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内容简介:
本书广泛吸取群智能计算、模式识别、统计学、数据挖掘、机器学习、人工智能等学科的优选思想和理论,以一种新的体系,系统、全面地介绍各种群智能算法的理论、仿生计算方法及其聚类应用。全书内容包括进化计算、人工免疫算法、Memetic算法、混合蛙跳算法、猫群算法、细菌觅食算法、人工鱼群算法、蜂群算法等。其中,进化计算内容包括进化计算、遗传算法、进化规划算法、进化策略算法、差分进化算法;人工免疫算法内容包括人工免疫算法概述、免疫遗传算法、免疫规划算法、免疫策略算法、基于动态疫苗提取的免疫遗传算法、免疫克隆选择算法。 本书以图像中物体的聚类分析为应用实例,介绍了相应的实现步骤及Matlab代码。
书籍目录:
第1章绪论
第2章进化计算
2.1进化计算概述
2.2遗传算法仿生计算
2.2.1遗传算法
2.2.2遗传算法仿生计算在聚类分析中的应用
2.3进化规划算法仿生计算
2.3.1进化规划算法
2.3.2进化规划算法仿生计算在聚类分析中的应用
2.4进化策略算法仿生计算
2.4.1进化策略算法
2.4.2进化策略算法仿生计算在聚类分析中的应用
2.5差分进化计算仿生计算
2.5.1差分进化计算
2.5.2差分进化计算仿生计算在聚类分析中的应用
本章小结
习题
第3章人工免疫算法
3.1人工免疫算法概述
3.2免疫遗传算法仿生计算
3.2.1免疫遗传算法
3.2.2免疫遗传算法仿生计算在聚类分析中的应用
3.3免疫规划算法仿生计算
3.3.1免疫规划算法
3.3.2免疫规划算法仿生计算在聚类分析中的应用
3.4免疫策略算法仿生计算
3.4.1免疫策略算法
3.4.2免疫策略算法仿生计算在聚类分析中的应用
3.5基于动态疫苗提取的免疫遗传算法仿生计算
3.5.1基于动态疫苗提取的免疫遗传算法
3.5.2动态疫苗提取的免疫遗传算法仿生计算在聚类分析中的应用
3.6免疫克隆选择算法仿生计算
3.6.1免疫克隆选择算法
3.6.2免疫克隆选择算法仿生计算在聚类分析中的应用
本章小结
习题
第4章混合蛙跳算法仿生计算
4.1混合蛙跳算法
4.2混合蛙跳算法仿生计算在聚类分析中的应用
本章小结
习题
第5章猫群算法仿生计算
5.1猫群算法
5.2猫群算法仿生计算在聚类分析中的应用
本章小结
习题
第6章细菌觅食算法仿生计算
6.1细菌觅食算法
6.2细菌觅食算法仿生计算在聚类分析中的应用
本章小结
习题
第7章人工鱼群算法仿生计算
7.1人工鱼群算法
7.2人工鱼群算法仿生计算在聚类分析中的应用
本章小结
习题
第8章蚁群算法仿生计算
8.1蚁群算法
8.2蚁群算法仿生计算在聚类分析中的应用
本章小结
习题
第9章蜂群算法仿生计算
9.1蜂群算法
9.2蜂群算法仿生计算在聚类分析中的应用
本章小结
习题
第10章量子遗传算法仿生计算
10.1量子计算
10.2量子进化算法
10.3量子遗传算法仿生计算
10.4量子遗传算法仿生计算在聚类分析中的应用
本章小结
习题
第11章禁忌搜索算法聚类分析
11.1禁忌搜索算法的基本原理
11.2禁忌搜索的关键参数和相关操作
11.3基于禁忌搜索算法的聚类分析
本章小结
习题11
参考文献
作者介绍:
杨淑莹 博士学位,天津理工大学计算机科学与工程学院教授,硕士研究生导师,天津市“教学名师”,中国图像图形学学会第五届理事会学术委员会委员。__eol__多年来在图像、语音、时间序列等方面进行模式识别相关工作的深入研究,涉及模式识别,数字图像处理、信号与信息处理、智能计算等领域。承担并完成、市级自然科学基金项目多项,获得天津市科学技术进步奖2项,发表论文50多篇;撰写专著6部。现任精品课、精品资源共享课负责人;主编教材获得“十一五”规划教材和“十二五”规划教材;获得市级教学成果奖3项
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编辑推荐
本书广泛吸取群智能计算、模式识别、统计学、数据挖掘、机器学习、人工智能等学科的优选思想和理论,以一种新的体系,系统、全面地介绍各种群智能算法的理论、仿生计算方法及其聚类应用。本书以图像中物体的聚类分析为应用实例,介绍了相应的实现步骤及Matlab代码。
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书籍真实打分
故事情节:4分
人物塑造:9分
主题深度:5分
文字风格:9分
语言运用:5分
文笔流畅:9分
思想传递:9分
知识深度:8分
知识广度:9分
实用性:5分
章节划分:9分
结构布局:7分
新颖与独特:8分
情感共鸣:3分
引人入胜:7分
现实相关:4分
沉浸感:9分
事实准确性:6分
文化贡献:9分