标题：计算智能导论
图书信息
出版社: 清华大学出版社; 第1版 (2010年6月1日)
外文书名: Computational Intelligence: An Introduction,2E
丛书名: 世界著名计算机教材精选
平装: 471页
正文语种: 简体中文
开本: 16
ISBN: 7302222053, 9787302222057
条形码: 9787302222057
尺寸: 25.8 x 18.4 x 2.2 cm
重量: 762 g
作者简介
作者：（南非）英吉布雷切特（Andries.P.Engelbrecht） 译者：谭营
内容简介
《计算智能导论(第2版)》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《计算智能导论(第2版)》，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《计算智能导论(第2版)》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。[1]
目录
第I部分 引言
第1章 计算智能简介
1.1 计算智能典型方法
1.1.1 人工神经网络
1.1.2 进化计算
1.1.3 群体智能
1.1.4 人工免疫系统
1.1.5 模糊系统
1.2 简短历史
1.3 习题
第Ⅱ部分 人工神经网络
第2章 人工神经元
2.1 计算网络输入信号
2.2 激活函数
2.3 人工神经元几何构型
2.4 人工神经元学习
2.4.1 增广向量
2.4.2 梯度下降学习规则
2.4.3 Widrow-Hoff学习规则
2.4.4 广义delta学习规则
2.4.5 误差修正学习规则
2.5 习题
第3章 监督学习神经网络
3.1 神经网络的类型
3.1.1 前馈神经网络
3.1.2 函数链神经网络
3.1.3 乘积单元神经网络
3.1.4 简单反馈神经网络
3.1.5 时延神经网络
3.1.6 级联神经网络
3.2 监督学习规则
3.2.1 监督学习问题
3.2.2 梯度下降优化
3.2.3 尺度化共轭梯度
3.2.4 LeapFrog优化
3.2.5 粒子群优化
3.3 隐层单元的功能
3.4 集成神经网络
3.5 习题
第4章 非监督学习神经网络
4.1 背景
4.2 Hebbian学习规则
4.3 主成分学习规则
4.4 学习向量量化-I
4.5 自组织特征映射
4.5.1 随机训练规则
4.5.2 批映射
4.5.3 可生长SOM
4.5.4 加快收敛速度
4.5.5 聚类和可视化
4.5.6 使用SOM
4.6 习题
第5章 径向基函数网络
5.1 学习向量量化.II
5.2 径向基函数神经网络
5.2.1 径向基函数网络结构
5.2.2 径向基函数
5.2.3 训练算法
5.2.4 径向基函数网络的变体
5.3 习题
第6章 增强学习
6.1 通过奖励学习
6.2 无模型增强学习模型
6.2.1 即时差分学习
6.2.2 Q学习
6.3 神经网络和增强学习
6.3.1 RPROP
6.3.2 梯度下降增强学习
6.3.3 连接主义的O-学习
6.4 习题
第7章 监督学习的性能问题
7.1 性能准则
7.1.1 精度
7.1.2 复杂度
7.1.3 收敛性
7.2 性能分析
7.3 性能因素
7.3.1 数据预备
7.3.2 权值初始化
7.3.3 学习率和冲量
7.3.4 优化方法
7.3.5 结构选择
7.3.6 自适应激活函数
7.3.7 主动学习
7.4 习题
第Ⅲ部分 进化计算
第8章 进化计算导论
8.1 一般进化算法
8.2 染色体的表示
8.3 初始种群
8.4 适应度函数
8.5 选择
8.5.1 选择压力
8.5.2 随机选择
8.5.3 比例选择
8.5.4 锦标赛选择
8.5.5 排序选择
8.5.6 波尔兹曼选择
8.5.7 (u+r)选择
8.5.8 精英选择
8.5.9 名人堂
8.6 繁殖算子
8.7 终止条件
8.8 进化计算与经典优化算法
8.9 题
第9章 遗传算法
9.1 经典遗传算法
9.2 交叉
9.2.1 二进制表示
9.2.2 浮点表示
9.3 变异
9.3.1 二进制表示
9.3.2 浮点表示
9.3.3 宏变异算子.无头鸡
9.4 控制参数
9.5 遗传算法的变体
9.5.1 代沟方法
9.5.2 杂乱遗传算法
9.5.3 交互进化
9.5.4.岛屿遗传算法
9.6 前沿专题
9.6.1 小生境遗传算法
9.6.2 约束处理
9.6.3 多目标优化
9.6.4.动态环境
9.7 应用
9.8 作业
第10章 遗传编程
10.1 基于树的表示
10.2 初始群体
10.3 适应度函数
10.4 交叉算子
10.5 变异算子
10.6 积木块遗传规划
10.7 应用
10.8 习题
第11章 进化规划
11.1 基本进化规划
11.2 进化规划算子
11.2.1 变异算子
11.2.2 选择算子
……
11.3 策略参数 148 
11.4 进化规划的实现 153 
11.5 前沿专题 157 
11.7 习题 161 
第12章 进化策略 162 
12.1 (1+1)-进化策略 162 
12.2 一般进化策略算法 163 
12.3 策略参数和自适应 164 
12.4 进化策略算子 168 
12.5 进化策略变种 172 
12.6 高级话题 174 
1261 约束处理方法 175 
12.7 进化策略的应用 179 
12.8 习题 180 
第13章 差分进化 181 
13.1 基本的差分进化 181 
13.2 差分进化/x/y/z 186 
13.3 基本差分进化的变种 187 
13.4 离散值问题的差分进化 193 
13.5 高级话题 195 
13.6 应用 198 
13.7 习题 199 
第14章 文化算法 200 
14.1 文化和人工文化 200 
14.2 基本的文化算法 201 
14.3 信念空间 202 
14.4 模糊文化算法 206 
14.5 高级话题 208 
14.6 应用 210 
14.7 习题 211 
第15章 协同进化 212 
15.1 协同进化类型 212 
15.2 竞争协同进化 213 
15.3 协作协同进化 217 
15.4 习题 218 
第Ⅳ部分 计算群体智能 
第16章 粒子群优化 221 
16.1 基本粒子群优化 221 
16.2 社会网络结构 229 
16.3 基本变种 231 
16.4 基本PSO 的参数 238 
16.5 单解粒子群优化 240 
16.6 高级专题 260 
16.7 应用 269 
16.8 习题 272 
第17章 蚂蚁算法 273 
17.1 蚁群优化元启发 273 
17.2 墓地组织与育雏 293 
17.3 分工 298 
17.4 高级专题 302 
17.5 应用 309 
17.6 习题 313 
第Ⅴ部分 人工免疫系统 
第18章 自然免疫系统 317 
18.1 经典模型 317 
18.2 抗体与抗原 318 
18.3 白细胞 318 
18.4 免疫类型 321 
18.5 抗原结构的学习 321 
18.6 网络理论 322 
18.7 危险理论 322 
18.8 习题 323 
第19章 人工免疫模型 324 
19.1 人工免疫系统算法 324 
19.2 经典模型 326 
19.2 进化方法 327 
19.3 克隆选择理论模型 328 
19.4 网络理论模型 333 
19.5 危险理论 340 
19.6 应用及其他AIS 模型 343 
19.7 习题 343 
第Ⅵ部分 模糊系统 
第20章 模糊集 347 
20.1 正式定义 347 
20.2 隶属函数 348 
20.3 模糊算子 350 
20.4 模糊集的特性 353 
20.5 模糊和概率 354 
20.6 习题 354 
第21章 模糊逻辑和模糊推理 356 
21.1 模糊逻辑 356 
21.2 模糊推理 359 
21.3 习题 362 
第22章 模糊控制器 364 
22.1 模糊控制器的部件 364 
22.2 模糊控制器类型 365 
22.3 习题 366 
第23章 粗糙集 368 
23.1 辨别力的概念 369 
23.2 粗糙集中的模糊 370 
23.3 模糊集中的不确定性 370 
23.4 习题 371 
参考文献 372 
附录A 优化理论 431 
A.1 优化问题的基本要素 431 
A.2 优化问题分类 431 
A.3 最优值类型 432 
A.4 优化方法分类 433 
A.5 非约束优化 434 
A.6 约束优化 438 
A.7 多解问题 443 
A.8 多目标优化 445 
A.9 动态优化问题 449 
术语表 453