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第一部分 专题介绍3

第1章 人工智能概述3

1.1人工智能的基本概念3

1.1.1智能的概念3

1.1.2人工智能的概念5

1.1.3人工智能的研究目标6

1.1.4人工智能的研究方法7

1.2人工智能的特征9

1.3人工智能的应用10

1.3.1机器思维10

1.3.2机器感知12

1.3.3机器行为13

1.3.4机器学习13

1.3.5机器计算14

1.3.6分布式人工智能16

1.3.7机器系统16

1.3.8典型应用17

1.4本章小结18

第2章 神经网络算法及其MATLAB实现19

2.1神经网络基础19

2.1.1人工神经网络的发展19

2.1.2人工神经网络研究内容20

2.1.3人工神经网络研究方向21

2.1.4人工神经网络发展趋势21

2.2神经网络的结构及学习24

2.2.1神经网络结构24

2.2.2神经网络学习25

2.2.3 MATLAB在神经网络中的应用41

2.3 MATLAB神经网络工具箱44

2.3.1神经网络工具箱函数45

2.3.2神经网络工具箱的图形用户界面67

2.3.3神经网络的MATLAB实现74

2.4 Simulink神经网络控制工具箱94

2.4.1神经网络模型预测控制95

2.4.2反馈线性化控制99

2.4.3模型参考控制101

2.5本章小结107

第3章 粒子群算法及其MATLAB实现108

3.1粒子群算法基础108

3.1.1粒子群算法的发展108

3.1.2粒子群算法研究内容110

3.1.3粒子群算法的特点110

3.1.4粒子群算法的应用110

3.2基本粒子群算法111

3.2.1基本原理111

3.2.2算法构成要素113

3.2.3算法参数设置113

3.2.4算法的基本流程114

3.2.5算法的MATLAB实现115

3.3 MATLAB粒子群工具箱120

3.4权重改进的粒子群算法123

3.4.1自适应权重法123

3.4.2随机权重法127

3.4.3线性递减权重法129

3.5混合粒子群算法131

3.5.1基于杂交的算法131

3.5.2基于自然选择的算法134

3.5.3基于免疫的粒子群算法136

3.5.4基于模拟退火的算法141

3.6本章小结144

第4章 遗传算法及其MATLAB实现145

4.1遗传算法的基本概念145

4.1.1算法的基本运算145

4.1.2遗传算法的特点146

4.1.3遗传算法中的术语147

4.1.4遗传算法的发展现状147

4.1.5遗传算法的应用领域149

4.2遗传算法的原理149

4.2.1算法运算过程149

4.2.2算法编码152

4.2.3适应度及初始群体选取152

4.3遗传算法程序设计及其MATLAB工具箱153

4.3.1程序设计153

4.3.2算法参数设计原则158

4.3.3适应度函数的调整159

4.3.4算法MATLAB工具箱及其应用160

4.3.5遗传算法的GUI实现166

4.4遗传算法的典型应用168

4.4.1利用遗传算法求解函数极值168

4.4.2遗传算法在TSP中的应用181

4.4.3遗传算法的求解优化187

4.5本章小结196

第5章 模糊逻辑控制及其MATLAB实现197

5.1模糊逻辑控制基础197

5.1.1模糊逻辑控制的基本概念198

5.1.2模糊逻辑控制原理198

5.1.3模糊逻辑控制器设计的内容199

5.1.4模糊逻辑控制规则设计199

5.1.5模糊逻辑控制系统的应用领域200

5.2模糊逻辑控制工具箱201

5.2.1模糊逻辑控制工具箱的功能特点201

5.2.2模糊系统的基本类型202

5.2.3模糊逻辑控制系统的构成203

5.2.4模糊推理系统的建立、修改与存储管理204

5.2.5模糊语言变量及其语言值210

5.2.6模糊语言变量的隶属度函数212

5.2.7模糊规则的建立与修改219

5.2.8模糊推理计算与去模糊化220

5.3模糊逻辑控制工具箱的图形界面工具224

5.3.1 FIS编辑器224

5.3.2隶属度函数编辑器225

5.3.3模糊规则编辑器226

5.3.4模糊规则浏览器226

5.3.5模糊推理输入输出曲面视图228

5.4模糊逻辑控制的经典应用231

5.4.1基于Simulink的模糊逻辑控制应用231

5.4.2基于模糊逻辑控制的路径规划应用238

5.5本章小结252

第6章 免疫算法及其MATLAB实现253

6.1免疫算法的基本概念253

6.1.1生物免疫系统253

6.1.2免疫算法基本原理255

6.1.3免疫算法步骤和流程255

6.1.4免疫系统模型和免疫算法256

6.1.5免疫算法特点257

6.1.6免疫算法的发展趋势258

6.2免疫遗传算法258

6.2.1免疫遗传算法步骤和流程259

6.2.2基于MATLAB实现免疫遗传算法259

6.3免疫算法的MATLAB应用267

6.3.1免疫算法在克隆选择中的应用267

6.3.2免疫算法在最短路径规划问题中的应用272

6.3.3免疫算法在TSP中的应用276

6.3.4免疫算法在故障检测中的应用283

6.4本章小结290

第7章 蚁群算法及其MATLAB实现291

7.1蚁群算法概述291

7.1.1蚁群算法起源291

7.1.2蚁群算法的基本原理292

7.1.3自适应蚁群算法的介绍295

7.1.4蚁群算法实现的重要规则297

7.1.5蚁群算法的特点298

7.1.6蚁群优化算法的应用298

7.2蚁群算法的MATLAB实现299

7.3蚁群算法在MATLAB中的应用302

7.3.1蚁群算法在路径规划中的应用302

7.3.2蚁群算法在解决TSP中的应用315

7.4本章小结319

第8章 小波分析算法及其MATLAB实现320

8.1傅里叶变换到小波分析320

8.1.1傅里叶变换321

8.1.2小波分析323

8.2 Mallat算法325

8.2.1 Mallat算法原理325

8.2.2常用小波函数介绍327

8.2.3 Mallat算法示例329

8.3小波GUI简介332

8.4小波分析用例338

8.4.1信号压缩338

8.4.2信号去噪339

8.4.3分离信号的不同成分342

8.5小波变换在图像处理中的应用345

8.5.1小波变换用于图像压缩345

8.5.2小波在图像边缘检测的应用350

8.5.3小波变换在图像增强方面的应用351

8.6本章小结353

第二部分 综合实例应用357

第9章 模糊神经网络在工程中的应用357

9.1模糊神经网络357

9.1.1模糊神经网络概述357

9.1.2模糊系统与神经网络的区别与联系359

9.1.3典型模糊神经网络结构359

9.1.4自适应模糊神经推理系统360

9.2模糊神经网络建模方法361

9.3模糊神经网络在工程中的应用371

9.3.1模糊神经网络在解耦控制中的应用371

9.3.2模糊神经网络在函数逼近中的应用382

9.4本章小结389

第10章 遗传算法在图像处理中的应用390

10.1图像分割的基础知识390

10.1.1图像分割的概念390

10.1.2图像分割的理论391

10.1.3灰度门限法简介391

10.1.4基于最大类间方差图像分割原理392

10.2遗传算法实现图像分割394

10.2.1利用遗传算法实现图像分割的原理394

10.2.2算法的实现394

10.3遗传算法在图像处理中的应用395

10.3.1基于遗传算法的道路图像阈值分割395

10.3.2基于遗传神经网络的图像分割404

10.3.3应用遗传算法和KSW熵法实现灰度图像阈值分割409

10.4本章小结418

第11章 神经网络在参数估计中的应用419

11.1参数估计的基本知识419

11.1.1参数估计的概念419

11.1.2点估计与区间估计420

11.1.3样本容量420

11.2几种通用神经网络MATLAB代码421

11.3神经网络在参数估计中的应用426

11.3.1神经网络在人脸识别中的应用426

11.3.2灰色神经网络在数据预测中的应用435

11.3.3 BP神经网络在数据预测中的应用440

11.3.4概率神经网络在分类预测中的应用445

11.4本章小结449

第12章 基于智能算法的PID控制器设计450

12.1 PID控制器的理论基础450

12.2智能算法在PID控制器设计中的应用451

12.2.1神经网络在PID控制器设计中的应用452

12.2.2模糊控制在PID控制器设计中的应用459

12.2.3遗传算法在PID控制器设计中的应用463

12.3本章小结467

第13章 智能算法综合应用468

13.1模糊神经网络控制在MATLAB中的应用468

13.2基于遗传算法的MP算法的应用477

13.3本章小结480

参考文献481