智能计算：原理与实践

本书面向人工智能学科的前沿领域，系统地讨论了智能计算的原理与实现，比较全面地反映了智能计算研究和应用的*新进展。书中涵盖了支持向量机、混沌计算、蚁群算法、DNA计算、DNA遗传算法、人工免疫系统、萤火虫算法、蝙蝠算法、蛙跳算法、鱼群算法和其他一些算法及应用。全书提供了大量的实用案例，重点强调实际的应用和计算工具，这些对于智能计算领域的进一步发展是非常有意义的。 本书取材新颖、内容系统、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参考价值。 本书可作为人工智能、信息与通信工程、仪器科学与技术、计算机科学与技术等相关领域的科研人员及工程技术人员的参考书，也可作为研究生和高年级本科生开阔视野、增长知识的阅读材料。

这是一本全面反映智能计算研究和应用最新进展的著作。该书涵盖了支持向量机、混沌计算、蚁群算法、DNA计算、DNA遗传算法、人工免疫系统、萤火虫算法、蝙蝠算法、蛙跳算法、鱼群算法等多种算法及应用，深入探讨了智能计算的学术水平与参考价值。 书中详细介绍了支持向量机理论基础，包括机器学习理论、统计学习理论，以及支持向量机的原理和实现方法。书中还阐述了混沌序列的基本特点，包括遍历性、随机性、规律性，以及对初始值的敏感性。此外，书中还介绍了混沌计算原理与应用实例，展示了混沌计算在解决通信信道均衡问题中的应用。 书中对改进蚁群系统策略进行了深入研究，探讨了如何通过改进策略来提升搜索效率、加快寻优速度，并解决原始算法中存在的收敛速度慢、易出现停滞现象等问题。书中还详细介绍了DNA编码问题及解决方法，包括如何将优化问题中的可能解用DNA分子四种碱基表示，并将其编码成四进制数。 书中对DNA计算与遗传算法原理及应用进行了详细阐述，包括DNA计算的基本概念、仿生机理、系统模型，以及遗传算法的基本原理和实现流程。书中还介绍了人工免疫系统概述，包括人工免疫系统的基本概念、仿生机理、系统模型，以及与其他智能