人工智能/计算智能/软计算/智能算法——好书推介表

时间:2021-08-15 09:45:01

1. Neuro-Fuzzy and Soft Computing,A Computational Approach to Learning and Machine Intelligence

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点评:本书为Lofti A. Zadeh(Foundation of Fuzzy Set)的得力学生 Jyh-Shing Roger Jang(張智星) 们所写,并且Zadel亲自做前言推介~~~虽然出版年份-1997较早,但是也是在Fuzzy Set-1965出来之后32年了,其中最为赞的就是作者自创的Adaptive Neuro Fuzzy Interface System(ANFIS),开创了Neuro-Fuzzy(神经-模糊)的先河,连*都直接说是其创始人~~~

内容:Artificial Neural Networks , Fuzzy Inference System以及如何结合创造1+1>2,还有随即启发式搜索算法(Genetic Algorithm,GA等),这样子就会1+1+1>3,哦,对了,顺带介绍了数据聚类(Data Clustering)~~~
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附送模糊理论的最成功的领域——模糊逻辑控制(Fuzzy Logic Control,FLC)的开山之作列表一张,看看鼻祖就是那些人~~~
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ps: 之前复习Fuzzy只看了Part I的Chapter 4,就觉得非常不错~~~再接再励,向Neuro-Fuzzy进军~~~再Neuro-Fuzzy-PSO~~~
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2. Differential Evolution : A Practical Approach to Global Optimization

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点评:差分进化(DE)算法在演化算法(EAs-Evolutionary Algorithms)中的地位,个人觉得仅次于GA(可能还有PSO)。本书的作者Kenneth V. Price ·Rainer M. Storn Jouni A. Lampinen,Price和Storn是DE算法的发明人,你就晓得书的质量了。

内容:本书所有的章节有500+的页数,但是主要是前三章的内容是主要基础的,后面的一些应用,可以需要的时候看,简要介绍下:
Chapter 1. The Motivation for Differential Evolution ——主要回顾了一些传统的优化算法和现代算法,还介绍了大致的发展史,最后引出最基本版本的DE
Chapter 2.  The Differential Evolution Algorithm ——这章是DE算法的主题了,基本上分析了每个参数对DE效果的影响,个人觉得一个关键字是"Vecor-based"。
Chapter 3. Benchmarking Differential Evolution ——与其他的现代优化算法的比较,有价值的是给出了蛮多的Benchmark Functions,作者貌似是ICEO的委员会成员吧。
PS:DE算法真心简单高效~~~
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3. Metaheuristics- from design to implementation

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4. Artificial Intelligence : A Guide to Intelligent Systems (Second Edition)

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5. Computational Intelligence Concepts to Implementations

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待续~~~













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