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1 绪论1

1.1 软计算的提出背景与动因1

1.2 软计算的内容和方法2

1.3 软计算的混合算法综述5

1.4 面向优化、决策与控制的软计算若干应用进展9

1.5 本书主要研究内容12

1.6 参考文献13

本章附录：科技创新中的方法集成及其范例—软计算方法集成18

2 进化计算若干应用研究30

2.1 引言30

2.2 进化计算概述31

2.3 进化计算中的适应度函数33

2.4 共轭梯度—自适应遗传算法研究38

2.5 嵌入演化策略的双种群遗传算法42

2.6 分而治之多种群遗传算法46

2.7 应用分析—微机电的遗传鲁棒优化设计52

2.8 参考文献56

本章附录：进化计算的两个补充论题58

3 局部回归Elman网络算法研究及辨识应用68

3.1 引言68

3.2 Elman网络学习算法的注记68

3.3 动态反传算法的收敛性（1）71

3.4 动态反传算法的收敛性（2）75

3.5 基于动态反传—共轭梯度算法的系统辨识79

3.6 参考文献81

4 建模中的若干模块化神经网络方法82

4.1 引言82

4.2 模块化神经网络若干子网集成研究83

4.3 模块化神经网络的Bayes子网集结新算法88

4.4 参考文献98

本章附录：变权综合与模块化神经网络99

5 深度神经网络方法及应用107

5.1 引言107

5.2 卷积神经网络108

5.3 深度信念网络110

5.4 堆栈自编码神经网络112

5.5 深度学习融合到软计算的研究介绍116

5.6 参考文献124

6 遗传—自适应模糊控制128

6.1 引言128

6.2 自适应控制算法129

6.3 面向复杂系统的控制算法仿真研究133

6.4 几点讨论138

6.5 本章小结139

6.6 参考文献139

7 倒立摆系统的控制概述141

7.1 引言141

7.2 二级与三级倒立摆的数学模型142

7.3 几种倒立摆的典型智能控制策略144

7.4 参考文献147

8 多级倒立摆系统的进化控制149

8.1 进化线性控制149

8.2 多级倒立摆的进化控制算法的改进151

8.3 本章总结及进一步研究目标156

8.4 参考文献157

9 受生物启发的计算范例——免疫计算158

9.1 引言158

9.2 免疫系统与人工免疫系统158

9.3 免疫计算的主要模型161

9.4 测试实验167

9.5 参考文献172

10 基于软计算的复杂产品系统设计决策175

10.1 引言175

10.2 复杂产品系统相关理论概述175

10.3 面向复杂产品系统设计中的模块化及不确定性的决策方法183

10.4 面向复杂产品系统设计的协同决策支持系统196

10.5 参考文献201

附录1 基于偏好的微机电系统进化设计与评价方法研究204

附录2 部分标准测试问题215