到重点
  •   计算智能的融合之作,并列出了很多参考书目!好好研读吧!
  •   我不是搞算法的,只是做优化设计和智能控制时有涉及到NN、GA、PSO和模糊逻辑,这四者都在这本书里面,我觉得很有用
  •   内容比较初泛,适合做了解,不适合用于学习
 

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