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| 編輯推薦： |
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本书是一本基础入门加实战的书籍，既有理论基础知识，又有丰富示例，包括详细的操作步骤，实操性强。由于人工智能算法内容较多，所以本书系统讲解常用的人工智能算法理论，包括基本概念及MATLAB应用代码示例。每个知识点都配有小例子，力求精简，帮助读者在轻松掌握基础知识的同时快速进入实战。
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| 內容簡介： |
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本书以智能算法为背景，全面地介绍了人工智能的各种算法，本书内容以理论为基础，以应用为主导，循序渐进地向读者揭示怎样利用智能算法解决实际问题。全书共11章主要内容包括MATLAB语言入门、插值算法与曲线拟合、灰色系统理论、傅里叶变换和小波变换、经验模态分解算法、模糊逻辑控制算法、滑模变结构控制、神经网络基本理论、支持向量机、粒子群算法、蚁群算法、模拟退火算法等。 本书可作为高校本科生和研究生的学习用书，也可作为科研人员、学者、工程技术人员的相关参考用书。
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| 關於作者： |
韩龙，黑龙江科技大学电气与控制工程学院副教授、博士、硕士导师。长期从事信息处理、电力设备智能监测与故障诊断等领域的教学与科研工作。在国内、国际期刊及会议上发表学术论文19篇，其中SCI检索3篇，EI检索3篇。授权发明和实用新型专利3项，主持参与省、校级科研立项及教研立项12项，并出版图书2部。指导研究生和本科生在全国大学生电子设计大赛、“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛、“西门子杯”中国智能制造挑战赛和全国高校大数据应用创新大赛等竞赛中，获得国家级和省级奖40余项。
张娜，黑龙江科技大学电气与控制工程学院讲师，博士，哈尔滨工程大学科技园在站博士后，发表国内外期刊论文10余篇，国际会议论文4篇，实用新型专利2项，作为副主编出版规划教材1部，主持结题中央高校项目1项，参加结题省级项目1项，主持黑龙江省普通本科高等学校青年创新人才项目1项。
汝洪芳，黑龙江科技大学电气与控制工程学院副教授，硕士研究生导师，长期从事矿山电气传动与智能控制等领域的教学与科研工作。多年来，主持和参与国家自然科学基金项目2项、省自然科技基金项目2项、地市级项目4项。获得省部级科技进步二等奖1项，授权国家发明专利4项，发表学术论文10余篇。主持和参与黑龙江省学位与研究生教育教学改革项目4项，获得市级教学成果奖2项。
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| 目錄：
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第1章绪论(24min)
1.1人工智能的发展过程
1.1.1孕育阶段
1.1.2形成阶段
1.1.3发展阶段
1.2人工智能的核心技术体系
1.3人工智能特点与应用
1.3.1人工智能研究的特点
1.3.2人工智能应用
第2章MATLAB语言入门(56min)
2.1MATLAB语言开发环境
2.1.1命令行窗口
2.1.2M文件编辑窗口
2.1.3Simulink Model窗口
2.2数据类型与基本运算符
2.2.1变量的定义与赋值
2.2.2数据类型
2.2.3关系表达式
2.2.4关系表达式的优先级
2.2.5逻辑表达式
2.3常用的流程操作语句
2.3.1顺序结构
2.3.2if分支结构
2.3.3switch分支结构
2.3.4while循环结构
2.3.5for循环结构
2.4MATLAB语言的绘图
2.4.1图形的基础知识
2.4.2绘制二维图形
2.4.3设置曲线的属性
2.4.4设置坐标轴范围
2.4.5叠绘和图形标识
2.4.6绘制双坐标轴图形
2.4.7绘制多子图
2.4.8交互式图形
2.4.9绘制面积图
2.4.10绘制直方图
2.4.11绘制二维饼图
2.4.12绘制向量图
2.4.13绘制等高线
2.4.14绘制伪色彩图
2.4.15绘制误差棒
2.4.16绘制二维离散杆图
2.4.17绘制散点图
2.4.18极坐标图形
2.4.19柱坐标图形
2.4.20绘制三维曲线
2.4.21编辑三维图形
2.4.22四维图形
第3章插值算法与曲线拟合(101min)
3.1插值
3.1.1一维插值
3.1.2人口数量预测
3.1.3二维插值
3.1.4绘制二元函数图形
3.2插值算法
3.2.1拉格朗日插值
3.2.2牛顿插值
3.2.3分段插值法
3.2.4样条插值
3.3曲线拟合
3.3.1多项式拟合
3.3.2加权最小方差拟合
3.3.3数据拟合——适用加权最小方差WLS方法
第4章灰色系统理论(44min)
4.1灰色关联分析法
4.1.1灰色关联因素与关联算子集
4.1.2距离空间
4.1.3灰色关联公理与灰色关联度
4.2灰色预测
4.2.1累加生成序列
4.2.2均值GM(1，1)模型
4.2.3累减生成序列
4.2.4模型检验
4.3灰色聚类评估
4.3.1灰色变权聚类
4.3.2灰色定权聚类
第5章傅里叶变换和小波变换(86min)
5.1傅里叶变换
5.1.1傅里叶级数的频谱
5.1.2傅里叶级数的相位谱
5.1.3傅里叶变换表示形式
5.1.4MATLAB的傅里叶变换函数
5.1.5傅里叶变换的信号降噪应用
5.2小波变换
5.2.1小波函数
5.2.2小波变换理论
5.2.3小波分解与重构
5.2.4MATLAB的小波变换函数
5.2.5小波变换在信号处理中的应用
5.3小波包变换
5.3.1小波包变换理论
5.3.2小波包变换的MATLAB函数
5.3.3小波包变换在信号处理中的应用
第6章经验模态分解算法(40min)
6.1EMD算法
6.1.1瞬时频率
6.1.2EMD基本理论
6.1.3EMD下载与应用
6.2EEMD算法
6.3CEEMD算法
第7章模糊逻辑控制算法(14min)
7.1概述
7.2模糊集合的基本概念
7.2.1普通集合
7.2.2模糊集合
7.2.3模糊运算
7.2.4隶属函数的确定
7.2.5常见的隶属函数
7.3模糊关系的基本概念
7.3.1普通关系
7.3.2模糊关系
7.3.3模糊变换
7.4模糊推理与模糊决策
7.4.1模糊逻辑
7.4.2模糊语言算子
7.4.3模糊推理
7.4.4模糊决策
7.5模糊控制器的基本原理与设计方法
7.5.1模糊控制器的基本原理
7.5.2模糊控制器的设计步骤
7.6模糊控制系统的工作原理
7.6.1单输入和单输出模糊控制器的设计
7.6.2双输入和单输出模糊控制器
7.6.3MATLAB模糊控制工具箱及应用
第8章滑模变结构控制(12min)
8.1变结构控制系统
8.1.1变结构控制
8.1.2变结构控制系统的品质
8.1.3变结构系统的数学模型
8.1.4变结构控制的特点
8.2开关控制与滑模变结构控制
8.2.1开关控制
8.2.2变结构系统中的滑动模态
8.3滑动模态及其数学表达
8.3.1滑动模态
8.3.2滑动模态的数学表达
8.4菲力普夫理论
8.4.1滑动模态的存在条件
8.4.2关于菲力普夫理论的说明
8.5等效控制及滑模运动
8.5.1等效控制
8.5.2滑模运动
8.6滑模变结构控制的基本问题
8.6.1滑动模态的存在性
8.6.2滑动模态的可达性及广义滑模
8.6.3滑模运动的稳定性
8.7滑模变结构控制系统的动态品质
8.7.1正常运动段
8.7.2滑模运动段
8.8滑模变结构控制的基本方法
8.8.1滑模变结构的基本控制策略
8.8.2滑模变结构控制的基本结构
8.9基于低通滤波器的滑模控制
8.9.1系统描述
8.9.2滑模控制器设计
8.9.3仿真实例
第9章神经网络基本理论(87min)
9.1生物神经网络
9.1.1生物神经元的结构
9.1.2生物神经元的信息处理机理
9.1.3生物神经网络的信息处理
9.2人工神经元的数学建模
9.2.1MP模型
9.2.2常用的神经元数学模型
9.3人工神经网络的结构建模
9.3.1网络拓扑类型
9.3.2网络信息流向类型
9.4人工神经网络的学习
9.5神经网络及其分类
9.6BP神经网络
9.6.1BP神经网络结构
9.6.2BP神经网络算法原理
9.6.3反向传播实例
9.7BP算法的不足与改进
9.7.1BP算法的不足
9.7.2BP算法的改进
9.8BP网络的MATLAB仿真实例
9.8.1BP神经网络的MATLAB工具箱
9.8.2BP网络仿真实例
9.9径向基神经网络
9.9.1正规化RBF网络
9.9.2广义RBF网络
9.10径向基网络的MATLAB仿真实例
9.10.1RBF网络的MATLAB工具箱
9.10.2仿真实例
第10章支持向量机(43min)
10.1统计学习理论基础
10.1.1机器学习
10.1.2经验风险最小化原则
10.1.3结构风险最小化原则
10.2支持向量机
10.2.1最优超平面
10.2.2线性支持向量机
10.2.3非线性支持向量机
10.3LIBSVM软件包简介
10.3.1LIBSVM使用的数据格式
10.3.2LIBSVM使用的函数
10.3.3LIBSVM使用
第11章智能优化算法(34min)
11.1粒子群概述
11.1.1粒子群算法的基本原理
11.1.2全局与局部模式
11.1.3粒子群的算法建模
11.1.4粒子群的特点
11.1.5粒子群算法与其他进化算法的异同
11.2粒子群算法
11.2.1基本原理
11.2.2算法构成要素
11.2.3算法的基参数设置
11.2.4算法基本流程
11.2.5粒子群算法的MATLAB实现
11.3蚁群算法
11.3.1蚁群的基本概念
11.3.2蚁群算法的重要规则
11.3.3蚁群优化算法的应用
11.3.4蚁群算法的MATLAB实现
11.4模拟退火算法
11.4.1模拟退火算法的理论
11.4.2模拟退火寻优实现步骤
11.4.3模拟退火算法的MATLAB工具箱
11.4.4模拟退火的MATLAB实现
11.5遗传算法
11.5.1遗传算法概述
11.5.2遗传算法的生物学基础
11.5.3遗传算法的名称解释
11.5.4遗传算法的运算过程
11.5.5遗传算法的特点
11.5.6染色体的编码
11.5.7适应度函数
11.5.8遗传算子
11.5.9算法参数设计原则
11.5.10适应度函数的调整
11.5.11遗传算法的应用
11.6禁忌搜索算法
11.6.1禁忌搜索的相关理论
11.6.2启发式搜索算法与传统的方法
11.6.3禁忌搜索与局部邻域搜索
11.6.4局部邻域搜索
11.6.5禁忌搜索的基本思想
11.6.6禁忌搜索算法的特点
11.6.7禁忌搜索算法的应用
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| 內容試閱：
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人工智能(Artificial Intelligence，AI)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它的研究范围为自然语言处理、知识表现、智能搜索、推理、规划、机器学习、知识获取、组合调度问题、感知问题、模式识别、逻辑程序设计软计算、不精确和不确定的管理、人工生命、神经网络、复杂系统、遗传算法等。本书主要介绍常用的人工智能所涉及的机器学习算法，并借助MATLAB语言实现其应用。
本书通过精心设计理论讲解及例程实践，深入浅出地介绍MATLAB语言的基础与常用的人工智能算法理论，以便使读者尽快地掌握人工智能算法的应用和创新技巧，能够尽快地投入自己的学术研究与工程实践中。
本书主要内容
第1章介绍人工智能的发展过程、人工智能的核心技术体系及人工智能的特点与应用等。
第2章介绍MATLAB语言开发环境、数据类型与基本运算符、常用的流程操作语句和MATLAB语言的绘图等。
第3章简单介绍插值算法与曲线拟合，包括拉格朗日插值、牛顿插值、多项式拟合理论及应用等。
第4章介绍灰色系统理论，包括灰色关联分析法、灰色预测、灰色聚类评估理论及应用等。
第5章介绍傅里叶变换和小波变换，包括傅里叶变换、小波变换理论及各种应用等。
第6章介绍经验模态分解算法，包括EMD算法、EEMD算法、CEEMD算法及应用等。
第7章介绍模糊逻辑控制算法，包括模糊集合的基本概念、模糊关系、模糊推理与模糊决策等。
第8章介绍滑模变结构控制，包括变结构控制系统、开关控制与滑模变结构控制等。
第9章介绍神经网络基本理论，包括人工神经元的数学建模、BP神经网络、径向基神经网络理论及应用等。
第10章介绍支持向量机，包括统计学习理论基础、支持向量机理论，以及LIBSVM软件包应用等。
第11章介绍智能优化算法，包括粒子群算法、蚁群算法、模拟退火算法等。
本书由韩龙、张娜和汝洪芳编写，韩龙负责编写第2章、第4~6章和第10章； 张娜负责编写第7~9章； 汝洪芳负责编写第1章、第3章和第11章。
阅读建议
本书是一本基础入门加实战的图书，既有理论基础知识，又有丰富示例，包括详细的操作步骤，实操性强。由于人工智能算法内容较多，所以本书对常用的人工智能算法的理论讲解得很详细，包括基本概念及MATLAB应用代码示例。每个知识点都配有小例子，力求精简，帮助读者在轻松掌握基础知识的同时快速进入实战。本书部分彩图请见插页。
建议读者先把第2章MATLAB语言基础知识掌握扎实，这样就可以很好地运用其编写简单的代码，然后理解其余章节的人工智能算法的理论，练习知识点所对应的程序代码，深入理解算法应用。
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致谢
首先感谢清华大学出版社赵佳霓编辑的耐心指点，以及推动了本书的出版。
还要感谢刘凯雷、李腾、李佳军、陆泽通、纪成浩、王珂硕、张东东同学在本书编写过程中的仔细校阅。
由于时间和水平有限，书中难免存在不妥之处，敬请读者指正，并提宝贵意见。
编者
2022年1月
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