本书内容包括：超级彩电机型与电路配置速查、超级彩电常用集成电路速查、超级彩电总线调整方法速查、超级彩电总线调整项目速查、超级彩电速修与技改速查等。
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内容简介
MATLAB为广大科研工作者的必备工具之一，智能算法在工程实际上得到较广泛的应用。本书基于MATLAB R2013a 软件，全面地介绍和举例验证智能算法的有效性。
智能算法种类较多，本书的内容主要包括马尔科夫链模型、层次分析法、粒子群算法、遗传算法、蚁群算法、鱼群算法、PID控制算法、神经网络算法等。智能算法对于很多初学者而言，有一定的困难，很难理解程序流程、数据的运算过程，因此给实际应用带来困难。本书将围绕智能算法展开综述，深入浅出地介绍和分析各类智能算法，用智能算法解决工程应用问题。
本书以工程应用为目标，深入浅出，实例引导，讲解详实，适合作为理工科高等院校研究生、本科生的教学用书，也可作为广大科研和工程技术人员的参考用书。
章节目录
- 封面
- 扉页
- 版权
- 前言
- 第1章 MATLAB基础知识
- 1.1 MATLAB 简介
- 1.2 矩阵的表示
- 1.2.1 数值矩阵的生成
- 1.2.2 符号矩阵的生成
- 1.2.3 特殊矩阵的生成
- 1.3 符号变量的应用
- 1.3.1 质点系的转动惯量问题
- 1.3.2 油罐剩余油量体积的求解
- 1.3.3 光的反射定理的论证
- 1.4 线性方程组的求解
- 1.4.1 齐次线性方程组的通解
- 1.4.2 非齐次线性方程组的通解
- 1.4.3 线性方程组的LQ 解法
- 1.5 简单工程应用分析
- 1.5.1 内燃机转角与升程插值模型
- 1.5.2 航行区域警示线模型
- 1.6 本章小结
- 第2章 种群竞争微分方程的求解
- 2.1 种群竞争微分方程模型
- 2.2 种群竞争模型的讨论
- 2.3 本章小结
- 第3章 基于Markov的食品物价趋势预测
- 3.1 问题背景
- 3.1.1 食品零售价格数据
- 3.1.2 问题的提出
- 3.2 食品分类模型基本假设
- 3.3 食品价格数值分类求解
- 3.3.1 食品聚类分类
- 3.3.2 食品价格特点分析
- 3.4 食品价格增长率分类求解
- 3.4.1 食品属性分类
- 3.4.2 食品价格特点分析
- 3.5 食品价格趋势预测
- 3.5.1 食品价格预测模型基本假设
- 3.5.2 食品价格预测模型符号说明
- 3.5.3 食品价格预测模型的建立与求解
- 3.6 本章小结
- 第4章 基于时间序列的物价预测算法
- 4.1 时间序列的基本概念
- 4.2 非平稳时间序列变动的影响因素与测定模型
- 4.3 时间序列的预测方法
- 4.3.1 季节变动分析
- 4.3.2 循环变动分析
- 4.4 食品价格分析
- 4.5 灰色关联分析
- 4.5.1 灰色预测建模
- 4.5.2 食品价格趋势预测
- 4.6 时间序列指数平滑预测法
- 4.6.1 一次指数平滑预测法
- 4.6.2 二次指数平滑预测法
- 4.6.3 三次指数平滑法
- 4.7 时间序列线性二次移动平均法
- 4.8 本章小结
- 第5章 基于层次分析法的食堂服务质量评价算法
- 5.1 问题的背景
- 5.2 层次分析法
- 5.2.1 层次分析法的特点
- 5.2.2 层次分析法的应用
- 5.2.3 层次分析法的基本原理与步骤
- 5.2.4 层次分析法应用举例
- 5.3 学生食堂就餐服务质量满意度
- 5.3.1 食堂服务质量评价模型基本假设
- 5.3.2 食堂服务质量评价模型分析
- 5.3.3 食堂服务质量评价模型符号说明
- 5.3.4 食堂服务质量评价模型的建立与求解
- 5.4 本章小结
- 第6章 MATLAB优化工具箱的使用
- 6.1 线性规划问题
- 6.2 foptions 函数
- 6.3 非线性规划问题
- 6.3.1 有约束的一元函数的最小值
- 6.3.2 无约束的多元函数最小值
- 6.3.3 有约束的多元函数最小值
- 6.3.4 二次规划问题
- 6.4 “半无限”有约束的多元函数最优解
- 6.5 极小化极大问题
- 6.6 多目标规划问题
- 6.7 最小二乘最优问题
- 6.7.1 约束线性最小二乘
- 6.7.2 非线性曲线拟合
- 6.7.3 非线性最小二乘
- 6.7.4 非负线性最小二乘
- 6.8 非线性方程求解
- 6.8.1 非线性方程的解
- 6.8.2 非线性方程组的解
- 6.9 本章小结
- 第7章 基于RBF网络的优化逼近
- 7.1 RBF 神经网络
- 7.1.1 RBF 网络特点
- 7.1.2 RBF 网络结构
- 7.1.3 RBF 网络的逼近
- 7.2 模糊 RBF 网络
- 7.2.1 网络结构
- 7.2.2 基于模糊RBF 网络的逼近算法
- 7.3 基于遗传算法的 RBF 网络逼近
- 7.4 RBF 网络自校正控制
- 7.4.1 自校正控制算法
- 7.4.2 RBF 网络自校正控制算法
- 7.5 本章小结
- 第8章 自适应模糊控制算法
- 8.1 模糊控制
- 8.1.1 模糊系统的设计
- 8.1.2 模糊系统的逼近精度
- 8.1.3 模糊逼近仿真
- 8.2 间接自适应模糊控制
- 8.2.1 一般模糊系统
- 8.2.2 自适应模糊控制器的设计
- 8.2.3 稳定性分析
- 8.2.4 间接自适应模糊控制仿真
- 8.3 直接自适应模糊控制
- 8.3.1 问题描述
- 8.3.2 控制器的设计
- 8.3.3 自适应律设计
- 8.3.4 直接自适应模糊控制仿真
- 8.4 本章小结
- 第9章 基于PID的控制算法
- 9.1 PID 控制原理
- 9.2 专家 PID 控制
- 9.3 增量式 PID 控制算法及其仿真
- 9.4 积分分离式 PID 控制算法及其仿真
- 9.5 基于卡尔曼滤波器的 PID 控制
- 9.6 本章小结
- 第10章 基于LQR+PID的倒立摆控制算法
- 10.1 背景
- 10.2 线性系统
- 10.2.1 状态空间基本定义
- 10.2.2 状态空间表达式
- 10.2.3 系统状态线性变换
- 10.2.4 线性系统的能控性
- 10.3 最优控制
- 10.3.1 线性二次型控制
- 10.3.2 LQR 状态反馈矩阵求解
- 10.3.3 PID 控制
- 10.3.4 PID 状态反馈矩阵求解
- 10.4 倒立摆系统
- 10.4.1 一级倒立摆系统分析
- 10.4.2 利用LQR法设计控制器
- 10.4.3 利用PID法设计控制器
- 10.5 倒立摆系统平衡控制系统设计
- 10.5.1 Simulink 设计仿真
- 10.5.2 线性二次型倒立摆控制
- 10.5.3 PID 倒立摆控制
- 10.6 本章小结
- 第11章 基于粒子群算法的寻优计算
- 11.1 基本粒子群算法
- 11.2 粒子群算法的收敛性
- 11.3 粒子群算法函数极值求解
- 11.3.1 一维函数全局最优
- 11.3.2 经典测试函数
- 11.3.3 无约束函数极值寻优
- 11.3.4 有约束函数极值寻优
- 11.3.5 有约束函数极值APSO 寻优
- 11.4 MATLAB 优化工具箱简介
- 11.5 本章小结
- 第12章 基本粒子群改进算法分析
- 12.1 基本粒子群算法
- 12.1.1 基本PSO 算法
- 12.1.2 PSO 算法基本特点
- 12.1.3 基本PSO 算法流程
- 12.2 粒子群算法改进
- 12.3 提高粒子群算法效率
- 12.3.1 带惯性权重的PSO 算法
- 12.3.2 权重线性递减的PSO 算法
- 12.3.3 自适应权重的PSO 算法
- 12.3.4 随机权重策略的PSO 算法
- 12.3.5 增加收缩因子的PSO 算法
- 12.3.6 其他参数的变化
- 12.4 本章小结
- 第13章 基于免疫算法的物流中心选址
- 13.1 物流中心选址问题
- 13.2 免疫算法的基本思想
- 13.3 基于免疫优化算法的物流中心选址问题求解
- 13.3.1 初始群体的产生
- 13.3.2 解的多样性评价
- 13.3.3 免疫操作
- 13.3.4 模型求解
- 13.4 本章小结
- 第14章 基于人工免疫的粒子群聚类算法
- 14.1 聚类分析
- 14.2 PSO 优化算法分析
- 14.2.1 粒子群优化算法
- 14.2.2 PSO 算法改进策略
- 14.3 人工免疫特性分析
- 14.3.1 生物免疫系统及其特性
- 14.3.2 种群分布熵
- 14.3.3 平均粒距
- 14.3.4 精英均值偏差
- 14.4 基于人工免疫的粒子群优化算法
- 14.4.1 PSO 函数极值求解
- 14.4.2 粒子群聚类算法理论分析
- 14.4.3 粒子群算法实现流程
- 14.4.4 种群多样性聚类分析
- 14.5 本章小结
- 第15章 基于ART的植物种类自动分类
- 15.1 ART 网络分类算法简介
- 15.1.1 人工神经网络实际应用
- 15.1.2 ART 网络
- 15.2 植物种类自动分类研究
- 15.2.1 植物种类简介
- 15.2.2 植物分类
- 15.3 基于 ART 的植物种类数据自动分类研究
- 15.3.1 神经网络简介
- 15.3.2 自适应共振理论
- 15.3.3 ART1网络结构
- 15.3.4 ART1运行过程
- 15.4 本章小结
- 第16章 基于贝叶斯网络的数据预测
- 16.1 贝叶斯统计方法
- 16.2 贝叶斯预测方法
- 16.3 贝叶斯网络的数据预测
- 16.4 本章小结
- 第17章 基于遗传算法的寻优计算
- 17.1 遗传算法的寻优计算
- 17.2 基于GA的三维曲面极值寻优
- 17.3 基于GA_PSO算法的寻优计算
- 17.4 本章小结
- 第18章 基于遗传算法的TSP求解
- 18.1 旅行商问题分析
- 18.1.1 遗传算法简介
- 18.1.2 遗传算法现状分析
- 18.2 遗传算法的特点
- 18.3 遗传算法中各算子的特点
- 18.3.1 选择算子(selection)
- 18.3.2 交叉算子(crossover)
- 18.3.3 变异算子(mutation)
- 18.4 遗传算法的基本步骤
- 18.4.1 编码
- 18.4.2 初始群体的生成
- 18.4.3 杂交
- 18.4.4 适应度值评估检测
- 18.4.5 选择
- 18.4.6 变异
- 18.4.7 中止
- 18.5 基于GA的旅行商问题求解
- 18.5.1 TSP问题定义
- 18.5.2 TSP算法框架
- 18.5.3 TSP算法流程框图
- 18.5.4 固定地图TSP求解
- 18.5.5 随机地图TSP求解
- 18.6 遗传算法讨论
- 18.6.1 编码表示
- 18.6.2 适应度函数
- 18.6.3 选择策略
- 18.6.4 控制参数
- 18.7 本章小结
- 第19章 基于蚁群算法的路径规划计算
- 19.1 基于蚁群算法的二维路径规划算法
- 19.1.1 MAKLINK 图论
- 19.1.2 蚁群算法理论
- 19.1.3 Dijkstra算法
- 19.1.4 路径规划问题分析求解
- 19.2 基于蚁群算法的三维路径规划算法
- 19.2.1 三维空间抽象建模
- 19.2.2 三维路径问题
- 19.2.3 信息素更新
- 19.2.4 可视搜索空间
- 19.2.5 蚁群搜索策略
- 19.2.6 路径规划问题分析求解
- 19.3 本章小结
- 第20章 基于蚁群算法的TSP求解
- 20.1 蚁群算法理论研究现状
- 20.2 蚁群算法的基本原理
- 20.3 基于ACO的TSP求解
- 20.4 基于ACO_PSO的TSP求解
- 20.5 本章小结
- 第21章 基于模拟退火的粒子群算法
- 21.1 基于模拟退火的粒子群算法
- 21.1.1 模拟退火算法的提出
- 21.1.2 模拟退火算法的步骤
- 21.1.3 模拟退火的粒子群算法
- 21.2 本章小结
- 第22章 基于人群搜索算法的函数优化
- 22.1 SOA算法的基本原理
- 22.1.1 利己行为
- 22.1.2 利他行为
- 22.1.3 预动行为
- 22.1.4 不确定性行为
- 22.2 人群搜索算法
- 22.2.1 搜索步长的确定
- 22.2.2 搜索方向的确定
- 22.2.3 搜寻者个体位置的更新
- 22.2.4 算法的实现
- 22.3 基于人群搜索算法的函数优化
- 22.3.1 优化函数的选择
- 22.3.2 函数优化的结果
- 22.4 本章小结
- 第23章 数控机床进给伺服系统的SOA-PID参数整定
- 23.1 SOA算法在PID控制中的运用
- 23.1.1 PID控制原理
- 23.1.2 PID的离散化处理
- 23.1.3 基于SOA的PID参数整定的基本原理
- 23.2 基于SOA的PID参数整定的设计方案
- 23.2.1 参数的编码
- 23.2.2 适应度函数的选取
- 23.2.3 算法流程
- 23.2.4 算法实例
- 23.2.5 PID 参数整定结果
- 23.3 数控机床进给伺服系统的数学模型
- 23.3.1 数控机床进给伺服系统的PMSM 数学模型
- 23.3.2 矢量变换原理
- 23.3.3 Clarke变换
- 23.3.4 Park变换
- 23.3.5 同步旋转坐标上的PMSM 数学模型
- 23.4 机械参量和负载的折算
- 23.5 矢量控制和磁场定向原理
- 23.5.1 矢量控制原理
- 23.5.2 磁场定向原理
- 23.5.3 磁场定向（i d=0）的控制方式下的PMSM 进给伺服系统模型
- 23.5.4 数控机床进给伺服系统数学模型的传递函数的表示
- 23.6 基于SOA算法对数控机床进给伺服系统PID优化
- 23.6.1 适应度函数的选取
- 23.6.2 SOA算法流程
- 23.6.3 PID参数整定结果
- 23.7 本章小结
- 参考文献
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MATLAB智能算法超级学习手册是2014年由人民邮电出版社出版,作者高飞。
版权说明：本电子书已获得正版授权，由出版社通过知传链发行。
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