计算智能：理论、技术与应用

　　前言
　　1 绪论
　　1.1 从传统人工智能到计算智能
　　1.1.1 智能
　　1.1.2 传统人工智能
　　1.1.3 计算智能
　　1.1.4 其他智能理论
　　1.1.5 计算智能各领域间的联系
　　1.2 智能控制
　　1.2.1 控制理论的产生及其发展
　　1.2.2 智能控制的产生及其发展
　　1.2.3 智能控制的基本概念
　　1.2.4 智能控制的学科范畴
　　1.2.5 智能控制的未来与挑战
　　1.3 小结
　　思考题
　　2 模糊控制
　　2.1 概述
　　2.1.1 模糊控制的发展简史
　　2.1.2 模糊控制的研究进展
　　2.1.3 模糊控制的应用领域
　　2.2 模糊数学基础
　　2.2.1 模糊集合
　　2.2.2 模糊运算
　　2.2.3 模糊关系
　　2.2.4 模糊变换
　　2.2.5 模糊推理
　　2.2.6 模糊决策
　　2.3 模糊控制的基本原理
　　2.3.1 模糊控制器的基本结构
　　2.3.2 模糊控制系统的组成
　　2.4 模糊控制系统的分析和设计
　　2.4.1 模糊控制器的解析结构
　　2.4.2 模糊控制系统的稳定性分析
　　2.4.3 模糊系统万能逼近理论
　　2.5 模糊控制的工程应用
　　2.5.1 激光加热中组织温度的实时模糊控制
　　2.5.2 Internet网络的智能搜索
　　2.6 小结
　　实验
　　思考题
　　参考文献
　　3 神经网络控制
　　3.1 概述
　　3.1.1 神经元模型
　　3.1.2 神经网络的结构和学习规则
　　3.1.3 神经网络的发展概况
　　3.1.4 神经网络的研究范畴
　　3.2 神经网络的基本理论
　　3.2.1 有监督学习神经网络
　　3.2.2 无监督学习和反馈神经网络
　　3.2.3 模糊神经网绉
　　3.3 基于神经网络的系统建模
　　3.3.1 神经网络逼近理论
　　3.3.2 基于神经网络的系统建模
　　3.4 神经网络控制系统的结构
　　3.4.1 基于神经网络的学习控制
　　3.4.2 基于神经网络的直接逆控制
　　3.4.3 基于神经网络的自适应控制
　　3.4.4 基于神经网络的内模控制
　　3.4.5 基于神经网络的预测控制
　　3.4.6 基于CMAC的控制
　　3.4.7 基于多层神经网络的控制
　　3.4.8 基于神经网络的递阶控制
　　3.4.9 基于模糊神经网络的控制
　　3.4.10 神经网络专家控制
　　3.5 神经网络的应用

　　《计算智能：理论、技术与应用》面向智能系统学科的前沿领域，系统地讨论了计算智能的理论、技术及其应用的各个方面，比较全面地反映了国内外计算智能研究和应用的最新进展。内容包括模糊控制、神经网络控制、进化计算与遗传算法、人工免疫系统、专家系统、学习控制系统、DNA计算与基于DNA的软计算、智能Agent、粗集理论、混沌控制与同步、网络智能自动化等方面的理论、技术与应用。《计算智能：理论、技术与应用》取材新颖，内容深入浅出，材料丰富，理论密切结合实际，具有较高的学术水平和较大的参考价值。
　　    《计算智能：理论、技术与应用》可作为高等院校相关专业高年级本科生或研究生的教材及参考用书，也可供从事智能科学、自动控制、系统科学、计算机科学、应用数学等领域研究的教师和科技工作者参考使用。