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智能計算:原理與實踐 版權信息
- ISBN：9787111697909
- 條形碼：9787111697909 ; 978-7-111-69790-9
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
智能計算:原理與實踐 內容簡介
本書面向人工智能學科的前沿領域，系統地討論了智能計算的原理與實現，比較全面地反映了智能計算研究和應用的*新進展。書中涵蓋了支持向量機、混沌計算、蟻群算法、DNA計算、DNA遺傳算法、人工免疫系統、螢火蟲算法、蝙蝠算法、蛙跳算法、魚群算法和其他一些算法及應用。全書提供了大量的實用案例，重點強調實際的應用和計算工具，這些對于智能計算領域的進一步發展是很好有意義的。 本書取材新穎、內容系統、深入淺出、材料豐富，理論密切結合實際，具有較高的學術水平和參考價值。 本書可作為人工智能、信息與通信工程、儀器科學與技術、計算機科學與技術等相關領域的科研人員及工程技術人員的參考書，也可作為研究生和高年級本科生開闊視野、增長知識的閱讀材料。
智能計算:原理與實踐 目錄
前言
第1章支持向量機1
1.1支持向量機的理論基礎1
1.2支持向量機原理5
1.3核函數9
1.4實例1-1：基于改進支持向量機的正交小波盲均衡算法11
1.5實例1-2：基于U-支持向量機的正交小波盲均衡算法22
第2章混沌計算29
2.1混沌理論基礎30
2.3混沌優化算法36
2.4實例2-1：基于混沌優化的正交小波常數模盲均衡算法36
2.5實例2-2：基于混沌支持向量機優化的小波加權多模盲均衡算法42
2.6實例2-3：基于混沌通信系統的正交小波變換盲均衡算法51
第3章蟻群優化算法56
3.1基本蟻群算法56
3.2改進螞蟻系統62
3.3蟻群算法收斂性分析70
3.4實例3-1：基于蟻群優化算法的常數模盲均衡算法73
3.5實例3-2：基于蟻群優化算法的正交小波包變換常數模盲均衡算法77
3.6實例3-3：基于混合蟻群算法的半導體生產線爐管區調度方法85
第4章DNA計算與遺傳算法100
4.1DNA計算100
4.2DNA編碼問題104
4.3遺傳算法118
4.4DNA遺傳算法125
4.5實例4-1：基于DNA遺傳算法優化的常數模盲均衡算法130
4.6實例4-2：基于ＤＮＡ遺傳算法的表面貼裝生產線負荷優化分配方法135
第5章人工免疫系統140
5.1人工免疫系統140
5.2 Opt-aiNet算法149
5.3小生境人工免疫網絡系統150
5.4形態空間人工免疫調節網絡153
5.5實例5-1：基于Opt-aiNet的正交小波盲均衡算法156
5.6實例5-2：基于形態空間人工免疫調節網絡的正交小波常數模算法161
第6章螢火蟲算法165
6.1標準螢火蟲算法165
6.2基于利維飛行和變異算子的螢火蟲算法176
6.3云螢火蟲算法184
6.4基于精英反向學習的K均值螢火蟲算法185
6.5基于DNA遺傳的螢火蟲優化算法190
6.6實例6-1：基于云螢火蟲算法改進二維Tsallis熵的醫學圖像分割算法195
6.7實例6-2：基于新型DNA遺傳螢火蟲優化的二維圖像小波盲恢復算法199
第7章蝙蝠算法207
7.1基本蝙蝠算法207
7.2量子蝙蝠算法212
7.3混合蝙蝠算法215
7.4DNA遺傳蝙蝠算法220
7.5實例7-1：基于DNA遺傳蝙蝠算法的分數間隔多模盲均衡算法221
7.6實例7-2：基于雙蝙蝠群智能優化的多模盲均衡算法227
第8章混合蛙跳算法234
8.1混合蛙跳算法的理論基礎235
8.2混合蛙跳算法的原理236
8.3混合蛙跳算法的搜索策略239
8.4遺傳混合蛙跳算法243
8.5基于DNA編碼的多種群循環遺傳混合蛙跳算法248
8.6實例8-1：新型DNA遺傳蛙跳算法優化的MIMO多模盲均衡算法256
8.7基于混合蛙跳算法的光伏陣列參數辨識方法266
第９章魚群算法276
9.1人工魚群算法276
9.2鯨魚群優化算法286
9.3鯰魚粒子群優化算法297
9.4實例9-1：遺傳混沌人工魚群優化DNA序列的頻域加權多模均衡算法303
9.5實例9-2：基于鯨魚群優化算法的柔性作業車間調度方法308
9.6實例9-3：基于鯰魚群優化的雙曲正切誤差函數盲均衡算法317
參考文獻321
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智能計算:原理與實踐 作者簡介
郭業才，男，教授，博導。1986年畢業于安慶師范學院物理專業；2003年獲西北工業大學水聲工程專業博士學位，是全國百篇很好博士學位論文獲得者。曾任安徽省學術與技術帶頭人、江蘇省高校“傳感網與現代氣象裝備”優勢學科方向帶頭人。現為江蘇省“六大人才高峰”培養對象、江蘇省高校“信息與通信工程” 優勢學科方向帶頭人。主持全國很好博士學位論文作者專項資金、國家自然科學基金和重量省級教學研究等項目，共20余項；獲省級科研和教學成果獎7項；獲批重量規劃教材1部、教育部電子信息類教指委規劃教材3部及省重點教材1部；獲授權發明30余件。正在指導統招博士、碩士研究生、留學研究生30余名，5篇碩士學位論文獲省很好碩士學位論文獎。
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