《《計(jì)算智能》授課大綱》由會(huì)員分享，可在線閱讀，更多相關(guān)《《計(jì)算智能》授課大綱（3頁(yè)珍藏版）》請(qǐng)?jiān)谘b配圖網(wǎng)上搜索。
1、《計(jì)算智能》授課大綱課程性質(zhì)：必修課，3學(xué)分，共48~54課時(shí)（共16周）。
一、課程介紹
《計(jì)算智能》課程對(duì)計(jì)算智能領(lǐng)域的主要算法進(jìn)行介紹，重點(diǎn)討論各種算法的思想來(lái)源、流程結(jié)構(gòu)、發(fā)展改進(jìn)、參數(shù)設(shè)置和相關(guān)應(yīng)用。內(nèi)容包括緒論以及進(jìn)化計(jì)算、群體智能、人工免疫算法、分布估計(jì)算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯和多目標(biāo)進(jìn)化算法等。并從工程應(yīng)用及與其他人工智能研究方向相結(jié)合的角度討論人工智能的實(shí)際問(wèn)題及其解決方法。
1. 二、教學(xué)內(nèi)容導(dǎo)論（1課時(shí)）
（1）計(jì)算智能簡(jiǎn)介
2. （2）計(jì)算智能典型方法優(yōu)化理論（2課時(shí)）
（1）優(yōu)化問(wèn)題
（2）優(yōu)化方法分類
a）非約束優(yōu)化
b）約束優(yōu)化
c）多解問(wèn)題
2、
d）多目標(biāo)優(yōu)化
3. e）動(dòng)態(tài)優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)化計(jì)算(9課時(shí))
(1) 進(jìn)化計(jì)算導(dǎo)論
(2) 遺傳算法
a) 經(jīng)典遺傳算法
b) 交叉、變異
c) 控制參數(shù)
d) 模式定理與積木塊假設(shè)
e) 遺傳算法的變體
前沿專題(小生境遺傳算法、約束處理、多目標(biāo)優(yōu)化、動(dòng)態(tài)環(huán)境)
f) 應(yīng)用
(3) 遺傳編程、進(jìn)化規(guī)劃、進(jìn)化策略
(4) 差分進(jìn)化
(5) 文化計(jì)算
4. 協(xié)同進(jìn)化人工免疫系統(tǒng)(6課時(shí))
(1)自然免疫系統(tǒng)
a) (2)人工免疫模型克隆選擇模型網(wǎng)絡(luò)理論模型危險(xiǎn)理論
5. 免疫優(yōu)化計(jì)算群體智能（3課時(shí)）
（1）粒子群優(yōu)化
6. （2）蟻群算法多目標(biāo)進(jìn)化算法及應(yīng)用
3、（6課時(shí)）
5.1 緒論
5.2 主要的多目標(biāo)進(jìn)化算法
5.3 多目標(biāo)進(jìn)化算法性能評(píng)價(jià)和問(wèn)題測(cè)試集
5.4 多目標(biāo)優(yōu)化的新進(jìn)展
7. 應(yīng)用實(shí)例神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（6課時(shí)）
（1）人工神經(jīng)元
（2）監(jiān)督學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
（3）非監(jiān)督學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
（4）徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)
（5）增強(qiáng)學(xué)習(xí)
（6）監(jiān)督學(xué)習(xí)的性能問(wèn)題深度學(xué)習(xí)算法（DeepLearning）（3課時(shí)）分布估計(jì)算法（3課時(shí)）計(jì)算智能算法在各研究方向的應(yīng)用（6~9課時(shí)）（討論計(jì)算智能算法在每個(gè)研究生的研究方向中的結(jié)合應(yīng)用）三、教材與參考書2、張軍詹志輝計(jì)算智能［M］.清華大學(xué)出版社［北京］.2009.11.
3、吳微,周春光,梁艷春.智能計(jì)算［M］.高等教育出版社［北京］.2009.12.
4、段海濱,張祥銀,徐春芳.仿生智能計(jì)算.科學(xué)出版社［北京］.2011.1.
《計(jì)算智能》授課大綱
