本书对计算智能的诸多基础理论进行了详细介绍和释义，还介绍了神经网络、模糊系统、进化计算的应用范例以及实验结果，将理论与实践紧密联系。第一章对人工智能的萌芽、诞生和发展以及现状和未来进行了简要介绍。第二章为进化计算，论述了遗传算法。第三章为模糊逻辑，介绍了模糊理论基础，论述了常见的模糊隶属度函数以及模糊集合常用的算子，并对模糊关系及运算以及模糊推理进行了详细介绍。第四章为人工神经网络，论述了人工神经落的特点、生物学基础及其发展与应用。

  第1章绪论一从人工智能到计算智能1.1人工智能的发展

1.1.1人工智能的萌芽

1.1.2人工智能的诞生

1.1.3人工智能的发展...

1.2人工智能的现状和未来

1.3人工智能的新生:计算智能

1.3.1人工神经网络

1.3.2模糊逻辑

1.3.3进化计算

1.3.4计算智能

1.4智能的三个层次

1.5计算智能领域研究成果

1.5.1进化计算研究成果

1.5.2模糊理论研究成果

1.5.3人工神经网络研究成果

习题

参考文献

第2章进化计算

2.1绪论

2.1.1引例

2.1.2从进化论到进化计算

2.2遗传算法

2.2.1遗传算法简介

2.2.2遗传的特点

2.2.3示例

2.2.4遗传算法的基本框架

2.2.5遗传算法的优点

2.2.6遗传算法的五个关键问题

2.3遗传编码和种群初始化

2.3.1遗传编码

2.3.2种群初始化......

2.4交叉和变异

2.4.1交叉算子

2.4.2变异算子

2.5选择和适应度雨数

2.5.1选择

2.5.2适应度丽数

2.5.3适应度共享和群体多样性2.6遗传算法用于求解数值优化问题2.7遗传算法的理论基础

2.7.1模式理论

2.7.2建筑块假说

习题

参考文献

第3章模糊逻辑

3.1模糊理论基础

3.1.1概率与模糊

3.1.2模糊集合的定义

3.1.3模糊集合和经典集合3.1.4模糊集合的表示方法

3.1.5模糊集合的几何图示

3.1.6模糊集合的运算

3.2隶属度函数

3.2.1隶属度函数的基本概念3.2.2隶属度函数遵守的基本原则3.2.3隶属度函数的设计

3.2.4模糊集合的特性

3.2.5模糊性的度量

3.3模糊关系及运算

3.3.1模糊关系

3.3.2模糊关系的运算

3.4模糊推理

3.4.1模糊逻辑的特点及运算3.4.2模糊语言变量

3.4.3模糊推理

3.4.4模糊化和去模糊化3.5模糊控制系统

3.5.1模糊控制

……

4.6.3循环神经网络

4.6.4生成对抗网络

4.6.5增强学习

习题

参考文献