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內容簡介： 本书系统地介绍了软计算的基本原理、基本方法和基本技术及软计算的最新进展，并以较大篇幅叙述了其在工程中的应用情况。 本书阐述了软计算基本概念及与人工智能的关系，深入而系统地讨论了软计算的几个重要研究分支：模糊计算、神经计算、进化计算、集群计算、量子计算、自然计算等。在此基础上，介绍了将其综合应用于数据挖掘、工程规划、医学图像配准、故障诊断、系统辨识等领域的一些富有挑战性的研究课题及相应研究成果。全书分为两篇，上篇为基础理论篇，下篇为综合应用篇。上篇基础理论篇，共分7章，包括软计算概述、模糊计算、神经计算、进化计算、免疫计算、自然计算和其他软计算方法；下篇综合应用篇，共分4章，包括：模糊计算在复杂工业系统中的应用、遗传算法在医学图像配准中的应用、人工免疫在故障诊断中的应用、自然计算在系统辨别中的应用。 本书可作为高等院校自动化、电子信息、测控技术与仪表、电气工程、系统工程、机电工程等专业的本科生和研究生教材，也可作为相关专业工程技术人员的自学参考书。 目錄： 前言 上篇　基础理论篇 　第1章　软计算概述 　 1.1　软计算基本概念 　 1.2　软计算与人工智能的关系 　1.2.1　从传统人工智能到计算智能 　1.2.2　软计算对计算智能的意义 　 1.3　软计算方法的广义模糊认知哲学基础 　 1.4　小结 　 习题1 　第2章　模糊计算 　 2.1　模糊集合 　2.1.1　模糊集合概念 　2.1.2　隶属函数 　2.1.3　模糊集合运算 　2.1.4　模糊集合与普通集合的关系 　 2.2　模糊关系 　2.2.1　模糊关系基本概念 　2.2.2　模糊关系合成 　2.2.3　模糊变换 　 2.3　模糊推理 　2.3.1　模糊语言与语言变量 　2.3.2　模糊命题与模糊条件语句 　2.3.3　模糊推理 　 2.4　模糊计算在工程技术中的应用实例 　2.4.1　模糊控制系统的原理与设计过程 　2.4.2　模糊控制在电饭锅中的应用 　2.4.3　模糊优化研究进展 　 2.5　粗糙集方法简介 　 2.6　小结 　 习题2 　第3章　神经计算 　 3.1　神经网络基本概念 …… 下篇　综合应用篇 参考答案

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