智能計算方法及其應(yīng)用

智能計算方法目前已在邏輯推理、分類決策、全局優(yōu)化等眾多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。本著講清概念與原理、觸及前沿發(fā)展、注重學(xué)以致用的原則，本書分模糊計算、神經(jīng)計算、進化計算和群智能計算4個單元，系統(tǒng)地介紹了目前常用智能計算方法的概念、原理、模型及其典型應(yīng)用實例。本書可作為控制科學(xué)與工程、計算機科學(xué)、信息科學(xué)等專業(yè)的研究生及高年級本科生的教材，以及從事智能計算、智能決策等相關(guān)研究的高校教師、科研人員和工程技術(shù)人員的參考用書。

第0章緒論1

0.1智能計算方法1

0.2智能計算方法產(chǎn)生與發(fā)展1

0.2.1模糊計算的產(chǎn)生與發(fā)展2

0.2.2神經(jīng)計算的產(chǎn)生與發(fā)展3

0.2.3進化計算的產(chǎn)生與發(fā)展4

0.2.4群智能計算的產(chǎn)生與發(fā)展5

0.3智能計算方法分類6

習(xí)題07

第1篇模糊計算

第1章模糊計算數(shù)學(xué)基礎(chǔ)12

1.1模糊集合12

1.1.1模糊集合定義12

1.1.2模糊集合的表示方式13

1.1.3隸屬函數(shù)13

1.1.4模糊集合的基本運算16

1.1.5模糊集合與經(jīng)典集合的聯(lián)系17

1.2模糊關(guān)系19

1.2.1模糊關(guān)系19

1.2.2模糊關(guān)系的合成21

1.2.3模糊變換23

1.3模糊邏輯23

1.3.1模糊邏輯運算23

1.3.2模糊邏輯算子24

習(xí)題125

第2章模糊推理與模糊系統(tǒng)26

2.1模糊語言26

2.1.1模糊語言26

2.1.2模糊語言算子27

2.2模糊規(guī)則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模糊系統(tǒng)37

2.4.1模糊系統(tǒng)的組成結(jié)構(gòu)38

2.4.2模糊系統(tǒng)的組成單元38

2.5模糊控制系統(tǒng)39

2.5.1模糊控制的基本原理40

2.5.2模糊控制器設(shè)計41

2.5.3模糊控制器設(shè)計實例43

習(xí)題250

第3章模糊聚類分析51

3.1模糊聚類分析的一般步驟51

3.2最佳分類閾值λ的確定59

3.3模糊聚類分析方法的應(yīng)用實例60

習(xí)題367

第4章模糊計算的發(fā)展與展望68

第2篇神經(jīng)計算

第5章人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)73

5.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生物學(xué)基礎(chǔ)73

5.2人工神經(jīng)元基本結(jié)構(gòu)與數(shù)學(xué)模型74

5.2.1人工神經(jīng)元基本結(jié)構(gòu)74

5.2.2人工神經(jīng)元數(shù)學(xué)模型75

5.3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)、學(xué)習(xí)方式與基本特性76

5.3.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)76

5.3.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本學(xué)習(xí)方式78

5.3.3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本特性81

5.4人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計82

習(xí)題584

第6章BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)85

6.1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本概念85

6.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本模型與學(xué)習(xí)算法85

6.2.1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本模型85

6.2.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法86

6.2.3BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特點89

6.3BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MATLAB實現(xiàn)90

6.4應(yīng)用實例——利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行預(yù)測94

6.4.1MATLAB程序?qū)崿F(xiàn)95

6.4.2nntool神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱的使用96

6.5應(yīng)用實例——利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行鳶尾花分類99

6.5.1iris數(shù)據(jù)集簡介99

6.5.2基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鳶尾花分類100

6.6BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的改進104

6.6.1附加動量法104

6.6.2自適應(yīng)學(xué)習(xí)速率105

6.6.3動量-自適應(yīng)學(xué)習(xí)速率調(diào)整算法105

6.6.4其他需要探索解決的問題105

習(xí)題6106

第7章徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)107

7.1RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念107

7.2徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型107

7.3BPF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計110

7.3.1隱層單元個數(shù)的確定110

7.3.2基函數(shù)中心cp的確定111

7.3.3基函數(shù)寬度（擴展常數(shù)）的確定112

7.3.4權(quán)系數(shù)w的確定112

7.4RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MATLAB實現(xiàn)112

7.5應(yīng)用實例——利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決分類問題116

7.6應(yīng)用實例——利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)威脅評估119

7.6.1基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的函數(shù)擬合120

7.6.2目標(biāo)威脅評估121

7.7RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進125

7.7.1RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不足125

7.7.2RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進算法125

習(xí)題7127

第8章卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)128

8.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型128

8.2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要特征129

8.2.1局部感知130

8.2.2參數(shù)共享130

8.2.3多卷積核131

8.2.4池化132

8.3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)描述133

8.3.1卷積運算133

8.3.2激活運算134

8.3.3池化運算136

8.3.4全連接計算137

8.3.5Softmax回歸137

8.3.6反向傳播算法140 2100433B

書名 智能計算方法及其應(yīng)用

書號 978-7-118-11920-6

作者 徐克虎等

出版時間 2019年7月

譯者

版次 1版1次

開本 16

裝幀 平裝

出版基金

頁數(shù) 328

字?jǐn)?shù) 374

中圖分類 TP387

叢書名

定價 129.00

《智能控制算法及其應(yīng)用》主要介紹各種典型智能控制算法的基本內(nèi)容、設(shè)計與實現(xiàn)方法及其在函數(shù)優(yōu)化、電力系統(tǒng)中的應(yīng)用?！吨悄芸刂扑惴捌鋺?yīng)用》首先闡述智能、智能控制的基本概念，介紹智能控制與傳統(tǒng)的經(jīng)典控制理論、現(xiàn)代控制理論的聯(lián)系和區(qū)別。然后從四種典型智能控制算法（專家系統(tǒng)、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和進化計算）入手分別闡述它們的發(fā)展歷史、基本內(nèi)容、實現(xiàn)方法及其應(yīng)用。最后介紹混沌模擬退火動態(tài)煙花優(yōu)化算法，并將其用于優(yōu)化離散時間微分平坦自抗擾控制律的參數(shù)，通過計算機仿真和基于智能優(yōu)化算法試驗平臺開展試驗以驗證該算法的有效性；介紹遞減步長果蠅優(yōu)化算法，并將其應(yīng)用于風(fēng)電機組齒輪箱的故障診斷；介紹云粒子群布谷鳥融合算法，通過聯(lián)合循環(huán)發(fā)電機組典型熱工過程模型參數(shù)辨識實例驗證該算法的有效性。

內(nèi)容簡介

《智能技術(shù)及其應(yīng)用:邵世煌教授論文集》收錄了邵世煌教授與其指導(dǎo)的研究生和博士后合作完成的典型研究成果和論文60余篇。本論文集以智能科學(xué)技術(shù)及其應(yīng)用為主線，內(nèi)容涉及模糊系統(tǒng)與控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、DNA計算與軟計算、混沌系統(tǒng)與控制、生物醫(yī)學(xué)系統(tǒng)建模與分析、生物信息學(xué)、機器人系統(tǒng)與控制、模糊隨機系統(tǒng)與分析、模糊離散事件系統(tǒng)、非線性系統(tǒng)與控制、電氣系統(tǒng)與控制、計算機集成制造系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)信息處理與安全、數(shù)字化紡織服裝技術(shù)等研究領(lǐng)域的理論、技術(shù)與應(yīng)用方法?！吨悄芗夹g(shù)及其應(yīng)用:邵世煌教授論文集》理論密切結(jié)合實際，可供自動控制、計算機應(yīng)用等相關(guān)學(xué)科的科研、教學(xué)與工程人員及研究生參考。

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《智能制造工業(yè)控制軟件規(guī)范及其應(yīng)用》共6章，介紹IEC 61131-3第三版的公用元素基本概念、標(biāo)準(zhǔn)編程語言中的指令表和結(jié)構(gòu)化文本的文本類編程語言、梯形圖和功能塊圖的圖形類編程語言、順序功能表圖編程語言、運動控制功能塊、安全相關(guān)功能塊、模糊控制功能塊等，并討論了它們的編程技巧和工業(yè)應(yīng)用。

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