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计算智能是基于模型（计算模型、数学模型），以分布式并行计算为特征，模拟人类智能解决问题的理论和方法。 《西安交通大学数学研究生教学系列：计算智能中的仿生学：理论与算法》系统阐述了计算智能的基本内容、基本理论和基本方法

总结

《西安交通大学数学研究生教学系列：计算智能中的仿生学：理论与算法》分为三个部分（章节）。第二章从模拟智能生成过程的角度阐述模拟进化计算理论；第2章从模拟智能结构的角度描述了人工神经网络的理论；第三章从模拟智能行为的角度描述了模糊逻辑和模糊推理。本书强调基础知识（尤其是数学基础），强调背景（尤其是生物和工程背景），并侧重于研究和开发。 《西安交通大学数学研究生教学系列：计算智能中的仿生学：理论与算法》可作为应用数学、计算数学、运筹学与控制、信息科学、计算机科学、系统科学等方面的研究生教材。供专门从事计算智能研究和应用的教师和研究人员参考。

第一章的内容

Wood章节从智能生成过程的角度描述了模拟生物智能的计算理论和方法-

模拟进化计算 (SEC)。 $1.1 概述了 SEC 的基本原理、生物学基础、算法框架、本质优势和适用领域： $1.2 介绍了 SEC 的基本要素，定义了遗传编码、马蝇的适应性、选择算子、交叉算子、变异算子等基本模拟进化操作； S1.3更详细地描述了SEC最具代表性的执行策略：遗传算法（GA），介绍了包括并行、混合、自适应、共享、适应度值变换、效率加速等多种潜在执行技术； §1.4 描述了 GA 的搜索机制； 51.5介绍了GA的收敛理论，最后$1.5简要介绍了SEC的发展历程并指出了SEC当前研究的热点问题

目录

章节仿生过程算法：模拟进化计算

1.1 模拟进化计算技术

1.1.1 什么是模拟进化计算技术？

1.1.2 模拟进化计算的生物学基础

1.1.3 模拟进化计算的通用框架

1.1.4 典型示例：遗传算法。进化策略和进化计划

1.1.5 模拟进化计算的本质优势和应用领域

1.2 模拟进化算法的基本要素和数学描述

1.2.1 模拟进化算法的形式化描述

1.2.2 编码格式(e)

1.2.3 适应度指标（J）

1.2.4 选择运算符（S）

1.2.5 复制算子（E）

1.2.6 进化参数()

1.3 模拟进化计算的典型执行技巧

1.3.1 突出记录和“父子混合”选择策略

1.3.2 健身价值共享策略

1.3.3 并行实施策略

1.3.4 混合策略

1.3.5 自适应策略

1.4 遗传算法的搜索机制

1.4.1 人口增长方程

1.4.2 交叉算子的搜索能力和可达性

1.4.3 变异算子的搜索能力和可达域

1.4.4 选择算子的搜索能力和速度

1.4.5 遗传算法的搜索机制

1.5 遗传算法的收敛理论

1.5.1 种群序列收敛性的定义和性质

1.5.2 遗传算法的马尔可夫链分析

1.5.3 遗传算法的公理分析

1.5.4 遗传算法的鞅分析

1.6 评论与展望

1.6.1 理论基础研究

1.6.2 关于算法设计

1.6.3 模拟进化计算的应用

第二章仿生结构算法：人工神经网络

2.1 简介

2.1.1 生物神经元和生物神经网络

2.1.2 人工神经元和神经网络

2.1.3 学习过程

2.1.4 总结

2.2 感知器和单层前向网络

2.2.1 分类问题

2.2.2 感知器

2.2.3 单层前向网和小方块技术

2.2.4 单层前向网络的局限性

2.2.5 总结

2.3 多层感知器

2.3.1 前向网络映射

2.3.2 阈值神经元

2.3.3 Sigmoid 神经元

2.3.4 多层网络的逼近能力

2.3.5 权重空间的对称性

2.3.6 科尔莫戈诺夫定理

2.3.7 误差反向传播

2.3.8 神经网络的学习算法

2.4 径向基函数

2.4.1 插值

2.4.2 径向基函数网络

2.4.3 网络训练

2.4.4 正则化理论

2.4.5 噪声插值理论

2.4.6 链接到核回归

2.4.7 基函数的优化

2.4.8 有导师培训

2.5 自组织特征图

2.5.1 大脑皮层的结构

2.5.2 两种基本特征映射模型

2.5.3 横向连接

2.5.4 自组织特征映射算法

2.5.5 矢量量化方法和聚类方法

2.5.6 拓扑保持度量

2.5.7 设计一种新的自组织特征映射算法

2.6 循环神经元网络

2.6.1 逐次逼近

2.6.2 离散 Hopfield 网

2.6.3 连续 Hopfield 网

2.6.4 其他回归网络

2.7 评论与展望

2.7.1 神经网络模型是对传统模型的推广

2.7.2 目标函数设计与学习算法

2.7.3 神经网络的进一步发展

第 3 章仿生行为算法：模糊逻辑和模糊推理

3.1 模糊逻辑的生物学基础

3.1.1 人脑具有模糊思维功能

3.1.2 模糊思维的神经元机制

3.1.3 模糊思维的神经回路机制

3.1.4 模糊思维的脑生理机制

3.2 模糊集及其运算

3.2.1 模糊集合及其表示

3.2.2 模糊集的运算

3.2.3 接近。接近原理与模式识别

3.2.4 郭，? ?

3.2.5 普通映射的模糊扩展

3.2.6 隶属函数的确定

3.3 模糊关系和模糊矩阵

3.3.1 正常关系

3.3.2 模糊关系

3.3.3 模糊矩阵

3.3.4 模糊等价和模糊分类

3.3.5 模糊相似关系和模糊分类

3.3.6 模糊相似矩阵的确定

3.4 模糊推理的各种模型

3.4.1 简单模糊推理模型

3.4.2 多维模糊推理模型

3.4.3 多重模糊推理模型

3.4.4 多维模糊推理模型

3.4.5 多维多输出模糊推理模型

3.5 CRI方案下的模糊推理算法

3.5.1 简单模糊推理模型的 Mamdani 算法

3.5.2 多维模糊推理模型的Mamdani算法

3.5.3 多模糊推理模型的 Mamdani 算法

3.5.4 多维模糊推理模型的Mamdani算法

3.5.5 CRI方案下模糊推理的其他算法

3.5.6 模糊推理算法的MP再现分析

3.6 3I方案下的模糊推理算法

3.6.1 模糊推理的FMP3I方案

3.6.2 用于模糊推理的 Zadeh 型 FMP3I 算法

3.6.3 用于模糊推理的o型FMP3I算法

3.6.4 模糊推理的FMP-3I方案和o型FMP-3I算法

3.6.5 FMT3I方案和模糊推理的o型FMT3I算法

3.6.6 模糊推理FMT-3I方案和O型FMT-3I算法

3.7 应用示例：模糊逻辑控制

3.7.1 模糊控制器的设计

3.7.2 目标跟踪系统的模糊控制

3.7.3 还原炉氢气流量的模糊控制

3.7.4 模糊逻辑的硬件实现

3.8 评论和预期参考文献