本书是关于人工生命模型的一本专著，介绍了作者提出的组织级人工生命(人工神经网络)功能模型、器官级人工生命(人工脑)功能模型，以及个体人工生命模型、群体人工生命(人工鱼)模型。已有的人工生命模型大多数是宏观时间(大尺度时间)上生命的繁殖、自组织和进化模型，而本书则着重研究人工生命体日常(小尺度时间)智能信息处理及其与环境交互作用(交换物质、能量和信息)的模型。
本书适合从事智能科学、系统科学、信息科学、计算机科学、控制科学等领域研究的学者、研究生和工程技术人员阅读。
样章试读
目录
- 第1章人工生命概述
1.1人工生命概述
1.2人工生命研究的内容
1.2.1“数字生命”的研究
1.2.2数字社会
1.2.3数字生态环境
1.2.4人工脑
1.2.5进化机器人
1.2.6虚拟生物
1.2.7演化算法
1.3广义人工生命的概念模型
1.3.1广义人工生命的基本概念
1.3.2广义人工生命的学科构架
1.3.3广义人工生命的研究对象
1.3.4广义人工生命的实现技术
1.3.5广义人工生命的研究方法
1.3.6广义人工生命的应用前景
1.4小结
第2章人工生命模型广义化
2.1人工生命模型广义化的必要性
2.1.1人工生命的单数学模型
2.1.2人工生命数学模型化的困难
2.2人工生命广义模型的概念
2.3广义模型的体系
2.4模型广义化的方法
2.5小结
第3章人工生命的建模理论与方法评述
3.1生物科学
3.2系统科学
3.3信息科学
3.4人工智能
3.5元胞自动机
3.6L系统：形态形成的模型系统
3.7遗传算法
3.8进化策略
3.9进化规划
3.10混沌
3.11分形
3.12耗散结构理论——自组织条件方法论
3.13协同学——自组织协同动力学方法论
3.14突变论——自组织演化途径方法论
3.15动物转基因技术
3.15.1转基因动物的定义
3.15.2转基因动物的研究进展
3.15.3转基因动物的研究方法技术
3.15.4动物转基因技术的应用及存在的问题
3.16动物克隆技术
3.16.1克隆动物的定义
3.16.2动物克隆的程序
3.16.3动物克隆技术与动物转基因技术的关系
3.17复杂性研究
3.18多Agent理论
3.19人工神经网络
3.20小结
第4章人工脑信息处理神经网络模型
4.1神经网络模型
4.2前向网络
4.3前向神经网络的分类(能力)模型
4.4应用BP学习算法进行模式分类的隐患定理
4.5种新的多层感知神经网络模式分类模型
4.6分式线性神经网络及其非线性逼近能力的研究
4.6.1分式线性神经网络
4.6.2分式线性神经网络的非线性逼近能力
4.7基于神经网络的广域上非线性连续映射分块并行建模方法的研究
4.7.1广域上非线性连续映射分块并行建模的必要性
4.7.2广域上非线性连续映射的神经网络分块并行模型
4.8基于虚拟信源和神经网络的无损数据压缩方法的研究
4.8.10与1字符串的虚拟信源
4.8.2虚拟信源的种神经网络模型
4.8.3基于虚拟信源的无损数据压缩原理
4.8.4实验结果
4.9小结
第5章人工脑感知联想记忆模型
5.1时变容错域的感知联想记忆模型及其实现算法
5.1.1时变容错域的四层感知联想记忆模型及其实现算法
5.1.2时变容错域感知联想记忆模型的遗忘与记忆扩充
5.1.3仿真实验与讨论
5.2人工脑可控容错域的联想记忆模型与仿真实现
5.2.1可控容错域联想记忆的样本容错域(吸引域)的设计
5.2.2可控容错域联想记忆模型的分块并行确定方法
5.3小结
第6章人工脑拟人处理矛盾的物元动态系统模型化方法
6.1广义物元系统可拓集的概念
6.2广义物元系统可拓集的运算
6.3限制
6.4广义限制物元系统和广义限制物元系统的可拓关系
6.5广义问题的概念
6.6广义问题的模型
6.7广义问题的求解
6.7.1对立问题的转换及转折解法
6.7.2不相容问题的转换及转折解法
6.7.3不相容关系问题的转换及转折解法
6.7.4广义问题求解的过程
6.7.5广义问题求解的算法
6.8物元可拓集中面向实际的关联函数的建立方法
6.9n维物元系统集上的关联函数的建立方法
6.10物元系统与或网及拟人推理
6.10.1物元系统与或网的概念及特点
6.10.2基于物元系统与或网的拟人推理
6.11小结
第7章人工鱼的广义模型
7.1人工鱼模型概述
7.2扩展的人工鱼模型
7.3人工鱼的局部运动规律建模和模型的随机连续切换
7.4叼食物行为的运动规律模型
7.5求偶行为的运动规律模型
7.6人工鱼的社会行为系统
7.7小结
第8章结论和展望
参考文献
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