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基本信息

书名：	仿生人工智能
作者：	(瑞士)达里奥·弗罗来若//克劳迪奥·米提西|译者:程国建//王潇潇//卢胜男//刘天时	开本：	16开
定价：	109	页数：	399
现价：	见顶部	出版时间	2017-03-01
书号：	9787118109900	印刷时间：	2017-03-01
出版社：	国防工业	版次：	1
商品类型：	正版图书	印次：	1

内容提要 细胞、身体、社团等的进化、发育和学习引起的智能因素引发了一些新的人工智能方法。传统上，人工智能就是对人类大脑能力的复制；而新的方法则是从具有自治自组织能力的一大类生物结构中获得灵感 。这些新方法包括进化计算和电子学、人工神经网络、人工免疫系统、仿生机器人以及群体智能等，这里提及的仅是一小部分实例。达里奥·弗罗来若、克劳迪奥·米提西著的《仿生人工智能》综合介绍了仿生 人工智能（受生物机理所激发的人工智能）这一新兴领域，可作为研究者的高级读本或参考。 本书每一章都介绍了来自不同生物系统的计算方法，每一章的开始部分都对相关生物系统的背景信息做了简要介绍，紧接着是对基于这些生物概念的计算模型的开发。全书各章节涵盖了多方面内容，主要包括进化计算和电子学；细胞系统；包括神经形态工程在内的神经系统；发育系统；免疫系统；包括基于行为、生物模拟、表观遗传和进化机器人的几种机器人学行为系统；包括群体机器人以及合作一竞争协同进化系统在内的群体系统。每章都以综述与进一步阅读建议作结尾。 作者简介 DarioFloreano是瑞士联邦技术学院洛桑分校(EPFL)智能系统实验室主任。他是《进化机器人——生物学、智能化和自组织机器技术》(MlT出版社，2000)一书的合著者。 ClaudioMattiussi是独立研究员，其研究兴趣包括计算智能、概率工程以及对物理学领域问题进行一致性数值推演等。 精彩导读 目录 *章进化系统 1.1进化理论的支柱1.2基因型1.2.1基因表达1.2.2遗传突变1.2.3非遗传DNA1.3人工进化1.4遗传表示1.4.1离散表示1.4.2实值表示1.4.3树形表示1.4.4进化性1.5初始化种群1.6适应度函数1.7选择与复制1.8遗传算子1.8.1交叉1.8.2变异 1.9进化度量1.10进化算法类型1.11模式理论1.12与人类设计可比的进化1.12.1实例：天线进化1.13进化电子学1.14进化电子学经验教训1.15抽象的作用1.16模拟与数字电路1.17外部进化与内部进化1.18数字设计1.19进化数字设计1.19.1例1：机器人控制器的进化1.19.2实例2：数字电路的进化1.19.3实例3：FPGA进化实例中对传统抽象的1.20模拟设计1.21进化模拟设计1.21.1实例：高斯信号生成器的进化1.22多目标与约束 1.23设计验证 1.24结束语1.25阅读建议第2章细胞系统 2.1基本构成2.2细胞自动机2.2.1特殊规则2.2.2时空图2.3细胞系统建模2.3.1举例：基础交通CA2.3.2细胞模型备注2.4一些经典的CA2.4.1初等的CA2.4.2康威的生命游戏2.5其他细胞系统 2.5.1非均匀CA2.5.2异步CA2.5.3概率CA2.5.4粒子CA2.5.5耦合映像网格 2.5.6细胞神经网络2.5.7具有多细胞空间的细胞系统 2.6计算2.7人工生命2.7.1与生物学的对应关系2.8复杂系统 2.9细胞系统的分解与合成2.9.1分解2.9.2合成2.10结束语2.11阅读建议第3章神经系统 3.1生物神经系统 3.1.1神经拓扑3.1.2神经通信3.1.3神经拓扑学3.2人工神经网络3.3神经元模型3.4结构3.5信号编码 3.6突触可塑性3.7非监督学习3.7.1特征检测3.7.2多层特征检测3.7.3自组织映射3.7.4自适应共振理论3.7.5记忆形成3.8监督学习3.8.1误差反向传播3.8.2使用反向传播3.8.3反向传播应用实例3.9强化学习3.10神经网络的进化3.10.1进化和学习3.11神经硬件3.12混合神经系统 3.13结束语3.14阅读建议第4章发育系统 4.1发育表征的潜在优势4.2重写系统 4.2.1L系统 4.2.2龟形图标解释与结果展现4.2.3电路与网络：L系统的图形解读4.2.4植物、树枝和子网：带括号的L系统 4.2.5主题的变化：随机L系统 4.2.6数值和条件：参数L系统 4.2.7信号和调节：上下文敏感的L系统 4.2.8评价重写系统 4.3发育系统的合成4.4进化与发育4.5定义人工进化发育系统 4.6进化重写系统 4.6.1二进制表示4.6.2句法表示4.6.3矩阵重写实例4.6.4树形表示4.7进化发育程序4.7.1细胞编码实例4.8进化发育过程4.8.1显型可塑性实例4.8.2形态基因4.8.3举例：形态发生系统 4.8.4内在人工发育4.8.5细胞物理学4.9结束语4.10阅读建议第5章免疫系统 5.1生物免疫系统机理5.1.1固有免疫系统 5.1.2固有免疫的局限5.1.3子系统监控5.1.4自适应免疫系统 5.1.5自适应免疫的局限5.2生物免疫系统的构成5.3人工免疫系统的经验5.4算法与应用5.5形状空间5.5.1实例：疫苗设计5.6负向选择算法5.7克隆选择算法5.8实例5.8.1人工免疫系统与轻量级入侵检测系统 5.8.2免疫电子学5.9结束语5.10阅读建议第6章行为系统 6.1认知科学中的行为6.2人工智能中的行为6.3基于行为的机器人6.3.1实例1：移动机器人的导航6.3.2实例2：智能轮椅6.4仿生机器人6.4.1实例1：基于视觉的飞行机器人6.4.2实例2：轮式腿6.4.3实例3：爬墙6.4.4实例4：仿人机器人6.5作为生物模型的机器人6.5.1实例1：呜叫识别和定位6.5.2实例2：基于视觉的归位6.5.3实例3：从游泳到爬行。 6.6机器人学习6.6.1基于价值的学习6.6.2学习和形态学变化6.6.3模仿学习6.7行为系统的进化6.7.1实例l：无碰撞导航6.7.2实例2：行走6.7.3实例3：基于视觉的导航6.7.4实例4：计算神经行为学6.8行为系统中的进化和学习6.8.1实例1：自学控制器的进化6.8.2实例2：学习能力进化6.8.3实例3：无突触可塑性的类学习行为的进化6.9行为系统中的进化与神经发育6.10机体与控制的协同进化6.11自我复制6.12仿真与实现6.13结束语6.14阅读建议第7章集群系统 7.1生物自组织7.1.1聚合7.1.2聚类7.1.3筑巢7.1.4觅食 7.1.5分工7.2粒子群优化算法7.3蚁群优化算法7.4群体机器人7.4.1例1：协调探测7.4.2例2：传送和聚类7.4.3例3：重构7.5协同进化动力学：生物模型7.5.1捕食竞争7.5.2合作7.6竞争系统的人工进化7.6.1Tierra7.6.2程序的竞争性协同进化7.6.3竞争性协同进化进展7.6.4行为系统的竞争性协同进化7.6.5竞争性协同进化中个体发育的可塑性7.7协同人工进化7.7.1进化条件和任务要求 7.7.2通信进化7.8结束语7.9阅读建议结论参考文献
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