"本書以MATLAB為平臺，以人工智能算法為背景，全面詳細地介紹了人工智能的各種新型算法。書中做到以理論為基礎，以實際應用為主導，循序漸進地向讀者展示怎樣利用MATLAB人工智能算法解決實際問題。全書共分11章，主要包括 MATLAB編程基礎、 MATLAB科學計算、計算機視覺在圖像分割中的應用、機器視覺綜合應用、MATLAB自組織神經網絡、MATLAB神經網絡的應用、MATLAB線性規劃、MATLAB整數規劃、現代智能優化及規劃、經典控制系統設計、MATLAB控制系統的應用等內容。本書可作為本科生和研究生的學習用書，也可作為科研人員、學者、工程技術人員的相關參考用書。 "

李曉東，男，漢族，1968年生，碩士/副教授。主要研究方向：圖像處理與分析，人工智能及智能算法等，主持和參與省部級項目5項、市廳級項目4項，到賬經費120多萬，主編著作/教材4部。獲市級科技科技進步獎2項，通過省級成果鑒定4項。

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第1章MATLAB編程基礎

1.1數據類型

1.1.1數值型數據

1.1.2字符串類型

1.2MATLAB基本運算

1.2.1算術運算

1.2.2邏輯運算

1.2.3關系運算

1.3數組的創建及其運算

1.3.1數組的創建

1.3.2數組指數、對數及開方運算

1.3.3數組的操作

1.4稀疏矩陣

1.5單元數組

1.5.1單元數組的創建

1.5.2單元數組的顯示

1.5.3單元數組的操作

1.6結構體

1.6.1創建結構體

1.6.2操作結構體

1.7多項式及其函數

1.7.1多項式的運算

1.7.2多項式的展開

1.7.3多項式的擬合

第2章MATLAB科學計算

2.1MATLAB程序結構

2.1.1順序結構

2.1.2循環結構

2.1.3選擇結構

2.1.4分支語句

2.1.5錯誤控制結構

2.2交互式命令

2.3插值

2.3.1一維插值

2.3.2二維插值

2.3.3插值方法

2.4回歸分析

2.4.1問題概述

2.4.2線性回歸分析

2.4.3多分量回歸分析

2.5曲線擬合

2.5.1多項式擬合

2.5.2線性最小二乘擬合

2.5.3交互式曲線擬合工具

2.6傅裏葉分析

2.6.1傅裏葉變換及逆變換

2.6.2傅裏葉的幅度與相位

2.6.3傅裏葉變換應用實例

第3章計算機視覺在圖像分割中的應用

3.1邊緣檢測算子

3.1.1Roberts邊緣算子

3.1.2Sobel邊緣算子

3.1.3Prewitt邊緣算子

3.1.4LoG邊緣算子

3.1.5零交叉方法

3.1.6Canny邊緣算子

3.1.7各種邊緣檢測算子的比較

3.2邊界跟蹤

3.2.1跟蹤的基本原理

3.2.2邊界跟蹤的MATLAB實現

3.3直線提取

3.3.1Hough檢測直線的基本原理

3.3.2Hough檢測直線的MATLAB實現

3.4基於閾值選取的圖像分割法

3.4.1雙峰法

3.4.2疊代法

3.4.3大津法

3.4.4分水嶺算法

3.5區域生長與分裂合並

3.5.1區域生長

3.5.2區域分裂與合並

3.5.3四叉樹分割

3.6其他分割法

3.6.1彩色圖像的分割

3.6.2彩色圖像分割的MATLAB實現

第4章機器視覺綜合應用

4.1機器視覺在醫學圖像中的應用

4.1.1醫學圖像基本概述

4.1.2醫學圖像的灰度變換

4.1.3高頻強調濾波和直方圖均衡化

4.2機器視覺在數字圖像水印技術中的應用

4.2.1數字圖像水印技術概述

4.2.2數字圖像水印技術的實現

4.3機器視覺在遙感圖像處理中的應用

4.3.1遙感基本概述

4.3.2遙感圖像對直方圖進行匹配處理

4.3.3對遙感圖像進行增強處理

4.3.4對遙感圖像進行融合

4.4數字圖像在神經網絡識別中的應用

第5章MATLAB自組織神經網絡

5.1自組織特征映射網絡

5.1.1特征映射網絡的模型

5.1.2自組織特征映射網絡的學習

5.1.3特征映射網絡的人口分類

5.2競爭型神經網絡

5.2.1競爭型神經網絡模型

5.2.2競爭型神經網絡的學習

5.2.3競爭型神經網絡存在的問題

5.2.4競爭型神經網絡的MATLAB實現

5.3自適應共振理論

5.3.1自適應共振理論模型

5.3.2自適應共振理論的學習

5.3.3自適應共振理論的MATLAB實現

5.4學習矢量量化的神經網絡

5.4.1矢量量化的神經網絡模型

5.4.2矢量量化的神經網絡學習

5.4.3LVQ1學習算法的改進

5.4.4LVQ神經網絡的MATLAB實現

5.5對向傳播網絡

5.5.1對向傳播網絡簡介

5.5.2對向傳播網絡的MATLAB實現

第6章MATLAB神經網絡的應用

6.1人工神經網絡

6.2線性神經網絡

6.2.1線性神經網絡的原理

6.2.2線性神經網絡的相關函數

6.2.3線性神經網絡的MATLAB實現

6.3感知器

6.3.1感知器的原理

6.3.2感知器的相關函數

6.3.3感知器的MATLAB實現

6.4BP網絡

6.4.1BP網絡的原理

6.4.2BP網絡的相關函數

6.4.3BP網絡的MATLAB實現

6.5回歸神經網絡

6.5.1回歸神經網絡的相關函數

6.5.2回歸神經網絡的MATLAB實現

6.6徑向基網絡

6.6.1徑向基網絡的原理

6.6.2徑向基網絡的相關函數

6.6.3徑向基網絡的應用示例

第7章MATLAB線性規劃

7.1線性規劃問題的形式

7.1.1一般標準型

7.1.2矩陣標準型

7.1.3向量標準型

7.1.4非標準型的標準化

7.2線性規劃

7.3線性規劃的求解方法

7.4線性規劃的MATLAB實現

7.4.1MATLAB的標準形式

7.4.2MATLAB的函數應用

7.5線性規劃案例

7.5.1生產計劃安排中的應用

7.5.2如何配料

7.5.3投資組合

7.5.4投資組合方案

7.5.5人員計劃安排

7.5.6運算問題中的應用

7.5.7絕對值問題

7.6線性規劃的案例實現

7.6.1問題概述

7.6.2貪心法

7.6.3窮舉法

第8章MATLAB整數規劃

8.1求解整數規劃

8.1.1整數規劃求解分析

8.1.2整數規劃的MATLAB實現

8.2整數規劃的理論分析

8.2.1典型整數規劃

8.2.2整數規劃案例分析

8.3整數規劃的應用

8.3.1生產計劃問題

8.3.2排班問題

8.3.3資金分配問題

8.3.4選課問題

8.3.5背包問題

8.3.6指派問題

8.3.7投資項目選擇問題

8.401型整數規劃

8.4.101型整數規劃理論

8.4.2用MATLAB求解01型整數規劃

第9章現代智能優化及規劃

9.1現代智能優化算法

9.1.1遺傳算法

9.1.2模擬退火算法

9.1.3禁忌搜索算法

9.2現代智能優化問題的MATLAB實現

9.2.1遺傳算法的MATLAB實現

9.2.2模擬退火算法的MATLAB實現

9.3其他規劃問題概述

9.3.1二次規劃問題概述

9.3.2多目標規劃問題概述

9.3.3最大最小化問題概述

9.3.4“半無限”多元問題概述

9.3.5動態規劃問題概述

9.4其他規劃問題的求解

9.4.1求解二次規劃問題法

9.4.2求解多目標規劃問題法

9.4.3求解動態規劃問題法

9.5MATLAB求解其他規劃問題

9.5.1MATLAB求解二次規劃問題

9.5.2MATLAB求解多目標規劃問題

9.5.3MATLAB求解最大最小化問題

9.5.4MATLAB求解“半無限”多元問題

9.6綜合實例——繪制帳篷

第10章經典控制系統設計

10.1經典控制系統設計概述

10.2控制系統的波特圖設計

10.2.1波特圖超前校正設計

10.2.2波特圖滯後校正設計

10.2.3波特圖滯後超前校正設計

10.3控制系統的根軌跡設計

10.3.1根軌跡超前校正設計

10.3.2根軌跡滯後校正設計

10.4PID控制原理及PID控制器設計

10.4.1PID控制原理

10.4.2PID控制器設計

第11章MATLAB控制系統的應用

11.1控制系統的時域分析

11.1.1時域分析的一般方法

11.1.2常用時域分析函數

11.1.3時域分析應用示例

11.2控制系統模型

11.2.1控制系統的描述與LTI對象

11.2.2典型系統的生成

11.2.3連續系統與采樣系統之間的轉換

11.3根軌跡分析

11.3.1模條件和角條件

11.3.2繪制根軌跡的規則

11.3.3根軌跡的應用示例

11.4控制系統的頻域分析

11.4.1幅相頻率特性

11.4.2對數頻率特性

11.4.3對數幅相特性

11.5系統校正

11.5.1串聯超前校正

11.5.2串聯滯後校正

11.5.3串聯滯後超前校正

11.6極點配置設計方法

11.6.1GuraBass算法

11.6.2Ackermann配置算法

參考文獻

MATLAB智能算法應用及案例

李曉東

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