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第1章 进化计算 1

1.1 从人工智能到计算智能 2

1.2 从进化论到进化计算 4

1.2.1 现代进化论 5

1.2.2 生物进化与优化 7

1.3 进化计算基础知识 8

1.3.1 进化计算的主要分支 9

1.3.2 进化计算的数学基础 12

1.3.3 进化算法的收敛理论 13

1.3.4 进化计算的应用 18

1.4 协同进化计算 19

1.4.1 协同进化的生物学基础 20

1.4.2 协同进化的动力学描述 24

1.4.3 协同进化算法的发展现状 25

1.5 非达尔文进化理论与密母计算 28

1.5.1 非达尔文进化的主要理论 29

1.5.2 密母计算的研究进展 30

参考文献 32

第2章 人工免疫系统 44

2.1 从免疫系统到人工免疫系统 44

2.2 人工免疫系统的研究领域 46

2.2.1 人工免疫系统模型的研究 46

2.2.2 人工免疫系统算法的研究 48

2.2.3 人工免疫系统方法的应用研究 52

2.3 人工免疫系统与其它方法的比较 55

2.3.1 人工免疫系统与进化计算 55

2.3.2 人工免疫系统与人工神经网络 55

2.3.3 人工免疫系统与一般的确定性优化算法 57

2.4 免疫优化计算研究的新进展 58

2.4.1 免疫优化算法研究的主要进展 58

2.4.2 免疫优化计算理论分析的主要进展 63

2.5 问题与展望 65

参考文献 66

第3章 量子计算智能 75

3.1 量子计算原理 75

3.1.1 状态的叠加 76

3.1.2 状态的相干 76

3.1.3 状态的纠缠 76

3.1.4 量子并行性 77

3.2 量子计算智能的几种模型 77

3.2.1 量子人工神经网络 77

3.2.2 基于量子染色体的进化算法 78

3.2.3 基于量子特性的优化算法 78

3.2.4 量子聚类算法 79

3.2.5 量子模式识别算法 79

3.2.6 量子小波与小波包算法 80

3.2.7 量子退火算法 80

3.2.8 其它 80

3.3 量子进化算法 81

3.3.1 量子进化算法的提出 81

3.3.2 量子进化操作 82

3.3.3 量子进化算法的结构框架 86

3.4 问题与展望 88

参考文献 89

第4章 多智能体系统 93

4.1 复杂适应系统 93

4.1.1 复杂适应系统概述 93

4.1.2 复杂适应系统的适应性与生物进化过程 95

4.1.3 生物进化过程的数学模型 97

4.2 多智能体系统 99

4.2.1 智能体的基本概念 100

4.2.2 智能体形式化描述 102

4.2.3 多智能体系统的主要研究内容 105

4.2.4 面向问题解决的多智能体系统研究现状 108

4.2.5 多智能体系统与分布式人工智能 110

4.2.6 多智能体系统与人工生命 111

4.2.7 多智能体系统与进化计算 114

参考文献 115

第5章 进化多目标优化 119

5.1 多目标优化问题的数学描述 120

5.2 进化多目标优化的主要算法 121

5.2.1 第一代进化多目标优化算法 121

5.2.2 第二代进化多目标优化算法 122

5.3 当代进化多目标优化算法及研究趋势 124

5.3.1 基于粒子群优化的多目标优化 125

5.3.2 基于人工免疫系统的多目标优化 125

5.3.3 基于分布估计算法的多目标优化 126

5.3.4 新型占优机制研究 126

5.3.5 高维多目标优化研究 127

5.4 几种典型进化多目标优化算法的性能比较 128

5.4.1 实验设置 129

5.4.2 NSGA-Ⅱ、SPEA2、PESA-Ⅱ和NNIA的性能比较 132

5.5 总结与展望 136

参考文献 136

第6章 核机器学习 143

6.1 Mercer核 144

6.2 核机器学习的主要方法 144

6.2.1 支撑矢量机及统计学习理论 144

6.2.2 支持矢量新颖发现 147

6.2.3 核匹配追踪学习机 148

6.2.4 Mercer聚类方法 150

6.2.5 Mercer核主分量分析 151

6.2.6 Mercer核Fisher判别分析 152

6.2.7 SVMs用于排序学习 153

6.2.8 学习 154

6.2.9 用于结构化数据识别的核方法 154

6.3 核机器学习方法的优势与不足 155

6.3.1 Mercer核技术的优势 155

6.3.2 Mercer核技术的不足 156

6.4 推广Mercer核函数的主要研究方向 157

参考文献 159

第7章 流形学习与谱图学习 166

7.1 流形学习的基本概念 166

7.2 流形学习的降维方法分类 167

7.2.1 构建关系矩阵的方法 167

7.2.2 基于局部模型的全局坐标对齐方法 172

7.2.3 十二种流形降维方法的比较 175

7.3 谱聚类 177

7.3.1 谱图划分算法 177

7.3.2 谱聚类算法 179

参考文献 180

第8章 集成学习 184

8.1 集成学习系统的结构 184

8.1.1 集成学习中多样性个体的构造 185

8.1.2 集成方法的系统结构 187

8.1.3 集成学习算法中的合并方法 187

8.2 集成核匹配追踪学习机 188

8.2.1 集成核匹配追踪学习机的理论分析 188

8.2.2 集成核匹配追踪学习机的建立 191

8.3 谱聚类集成 191

8.3.1 无监督集成问题 191

8.3.2 具有多样性的个体谱聚类的构造 192

8.3.3 多个谱聚类结果的合并 193

8.3.4 谱聚类集成的流程 195

参考文献 196

第9章 非线性逼近理论 199

9.1 函数逼近简述 199

9.2 非线性逼近 200

9.2.1 基本概念 200

9.2.2 希尔伯特空间中的非线性逼近 202

9.2.3 小波逼近 203

9.3 高度非线性逼近 205

9.3.1 研究背景及其意义 205

9.3.2 正交基库中最优基的选择 207

9.3.3 函数字典中最优原子的选择 208

9.4 问题与展望 215

9.4.1 关于数据的多尺度几何表示 215

9.4.2 关于基的学习问题 217

参考文献 218

第10章 多尺度几何分析 224

10.1 概念的产生 224

10.2 从傅立叶分析到小波分析 225

10.3 小波图像逼近 227

10.4 人类视觉模型 229

10.5 图像的多尺度几何分析 230

10.5.1 自适应几何逼近 231

10.5.2 Bandelet变换 231

10.5.3 脊波及单尺度脊波变换 234

10.5.4 Curvelet变换 236

10.5.5 Contourlet变换 237

10.6 问题与展望 240

参考文献 243

第11章 多尺度变换域图像感知与识别 248

11.1 小波变换的三级统计特性及其机理分析 248

11.2 小波域隐马尔可夫模型 250

11.2.1 隐马尔可夫模型 250

11.2.2 小波域隐马尔可夫模型概述 251

11.3 变换域的十种统计模型 252

11.3.1 小波域的八种模型 253

11.3.2 复小波域模型 257

11.3.3 Contourlet变换域模型 258

11.4 基于变换域统计模型的图像感知与识别 258

11.4.1 图像恢复和重建 258

11.4.2 图像分割 260

11.4.3 边缘检测 261

11.5 问题与展望 261

11.5.1 面向应用的模型设计和算法构造 261

11.5.2 变换域的拓展 263

11.5.3 应用领域的推广 264

参考文献 264

第12章 图像的高维奇异性检测、学习与理解 271

12.1 图像识别与理解中存在的主要问题 271

12.1.1 高维奇异性特征提取问题 271

12.1.2 多元特征选择问题 272

12.1.3 特征学习中的“维数灾难”问题 273

12.1.4 相对小样本问题 275

12.1.5 计算复杂度问题 275

12.1.6 特征提取与相似性测度定义和学习问题 275

12.1.7 无监督和半监督学习问题 276

12.2 解决高维数据奇异性检测、学习与理解的关键技术 277

12.2.1 高维数据奇异性检测、学习与理解概述 277

12.2.2 多尺度几何分析与高维奇异性稀疏逼近及方向信息检测 280

12.2.3 非线性映射技术……？12.2.4 假设空间容量控制 283

12.2.5 无监督和半监督学习 284

参考文献 287

第13章 图像去噪的阈值方法 294

13.1 基本概念 294

13.1.1 空间滤波 294

13.1.2 小波去噪 295

13.1.3 噪声估计 296

13.2 阈值函数 297

13.3 阈值规则 298

13.3.1 塔形分解中的尺度内相关法则 299

13.3.2 小波分解中的尺度内相关法则 301

13.3.3 尺度间相关法则 302

13.3.4 高维数据处理法则 305

13.4 阈值方案 306

13.4.1 全局阈值 307

13.4.2 SURE规则 307

13.4.3 假设检验 308

13.4.4 Bayes阈值 308

13.5 问题与展望 309

13.5.1 图像的恢复和重构 310

13.5.2 系数独立性假设 310

13.5.3 系数建模 311

13.5.4 变换域的拓展 312

参考文献 312

第14章 SAR图像理解与解译 317

14.1 SAR图像自动理解与解译的系统组成 317

14.2 相干斑抑制 319

14.2.1 空域滤波技术 319

14.2.2 频域滤波技术 320

14.3 SAR图像分割 321

14.3.1 阈值分割方法 322

14.3.2 基于像素特征的分割方法 322

14.3.3 统计分割方法 323

14.4 图像融合 323

14.4.1 SAR图像和TM图像的融合 324

14.4.2 SAR图像不同波段和不同极化图像的融合 324

14.4.3 极化SAR图像和超光谱图像的融合 325

14.5 特征提取 325

14.5.1 边缘特征提取 325

14.5.2 纹理特征提取 326

14.5.3 形状特征提取 327

14.5.4 方向特征提取 327

14.6 识别与分类 328

14.6.1 最近邻和k近邻 329

14.6.2 决策树 329

14.6.3 贝叶斯分类器 329

14.6.4 神经网络 330

14.6.5 支撑矢量机 330

14.6.6 Boosting和Bagging 331

14.7 SAR图像特殊目标检测 331

14.7.1 舰船检测 332

14.7.2 路网检测 332

14.7.3 其它目标检测 332

14.8 问题与展望 332

参考文献 333