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編輯推薦： 本书以智能仿生相关理论与技术为核心，从核心技术、性能表现、高效能与绿色可持续性等多个维度，系统阐述了智能仿生相较于传统工程技术的非凡创新力与显著优越性。本书共8章，从生物智能和人工智能入手，重点介绍了智能仿生结构与材料、智能仿生传感、智能仿生原理及其在导航、算法中的应用，同时涵盖了相关领域内的基础知识及国内外最新的研究进展，相信本书会引起读者对于智能仿生学的广泛兴趣。 內容簡介： 智能仿生学是一门将生物经过亿万年进化所逐渐形成的低功耗、高效率生物智能体系转换为工程技术领域所需要的人工智能系统的前沿交叉学科。智能仿生研究为科学技术创新提供了新思路、新理论和新方法。本书以智能仿生相关理论与技术为核心，从核心技术、性能表现、高效能与绿色可持续性等多个维度，系统阐述了智能仿生相较于传统工程技术的非凡创新力与显著优越性。本书共8章，从生物智能和人工智能入手，重点介绍了智能仿生结构与材料、智能仿生传感、智能仿生原理及其在导航、算法中的应用，同时涵盖了相关领域内的基础知识及国内外最新的研究进展，相信本书会引起读者对于智能仿生学的广泛兴趣。 本书内容丰富、结构清晰、术语规范，可以作为普通高等院校仿生学、生物学、人工智能、计算机科学与技术，以及工程技术等专业的本科生和研究生教材，也可供相关领域科学技术人员参考。 目錄： 目录 前言 第1章绪论1 11智能仿生学的定义、发展历史及研究 意义1 111智能仿生学的定义1 112智能仿生学的发展历史2 113智能仿生学的研究意义3 12智能仿生学的基本原理4 121智能适应原理4 122智能优化原理5 123智能集群原理6 124智能决策原理7 13智能仿生学的基本原则7 131主动仿生原则8 132绿色仿生原则9 133可持续仿生原则11 134最佳化仿生原则12 14智能仿生交互技术14 141虚拟现实技术14 142增强现实技术21 143混合现实技术22 144贝叶斯网络26 思考题29 参考文献29 第2章生物智能34 21动物的智能行为34 211动物的智能伪装行为34 212动物的智能肢体再生行为37 213动物的智能感知行为38 22微生物智能45 221极端环境微生物45 222非极端环境微生物47 23植物智能48 231植物适应性智能行为49 232典型植物智能行为实例49 24生境智能53 241生境稳定智能53 242自然生态元素智能54 243自然生态现象智能55 244自然生态系统智能56 思考题56 参考文献56 第3章人工智能59 31人类智能与人工智能59 32人工智能的定义与发展62 321人工智能的定义62 322人工智能的发展63 33人工智能的主要技术及应用69 331深度学习69 332机器学习73 333计算机视觉76 334自然语言处理78 34人工智能与智能仿生80 思考题83 参考文献83 第4章智能仿生结构85 41智能仿生结构概述85 411智能仿生结构的定义85 412智能仿生结构的设计思想86 42智能仿生吸附结构86 43智能仿生响应结构90 44智能仿生变色结构93 441变色龙变色原理93 442变色龙启发的智能仿生变色 结构96 45智能仿生温控结构98 思考题99 参考文献99 第5章智能仿生材料102 51智能仿生驱动材料102 511智能仿生电驱动材料103 512智能仿生热驱动材料105 513智能仿生光驱动材料107 514智能仿生磁驱动材料109 52智能仿生变色材料111 53智能仿生变刚度材料112 54智能仿生变弹性模量材料114 55智能仿生形状记忆材料115 56智能仿生人工肌肉材料117 57智能仿生自修复材料119 58智能仿生剪切增稠材料121 思考题121 参考文献121 第6章智能仿生传感128 61智能仿生变阻传感器128 611仿生变阻式传感器原理128 612仿生裂纹结构提高变阻传感器 性能130 62智能仿生变容传感器134 621仿生变容传感器原理135 622仿荷叶微结构提高变容传感器 性能135 63智能仿生磁性传感器139 631仿生磁性传感器原理139 632仿纤毛结构提高磁性传感器 性能140 64智能仿生光导传感器148 641仿生光导传感器原理148 642仿皮肤结构提高光导传感器 性能148 思考题150 参考文献151 第7章智能仿生导航152 71智能仿生导航概述152 711导航152 712智能仿生导航的含义153 72仿生偏振光导航154 721偏振光导航内涵154 722偏振光导航基本原理154 723昆虫偏振光导航机理155 724仿生偏振光导航传感器159 73仿生磁场导航160 731仿生磁场导航概述160 732蝴蝶磁导航机理161 733鸽子磁导航机理162 734海龟磁导航机理167 735仿生磁导航传感器171 74仿生月光偏振导航172 741月光偏振特性173 742蜣螂月光偏振光导航机理174 743仿生月光偏振罗盘178 75仿生蚂蚁双重导航系统182 751蚂蚁双重导航系统182 752仿蚂蚁导航传感器184 思考题184 参考文献185 第8章智能仿生算法192 81智能仿生算法概述192 82基于进化形式的仿生算法193 821遗传算法193 822进化策略194 823进化规划194 83基于生态学的仿生算法195 831入侵杂草优化算法196 832生物地理特征优化算法196 84基于群体行为的仿生算法197 841粒子群算法197 842蚁群算法198 843人工鱼群算法199 844其他算法201 85智能仿生算法的工程应用202 851司法、医疗安全应用202 852人脸情绪识别应用204 853图像超分辨率重建应用206 854唇语解读应用207 855路径规划应用208 思考题208 参考文献209 內容試閱： 智能是一种具有自主能力（包含感知、判断、决策等）的，有自我意识的，甚至可以进行自我思考的综合体现。智能作为推动科技创新、提升国家竞争力的关键驱动力，也是引领未来社会发展的核心动力。在全球科技竞争日益激烈的背景下，美国、日本、德国等发达国家及大型创新企业不断加大对智能技术的投入、研发与转化。国家科学研究机构和研究型大学则承担着培养高素质人才、开展前沿研究的责任，人工智能技术的应用不仅可以提升国家的综合实力和国际地位，还能为社会带来更多的经济效益和社会福祉。因此，智能在国家战略发展中的地位和意义日益突显，成为推动各领域发展的重要引擎。 近年来，基于计算机算法（深度学习、机器学习等）的人工智能（AI）通过模仿人类认知与行为成为科技创新领域的一大热点和推动力。人工智能是生物智能的分支与子集，生物智能作为生物自然长期进化的最优化集合与结晶，以生物智能这一重要的科学概念和工程应用作为仿生对象并开展仿生研究，能促进各领域的科学发展和技术创新。然而，传统仿生学从对生物体结构和功能的观察分析中获得启发，通过直接模仿和复制，设计制造出与生物体类似的产品或系统，在一定程度上解决了早期科学创新、工程应用等问题，却与真正的生物智能还有较大差距，无法实现类似生物感知、分析、推理、决策及控制功能，难以满足当前工程问题多样化、复杂化、多维化、综合化、交叉化等需求。因此，智能仿生学的概念应运而生。 工业革命的发展历程不过短短的200多年，技术发明和工程创造也迎来了蓬勃发展，为了进一步加快人类文明的发展进程，人类必须学会在最短的时间内找到解决复杂工程问题的最佳方案。而师法自然是快速获取创新方法、解决棘手工程问题的有效途径之一。生物智能可以加快揭示生物生命形态的深层次奥秘，是技术发明和工程创造的天然蓝本。以生物智能仿生为主要研究目标的智能仿生学将传统仿生学和生物智能仿生有机结合，实现单一仿生结构的多功能智能化，将亿万年进化优化的生物智能体系转化为工程技术领域所需的人工智能技术，为科学技术创新提供了新思路、新理论和新方法。智能仿生在各类智能机器人、智能控制、产品设计等领域同样起到指导和技术路线作用：在材料科学中，通过模仿生物体的结构和功能，设计新型材料；在医学生物工程中，通过模仿生物智能系统，设计和开发新型的医疗器械、组织工程材料和生物传感器。智能仿生学作为人工智能技术发展的理论基础，已经成为人工智能与万物互联的条件，而智能仿生也必将促进人工智能技术的发展。 国务院印发的《中国教育现代化2035》在“提升一流人才培养与创新能力”中指出，加强创新人才特别是拔尖创新人才的培养，加大应用型、复合型、技术技能型人才培养比重，建设一批国际一流的国家科技创新基地，加强应用基础研究，全面提升高等学校原始创新能力。具体地，复合型、应用型一流人才培养及高等学校创新体系建设与交叉学科联系紧密、相辅相成，交叉学科和相关教材的建设发展直接决定了创新型人才的培养水平。然而，内容单一、学科壁垒较高的传统教材已难以满足当前创新性、交叉性、智能化的教材建设和人才培养需求，仿生学作为典型的交叉学科，涉及材料学、生物学、化学、力学、机械工程等多个学科，具有创新性并不断向着智能化发展，因此，开展智能仿生学科和相关教材建设至关重要。《办公厅关于组织开展战略性新兴领域“十四五”高等教育教材体系建设工作的通知》指出，要编制专业核心教材知识图谱。以材料科学为主体框架的知识图谱可以将仿生学教材中碎片化、分散式的教育资源与相关实体关联，并构建一张巨大的语义网络，具体知识点的逻辑结构关系包括整部、属种、递进、依赖、共生、互斥等，相关主体借助知识图谱将这种逻辑关系进行可视化呈现，可以帮助学生快速、有效地选择和判断学习内容，厘清学习思路。因此，开展“四新”人才培养的教材思维前瞻性、技术前沿性、应用智能化、内容交叉融合化建设迫在眉睫。 目前，全面介绍交叉学科和仿生学方向的教材较少，主要是关于仿生机械、仿生学概论、仿生材料等内容，读者读完后会对仿生学及主要的分支领域有一个总体的认识，并具有一定的仿生学知识储备，但对生物智能、智能仿生等内容依然缺乏深刻、全面的认识。针对这一问题，鉴于仿生学交叉学科的独特属性，很多专家学者进行了认真思考，经过不断地探索实践，编撰了一些针对性更强、内容较为丰富的仿生学教材。如北京理工大学的罗霄、罗庆生、张春林、赵自强教授，北京航空航天大学的段海滨教授，中山大学的蔡自兴教授等先后编写并出版了仿生学相关的教材，并在交叉学科仿生学专业的人才培养过程中发挥了一定作用。 编者经过多年本科生智能仿生学课程的教学实践，以及对智能仿生学的具体内容与方法的探索，再结合其他高等院校仿生学类课程的教学实践和要求，逐渐总结出一系列可操作性强、学科交叉性高、创新性足的智能仿生学理论方法，使智能仿生学理论与方法日益完善与成熟。因此，编者决定编写全新的智能仿生学教材——《智能仿生学》。 本书第1章为绪论部分，阐述智能仿生学的定义、发展历史、基本原理和基本原则，这是读者前期必须储备的知识；第2章和第3章主要介绍生物智能与人工智能的概念、联系与区别，强调生物智能的主导作用；第4章和第5章为智能仿生结构和智能仿生材料部分，是本书的核心内容，详细介绍了智能仿生材料和结构的表征、映射和设计方法；第6～8章是受生物智能启发的智能仿生学应用最广的三个方向，即智能仿生传感、智能仿生导航和智能仿生算法。本书章节设置合理，逻辑性强，能够比较完整地阐述智能仿生学的相关内容。 本书由张俊秋、韩志武进行策划、内容编排和最终统稿。全书共分为8章，其中，第1章、第2章、第5章、第6章由张俊秋编写；第3章、第4章、第7章、第8章由韩志武编写；牛士超参与了第5章的编写；赵佳乐和宋洪烈参与了第3章和第4章的编写；陈道兵和王可军参与了第6章的编写；穆正知和李博参与了第7章的编写；侯涛、王泽、孙涛和王大凯参与了第8章的编写。 本书的筹备和编写得到了吉林大学任露泉院士的指导和帮助，谨在此表示衷心的感谢。 北京航空航天大学蒋永刚教授、苏州大学朱忠奎教授、中山大学张清瑞副教授、海南大学张燕副教授对本书内容、架构、细节方面提出了宝贵的意见，刘林鹏博士、张昌超博士、孟宪存博士，研究生武家超、谷向博、徐文琪在本书编写过程中做了大量图片处理、文献查阅和文字校对等工作。在成书之际特向他们表示诚挚的谢意。此外，本书的编写参阅了国内外许多相关文献资料，在此向所有原作者表示衷心的感谢。 由于智能仿生学的内容与方法还在不断发展和完善过程中，且编者水平有限，因此本书难免存在疏漏之处，敬请读者批评指正。

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