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本书基于最新的MATLAB 2016a软件，详细介绍了各种智能算法的原理以及MATLAB在智能算法中的应用。是MATLAB智能算法设计的综合参考书。

简介

本书基于最新的MATLAB 2016a软件，详细介绍了各种智能算法的原理以及MATLAB在智能算法中的应用。是MATLAB智能算法设计的综合参考书。全书以智能算法原理和MATLAB应用为主线，结合各种应用实例，详细讲解了智能算法的MATLAB实现。全书分为两部分，共13章。第一部分从人工智能概述开始，详细介绍了神经网络算法、粒子群算法、遗传算法、模糊逻辑控制、免疫算法、蚁群算法、小波分析算法和MATLAB。第二部分介绍智能算法在工程中的应用，包括模糊神经网络在工程中的应用、遗传算法在图像处理中的应用、神经网络在参数估计中的应用、智能算法的应用、PID控制算法及智能算法的综合应用等。

关于作者

郑文，北京航空航天大学博士后，现就职于航天所，精通MATLAB、ANSYS、Fluent等工程仿真软件。在国内外期刊发表论文多篇，其中3篇被EI检索。申请并获得多项授权专利，获得国防科学技术成就奖等奖项，编写了多部畅销计算机书籍。

推荐理由

资深作者主编，本书质量更有保障：一线高级工程师撰写，系统总结总结智能算法实战经验。提供配套源码，方便读者实践：理论要联系实际。本书提供源代码下载供读者学习和使用。实例丰富，有利于读者二次开发：本书提供了十几个智能算法的典型例子，读者可以据此进行二次开发。配套学习资源的下载地址是清华大学出版社网站的书页。系列畅销书如下： MATLAB 编程指南 - Computation, Programming, Simulation, Algorithms and ApplicationsMATLAB/Simulink System SimulationMATLAB GUI Programming

matlab智能算法pdf预览

目录

第 1 部分介绍

第一章人工智能概述

1.1 人工智能的基本概念

1.1.1 智能的概念

1.1.2 人工智能的概念

1.1.3 人工智能的研究目标

1.1.4 人工智能的研究方法

1.2 人工智能的特点

1.3 人工智能的应用

1.3.1 机器思维

1.3.2 机器感知

1.3.3 机器行为

1.3.4 机器学习

1.3.5 机器计算

1.3.6 分布式人工智能

1.3.7 机器系统

1.3.8 典型应用

1.4 章节总结

第 2 章神经网络算法及其 MATLAB 实现

2.1 神经网络基础

2.1.1 人工神经网络的发展

2.1.2 人工神经网络的研究内容

2.1.3 人工神经网络研究方向

2.1.4 人工神经网络发展趋势

2.2 神经网络的结构与学习

2.2.1 神经网络结构

2.2.2 神经网络学习

2.2.3 MATLAB在神经网络中的应用

2.3 MATLAB 神经网络工具箱

2.3.1 神经网络工具箱函数

2.3.2 神经网络工具箱图形用户界面

2.3.3 神经网络的MATLAB实现

2.4 Simulink 神经网络控制工具箱

2.4.1 神经网络模型预测控制

2.4.2 反馈线性化控制

2.4.3 模型参考控制

2.5 章节总结

第三章粒子群优化及其MATLAB实现

3.1 粒子群优化的基础

3.1.1 粒子群优化的发展

3.1.2 粒子群优化的研究内容

3.1.3 粒子群优化的特点

3.1.4 粒子群优化的应用

3.2 基本粒子群优化

3.2.1 基本原则

3.2.2 算法要素

3.2.3 算法参数设置

3.2.4 算法基本流程

3.2.5 算法的MATLAB实现

3.3 MATLAB 粒子群工具箱

3.4 具有权重改进的粒子群优化

3.4.1 自适应权重法

3.4.2 随机权重法

3.4.3 线性递减权重法

3.5 混合粒子群优化

3.5.1 基于杂交的算法

3.5.2 基于自然选择的算法

3.5.3 基于免疫的粒子群算法

3.5.4 基于模拟退火的算法

3.6 章节总结

第4章遗传算法及其MATLAB实现

4.1 遗传算法的基本概念

4.1.1 算法的基本操作

4.1.2 遗传算法的特点

4.1.3 遗传算法中的术语

4.1.4 遗传算法发展现状

4.1.5 遗传算法的应用

4.2 遗传算法原理

4.2.1 算法运行过程

4.2.2 算法编码

4.2.3 适应度和初始种群选择

4.3 遗传算法编程及其MATLAB工具箱

4.3.1 编程

4.3.2 算法参数设计原则

4.3.3 适应度函数的调整

4.3.4 算法MATLAB工具箱及其应用

4.3.5 遗传算法的GUI实现

4.4 遗传算法的典型应用[1]

4.4.1 用遗传算法求解函数极值

4.4.2 遗传算法在TSP中的应用

4.4.3 遗传算法的优化

4.5 章节总结

第五章模糊逻辑控制及其MATLAB实现

5.1 模糊逻辑控制基础

5.1.1 模糊逻辑控制的基本概念

5.1.2 模糊逻辑控制原理

5.1.3 模糊逻辑控制器设计的内容

5.1.4 模糊逻辑控制规则设计

5.1.5 模糊逻辑控制系统的应用领域

5.2 模糊逻辑控制工具箱

5.2.1 模糊逻辑控制工具箱的特点

5.2.2 模糊系统的基本类型

5.2.3 模糊逻辑控制系统的组成

5.2.4 模糊推理系统的建立、修改和存储管理

5.2.5 模糊语言变量及其语言值

5.2.6 模糊语言变量的隶属函数

5.2.7 模糊规则的建立与修改

5.2.8 模糊推理计算与去模糊化

5.3 模糊逻辑控制工具箱的图形界面工具

5.3.1 FIS 编辑器

5.3.2 隶属函数编辑器

5.3.3 模糊规则编辑器

5.3.4 模糊规则浏览器

5.3.5 模糊推理输入输出表面视图

5.4 模糊逻辑控制的经典应用

5.4.1 基于Simulink的模糊逻辑控制应用

5.4.2 基于模糊逻辑控制的路径规划应用

5.5 章节总结

 

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