交互式遺傳算法將傳統(tǒng)的進化機制與用戶的智能評價相結合，可以有效地解決性能指標難以(甚至無法)用精確函數表示的一類復雜優(yōu)化問題。但是，用戶評價的不確定性和評價疲勞問題等極大地影響了交互式遺傳算法的性能，嚴重制約了其在復雜優(yōu)化問題中的應用�！陡呒壗换ナ竭z傳算法理論與應用》以解決這些問題為切入點，在遺傳算法的框架體系下，主要
云模型是研究定性概念與定量數值之間相互轉換的不確定性認知模型。粒計算是當前計算智能研究領域中模擬人類思維和解決復雜問題的新方法。它覆蓋了所有有關粒度的理論、方法和技術，是研究復雜問題求解、海量數據挖掘和模糊信息處理等問題的有力工具�！读Ｓ嬎阊芯繀矔涸颇Ｐ团c粒計算》介紹云模型與粒計算交叉研究的最新進展，由國內外相關領域
《時滯系統(tǒng)穩(wěn)定性分析與應用》結合作者近年來的研究工作，詳細介紹了時滯系統(tǒng)穩(wěn)定性的理論與方法及其在時滯神經網絡、網絡化控制等領域的應用。主要內容包括：中立時滯系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析與鎮(zhèn)定控制器設計、時變時滯系統(tǒng)的時滯范圍相關穩(wěn)定性條件和時滯變化率范圍相關穩(wěn)定性條件、分布式時滯系統(tǒng)的時滯相關穩(wěn)定性條件、不確定時滯系統(tǒng)的H∞濾波、
《神經網絡與機器人科研項目申請與實踐》分為神經網絡與機器人項目申請，神經網絡與計算機項目申請，機械臂理論項目申請、進展與結題，機械臂實物項目申請與進展，時變問題神經網絡求解項目申請、評議與進展，和基函數、多類與海量神經網絡項目申請與評議共六部分，每一部分都是由相關的申請報告，進展報告，同行反饋意見和/或結題報告系統(tǒng)化地
《人工智能與人工生命》介紹了人工智能的基本原理、方法及技術，還特別介紹了人工生命等人工智能前沿領域的最新進展。主要內容包括：緒論、知識表示方法、確定性推理、不確定性推理、搜索策略、機器學習、專家系統(tǒng)、分布式人工智能、人工生命、軟件人、人工魚、展望。
人工智能是研究解釋和模擬人類智能、智能行為及其規(guī)律的一門學科。本書共16章：第1～6章討論人工智能的認知問題和自動推理，論述邏輯基礎、約束推理、定性推理、基于案例的推理、概率推理；第7～14章重點討論機器學習和知識發(fā)現，包括歸納學習、支持向量機、解釋學習、強化學習、無監(jiān)督學習、關聯規(guī)則、進化計算、知識發(fā)現；第15章闡述
《語義網、社會網絡計算與web資源共享》以當前web主流技術和應用——語義網和社會網絡軟件為背景，以人們對資源共享的無止境追求為問題需求，參閱了許多經典學術文獻和最新文獻，在對相關國內外研究工作論述分析的基礎上，介紹和分析了近幾年相關研究領域的最新成果及作者的工作，內容新穎，可幫助web研究和應
《自適應控制理論及應用》由劉小河、管萍、劉麗華編著，介紹自適應控制的基本理論和方法。全書共7章，分別為緒論、自適應控制的理論基礎、模型參考自適應控制系統(tǒng)、自校正控制系統(tǒng)、非線性系統(tǒng)的自適應控制、基于人工神經網絡的自適應控制、基于模糊邏輯的自適應控制等�！蹲赃m應控制理論及應用》按自適應控制理論基礎、自適應控制系統(tǒng)設計、自
《仿生智能計算》在對仿生智能計算的基本概念、類型及發(fā)展情況進行闡述的基礎上，從馬爾可夫鏈、離散參數鞅、隨機逼近等角度給出了仿生智能計算的數學基礎，隨后對目前幾種典型的仿生智能計算方法從原理、收斂性分析、應用實例等角度分別做了闡述，這些算法主要包括、遺傳算法、蟻群算法、微粒群算法、免疫算法、神經網絡、DNA計算及心腦計算
《自動控制原理》系統(tǒng)地介紹了分析與設計反饋控制系統(tǒng)的經典控制理論部分�！蹲詣涌刂圃怼饭卜�8章，內容包括自動控制的一般概念、控制系統(tǒng)的數學模型、線性系統(tǒng)的時域分析、根軌跡法、線性系統(tǒng)的頻域分析、控制系統(tǒng)的綜合與校正、非線性控制系統(tǒng)分析、線性離散系統(tǒng)的分析與綜合等。每章后面介紹了一些Matlab對控制系統(tǒng)進行計算機輔助分
《計算智能》全書共4個部分，分別介紹了計算智能的4個典型代表：演化計算、群體智能算法、人工神經網絡和Fuzzy計算，第1部分介紹了遺傳算法、遺傳程序設計、演化策略和演化規(guī)劃4種主要的演化計算技術；第2部分介紹了粒子群優(yōu)化和蟻群優(yōu)化兩種具有代表性的群體智能算法；第3部分介紹了人工神經網絡的基本概念和學習算法；第4部分介紹
本書對增強學習與近似動態(tài)規(guī)劃的理論、算法及應用進行了深入研究和論述。主要內容包括：求解Markov鏈學習預測問題的時域差值學習算法和理論，求解連續(xù)空間Markov決策問題的梯度增強學習算法以及進化一梯度混合增強學習算法，基于核的近似動態(tài)規(guī)劃算法，增強學習在移動機器人導航與控制中的應用等。本書是作者在多個國家自然科學基金
本書在哈爾濱工業(yè)大學“自動控制原理”課程歷屆教材的基礎上編寫，并進行了四次修訂。內容包括系統(tǒng)的數學模型、時域分析法、根軌跡法、頻率特性法、典型非線性環(huán)節(jié)、計算機控制系統(tǒng)、現代控制理論基礎。最后按照全書內容逐章介紹MATLAB的應用，包括系統(tǒng)分析、設計和仿真框圖等。
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