神經(jīng)計算智能基礎(chǔ)：原理·方法

第一章 智能科學(xué)發(fā)展概述
1.1 智能的探索
1.2 智能的涵義
1.3 電腦的發(fā)展歷程
1.4 傳統(tǒng)AI的成就與局了性
1.5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷程與反思
1.6 智能科學(xué)的相關(guān)技術(shù)
1.7 智能科學(xué)中的若干哲學(xué)問題
1.8 智能科學(xué)發(fā)展展望
第二章 智能的生物特征與本質(zhì)
2.1 腦的哲學(xué)思考
2.2 腦的結(jié)構(gòu)與功能
2.3 視覺系統(tǒng)的剖析
2.4 記憶與遺忘
2.5 意識與思維
2.6 生物智能系統(tǒng)的啟示
第三章 代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
3.1 人工神經(jīng)元
3.2 感知機(jī)
3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)機(jī)制
3.4 前饋型BP網(wǎng)絡(luò)
3.5 反饋型Hopfield網(wǎng)絡(luò)
3.6 Kohonen自組織網(wǎng)絡(luò)
3.7 幾類特殊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
第四章 模糊邏輯基礎(chǔ)
4.1 智能的模糊特征
4.2 模糊集合的基本概念
4.3 隸屬函數(shù)
4.4 模糊區(qū)間與模糊中心
4.5 訂合與經(jīng)典集合的聯(lián)系
4.6 模糊矩陣與模糊關(guān)系
4.7 模糊控制
第五章 聯(lián)想記憶與編碼
5.1 聯(lián)想與智能
5.2 聯(lián)想網(wǎng)絡(luò)
5.3 聯(lián)想學(xué)習(xí)
5.4 模糊聯(lián)想記憶
5.5 穩(wěn)定吸引子與編碼
第六章 進(jìn)化計算
6.1 生物進(jìn)化的啟示
6.2 進(jìn)化計算的種類
6.3 遺傳算法的原理方法
6.4 遺傳算法求解TSP
6.5 遺傳算法的其他應(yīng)用
6.6 進(jìn)化計算的評價
第七章 混沌與分形
7.1 混沌現(xiàn)象與混沌學(xué)
7.2 混沌神經(jīng)元模型
7.3 生命的節(jié)律
7.4 分形
7.5 混沌與分形的應(yīng)用
第八章 模糊神經(jīng)計算智能系統(tǒng)
8.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊技術(shù)的融合
8.2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
8.3 模糊神經(jīng)計算智能系統(tǒng)組成
8.4 特征的選擇提取與排序
8.5 學(xué)習(xí)樣本
8.6 FNN的體系結(jié)構(gòu)
8.7 計算智能的滿意輸出原理和方法
8.8 計算智能在未來世紀(jì)中的發(fā)展
參考文獻(xiàn) 【媒體評論】