图书介绍
智能系统非经典数学方法PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- 朱剑英著（南京航空航天大学） 著
- 出版社： 武汉：华中科技大学出版社
- ISBN：7560923968
- 出版时间：2001
- 标注页数：331页
- 文件大小：9MB
- 文件页数：345页
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图书目录
第一章 绪论1
1.1 什么是系统1
1.2 什么是智能系统4
1.3 “知识经济”与智能系统7
1.4 智能数学——智能系统的科学基础8
1.5 本书的内容11
第二章 三次数学危机及其启示12
2.1 什么是数学危机？数学危机有什么意义？12
2.2 第一次数学危机13
2.3 第二次数学危机14
2.4 第三次数学危机18
2.5 数理逻辑及其发展22
2.6 第三次数学危机的新发展24
第三章 模糊数学26
3.1 模糊集合论的基本概念26
3.1.1 经典集合论的基本概念26
3.1.2 模糊集合的定义35
3.1.3 模糊集合的运算38
3.2 模糊集合的分解定理41
3.2.1 模糊集合的截集41
3.2.2 分解定理46
3.3 模糊集合的隶属度48
3.3.1 边界法48
3.3.2 模糊统计法50
3.3.3 参照法52
3.4.1 经典集合的扩张原理58
3.4 模糊集合的扩张原理58
3.4.2 模糊集合的扩张原理59
3.4.3 多元扩张原理62
3.5 模糊模式识别68
3.5.1 模糊模式识别的直接方法69
3.5.2 模糊距离与模糊度75
3.5.3 贴近度84
3.5.4 多因素模糊模式识别90
3.6 模糊关系与聚类分析99
3.6.1 经典关系99
3.6.2 模糊关系的基本概念104
3.6.3 模糊等价关系111
3.6.4 模糊传递闭包和等价闭包118
3.6.5 求相似矩阵的等价类的直接方法125
3.6.6 直接聚类的最大树法131
3.6.7 模糊聚类分析133
3.6.8 模糊ISODATA（Interactive Self-Organizing Data）法141
3.7 模糊综合评判145
3.7.1 模糊变换146
3.7.2 简单模糊综合评判147
3.7.3 不完全评判问题149
3.7.4 多层次模糊综合评判152
3.7.5 广义合成运算的模糊综合评判模型155
3.8 模糊逻辑与模糊推理157
3.8.1 模糊逻辑157
3.8.2 模糊语言164
3.8.3 模糊推理168
4.1 概述184
4.1.1 人工神经网络研究简史184
第四章 人工神经网络的数学基础184
4.1.2 人脑神经元与人工神经元模型187
4.1.3 人工神经网络模型190
4.1.4 神经网络的学习规则191
4.2 前向神经网络194
4.2.1 感知器194
4.2.2 有导师学习网络（BP网络）195
4.2.3 改进的BP算法202
4.3 Hopfield网络209
4.3.1 离散型Hopfield网络210
4.3.2 连续型Hopfield网络212
4.3.3 旅行商问题（TSP）216
4.4 自组织神经网络（SOM网络）221
4.5.2 模拟退火224
4.5 随机神经网络——Boltzman（玻耳兹曼）机224
4.5.1 Boltzman分布224
4.5.3 随机神经网络的概率分布225
4.5.4 多层前馈随机网络（BM网络）227
4.6 模糊神经网络230
4.6.1 模糊神经元模型230
4.6.2 模糊Hopfield网络233
第五章 遗传算法239
5.1 概述239
5.1.1 遗传算法的生物学基础239
5.1.2 遗传算法发展简史243
5.1.3 遗传算法的特点245
5.2 基本的遗传算法246
5.3.1 模式定理252
5.3 遗传算法的基本理论与方法252
5.3.2 误导问题258
5.3.3 编码263
5.3.4 群体设定268
5.3.5 适应度函数270
5.3.6 选择274
5.3.7 交换278
5.3.8 变异280
5.3.9 性能评估282
5.3.10 收敛性283
5.4 非线性问题寻优的遗传算法286
5.4.1 一般非线性优化问题的遗传算法286
5.4.2 约束最优化的遗传算法289
5.5.1 问题描述291
5.5 背包问题291
5.5.2 背包问题的遗传算法求解292
5.5.3 进一步的讨论294
5.6 旅行商（TSP）问题295
5.6.1 编码与适应度296
5.6.2 遗传操作296
5.6.3 实例300
5.7 调度问题303
5.7.1 问题概述303
5.7.2 调度问题的遗传算法求解305
5.8 混合遗传算法311
5.8.1 遗传算法优化神经网络311
5.8.2 遗传算法优化模糊推理规则316
参考文献322