計算智能

本書共9章，介紹了傳統智能技術的主要原理與技術與方法，主要包括知識的表示、基本推理、不確定推理、搜索原理等，同時，還介紹了現代智能技術的主要研究與發展方向，並從工程應用的角度討論人工智能的實際問題及其解決方法。 ^[1] 

第1章 緒論

1.1 智能基礎

1.1.1 智能的含義

1.1.2 人工智能的含義

1.1.3 研究方法

1.2 發展階段

1.2.1 形成及第一個興旺期（1956~1966年）

1.2.2 蕭條波折期（1967~1974年）

1.2.3 第二個興旺期（1975~1998年）

1.3 研究應用

第2章 知識表示

2.1 知識的基本概念

2.1.1 知識的特性

2.1.2 知識的分類

2.1.3 知識的表示方法

2.2 謂詞邏輯表示

2.2.1 命題邏輯

2.2.2 謂詞邏輯

2.3 產生式表示

2.3.1 產生式表示法

2.3.2 產生式系統

2.4 語義網絡

2.5 框架表示

2.6 腳本表示

第3章 基本推理原理

3.1 推理的基本概念

3.1.1 推理的定義

3.1.2 推理方法及其分類

3.1.3 推理的控制策略及其分類

3.2 自然演繹推理

3.3 歸結反演推理

3.3.1 子句集及其化簡

3.3.2 魯濱孫歸結原理

3.4 不確定推理概述

3.4.1 不確定推理的概念

3.4.2 不確定推理的基本問題

3.4.3 不確定性推理的方法

第4章 搜索原理

4.1 搜索原理概述

4.1.1 搜索的概念

4.1.2 搜索方法的分類

4.1.3 狀態空間、搜索空間與解路徑

4.1.4 搜索成本

4.2 盲目搜索策略

4.2.1 回溯策略

4.2.2 圖搜索策略

4.2.3 深度優先搜索

4.2.4 寬度優先搜索

4.2.5 等代價搜索

4.3 啓發式搜索

4.3.1 啓發式搜索的概念與必要性

4.3.2 啓發式搜索算法A

4.3.3 爬山策略搜索

4.3.4 啓發式搜索算法A*

4.4 博弈樹搜索

4.4.1 博弈樹搜索的概念

4.4.2 Grundy博弈

4.4.3 極小極大分析法

4.4.4 α-β剪枝

4.4.5 其他改進方法

第5章 模糊邏輯

5.1 模糊集合

5.1.1 集合的概念

5.1.2 模糊集合

5.1.3 模糊集合表示方法

5.1.4 模糊集合的運算

5.1.5 隸屬函數

5.1.6 分解定理

5.1.7 擴展原理

5.2 模糊關係與推理

5.2.1 模糊語言

5.2.2 模糊關係

5.2.3 模糊規則與推理

5.3 模糊系統

5.3.1 模糊推理系統

5.3.2 模糊推理方法（Ⅰ）

5.3.3 模糊推理方法（Ⅱ）

5.3.4 解模糊方法

5.4 模糊控制

5.4.1 控制的概念

5.4.2 模糊控制器

5.4.3 模糊控制系統

5.4.4 非線性分析

5.4.5 模糊邏輯工具箱

第6章 神經網絡

6.1 概述

6.1.1 基本概念

6.1.2 人工神經元

6.1.3 神經網絡結構與學習

6.1.4 神經網絡的發展

6.1.5 神經網絡的特點

6.2 人工神經網絡

6.2.1 感知器

6.2.2 自適應線性單元

6.2.3 多層前向網絡

6.2.4 神經網絡的應用

第7章 進化計算

7.1 遺傳算法概述

7.1.1 遺傳算法的產生、發展與應用

7.1.2 遺傳學與遺傳算法的基本思想

7.2 基本遺傳算法

7.2.1 簡單函數優化實例

7.2.2 基本遺傳算法的算法描述

7.3 遺傳算法的數學理論基礎

7.3.1 模式理論

7.3.2 欺騙問題

7.4 遺傳算法的實現技術

7.4.1 編碼

7.4.2 羣體設定

7.4.3 適應度函數

7.4.4 遺傳操作

7.4.5 收斂性

第8章 羣體智能

8.1 概述

8.2 粒子羣優化原理

8.2.1 PSO標準算法

8.2.2 PSO算法特性

8.3 粒子羣改進算法

8.3.1 動態自適應參數

8.3.2 粒子多樣性

8.3.3 多子羣拓撲結構

8.3.4 混合PSO

8.4 參數估計問題

第9章 數據挖掘

9.1 概述

9.2 數據挖掘KDD

9.2.1 KDD的基本概念

9.2.2 KDD的基本過程

9.2.3 數據挖掘系統

9.3 數據挖掘功能

9.3.1 概念描述

9.3.2 關聯分析

9.3.3 信息分類

9.3.4 聚類

9.3.5 偏差檢測

9.4 數據挖掘技術與方法

9.5 關聯分析

9.5.1 關聯的基本概念

9.5.2 關聯規則

9.5.3 Apriori算法

9.6 聚類分析

9.6.1 聚類概述

9.6.2 聚類問題

9.6.3 聚類方法

9.6.4 層次聚類

9.6.5 劃分聚類

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