《计算智能：理论、技术与应用》面向智能系统学科的前沿领域，系统地讨论了计算智能的理论、技术及其应用的各个方面，比较全面地反映了国内外计算智能研究和应用的最新进展。内容包括模糊控制、神经网络控制、进化计算与遗传算法、人工免疫系统、专家系统、学习控制系统、DNA计算与基于DNA的软计算、智能Agent、粗集理论、混沌控制与同步、网络智能自动化等方面的理论、技术与应用。《计算智能：理论、技术与应用》取材新颖，内容深入浅出，材料丰富，理论密切结合实际，具有较高的学术水平和较大的参考价值。<br>    《计算智能：理论、技术与应用》可作为高等院校相关专业高年级本科生或研究生的教材及参考用书，也可供从事智能科学、自动控制、系统科学、计算机科学、应用数学等领域研究的教师和科技工作者参考使用。

前言<br>1 绪论<br>1.1 从传统人工智能到计算智能<br>1.1.1 智能<br>1.1.2 传统人工智能<br>1.1.3 计算智能<br>1.1.4 其他智能理论<br>1.1.5 计算智能各领域间的联系<br><br>1.2 智能控制<br>1.2.1 控制理论的产生及其发展<br>1.2.2 智能控制的产生及其发展<br>1.2.3 智能控制的基本概念<br>1.2.4 智能控制的学科范畴<br>1.2.5 智能控制的未来与挑战<br><br>1.3 小结<br>思考题<br><br>2 模糊控制<br>2.1 概述<br>2.1.1 模糊控制的发展简史<br>2.1.2 模糊控制的研究进展<br>2.1.3 模糊控制的应用领域<br><br>2.2 模糊数学基础<br>2.2.1 模糊集合<br>2.2.2 模糊运算<br>2.2.3 模糊关系<br>2.2.4 模糊变换<br>2.2.5 模糊推理<br>2.2.6 模糊决策<br><br>2.3 模糊控制的基本原理<br>2.3.1 模糊控制器的基本结构<br>2.3.2 模糊控制系统的组成<br><br>2.4 模糊控制系统的分析和设计<br>2.4.1 模糊控制器的解析结构<br>2.4.2 模糊控制系统的稳定性分析<br>2.4.3 模糊系统万能逼近理论<br><br>2.5 模糊控制的工程应用<br>2.5.1 激光加热中组织温度的实时模糊控制<br>2.5.2 Internet网络的智能搜索<br>2.6 小结<br>实验<br>思考题<br>参考文献<br><br>3 神经网络控制<br>3.1 概述<br>3.1.1 神经元模型<br>3.1.2 神经网络的结构和学习规则<br>3.1.3 神经网络的发展概况<br>3.1.4 神经网络的研究范畴<br><br>3.2 神经网络的基本理论<br>3.2.1 有监督学习神经网络<br>3.2.2 无监督学习和反馈神经网络<br>3.2.3 模糊神经网绉<br><br>3.3 基于神经网络的系统建模<br>3.3.1 神经网络逼近理论<br>3.3.2 基于神经网络的系统建模<br>3.4 神经网络控制系统的结构<br><br>3.4.1 基于神经网络的学习控制<br>3.4.2 基于神经网络的直接逆控制<br>3.4.3 基于神经网络的自适应控制<br>3.4.4 基于神经网络的内模控制<br>3.4.5 基于神经网络的预测控制<br>3.4.6 基于CMAC的控制<br>3.4.7 基于多层神经网络的控制<br>3.4.8 基于神经网络的递阶控制<br>3.4.9 基于模糊神经网络的控制<br>3.4.10 神经网络专家控制<br><br>3.5 神经网络的应用