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基本信息

書名：	仿生人工智能
作者：	(瑞士)達裏奧·弗羅來若//剋勞迪奧·米提西|譯者:程國建//王瀟瀟//盧勝男//劉天時	開本：	16開
定價：	109	頁數：	399
現價：	見頂部	齣版時間	2017-03-01
書號：	9787118109900	印刷時間：	2017-03-01
齣版社：	國防工業	版次：	1
商品類型：	正版圖書	印次：	1

內容提要 細胞、身體、社團等的進化、發育和學習引起的智能因素引發瞭一些新的人工智能方法。傳統上，人工智能就是對人類大腦能力的復製；而新的方法則是從具有自治自組織能力的一大類生物結構中獲得靈感 。這些新方法包括進化計算和電子學、人工神經網絡、人工免疫係統、仿生機器人以及群體智能等，這裏提及的僅是一小部分實例。達裏奧·弗羅來若、剋勞迪奧·米提西著的《仿生人工智能》綜閤介紹瞭仿生 人工智能（受生物機理所激發的人工智能）這一新興領域，可作為研究者的高級讀本或參考。 本書每一章都介紹瞭來自不同生物係統的計算方法，每一章的開始部分都對相關生物係統的背景信息做瞭簡要介紹，緊接著是對基於這些生物概念的計算模型的開發。全書各章節涵蓋瞭多方麵內容，主要包括進化計算和電子學；細胞係統；包括神經形態工程在內的神經係統；發育係統；免疫係統；包括基於行為、生物模擬、錶觀遺傳和進化機器人的幾種機器人學行為係統；包括群體機器人以及閤作一競爭協同進化係統在內的群體係統。每章都以綜述與進一步閱讀建議作結尾。 作者簡介 DarioFloreano是瑞士聯邦技術學院洛桑分校(EPFL)智能係統實驗室主任。他是《進化機器人——生物學、智能化和自組織機器技術》(MlT齣版社，2000)一書的閤著者。 ClaudioMattiussi是獨立研究員，其研究興趣包括計算智能、概率工程以及對物理學領域問題進行一緻性數值推演等。 精彩導讀 目錄 *章進化係統 1.1進化理論的支柱1.2基因型1.2.1基因錶達1.2.2遺傳突變1.2.3非遺傳DNA1.3人工進化1.4遺傳錶示1.4.1離散錶示1.4.2實值錶示1.4.3樹形錶示1.4.4進化性1.5初始化種群1.6適應度函數1.7選擇與復製1.8遺傳算子1.8.1交叉1.8.2變異 1.9進化度量1.10進化算法類型1.11模式理論1.12與人類設計可比的進化1.12.1實例：天綫進化1.13進化電子學1.14進化電子學經驗教訓1.15抽象的作用1.16模擬與數字電路1.17外部進化與內部進化1.18數字設計1.19進化數字設計1.19.1例1：機器人控製器的進化1.19.2實例2：數字電路的進化1.19.3實例3：FPGA進化實例中對傳統抽象的1.20模擬設計1.21進化模擬設計1.21.1實例：高斯信號生成器的進化1.22多目標與約束 1.23設計驗證 1.24結束語1.25閱讀建議第2章細胞係統 2.1基本構成2.2細胞自動機2.2.1特殊規則2.2.2時空圖2.3細胞係統建模2.3.1舉例：基礎交通CA2.3.2細胞模型備注2.4一些經典的CA2.4.1初等的CA2.4.2康威的生命遊戲2.5其他細胞係統 2.5.1非均勻CA2.5.2異步CA2.5.3概率CA2.5.4粒子CA2.5.5耦閤映像網格 2.5.6細胞神經網絡2.5.7具有多細胞空間的細胞係統 2.6計算2.7人工生命2.7.1與生物學的對應關係2.8復雜係統 2.9細胞係統的分解與閤成2.9.1分解2.9.2閤成2.10結束語2.11閱讀建議第3章神經係統 3.1生物神經係統 3.1.1神經拓撲3.1.2神經通信3.1.3神經拓撲學3.2人工神經網絡3.3神經元模型3.4結構3.5信號編碼 3.6突觸可塑性3.7非監督學習3.7.1特徵檢測3.7.2多層特徵檢測3.7.3自組織映射3.7.4自適應共振理論3.7.5記憶形成3.8監督學習3.8.1誤差反嚮傳播3.8.2使用反嚮傳播3.8.3反嚮傳播應用實例3.9強化學習3.10神經網絡的進化3.10.1進化和學習3.11神經硬件3.12混閤神經係統 3.13結束語3.14閱讀建議第4章發育係統 4.1發育錶徵的潛在優勢4.2重寫係統 4.2.1L係統 4.2.2龜形圖標解釋與結果展現4.2.3電路與網絡：L係統的圖形解讀4.2.4植物、樹枝和子網：帶括號的L係統 4.2.5主題的變化：隨機L係統 4.2.6數值和條件：參數L係統 4.2.7信號和調節：上下文敏感的L係統 4.2.8評價重寫係統 4.3發育係統的閤成4.4進化與發育4.5定義人工進化發育係統 4.6進化重寫係統 4.6.1二進製錶示4.6.2句法錶示4.6.3矩陣重寫實例4.6.4樹形錶示4.7進化發育程序4.7.1細胞編碼實例4.8進化發育過程4.8.1顯型可塑性實例4.8.2形態基因4.8.3舉例：形態發生係統 4.8.4內在人工發育4.8.5細胞物理學4.9結束語4.10閱讀建議第5章免疫係統 5.1生物免疫係統機理5.1.1固有免疫係統 5.1.2固有免疫的局限5.1.3子係統監控5.1.4自適應免疫係統 5.1.5自適應免疫的局限5.2生物免疫係統的構成5.3人工免疫係統的經驗5.4算法與應用5.5形狀空間5.5.1實例：疫苗設計5.6負嚮選擇算法5.7剋隆選擇算法5.8實例5.8.1人工免疫係統與輕量級入侵檢測係統 5.8.2免疫電子學5.9結束語5.10閱讀建議第6章行為係統 6.1認知科學中的行為6.2人工智能中的行為6.3基於行為的機器人6.3.1實例1：移動機器人的導航6.3.2實例2：智能輪椅6.4仿生機器人6.4.1實例1：基於視覺的飛行機器人6.4.2實例2：輪式腿6.4.3實例3：爬牆6.4.4實例4：仿人機器人6.5作為生物模型的機器人6.5.1實例1：嗚叫識彆和定位6.5.2實例2：基於視覺的歸位6.5.3實例3：從遊泳到爬行。 6.6機器人學習6.6.1基於價值的學習6.6.2學習和形態學變化6.6.3模仿學習6.7行為係統的進化6.7.1實例l：無碰撞導航6.7.2實例2：行走6.7.3實例3：基於視覺的導航6.7.4實例4：計算神經行為學6.8行為係統中的進化和學習6.8.1實例1：自學控製器的進化6.8.2實例2：學習能力進化6.8.3實例3：無突觸可塑性的類學習行為的進化6.9行為係統中的進化與神經發育6.10機體與控製的協同進化6.11自我復製6.12仿真與實現6.13結束語6.14閱讀建議第7章集群係統 7.1生物自組織7.1.1聚閤7.1.2聚類7.1.3築巢7.1.4覓食 7.1.5分工7.2粒子群優化算法7.3蟻群優化算法7.4群體機器人7.4.1例1：協調探測7.4.2例2：傳送和聚類7.4.3例3：重構7.5協同進化動力學：生物模型7.5.1捕食競爭7.5.2閤作7.6競爭係統的人工進化7.6.1Tierra7.6.2程序的競爭性協同進化7.6.3競爭性協同進化進展7.6.4行為係統的競爭性協同進化7.6.5競爭性協同進化中個體發育的可塑性7.7協同人工進化7.7.1進化條件和任務要求 7.7.2通信進化7.8結束語7.9閱讀建議結論參考文獻
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