人工智能是研究解釋和模擬人類智能、智能行為及其規(guī)律的一門學(xué)科。本書共16章：第1～6章討論人工智能的認(rèn)知問題和自動推理，論述邏輯基礎(chǔ)、約束推理、定性推理、基于案例的推理、概率推理；第7～14章重點(diǎn)討論機(jī)器學(xué)習(xí)和知識發(fā)現(xiàn)，包括歸納學(xué)習(xí)、支持向量機(jī)、解釋學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、關(guān)聯(lián)規(guī)則、進(jìn)化計算、知識發(fā)現(xiàn)；第15章闡述

《仿生智能計算》在對仿生智能計算的基本概念、類型及發(fā)展情況進(jìn)行闡述的基礎(chǔ)上，從馬爾可夫鏈、離散參數(shù)鞅、隨機(jī)逼近等角度給出了仿生智能計算的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，隨后對目前幾種典型的仿生智能計算方法從原理、收斂性分析、應(yīng)用實(shí)例等角度分別做了闡述，這些算法主要包括、遺傳算法、蟻群算法、微粒群算法、免疫算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、DNA計算及心腦計算

《計算智能》全書共4個部分，分別介紹了計算智能的4個典型代表：演化計算、群體智能算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Fuzzy計算，第1部分介紹了遺傳算法、遺傳程序設(shè)計、演化策略和演化規(guī)劃4種主要的演化計算技術(shù)；第2部分介紹了粒子群優(yōu)化和蟻群優(yōu)化兩種具有代表性的群體智能算法；第3部分介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念和學(xué)習(xí)算法；第4部分介紹

本書對增強(qiáng)學(xué)習(xí)與近似動態(tài)規(guī)劃的理論、算法及應(yīng)用進(jìn)行了深入研究和論述。主要內(nèi)容包括：求解Markov鏈學(xué)習(xí)預(yù)測問題的時域差值學(xué)習(xí)算法和理論，求解連續(xù)空間Markov決策問題的梯度增強(qiáng)學(xué)習(xí)算法以及進(jìn)化一梯度混合增強(qiáng)學(xué)習(xí)算法，基于核的近似動態(tài)規(guī)劃算法，增強(qiáng)學(xué)習(xí)在移動機(jī)器人導(dǎo)航與控制中的應(yīng)用等。本書是作者在多個國家自然科學(xué)基金