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文档简介

《计算智能》授课大纲课程性质：必修课，3学分，共48~54课时（共16周)。一、课程介绍 《计算智能》课程对计算智能领域的主要算法进行介绍，重点讨论各种算法的思想来源、流程结构、发展改进、参数设置和相关应用。内容包括绪论以及进化计算、群体智能、人工免疫算法、分布估计算法、神经网络、模糊逻辑和多目标进化算法等。并从工程应用及与其他人工智能研究方向相结合的角度讨论人工智能的实际问题及其解决方法。二、教学内容导论(1课时)计算智能简介计算智能典型方法优化理论(2课时)优化问题优化方法分类非约束优化约束优化多解问题多目标优化动态优化问题进化计算(9课时)进化计算导论遗传算法经典遗传算法交叉、变异控制参数模式定理与积木块假设遗传算法的变体前沿专题（小生境遗传算法、约束处理、多目标优化、动态环境）应用遗传编程、进化规划、进化策略差分进化文化计算协同进化人工免疫系统(6课时)自然免疫系统人工免疫模型克隆选择模型网络理论模型危险理论免疫优化计算群体智能(3课时)粒子群优化蚁群算法多目标进化算法及应用（6课时）5.1绪论5.2主要的多目标进化算法5.3多目标进化算法性能评价和问题测试集5.4多目标优化的新进展5.5应用实例神经网络(6课时)人工神经元监督学习神经网络非监督学习神经网络径向基函数网络增强学习监督学习的性能问题深度学习算法（DeepLearning）（3课时）分布估计算法(3课时)计算智能算法在各研究方向的应用(6~9课时)（讨论计算智能算法在每个研究生的研究方向中的结合应用）三、教材与参考书2、张军,詹志辉.计算智能[M].清华大学出版社[北京].2009.11.3、吴微,周春光,梁艳春.智能计算[M].高等教育出版社[北京].2009.12.

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