本书对计算智能的诸多基础理论进行了详细的介绍和释义，并介绍了神经网络、模糊系统、进化计算的应用范例及实验结果，将理论与实践紧密联系起来。全书共4章，其中，第1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2章为进化计算，论述了遗传算法；第3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和模糊集合常用的算子，并对模糊关系及运算、模糊推理等进行了详细介绍；第4章为人工神经网络，论述了人工神经网络的特点、生物学基础及其发展与应用。
本书可供计算机科学、信息科学、人工智能、自动化技术等领域及其交叉领域中从事量子计算、进化算法、机器学习及相关应用研究的技术人员参考使用，也可作为相关专业高等院校的教材。
本书特色
1) 紧跟学术前沿
作者查阅了大量的期刊和相关网络资料，紧跟国内外相关研究机构的最新研究动态，同时积极与国内外学者和企业人员进行交流，对近年来人工智能和计算智能领域的研究心得与成果进行系统梳理与总结，将其分享给各位读者。
2) 论述清晰，知识完整
本书内容丰富，阐述严谨，对计算智能的三个分支进化计算、模糊逻辑、人工神经网络的基本框架中的理论基础和典型问题进行了详细论述，并且将理论与实践紧密联系，给出了相关示例和实验结果，适合计算智能以及相关交叉领域的教师参考和学生学习。
3) 学科交叉
计算智能与脑科学、神经科学、生物学、语言学等学科交叉发展，互相影响。本书从原理论述等方面充分体现了学科交叉，并将这些知识有机地结合起来。
4) 重视实用性
本书论述了计算智能理论、进化计算、模糊逻辑、人工神经网络的理论基础、基本框架和典型算法，并在此基础上将理论与实践相结合，针对相关领域中的典型问题，给出了解决方法、参数学习及实验结果示例，使读者在更好地理解理论知识的同时，对计算智能学科乃至人工智能学科产生兴趣，培养动手能力。
5) 符合专业需求
作为智能科学与技术专业的教材，本书详细汇总了进化计算、模糊逻辑和人工神经网络中常用的优化模型、学习模型、算子和网络模型等，同时将理论与实践相结合，介绍了人工神经网络、模糊逻辑、进化计算的典型应用范例及实验结果，对学生计算智能理论知识的巩固和解决问题能力的提高有很好的帮助与促进作用。
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