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KL图书软计算方法

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书号：7030102150

作者：张颖
外文书名：
装帧：

开本：A5
页数：224

字数：201000

语种：
出版社：科学出版社

出版时间：2002-07-30
所属分类：TP3 计算技术、计算机技术
定价： ￥20.00元

售价： ￥15.80元

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软计算方法是国际上最新发展起来的数学优化方法，它在国民经济的各个领域都有广泛的应用。本书从应用角度出发，介绍了软计算方法的主要内容。全书分四篇，共十一章。内容涉及模糊计算、进化计算、神经计算方法的基本理论和实现技术。书中从结构上对计算方法进行了统一描述，并介绍了软计算方法的应用实例。
本书取材新颖，反映了当前国际先进的智能计算技术，并兼顾课堂教学与自学的特点。叙述深入浅出，易读易懂，可作为高等学校相关专业的研究生、本科生的教材和参考书，也可供有关教师及工程技术人员参考。

软计算方法是国际上最新发展起来的数学优化方法，它在国民经济的各个领域都有广泛的应用。本书从应用角度出发，介绍了软计算方法的主要内容。全书分四篇，共十一章。内容涉及模糊计算、进化计算、神经计算方法的基本理论和实现技术。书中从结构上对计算方法进行了统一描述，并介绍了软计算方法的应用实例。
本书取材新颖，反映了当前国际先进的智能计算技术，并兼顾课堂教学与自学的特点。叙述深入浅出，易读易懂，可作为高等学校相关专业的研究生、本科生的教材和参考书，也可供有关教师及工程技术人员参考。

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绪论
第一篇模糊计算
1 模糊概念与模糊集合
1·1模糊概念
1·1·1概述
1·1·2模糊性与随机性
1·2普通集合
1·2·1集合的概念
1·2·2集合的运算性质
1·2·3特征函数
1·3模糊集合
1·3·1模糊集合的概念
1·3·2隶属函数
1·3·3模糊集合的运算
1·4模糊集合与普通集合的联系
1·4·1λ截集
1·4·2分解定理
2 模糊关系与模糊变换
2·1模糊关系的基本概念
2·1·1基本知识
2·1·2模糊关系的概念
2·l·3模糊关系的运算
2·2模糊关系的合成
2·3模糊关系的性质
2·4模糊变换
2·4·1模糊变换的概念
2·4·2扩张原理
3 模糊推理
3·1模糊语言与语言变量
3·1·1自然语言的模糊性
3·1·2语言变量和语言值
3·2模糊命题与模糊条件语句
3·2·1模糊命题
3·2·2模糊条件语句
3·3模糊推理
3·3·1模糊推理的基本概念
3·3·2关系合成推理法
3·3·3特征展开近似推理方法
4 模糊系统的建模
4·1模糊系统模型
4·2模糊系统模型的建立方法
小结
第二篇进化计算
5 遗传算法
5·1遗传算法的概念
5·1·1遗传算法的生物遗传学基础
5·1·2遗传算法的一般结构
5·1·3遗传算法的特点
5·1·4遗传算法的基本操作
5·2遗传算法的模式理论
5·2·1模式概念
5·2·2模式定理
5·2·3遗传算法有效处理的模式数量
5·3遗传算法的收敛性分析
5·3·1预备知识
5·3·2标准遗传算法的Markov链描述
5·3·3标准遗传算法的收敛性
5·3·4一般可测状态空间上遗传算法的收敛性
5·4遗传算法实现中的基本问题
5·4·1目标函数值到适值的映射
5·4·2适值调整
5·4·3编码原则
5·4·4多参数级联定点映射编码
5·5遗传算法的发展
5·5·1改进遗传算法的一般结构
5·5·2编码问题
5·5·3遗传运算
5·5·4混合遗传算法
6 模拟退火算法
6·1概述
6·1·1物理退火过程
6·1·2Metropolis算法
6·1·3模拟退火算法
6·2模拟退火算法的收敛性分析
6·2·1模拟退火算法的Markov链描述
6·2·2模拟退火算法的收敛性
6·3模拟退火算法的关键参数控制
6·3·1控制参数初值to
6·3·2控制参数的终值tf
6·3·3Markov链长Lk
6·3·4控制参数的更新函数T(t)
6·4模拟退火算法的应用
6·4·1模拟退火算法应用的一般要求
6·4·2典型组合优化问题的模拟退火算法
7 禁忌搜索算法
7·1禁忌搜索算法的要素
7·1·1禁忌搜索算法的基本思想
7·1·2禁忌搜索算法的主要构成
7·1·3禁忌搜索算法流程
7·2禁忌搜索算法的收敛性分析
7·3禁忌搜索算法示例
7·4禁忌搜索算法的发展和应用
7·4·1并行禁忌搜索算法
7·4·2禁忌搜索算法与遗传算法的混合策略
7·4·3Flow-Shop问题的禁忌搜索算法
7·4·4函数优化中的禁忌搜索算法
小结
第三篇神经计算
8 神经网络概述
8·1基本概念
8·1·1生物神经元模型
8·1·2人工神经元模型
8·1·3人工神经网络模型
8·2神经网络的学习方法
8·2·1学习机理
8·2·2学习方法
8·2·3学习规则
9 前馈网络模型及其主要算法
9·1感知器网络模型及算法
9·1·1感知器网络模型
9·1·2感知器网络的学习算法
9·2BP网络与误差反向传播算法
9·2·1BP网络
9·2·2误差反向传播算法
9·2·3BP网络学习算法的改进
9·24RBF网络
10 反馈网络模型及其主要算法
10·1Hopfield网络与算法
10·1·1Hopfield网络结构与基本思想
10·1·2Hopfield网络的工作方式及算法
10·2Boltzmann机网络和学习方法
10·2·1Boltzmann机的网络结构
10·2·2Boltzmann机网络的学习和训练
10·3自组织特征映射网络和算法
10·3·1自组织特征映射网络结构
10·3·2自组织特征映射网络的自组织算法
小结
第四篇软计算方法及其应用
11 软计算方法及其应用
11·1软计算方法概述
11·2软计算方法的应用
11·2·1模糊推理与遗传算法的结合
11·2·2流水线调度问题的模糊遗传算法
11·2·3供应链管理中软计算方法的应用
11·2·4基于神经网络的模糊系统
小结
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